Klasifikasi Tingkat Kebingungan Siswa Terhadap Video Pembelajaran Massive Open Online Source (MOOC) Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)

Pembelajaran online telah dilakukan oleh beberapa dosen maupun siswa dalam menyampaikan dan menerima materi. Hal ini biasa dilakukan dengan memberikan video di platform kelas online atau mengajak bergabung dalam ruang obrolan online. MOOC atau Massive Open Online Course adalah salah satu platform kursus online yang telah digunakan oleh kalangan dosen, peneliti, dan siswa dengan menyuguhkan video pembelajaran kepada siswa dari dosen. Namun setelah adanya pembelajaran online terdapat perbedaan perilaku siswa ketika menerima pembelajaran online dan offline. Tidak seperti pendidikan di kelas, di mana guru dapat menilai apakah siswa dapat memahami materi melalui pertanyaan verbal atau bahasa tubuh mereka. Maka dalam hal ini penelitian akan difokuskan pada salah satu permasalahan yakni mendeteksi tingkat kebingungan pada siswa saat menonton video pembelajaran dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan data sinyal electroencephalography (EEG). Analisis dilakukan dengan melakukan perbandingan nilai ketepatan klasifikasi dari tiga fungsi kernel SVM yakni linear, Radial Basic Function (RBF), serta Polinomial Regresi. Berdasarkan pengolahan data yang telah diperoleh pada metode SVM Linear pada pre-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 63,16% pada user-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 63,16%. Sedangkan metode Polinomial Regresi pada pre-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 68,42%, pada user-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 57,89%.  Serta metode RBF pada pre-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 63,16% pada user-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 57,89%. Hal ini menunjukkan bahwa metode SVM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data sinyal EEG. Kata Kunci: SVM, MOOC, Sinyal Electroencephalography, Linear, RBF, Polinomial Regresi

Attention distribution and cognitive load in a subtitled academic lecture: L1 vs. L2

In multilingual classrooms, subtitling can be used to address the language needs of students from different linguistic backgrounds. The way students distribute their visual and cognitive resources during a lecture is important in educational design. Students have to shift their attention between sources of information of varying density and relevance. If there is redundancy between these sources, there will be competition and possible cognitive overload. This paper compares visual attention distribution between subtitles and other sources of information through eye tracking and relates this to academic comprehension and cognitive load as measured through self-report questionnaires and EEG. The study provides promising results for the use of both first and second language subtitles in academic contexts

An Experimental Study of Learning Behaviour in an ELearning Environment

To reach an adaptive eLearning course, it is crucial to control and monitor the student behaviour dynamically to implicitly diagnose the student learning style. Eye tracing can serve that purpose by investigate the gaze data behaviour to the learning content. In this study, we conduct an eye tracking experiment to analyse the student pattern of behaviour to output his learning style as an aspect of personalisation in an eLearning course. We use the electroencephalography EEG Epoc that reflects users emotions to improve our result with more accurate data. Our objective is to test the hypothesis whether the verbal and visual learning Styles reflect actual preferences according to Felder and Silverman Learning Style Model in an eLearning environment. Another objective is to use the outcome presented in this experiment as the starting point for further exhaustive experiments. In this paper, we present the actual state of our experiment, conclusions, and plans for future development

Emociones académicas: cuáles son y cómo se identifican

La creciente popularidad de la enseñanza híbrida, potenciada por la última pandemia, ha puesto la lupa sobre los sistemas de e-learning. Entre los aspectos a mejorar, estaría la detección de las emociones de los estudiantes, y la adaptación de la propuesta educativa con base en la información emocional. En este artículo se presenta una revisión de literatura en la que se busca identificar el conjunto de emociones que mayoritariamente se asocian con el proceso educativo, así como también, cómo podría llevarse adelante su identificación, y qué posibilidad concreta existe para entrenar sistemas de e-learning con emociones académicas.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Study and experimentation of cognitive decline measurements in a virtual reality environment

