An empirical examination of the relation between attention and motivation in computer-based education: a modeling approach

Attention is considered a pre-requisite to achieve greater motivation in the classroom. However, empirical evidence of this relationship in educational setting is scarce since the measurement of attention requires specialized equipment such as clinical electroencephalograms (EEG) or fMR1. With the advent of portable, consumer-oriented EEG it is now possible to estimate levels of attention and shed light onto this relationship in the context of a computer-based educational setting. To that end, students (N=40) interacted for an average of 9.48 minutes (SD = .0018) with an assessment exercise in a virtual world. Participants' attention levels were monitored via a portable EEG and incorporated into an attention model capable of deciding on strategies to correct low levels of attention. The participants' motivation was assessed using a self-reported motivation questionnaire at pre-test and post-test times. The results indicated that students with higher self-reported motivation and self-reported attention answered significantly more correct answers. However, no direct evidence was found of a relation between EEG readings and self-reported attention or self-reported motivation. This suggests student's own perceptions of motivation and attention influence performance. Future work consists of defining new models of attention considering self-perceived attention and motivation as baseline as well as improving the model of attention combining EEG reading with an indication of the students' gaze

Uma nota didáctica breve no uso esclarecido de procedimentos estatísticos em análise de dados repetidos no tempo. Um estudo guiado para investigadores em Ciências do Desporto

Este texto pretende ser um auxiliar didáctico no uso esclarecido de procedimentos estatísticos relativos à análise longitudinal de dados. Servir-nos-emos de um exemplo ilustrativo de complexidade crescente para introduzir a estrutura de um delineamento de grupo único e da essência do ensaio de hipóteses estatísticas. De seguida apresentamos os principais resultados do uso de teste t e da análise de variância de medidas repetidas. Os resultados são interpretados de modo formal e substantivo, introduzindo um pensamento alternativo à estrutura binária do resultado do ensaio de hipóteses. O recurso a procedimentos gráficos é fortemente explorado. Finalmente, recorremos à modelação hierárquica para salientar a sua riqueza e flexibilidade interpretativa no estudo de dados longitudinais

Dados longitudinais e modelação hierárquica. Um tutorial para investigadores das Ciências do Desporto

Este texto pretende ser um auxiliar didáctico sobre modos de olhar informação de natureza longitudinal. O seu propósito fundamental é auxiliar os investigadores a recorrerem à Modelação Hierárquica ou Multinível (MHMN) para extraírem dos dados toda a sua riqueza. Na primeira parte apresentaremos as ideias fundamentais da MHMN aplicadas a dados longitudinais. De seguida recorreremos a um exemplo complexo para apresentar todos os passos da MHMN, interpretando de modo substantivo as principais estatísticas produzidas pelo software HLM 6.0

Análise e interpretação dos níveis de actividade física de crianças: um tutorial baseado na modelação hierárquica ou multinível

Este tutorial pretende apresentar, de modo didáctico, uma forma alternativa de análise de dados sobre os níveis de actividade física de crianças a partir da modelação hierárquica ou multinível. São mencionadas as diferentes etapas da modelação, os resultados são interpretados com base nos output's do software utilizado – o HLM 6.02. Em cada etapa do percurso são lançadas as hipóteses mais importantes em grau de complexidade crescente. A sua importância é referida a partir dos resultados disponíveis