पॉल साल्वाडोर द्वारा आविष्कृत। वैज्ञानिक और औद्योगिक अनुसंधान संस्थान, ओसाका विश्वविद्यालय, जापान

अमूर्त

कई शोधकर्ताओं ने छात्र के सीखने में सहायता के लिए प्रभावशाली ITS (बुद्धिमान शिक्षण प्रणाली) की प्रभावशीलता को दिखाया है। छात्रों को प्रदान की जाने वाली सहायता आमतौर पर ऐसे शैक्षणिक एजेंटों के माध्यम से प्रस्तुत की जाती है जो चेहरे के हाव-भाव, शारीरिक मुद्राओं और कृत्रिम संवाद के माध्यम से भावनाओं को व्यक्त करने में सक्षम होते हैं। संवाद की सामग्री महत्वपूर्ण है क्योंकि इसमें ऐसी जानकारी होती है जो छात्र को नई जानकारी सीखने, अवधारणाओं को बेहतर ढंग से समझने या गलत धारणाओं को सुधारने में मदद करेगी। हालांकि ये हस्तक्षेप मौजूदा सिद्धांतों पर आधारित हैं, फिर भी ऐसे मामले होते हैं जब फीडबैक छात्रों के अनुकूल नहीं हो सकता है क्योंकि वे बहुत विविध हैं और बहुत अलग-अलग संदर्भों में हो सकते हैं। विचार करने योग्य एक बहुत ही महत्वपूर्ण पहलू यह है कि छात्र ITS द्वारा दिए गए फीडबैक का मूल्यांकन कैसे करते हैं। फीडबैक के बारे में छात्र के मूल्यांकन को जानकर, उस फीडबैक की पहचान की जा सकती है जो प्रभावी है और जिसे बनाए रखा जाना चाहिए या बदला जाना चाहिए। यह शोध फीडबैक के मूल्यांकन से उत्पन्न होने वाली निराशा और उत्साह के स्तरों द्वारा दर्शाई जाने वाली छात्र की भावनाओं की जांच करता है, जिसे एक EEG-आधारित उपकरण द्वारा पहचाना जाता है। फीडबैक मूल्यांकन से उत्पन्न होने वाले निराशा और उत्साह के स्तरों को POOLEIII ITS के फीडबैक के साथ सहसंबंधित किया जाता है ताकि इन संबंधों के संबंध में पूर्वानुमान लगाने वाले मॉडल बनाए जा सकें। इन मॉडलों के उपयोग से भविष्य के ITS को छात्र को दिए जाने वाले फीडबैक से पहले ही उसके मूल्यांकन से उत्पन्न होने वाली भावनाओं की पहचान करने में मदद मिलेगी, और आवश्यकता पड़ने पर यह फीडबैक में समायोजन करने की अनुमति देगा।