À l’heure où le numérique s’est totalement imposé dans notre quotidien, nous pouvons nous demander comment évolue notre bien-être. La réalité virtuelle hautement immersive permet de développer des environnements propices à la relaxation qui peuvent améliorer les capacités cognitives et la qualité de vie de nombreuses personnes. Le premier objectif de cette étude est de réduire les émotions négatives et améliorer les capacités cognitives des personnes souffrant de déclin cognitif subjectif (DCS). À cette fin, nous avons développé un environnement de réalité virtuelle appelé Savannah VR, où les participants ont suivi un avatar à travers une savane. Nous avons recruté dix-neuf personnes atteintes de DCS pour participer à l’expérience virtuelle de la savane. Le casque Emotiv Epoc a capturé les émotions des participants pendant toute l’expérience virtuelle. Les résultats montrent que l’immersion dans la savane virtuelle a réduit les émotions négatives des participants et que les effets positifs ont continué par la suite. Les participants ont également amélioré leur performance cognitive. La confusion se manifeste souvent au cours de l’apprentissage lorsque les élèves ne comprennent pas de nouvelles connaissances. C’est un état qui est également très présent chez les personnes atteintes de démence à cause du déclin de leurs capacités cognitives. Détecter et surmonter la confusion pourrait ainsi améliorer le bien-être et les performances cognitives des personnes atteintes de troubles cognitifs. Le deuxième objectif de ce mémoire est donc de développer un outil pour détecter la confusion. Nous avons mené deux expérimentations et obtenu un modèle d’apprentissage automatique basé sur les signaux du cerveau pour reconnaître quatre niveaux de confusion (90% de précision). De plus, nous avons créé un autre modèle pour reconnaître la fonction cognitive liée à la confusion (82 % de précision).At a time when digital technology has become an integral part of our daily lives, we can ask ourselves how our well-being is evolving. Highly immersive virtual reality allows the development of environments that promote relaxation and can improve the cognitive abilities and quality of life of many people. The first aim of this study is to reduce the negative emotions and improve the cognitive abilities of people suffering from subjective cognitive decline (SCD). To this end, we have developed a virtual reality environment called Savannah VR, where participants followed an avatar across a savannah. We recruited nineteen people with SCD to participate in the virtual savannah experience. The Emotiv Epoc headset captured their emotions for the entire virtual experience. The results show that immersion in the virtual savannah reduced the negative emotions of the participants and that the positive effects continued afterward. Participants also improved their cognitive performance. Confusion often occurs during learning when students do not understand new knowledge. It is a state that is also very present in people with dementia because of the decline in their cognitive abilities. Detecting and overcoming confusion could thus improve the well-being and cognitive performance of people with cognitive impairment. The second objective of this paper is, therefore, to develop a tool to detect confusion. We conducted two experiments and obtained a machine learning model based on brain signals to recognize four levels of confusion (90% accuracy). In addition, we created another model to recognize the cognitive function related to the confusion (82% accuracy)

User-centered EEG-based multimedia quality assessment

Multimedia users are becoming increasingly quality-aware as the technological advances make ubiquitous the creation and delivery of high-definition multimedia content. While much research work has been conducted on multimedia quality assessment, most of the existing solutions come with their own limitations, with particular solutions being more suitable to assess particular aspects related to user's Quality of Experience (QoE). In this context, there is an increasing need for innovative solutions to assess user's QoE with multimedia services. This paper proposes the QoE-EEG-Analyser that provides a solution to automatically assess and quantify the impact of various factors contributing to user's QoE with multimedia services. The proposed approach makes use of participant's frustration level measured with a consumer-grade EEG system, the Emotiv EPOC. The main advantage of QoE-EEG-Analyser is that it enables continuous assessment of various QoE factors over the entire testing duration, in a non-invasive way, without requiring the user to provide input about his perceived visual quality. Preliminary subjective results have shown that frustration can indicate user's perceived QoE

Aspectos motivacionales para generar actividades cerebrales óptimas en el proceso de aprendizaje en un Ambiente Virtual de Aprendizaje

