Combining the Internet of Things (IoT) and the Internet of Behavior (IoB) to create a robust educational environment
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing COVID-19 pandemic has accelerated the adoption of e-learning, remote learning, and hybrid models in education. These models have become essential in meeting the demands of smart cities and addressing the limitations of traditional distance learning. However, to truly achieve academic success, education must be adaptive and tailored to the individual needs of students. This study presents a novel concept for intelligent educational systems that integrate Explainable Artificial Intelligence (XAI) and Internet of Behavior (IoB) technologies. The integration of these technologies aims to revolutionize intelligent educational systems by providing a more personalized and effective learning experience. By collecting and analyzing student behavior data, the system can provide real-time feedback and adjust to meet the needs of each individual student. The results of this study demonstrate the significant impact of IoB technology on student performance. The integration of IoB led to a substantial increase in student response from 40% to 79%. These findings highlight the potential for IoB to enhance learner assistance and improve system modifications to better meet the expectations of students for increased performance. The proposed concept of integrating XAI and IoB technologies in intelligent educational systems can pave the way for a more personalized and effective learning experience in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».