Apprentissage machine pour la prédiction de la réaction émotionnelle de l'apprenant
Bibliographic record
Abstract
Les émotions jouent un rôle important dans les processus cognitifs, particulièrement dans des tâches d'apprentissage (Isen, 2000). Cependant, dans le cadre des Systèmes Tuteurs Intelligents (STI), le facteur émotionnel n'a été considéré que récemment. Or, modéliser les réactions émotionnelles d'un apprenant durant une session d'apprentissage est un élément essentiel pour les STI afin de permettre au tuteur de prévoir quand et comment il faut intervenir pour aider l'apprenant à accomplir sa tâche d'apprentissage dans des meilleures conditions. Dans cet article, nous cherchons à prédire la réaction émotionnelle de l'apprenant à un moment donné de l'apprentissage. Notre approche de prédiction repose sur les causes qui ont pu déclencher cette émotion et sur ses facteurs déterminants comme la personnalité par exemple. Nous proposons alors de résoudre ce problème en utilisant les algorithmes d'apprentissage machine supervisé et plus précisément ceux de classement.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.019 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".