Indicators of ADHD symptoms in virtual learning context using machine learning technics

Autor: Silvia Margarita Baldiris Navarro, Laura Patricia Mancera Valetts, Viviana Betancur Chicué
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2015
Předmět:
Règles de Classification
plataformas virtuales de aprendizaje
reglas de clasificación
machine learning technics
Desordem de Déficit de Atenção com Hiperatividade
lcsh:Business
Machine learning
computer.software_genre
Regras de Classificação
Task (project management)
Attention deficit hyperactivity disorder
Sistema de Hipermídia Adaptativa
aprendizaje automático -- modelos de enseñanaza
aprendizaje automático
medicine
Aprendizado de Técnicas de Máquina
Profiling (information science)
Troubles et Déficits d'Attention causés par l'Hyperactivité
Set (psychology)
user modeling
lcsh:Commerce
classification rules
Plataforma de Aprendizagem virtual
Modelagem do Usuário
business.industry
virtual learning platform
Système Hypermédias Adaptatifs
User modeling
modelo de usuario
sistemas hipermedia adaptativos
Déficit de atención e hiperactividad
General Medicine
medicine.disease
Executive functions
Modélisation de l'Utilisateur
Statistical classification
lcsh:HF1-6182
Virtual learning environment
tecnología educativa
Artificial intelligence
Psychology
business
Plate-forme Virtuelle d'Apprentissage
lcsh:HF5001-6182
computer
adaptive hypermedia system
Zdroj: Revista Escuela de Administracion de Negocios, Iss 79, Pp 24-37 (2015)
Revista EAN, Issue: 79, Pages: 22-37, Published: JUL 2015
ISSN: 0120-8160
Popis: This paper presents a user model for students performing virtual learning processes. This model is used to infer the presence of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) indicators in a student. The user model is built considering three user characteristics, which can be also used as variables in different contexts. These variables are: behavioral conduct (BC), executive functions performance (EFP), and emotional state (ES). For inferring the ADHD symptomatic profile of a student and hislher emotional alterations, these features are used as input in a set of classification rules. Based on the testing of the proposed model, training examples are obtained. These examples are used to prepare a classification machine learning algorithm for performing, and improving, the task of profiling a student. The proposed user model can provide the first step to adapt learning resources in e-learning platforms to people with attention problems, specifically, young-adult students with ADHD. Este artículo presenta un proceso de modelado de usuario, específicamente un modelado de estudiante, en un ambiente virtual de aprendizaje, que permite inferir la presencia o no de síntomas del Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH). El modelo de usuario es construido teniendo en cuenta tres características del estudiante: Conducta de comportamiento (BC), Rendimiento de funciones ejecutivas (EFP), y estado emocional (ES). Para inferir si un estudiante puede tener un perfil asintomático de TDAH, se usa un grupo de reglas de clasificación que usan los resultados obtenidos en cada característica como datos de entrada para su funcionamiento. Basados en las pruebas del modelo propuesto, se obtiene un grupo de entrenamiento que es usado para preparar un algoritmo de aprendizaje automático, el cual podrá realizar y mejorar la tarea de crear el perfil para cada estudiante de acuerdo a si presenta o no síntomas del TDAH o problemas de atención. Esto, puede ser el primer paso para ofrecer recursos de aprendizajes adaptados a las necesidades educativas de estudiantes que presenten este trastorno. Cet article présente un modèle d'utilisateur type chez les étudiants inscrits en mode d'apprentissage virtuels. Ce modèle est utilisé pour prévenir chez les élèves la présence de Troubles et Déficits d'Attention causés par l’Hyperactivité (TDAH). Le modèle est construit pour prendre en compte trois caractéristiques de l'utilisateur qui peuvent aussi être utilisées comme variables dans différents contextes. Ces variables sont : la conduite et comportement (CC), la performance (P) et l'état émotionnel (EE). Pour déduire le profil symptomatique de TDAH d'un étudiant et de ses altérations émotionnelles, ces fonctionnalités sont utilisées comme données dans un ensemble de règles de classification. Ces exemples sont utilisés pour préparer un algorithme d'apprentissage automatique de classification et permettent d'améliorer l'analyse du profil d'un élève. Le modèle d'utilisateur type peut offrir la première étape pour l'adaptation des ressources d'apprentissage aux plates-formes d'enseignement à distance pour des personnes atteintes de troubles de l'attention, en particulier chez les jeunes étudiants atteints de TDAH. Este artigo apresenta um modelo de usuário para o desempenho dos estudantes nos processos de aprendizagem virtual. Este modelo é usado para inferir a presença de indicadores de Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH) em um estudante. O modelo de usuários é construído considerando três características dos usuários, as quais podem também ser usadas como variáveis em diferentes contextos. Essas variáveis são: conduta de comportamento, desempenho de funções executivas e estado emocional. Para inferir o perfil sintomático do TDAH de um estudante e seus/suas alterações emocionais, estas características são usadas como entrada em um modelo de regras de classificação. Baseado no teste do modelo proposto, exemplos de treinamento são obtidos. Esses exemplos são usados para preparar um algoritmo de desempenho da preparação da classificação, e melhorar, a habilidade de perfilar um estudante. O modelo do usuário proposto pode prover o primeiro passo para adaptar os recursos de aprendizagem nas plataformas de aprendizagem virtual para pessoas com problemas de atenção, especificamente, estudantes que são adultos-jovens com TDAH.
Databáze: OpenAIRE