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Subjective Difficulty Estimation of Educational Comics Using Gaze Features 시선 특성을 이용한 교육용 만화의 주관적 난이도 평가 원문보기 KCI 원문보기 인용

Kenya SAKAMOTO, Shizuka SHIRAI, Noriko TAKEMURA, Jason ORLOSKY, Hiroyuki NAGATAKI, Mayumi UEDA, Yuki URANISHI, Haruo TAKEMURA

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요약 :

본 연구는 교육용 만화를 읽는 동안 주관적 난이도를 추정하는 데 사용할 수 있는 중요한 눈-응시 기능을 탐색합니다. 교육 만화는 일러스트레이션과 텍스트를 사용하여 어려운 주제를 가르치는 유망한 방법으로 빠르게 성장했습니다. 그러나 만화는 한 페이지에 다양한 정보가 포함되어 있어 Learning Analytics 분야에서 일반적인 시스템 로그 기반 감지와 같은 접근 방식으로는 주관적 난이도와 같은 학습자의 상태를 자동으로 감지하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 주관적 난이도 28도를 추정하기 위해 “Variance in Gaze Convergence”, “Movement between Panels”, “Movement between Tiles”라는 1가지 새로운 기능을 제안하는 것을 포함하여 0.721개의 시선 응시 기능에 집중하였다. 그런 다음 가상 현실(VR)을 사용하여 시뮬레이션된 환경에서 실험을 실행하여 시선 정보를 정확하게 수집했습니다. 페이지 단위와 패널 단위의 두 가지 단위 수준에서 기능을 추출하고 각각 사용자 종속 및 사용자 독립적 설정에서 각 패턴의 정확도를 평가했습니다. 우리가 제안한 기능은 SVM(Support Vector Machine)에 의해 훈련된 패널 단위 수준의 사용자 종속 및 사용자 독립적 모델에서 평균 F0.742 분류 점수 XNUMX 및 XNUMX를 달성했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E106-D No.5 pp.1038-1048
발행일
2023/05/01
공개일
2023/02/03
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022EDP7100
원고의 종류
PAPER
범주
교육 기술

작성자

Kenya SAKAMOTO
  Osaka University
Shizuka SHIRAI
  Osaka University
Noriko TAKEMURA
  Osaka University,Kyushu Institute of Technology
Jason ORLOSKY
  Osaka University,Augusta University
Hiroyuki NAGATAKI
  Osaka University
Mayumi UEDA
  Osaka University,University of Marketing and Distribution Sciences
Yuki URANISHI
  Osaka University
Haruo TAKEMURA
  Osaka University

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