This study aimed to identify the variety of motivational aspects that can be implemented in Virtual Learning Environments. A quantitative research paradigm was used, based on the experimental model, where the independent variable is the stimulus (motivation) and the dependent variable is the result obtained in the brain fields displaying activation. The Microsoft Excel office suite with the data analysis tool was used for statistical analysis. The study showed a slight increase in brain activity in the prefrontal area of the right hemisphere, moderate in the temporal and parietal areas of the same hemisphere, and slight in the central and frontal areas in both hemispheres. The frontal area is related to the construction and designs of objects and figures, as well as to the working memory for visual material. This suggests that people must be stimulated in different ways, including motivational aspects, to generate optimal states in the brain for learning processes. Therefore, techno-pedagogical strategies can be defined for the design of courses that improve attention, have an impact on meaningful learning and guarantee permanence in the virtual modality.Este estudio se centró en identificar la variedad de aspectos motivacionales que se pueden implementar en los Ambientes Virtuales de Aprendizaje. Se utilizó el paradigma de investigación cuantitativa, a partir del modelo experimental, donde la variable independiente es el estímulo (motivación) y la variable dependiente es el resultado obtenido en los campos cerebrales que mostraron activación. Para el análisis estadístico se utilizó la suite de office Microsoft Excel con la herramienta de análisis de datos. El estudio permitió observar un aumento leve de la actividad cerebral en el área prefrontal del hemisferio derecho, moderado en las áreas temporal y parietal del mismo hemisferio, y leve en el área central y las áreas frontales en ambos hemisferios. El área frontal está relacionada con la construcción y diseños de objetos y figuras, al tiempo que interviene en la memoria de trabajo para el material visual. Esto indica que las personas deben ser estimuladas de diferentes formas, entre las que se encuentran los aspectos motivacionales, para generar estados óptimos en el cerebro para los procesos de aprendizaje. Por lo tanto, se pueden definir estrategias tecnopedagógicas para el diseño de cursos que mejoren la atención, incidan en el aprendizaje significativo y garanticen la permanencia en la modalidad virtual

Measuring academic affective states of students via brainwave signals

Multiple studies show that electroencephalogram (EEG) signals behave differently when humans experience various emotions. The objective of this project is to create a model of human academic emotions (namely: boredom, confusion, engagement and frustration) using EEG signals. Raw EEG signals were collected from nineteen (19) students while solving Berg\u27s Card Sorting Task. Noise reduction was performed using 8Hz-30Hz 10th-Order Butter worth Band pass Filter. The following statistical features of raw EEG signals were computed: mean, standard deviation, mean of absolute first and second differences and standardized mean of absolute first and second differences. The k-Nearest Neighbor, Support Vector Machines, and Multilayer Perceptron were used as classifiers. Accuracy scores (at their highest) were 54.09%, 46.86% and 40.72% respectively, using batch cross-validation. © 2011 IEEE

Primena veštačke inteligencije za analizu interakcije između čoveka i računara i procenu kognitivnih performansi

