Inferência de estados afetivos em ambientes educacionais : proposta de um modelo híbrido baseado em informações cognitivas e físicas

Orientador: Prof. Dr. Andrey Ricardo PimentelDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 11/12/2018Inclui referências: p.119-127Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Na comunidade científica é comum o entendimento de que os softwares educacionais precisam evoluir para garantir um suporte mais efetivo ao processo de aprendizagem. Uma limitação recorrente destes softwares refere-se à falta de funcionalidades de adaptação às reações afetivas dos estudantes. Esta limitação torna-se relevante pois as emoções têm influencia direta no processo de aprendizagem. Reconhecer as emoções dos estudantes é o primeiro passo em direção a construção de software educativos sensíveis ao afeto. Trabalhos correlatos reportam relativo sucesso na tarefa de reconhecimento automático das emoções dos estudantes. No entanto, grande parte dos trabalhos correlatos utiliza sensores pouco práticos, intrusivos e caros que normalmente monitoram apenas reações físicas. No contexto educacional o conjunto de emoções a ser considerado no processo de reconhecimento deve observar as singularidades deste domínio. Sendo assim, neste trabalho a inferência é realizada utilizando uma abordagem de quadrantes formadas pelas dimensões valência e ativação. Estes quadrantes representam situações relevantes para a aprendizagem e podem ser utilizados para embasar adaptações no ambiente computacional. Diante disto, esta pesquisa apresenta a proposta de um modelo híbrido de inferência de emoções de estudantes durante o uso softwares educacionais. Este modelo tem como principal característica a utilização simultânea de informações oriundas de reações físicas (expressões faciais) e cognitivas (eventos no software educacional). Esta abordagem fundamenta-se na perspectiva teórica de que as emoções humanas são fortemente relacionadas com reações físicas, mas também são influenciadas por processos racionais ou cognitivos. A combinação de expressões faciais e informações sobre os eventos do software educacional permite a construção de uma solução de baixo custo e intrusividade. Além disso, esta solução apresenta viabilidade de utilização em larga escala e em ambientes reais de ensino. Experimentos realizados com estudantes em um ambiente real de ensino demonstraram a viabilidade desta proposta. Este fato é importante, considerando-se que a abordagem proposta neste trabalho é pouco explorada na comunidade científica e requer a fusão de informações bastante distintas. Nestes experimentos, foram obtidas acurácia e índice Cohen Kappa próximas de 66% e 0,55, respectivamente, na tarefa de inferência de cinco classes de emoções. Embora esses resultados sejam promissores quando comparados a trabalhos correlatos, entende-se que eles podem ser aprimorados no futuro, incorporando-se novos dados ao modelo proposto. Palavras-chave: Inferência de Emoção, Emoção Relacionada à Aprendizagem, Tutoria Afetiva, Computação Afetiva.Abstract: In the scientific community there is a common understanding that educational software must evolve to ensure more effective support to the learning process. A common limitation of these software refers to the lack of adaptive features to students' affective reactions. This limitation becomes relevant because the emotions have a direct influence on the learning process. Recognizing students' emotions is the first step toward building affect-sensitive educational software. Related work reports relatively successful in the task of automatically recognize students' emotions. However, most studies use impractical, intrusive and expensive sensors that typically monitor only physical reactions. In the educational context the set of emotions to be considered in the recognition process must observe the singularities of this domain. Thus, in this work the inference is performed using a quadrant approach formed by the valence and activation dimensions. These quadrants represent situations relevant to learning and can be used to support adaptations in the computational environment. So, this research presents a proposal of a hybrid model to infer emotions of students while using educational software. This model has as its main feature the simultaneous use of information coming from physical reactions (facial expressions) and cognitive (events in the educational software). This approach is based on the theoretical perspective that human emotions are strongly related with physical reactions, but are also influenced by rational or cognitive processes. Combining facial expressions and information about the events of educational software allows the construction of a low-cost and intrusiveness solution. In addition, this solution presents feasibility for use in large scale in real learning environments. Experiments with students in a real classroom demonstrated the feasibility of this proposal. This is important, considering that the approach proposed in this work is little explored in the scientific community and requires the fusion of quite different information. In these experiments, accuracy and Cohen Kappa index close to 66% and 0,55, respectively, were obtained in the inference of five emotion classes. Although these results are promising when compared to related works, it is understood that they can be improved in the future by incorporating new data into the proposed model. Keywords: Emotion inference, Learning related emotion, Affective tutoring, Affective Computing