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Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Towards the exploitation of multimodal data to measure students' mental effort

Vers l'exploitation de données multimodales pour mesurer l'effort mental des apprenants

Barbara Moissa
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1064517
Geoffray Bonnin
Boyer Anne

Résumé

In this paper, we rely on the Cognitive Load Theory and explore how multimodal data can be used to measure students' effort at the task level. Different from what we expected, the subjective effort ratings have a higher correlation with the students' scores, while the behavioral and physiological data have higher correlations with the scores than with the effort ratings. Moreover, we found that, in the context of our study, ability had a stronger influence on students' success than the prior knowledge, while none of these variables had an influence on the effort ratings. Finally, we propose a new effort model based on students' activity.
Dans cet article, nous nous appuyons sur la théorie de la charge cognitive et explorons les possibilités d'utilisation de données multimodales pour mesurer l'effort d'apprenants activité par activité. Contrairement à ce que nous attendions, les valeurs subjectives d'effort données par les apprenants ont une corrélation plus élevée avec les notes obtenues par les apprenants, tandis que les données comportementales et physiologiques que nous avons collectées ont des corrélations plus élevées avec les valeurs subjectives d'effort qu'avec les notes des apprenants. De plus, nous avons constaté que, dans le contexte de notre étude, les capacités des apprenants avaient une plus forte influence sur leur réussite que leurs connaissances, et qu'aucune de ces variables n'avait d'influence sur les valeurs subjectives d'effort. Enfin, nous proposons un nouveau modèle d'effort basé sur l'activité des apprenants.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02981591 , version 1 (28-10-2020)

Identifiants

Citer

Barbara Moissa, Geoffray Bonnin, Boyer Anne. Towards the exploitation of multimodal data to measure students' mental effort. 2020 IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), Jul 2020, Tartu/ Virtual, Estonia. ⟨10.1109/ICALT49669.2020.00118⟩. ⟨hal-02981591⟩
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