AI-Enabled Learning Engagement Assessment for Smart Classrooms: Applications, Trends and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The swift progress in Artificial Intelligence (AI) technology has significantly highlighted the role of smart classrooms in modern educational contexts. Despite this development, there remain notable challenges in the automatic assessment of students' engagement within smart classroom environments. To delve deeper into the historical context and trends regarding the evaluation of learning engagement, this study meticulously gathered and analyzed a substantial body of literature, comprising 1,281 publications indexed in the Social Sciences Citation Index (SSCI). These records, spanning from January 1, 1991, to October 1, 2023, were sourced from the Web of Science core database utilizing the search term "Evaluation of learning engagement." To visually interpret and map the findings, CiteSpace 6.2.R5 was employed to examine the volume of relevant research, the countries contributing to it, affiliated institutions, keyword correlations, temporal trends, and cited references. The analysis reveals a burgeoning interest in applying AI technologies to the evaluation of learning engagement within smart classrooms. Over the span of three decades, the evaluation of learning engagement has experienced distinct phases of evolution, categorized into three primary periods: the embryonic stage from 1991 to 2008, the steadily developing phase between 2009 and 2016, and the rapid growth period from 2017 to 2023. During this timeframe, research output has been notably higher in the United States, Australia, and Canada, contrasting with Japan, which has contributed comparatively fewer publications. Among the institutions, the University of Toronto and the University of Sydney emerged as the most frequently cited, while the journal Computers Education garnered the highest impact factor in this field. The dominant research focus within this domain primarily revolves around defining and measuring learning engagement, examining its correlation with learning outcomes, identifying influential factors, and assessing various evaluation strategies. Furthermore, the most cited works concerning "Evaluation of learning engagement" predominantly explore themes related to motivation and engagement in online learning contexts, particularly how gamification affects student motivation and engagement in Massive Open Online Courses (MOOCs).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».