A methodological approach based on machine learning to generate a multimodal user’s affective state model in adaptive educational systems

Salmerón Majadas, Sergio. A methodological approach based on machine learning to generate a multimodal user’s affective state model in adaptive educational systems . 2018. Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Sistemas Inteligentes


Título A methodological approach based on machine learning to generate a multimodal user’s affective state model in adaptive educational systems
Autor(es) Salmerón Majadas, Sergio
Resumen En esta tesis doctoral se ha establecido un plan de investigación para explorar como llevar a cabo la detección de estados afectivos mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático (a partir de un enfoque multimodal) y evaluar algunos de los puntos metodológicos afrontados en el diseño de dicha detección. Para ello, se han propuesto tres fases en la investigación: I) en la primera fase se lleva a cabo un análisis exploratorio sobre los distintos puntos metodológicos en la investigación dentro del campo de la detección del estado afectivo desde un punto de vista multimodal para poder llevar a cabo una infraestructura experimental inicial; II) una fase de transición para establecer un contexto de referencia para guiar el enfoque experimental de los primeros experimentos hacia un escenario más realista y III) una fase final en la que el enfoque metodológico propuesto es adaptado y evaluado en un escenario realista de aprendizaje, evaluando las nuevas variables metodológicas relacionadas con el enfoque propuesto (un experimento inter-sujeto basado en el entorno de aprendizaje realista). Durante los experimentos llevados a cabo, se han identificado tres dimensiones metodológicas (i.e. caracterización y etiquetado de los estados afectivos, procesado de datos y enfoque experimental) y diversas variables metodológicas incluidas en dichas dimensiones han sido evaluadas: las fuentes de datos a usar, diversos aspectos del etiquetado afectivo de los datos para entrenar los algoritmos de aprendizaje supervisado utilizados (desde el etiquetador hasta la forma en la que se discretizan los valores dimensionales recogidos), los algoritmos de minería de datos utilizados, algunas técnicas de preprocesado aplicadas antes de la generación de los modelos de minería de datos, etc. Además, inspirada en una práctica dentro del campo de affective computing con señales fisiológicas, se propone una forma de normalizar los datos de interacción en base a las habilidades de interacción de cada individuo. Este trabajo pretende, fundamentalmente, definir una metodología (llamada AMO-ML, siglas en inglés de MOdelado Affectivo basado en Aprendizaje Automático) para llevar a cabo predicción de estados afectivos mediante técnicas de aprendizaje automático sobre una combinación de diversas fuentes de datos. También se analizan diferentes aspectos metodológicos encontrados en el campo de la computación afectiva en tres experimentos. Además, la introducción del enfoque de normalización ofrece buenos resultados en la predicción de la valencia (una de las dimensiones a evaluar de los estados afectivos) de los participantes.
Materia(s) Ingeniería Informática
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Sistemas Inteligentes
Director de tesis González Boticario, Jesús
Santos Martín, Olga Cristina
Fecha 2018-11-05
Formato application/pdf
Identificador tesisuned:ED-Pg-SisInt-Ssalmeron
http://e-spacio.uned.es/fez/view/tesisuned:ED-Pg-SisInt-Ssalmeron
fecha fin de embargo 2019-11-05
Idioma eng
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Tipo de recurso Thesis
Tipo de acceso Acceso embargado

 
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Creado: Wed, 08 May 2019, 21:18:52 CET