Paul Salvador 발명. 일본 오사카 대학교 산업과학연구소

초록

많은 연구자들이 학생 학습을 지원하기 위한 감성 지능형 튜터링 시스템(ITS)의 효과를 보여주었습니다. 학생들에게 제공되는 지원은 대개 얼굴 표정, 제스처 및 합성된 음성을 통해 감정을 표현할 수 있는 교수 에이전트를 통해 제시됩니다. 대화 내용은 학생이 새로운 정보를 배우고, 개념을 더 잘 이해하며, 오해를 바로잡는 데 도움이 되는 정보를 포함하고 있기 때문에 중요합니다. 이러한 개입은 기존 이론에 기반을 두고 있지만, 학생들이 매우 다양하고 매우 다른 맥락에 처해 있을 수 있기 때문에 피드백이 학생들에게 맞지 않는 경우도 여전히 존재합니다. 고려해야 할 매우 중요한 측면 중 하나는 학생들이 ITS가 제공한 피드백을 어떻게 평가하는지입니다. 피드백에 대한 학생의 평가를 파악함으로써, 효과적이고 유지되어야 하거나 대체되어야 할 피드백을 식별할 수 있습니다. 본 연구는 EEG 기반 장치로 인식된 피드백 평가의 결과로 나타나는 좌절감과 흥분 값으로 대표되는 학생의 감정을 조사합니다. 피드백 평가의 결과로 발생하는 좌절감과 흥분 값은 POOLEIII ITS의 피드백과 상관관계를 맺어 이러한 관계의 예측 모델을 생성합니다. 이러한 모델을 사용하면 향후 ITS가 피드백이 제공되기 전에 학생의 피드백 평가로 인해 발생하는 감정을 식별하고, 필요한 경우 피드백을 조정할 수 있게 됩니다.