USING STUDENT MENTAL STATE AND LEARNING SENSORY MODALITIES TO IMPROVE ADAPTIVITY IN E-LEARNING

  In this paper, we present an innovative solution to improve adaptivity in an e-learning system using Brain Computer Interface (BCI) measures (Attention/Meditation) in order to detect changes in students’ preferred perceptual modes for learning information (VARK model). Our solution is also able to report course units and learning resources that could be difficult for the students

Método automatizado para la evaluación de la usabilidad en sistemas e-learning usando monitoreo de actividad cerebral

Los métodos de evaluación de la usabilidad que miden la satisfacción, se caracterizan por el uso de instrumentos de indagación como cuestionarios y/o entrevistas, los cuales se aplican a usuarios finales luego de la interacción con el software. Esto implica un cierto grado de subjetividad en los resultados obtenidos, ya que dichos instrumentos pueden ser mal interpretados y su diligenciamiento depende de la recordación y no de información tomada en el momento mismo de la interacción. Dado este contexto, se propone la definición de un método automatizado de evaluación de la satisfacción, basado en el monitoreo de la actividad cerebral (BCI), estableciendo así, una métrica y un método innovador que captura datos en el tiempo real de la interacción y genera autónomamente información relativa a la medida de la satisfacción. Para efectos de la validación, se aplicó en objetos de aprendizaje para entornos e-learning. Los resultados arrojados indican que la variable Atención calculada a partir del monitoreo de la actividad cerebral del usuario durante el tiempo de la interacción puede ser usada como métrica confiable para la medida de la satisfacción.Abstract: Evaluation methods of measuring usability satisfaction are characterized by the use of inquiry instruments such as questionnaires and / or interviews that are applied to end users after the interaction process. The above implies a certain degree of subjectivity in the results, as these instruments can be misinterpreted and depends on information not taken at the moment of interaction. Given this context, it is propose an automated method of satisfaction evaluation based on the monitoring of brain activity (BCI), so, It is establishing a metric and an innovative method to capture data in real time interaction and autonomously generates information on the measure of satisfaction. For validation purposes, the method was applied in learning objects for e-learning environments. Results indicate that attention variable calculated from cerebral monitoring user activity during the time of interaction can be used as reliable metric for measuring satisfaction.Maestrí