フィードバックの評価から生じる学生の感情を予測する

ポール・サルバドールの発明。大阪大学科学技術研究所、日本

概要

多くの研究者が、感情的なITSが学生の学習をサポートする効果を示しています。学生に提供されるサポートは、通常、顔の表情、ジェスチャー、合成音声を通じて感情を表現できる教育的エージェントによって提示されます。対話の内容は、新しい情報を学ぶのに役立つ情報、概念をさらに理解するための情報、または誤解を正すための情報が含まれているため重要です。これらの介入は既存の理論に基づいていますが、フィードバックが学生に合わない場合もあります。なぜなら、学生は非常に多様で、非常に異なる文脈に置かれることがあるからです。考慮すべき非常に重要な側面は、学生がITSからのフィードバックをどのように評価するかということです。フィードバックに対する学生の評価を知ることで、効果的で保持されるべきフィードバックまたは置き換えすべきフィードバックを特定できます。この研究は、EEGベースのデバイスによって認識されるフィードバックの評価から派生したフラストレーションと興奮の値によって表される学生の感情を調査します。フィードバックの評価から派生したフラストレーションと興奮の値は、POOLEIII ITSからのフィードバックと相関しており、これらの関係の予測モデルを作成します。これらのモデルの使用により、将来のITSはフィードバックが与えられる前に学生のフィードバック評価から生じる感情を特定し、必要に応じてフィードバックを調整することが可能になります。