Proučavanje interakcije između čoveka i računara podrazumeva pristup koji se zasniva na više naučnih disciplina i oblasti, kao što su računarske nauke, psihologija, sociologija, kognitivne nauke, dizajn i sl. Moderni interfejsi preko kojih se obavlja interakcija omogućavaju korišćenje velikog broja različitih senzora (miša, tastature, uređaja za praćenje pogleda, elektroencefalografije (EEG), uređaja za praćenje pulsa, otkucaja srca itd.). Predmet ovog istraživanja je interakcija između čoveka i računara, odnosno mogućnost primene veštačke inteligencije za njenu analizu i procenu kognitivnih performansi ispitanika. Zbog brzine analiziranja podataka koja daleko nadmašuje mogućnosti obrade od strane ljudi, ovakav sistem je u mogućnosti da u realnom vremenu šalje povratnu informaciju korisniku, čime postaje aktivni učesnik interakcije. Mogućnost razvoja modela veštačke inteligencije za prikupljanje i analizu podataka o interakciji između čoveka i računara demonstrirana je na primeru četiri eksperimenta procene kognitivnih performansi ispitanika kroz neuropsihološke testove - Wisconsin Card Sorting Test (WSCT), Visual Short Term Working Memory Test (VSTWMT), mTutor Test i AC Test. Za potrebe svakog pojedinačnog eksperimenta razvijena je posebna klijentska aplikacija, sa mogućnošću povezivanja sa senzorskim aplikacijama putem sinhronizacijske platforme (HCI-MAP). Za prikupljanje podataka o interakciji između čoveka i računara korišćeni su podaci sa tri senzora: EEG uređaja, uređaja za praćenje pogleda i računarskog miša. Kako bi se omogućila agregacija i kasnija zajednička obrada podataka o celokupnoj interakciji, za komunikaciju sa EEG uređajem i uređajem za praćenje pogleda napisane su nezavisne senzorske aplikacije. Rezultati našeg istraživanja koji se odnose na postignuće ispitanika na računarskoj verziji WCS testa pokazuju da je broj postignutih kategorija kod naših ispitanika sa izvesnim odstupanjem u odnosu na referentne vrednosti, zatim, da postoji značajno odstupanje rezultata ispitanika u odnosu na referentne vrednosti u broju pokušaja do postizanja prve kategorije. Takođe, broj perseverativnih odgovora naših ispitanika je ispod normativnih vrednosti, ali ne postoje značajna odstupanja kod grešaka u održanju seta. Vizualna kratkoročna memorija (engl. Visual short term memory) se definiše kao sposobnost zadržavanja male količine vizualnih informacija (oblici, boje, itd.) tokom kratkog vremenskog perioda. VSTM je deo kratkoročne memorije, koja može da zadržava informacije do 30 sekundi. Eksperiment je sproveden kroz dve sesije merenja. U prvoj sesiji ispitanici su se nalazili u izolovanom okruženju, a u drugoj u prisustvu publike. Klasifikacija EEG podataka je izvršena korišćenjem četiri algoritma: Naive Bayes, Support Vector, KNN, i Random Forest. Dobijeni rezultati pokazuju da je moguće ispravno klasifikovati redosled prikazivanja slike u 90.12% slučajeva, a vrstu prikazane slike u 90.51% slučajeva. Cilj eksperimenta sa elektronskim testiranjem znanja putem mTuror platforme bio je pronalaženje modela za primenu veštačke inteligencije koji bi omogućio da elektronska procena znanja u što većoj meri oslikava realno znanje ispitanika. Iako nije otkrivena snažna korelacija između bilo kog individualnog parametra i preciznosti odgovora može se zaključiti da je moguće uticati na emotivno stanje ispitanika ubacivanjem odgovora određenog tipa. Tako, stres se može umanjiti ubacivanjem pitanja zabavnog karaktera sa očiglednim tačnim odgovorom. Interesovanje se može povećati korišćenjem lakih pitanja, a fokusiranost studenta može povratiti korišćenjem nemogućih pitanja, bez tačnog odgovora. AC test se koristi za procenu stepena pažnje, odnosno, sposobnosti isticanja važnih stimulusa u odnosu na ometajuće nadražaje. Visok nivo korelacije između položaja pogleda i položaja kursora miša pruža mogućnost aproksimacije interakcije detektovane preko jednog senzora uz pomoć analiziranih podataka sa drugog. Upoređivanjem podataka o lokaciji i pomeranju pogleda sa podacima o kretanju miša, može se zaključiti da je u slučaju AC testa postojeći nivo korelacije visok, naročito na koordinatama slova koja je ispitanik precrtavao. Opšti zaključak sprovedenih istraživanja je da je moguće koristiti veštačku inteligenciju za analizu interakcije između čoveka i računara i da će se njenom primenom ostvariti približni ili bolji rezultati od onih u kojima analizu vrši čovek. Moguće je primeniti distribuirana rešenja za sinhronizaciju i pružanje povratne informacije od sistema u realnom vremenu. Automatizovanom analizom dobijenih rezultata od strane veštačke inteligencije moguća je procena kognitivnih performansi korisnika