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首页> 外文会议>User modeling, adaptation, and personalization >'Yes!': Using Tutor and Sensor Data to Predict Moments of Delight during Instructional Activities
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'Yes!': Using Tutor and Sensor Data to Predict Moments of Delight during Instructional Activities

机译：“是！”：在教学活动中使用导师和传感器数据预测喜悦的时刻

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A long standing challenge for intelligent tutoring system (ITS) designers and educators alike is how to encourage students to take pleasure and interest in learning activities. In this paper, we present findings from a user study involving students interacting with an ITS, focusing on when students express excitement, what we dub "yes!" moments. These findings include an empirically-based user model that relies on both interaction and physiological sensor features to predict "yes!" events; here we describe this model, its validation, and initial indicators of its importance for understanding and fostering student interest.
机译：对于智能补习系统（ITS）的设计者和教育者而言，长期以来的挑战是如何鼓励学生对学习活动产生兴趣和兴趣。在本文中，我们介绍了一项用户研究的结果，该研究涉及学生与ITS进行交互，重点是学生何时表现出兴奋，我们称其为“是！”。片刻。这些发现包括基于经验的用户模型，该模型依靠交互作用和生理传感器功能来预测“是！”。事件；在这里，我们描述了这个模型，它的验证以及它对于理解和培养学生兴趣的重要性的初步指标。

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