Detecção e predição de estados afetivos baseadas em mineração de dados educacionais: considerando a personalidade do aluno para aumentar a precisão da detecção - Morais, Felipe de (2019)
As emoções, um tipo de estado efetivo, interferem no processo de aprendizagem, bem como no engajamento dos alunos. Assim, é importante que ambientes educacionais de aprendizagem que visam proporcionar uma melhora no processo de aprendizagem dos alunos, como os Sistemas Tutores Inteligentes (STIs), também possuam a habilidade de reconhecer as emoções dos estudantes e responder adequadamente. Sabe-se que vários ambientes educacionais têm apresentado diferentes formas para realizar o reconhecimento do afeto por meio de sensores ou hardwares específicos. Porém, tal estratégia se torna inviável para a utilização desses ambientes em massa. Neste contexto, a estratégia de detecção livre de sensores, por meio da análise dos dados de interação dos alunos com os sistemas, tem se tornado uma solução interessante. Esse trabalho tem como objetivo detectar os estados de frustração, confusão, tédio e engajamento concentrado dos alunos por meio da mineração dos dados em STIs baseados em passos. A hipótese de pesquisa deste trabalho é que a inserção de características da personalidade dos alunos no treinamento dos detectores pode resultar em uma melhora na precisão da detecção destes quatro estados, pois sabe-se que a personalidade influencia os estados afetivos e sua duração. O método utilizado foi o desenvolvimento de detectores treinados com e sem dados de personalidade. Para a obtenção dos dados de treinamento destes detectores, foi realizada uma coleta de dados com 55 alunos de uma escola privada, que utilizaram o STI PAT2Math durante 10 sessões. Em todas estas sessões os alunos tiveram seus rostos gravados, juntamente com áudio ambiente e a tela do computador enquanto utilizavam o sistema. Dos dados obtidos destas sessões de coleta, foi selecionado um total de 5525 logs de interação entre o aluno e o sistema. Para cada um desses logs, 348 características foram calculadas, contendo informações provenientes (i) das interações do aluno com a interface do PAT2Math, (ii) do módulo do aluno, (iii) dos traços de personalidade e (iv) dos estados afetivos e comportamentos dos alunos. Para a obtenção dos rótulos de estados afetivos, foi desenvolvido um novo protocolo para anotação de estados afetivos e comportamentos baseado na análise dos vídeos gerados durante as sessões de coleta de dados. Esse protocolo segue um conjunto de fases, incluindo treino e teste dos codificadores, e é capaz de ser flexível e generalizável para diferentes aplicações e escalável por não ter a necessidade da presença de anotadores durante a coleta de dados, sendo esta uma contribuição adicional deste trabalho. Por meio deste protocolo, foram coletados 2099 rótulos de estados afetivos e 2059 de comportamentos. Foram desenvolvidos dois detectores para cada estado afetivo, sendo uma versão treinada com e outra treinada sem os dados de personalidade, permitindo verificar o impacto da personalidade na detecção dos estados afetivos. A métrica Cohen’s Kappa foi aplicada para identificar a concordância entre os rótulos de estados afetivos gerados pelos codificadores e as saídas dos detectores de estados afetivos desenvolvidos. Como resultados, foi possível identificar que apenas o detector de engajamento concentrado, treinado com dados da personalidade dos alunos, obteve uma pequena melhora na precisão da detecção. Mas, uma característica de personalidade foi selecionada automaticamente durante o treinamento deste detector. Deste modo, este trabalho aponta indícios de que a personalidade pode impactar de forma positiva na detecção dos estados afetivos dos alunos em ambientes de aprendizagem. Destacam-se como contribuições uma possível nova fonte de dados e um novo protocolo para anotação dos estados afetivos. Ambas as contribuições vão em direção ao objetivo de realizar uma detecção automática e em tempo real dos estados afetivos dos alunos, permitindo uma adaptação instantânea dos STIs de acordo com as emoções dos alunos.