Indicadores de síntomas ADHD en el contexto de aprendizaje virtual, utilizando técnicas de aprendizaje automático
Bibliographic record
Abstract
Rev.esc.adm.negEste artículo presenta un proceso de modelado de usuario, específicamente un modelado de estudiante, en un ambiente virtual de aprendizaje, que permite inferir la presencia o no de síntomas del Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH). El modelo de usuario es construido teniendo en cuenta tres características del estudiante: Conducta de comportamiento (BC), Rendimiento de funciones ejecutivas (EFP), y estado emocional (ES). Para inferir si un estudiante puede tener un perfil asintomático de TDAH, se usa un grupo de reglas de clasificación que usan los resultados obtenidos en cada característica como datos de entrada para su funcionamiento. Basados en las pruebas del modelo propuesto, se obtiene un grupo de entrenamiento que es usado para preparar un algoritmo de aprendizaje automático, el cual podrá realizar y mejorar la tarea de crear el perfil para cada estudiante de acuerdo a si presenta o no síntomas del TDAH o problemas de atención. Esto, puede ser el primer paso para ofrecer recursos de aprendizajesadaptados a las necesidades educativas de estudiantes que presenten este trastorno.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".