Analysis of Spatiotemporal Characteristics of Student Concentration Based on Emotion Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Detecting the concentration of students in the classroom can help teachers quickly understand the participation and activity of students. However, the concentration of students has complex spatiotemporal distribution and evolution laws, which is challenging to identify and quantify. This paper proposes a novel student concentration evaluation method based on emotional evolution and virus transmission, which analyzes the spatiotemporal characteristics of concentration. The research contents are as follows: (1) A visual emotion classification method based on deep learning algorithm is developed to identify and quantify the emotion changes of each student. (2) On the basis of quantification results of emotion, the concentration index model with introducing the theory of virus transmission is established and further used to explore the spread of student concentration in spatiotemporal dimensions. (3) The Wilcoxon rank sum test (RST) is used to verify the difference of the results calculated by concentration index model in different semesters, and the reliability of the model can be reflected by the Pearson correlation coefficient between the centroid of the spatiotemporal distribution of concentration and final exam results. The experiments of 64 offline courses have been carried out in a same class for two semesters, and the results show that the concentration of student in the spatial dimension can be affected by negative and positive emotions from different regions, while in the temporal dimension, the high concentration level will decrease with increase of course time, and the generation speed of this phenomenon will be further exacerbated after coupling the spatial factors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».