Sensibilidade ao contexto na identificação de estados afetivos aplicados à educação: um mapeamento sistemático

Estudos apontam como tendência o uso de lentes emocionais e a relevância das emoções ou estados afetivos para as interações educacionais. Aliado a isso, e considerando as potencialidades da computação ubíqua e afetiva, cresce o entendimento da importância do uso de informações contextuais na identificação de sinais afetivos e sociais. Dessa forma, esse estudo apresenta uma revisão da literatura sobre o uso de informações de contextos na identificação de estados afetivos em ambientes educacionais. Os resultados indicam que os trabalhos fazem uso de canais visuais (50%) e fisiológicos (50%) associados principalmente a informações de contexto, relacionadas a atividades e identidade na detecção de estados afetivos. A revisão identificou ainda, o uso de 27 diferentes estados afetivos com predominância na valência das emoções positivas como felicidade e satisfação ou negativas como frustração e decepção

Ottimizzazione di un'Architettura Neurale per Classificazioni Multi-Label

Con l’aumento di complessità di un classificatore, é lecito aspettarsi un miglioramento della performance dello stesso. Tuttavia, il guadagno marginale in termini di performance potrebbe, in determinate situazioni, non giustificare l’incremento di parametri del sistema. Inoltre in taluni casi, come ad esempio in presenza di dataset sparsi e con un numero ridotto di esempi, un sistema più complesso potrebbe avere più difficoltà a generalizzare rispetto ad un sistema più semplice. In questa tesi abbiamo confrontato lo stato dell’arte per la classificazione multi-label con una serie di modelli di machine learning/deep learning piú semplici. I sistemi sono stati allenati su dataset di dimensione variabile, con l’obiettivo di quantificare la relazione tra le metriche di performance e i suddetti parametri