An Emotional Student Model for Game-Based Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Students’ performance and motivation are influenced by their emotions. Game-based learning (GBL) environments comprise elements that facilitate learning and the creation of an emotional connection with students. GBL environments include Intelligent Tutoring Systems (ITSs) to ensure personalized learning. ITSs reason about students’ needs and characteristics (student modeling) to provide suitable instruction (tutor modeling). The authors’ research is focused on the design and implementation of an emotional student model for GBL environments based on the Control-Value Theory of achievement emotions by Pekrun et al. (2007). The model reasons about answers to questions in game dialogues and contextual variables related to student behavior acquired through students’ interaction with PlayPhysics. The authors’ model is implemented using Dynamic Bayesian Networks (DBNs), which are derived using Probabilistic Relational Models (PRMs), machine learning techniques, and statistical methods. This work compares an earlier approach that uses Multinomial Logistic Regression (MLR) and cross-tabulation for learning the structure and conditional probability tables with an approach that employs Necessary Path Condition and Expectation Maximization algorithms. Results showed that the latter approach is more effective at classifying the control of outcome-prospective emotions. Future work will focus on applying this approach to classification of activity and outcome-retrospective emotions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle