Paul Salvador Invented. 日本大阪大学科学与工业研究所

摘要

许多研究人员已经展示了情感智能教学系统（ITS）在支持学生学习方面的有效性。提供给学生的支持通常是通过能够通过面部表情、手势和合成语音表达情感的教学代理来呈现的。对话内容非常重要，因为它包含有助于学生学习新知识、进一步理解概念或纠正错误观念的信息。尽管这些干预措施是基于现有理论的，但由于学生非常多样化且处于完全不同的环境中，仍然存在反馈可能不适合学生的情况。需要考虑的一个非常重要的方面是学生如何评价智能教学系统给出的反馈。通过了解学生对反馈的评价，可以识别出有效且应保留或替换的反馈。本研究探讨了由脑电图（EEG）设备识别的、因评估反馈而产生的以挫败感和兴奋值表征的学生情绪。由反馈评估产生的挫败感和兴奋值与来自POOLEIII智能教学系统的反馈相关联，以建立这些关系的预测模型。这些模型的使用将使未来的智能教学系统能够在给出反馈之前识别出学生评估反馈所产生的情绪，并在必要时对反馈进行调整。