Personalization of Wearable-Based Exergames with Continuous Player Modeling
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, sedentary behavior has been recognized as a major lifestyle-related health risk.Meanwhile, exergames and gamification of physical activities are effective tools to motivate behavior change, particularly to promote daily physical activities.Research has shown that persuasive technologies and gamification can be utilized to increase physical activity.On the other hand, studies have suggested that a "one-size-fitsall" approach does not work well for persuasive game design.At the same time, player modeling and recommender systems are increasingly used for personalizing contents and services.However, there is limited existing work on how to build comprehensive player models for personalizing gamified systems and recommending daily physical activities, and on the long-term effectiveness of gamified exercise-promoting systems.To fill these gaps, a new approach for gamified 24/7 fitness recommendation systems is introduced in this research.It uses wearable activity trackers combined with continuous player modeling to provide personalized activity recommendations and generates gamified content targeted to each user.Preliminary results show the feasibility of using wearable activity trackers for gamification of physical activities, and the effectiveness of using player modeling for generating personalized exercise recommendations.We show that personalizing recommendations using player modeling and gamification with wearables will improve users' engagement and motivation towards fitness activities over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».