要約
この研究では、困難を経験している生徒を特定するために、パフォーマンス、行動的関与、感情的関与などの指標の組み合わせを調査します。
私たちは、学習管理システム (LMS) から抽出されたデジタル トレースと、学生の Web カメラでキャプチャされた画像という 2 つの主要なソースからのデータを分析しました。
デジタルトレースは、教育コンテンツと生徒の相互作用に関する洞察を提供し、画像は学習活動中の生徒の感情表現を分析するために利用されました。
2022 年から 2023 学年度中に記録された、フランスの工学部の学生から収集された実際のデータを利用することで、ポジティブな感情状態と学業成績の向上との間に相関関係があることが観察されました。
これらの予備調査結果は、成績の高い生徒と低い生徒を区別する際に感情が重要な役割を果たしているという概念を裏付けています。
要約(オリジナル)
In this study, we investigate the combination of indicators, including performance, behavioral engagement, and emotional engagement, to identify students experiencing difficulties. We analyzed data from two primary sources: digital traces extracted from th e Learning Management System (LMS) and images captured by students’ webcams. The digital traces provided insights into students’ interactions with the educational content, while the images were utilized to analyze their emotional expressions during learnin g activities. By utilizing real data collected from students at a French engineering school, recorded during the 2022 2023 academic year, we observed a correlation between positive emotional states and improved academic outcomes. These preliminary findings support the notion that emotions play a crucial role in differentiating between high achieving and low achieving students.
arxiv情報
| 著者 | Nadaud Edouard,Geoffroy Thibault,Khelifi Tesnim,Yaacoub Antoun,Haidar Siba,Ben Rabah NourhÈne,Aubin Jean Pierre,Prevost Lionel,Le Grand Benedicte |
| 発行日 | 2023-11-09 16:52:44+00:00 |
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