Wynalezione przez Paula Salvadora. Instytut Badań Naukowych i Przemysłowych, Uniwersytet w Osace, Japonia

Streszczenie

Wielu badaczy wykazało skuteczność afektywnych systemów ITS we wspieraniu nauki studentów. Wsparcie udzielane studentom jest zazwyczaj prezentowane za pośrednictwem agentów pedagogicznych, zdolnych do wyrażania emocji poprzez mimikę twarzy, gesty i syntezowaną mowę. Treść dialogu jest ważna, ponieważ zawiera informacje, które pomogą studentowi przyswoić nową wiedzę, lepiej zrozumieć pojęcia lub poprawić błędne przekonania. Chociaż te interwencje opierają się na istniejących teoriach, wciąż zdarzają się przypadki, gdy informacje zwrotne mogą nie pasować do studentów, ponieważ są oni bardzo zróżnicowani i mogą znajdować się w bardzo różnych kontekstach. Jednym z bardzo ważnych aspektów do rozważenia jest to, jak studenci oceniają informacje zwrotne przekazywane przez ITS. Znając ocenę informacji zwrotnej dokonaną przez studenta, można zidentyfikować te informacje zwrotne, które są skuteczne i powinny zostać zachowane, oraz te, które należy zastąpić. Niniejsze badanie analizuje emocje studentów reprezentowane przez wartości frustracji i ekscytacji, wynikające z oceny informacji zwrotnej rozpoznawanej przez urządzenie oparte na EEG. Wartości frustracji i ekscytacji wynikające z oceny informacji zwrotnej są skorelowane z informacją zwrotną z systemu POOLEIII ITS w celu stworzenia modeli predykcyjnych tych zależności. Wykorzystanie tych modeli pozwoli przyszłym systemom ITS na identyfikację emocji wynikających z oceny informacji zwrotnej przez studenta, zanim zostanie ona udzielona, oraz pozwoli na wprowadzenie modyfikacji w informacji zwrotnej, gdy zajdzie taka potrzeba.