Palabras clave

Entorno virtual, aprendizaje basado en juegos, aprendizaje automático, registro de mirada, extracción de características, neuroeducación

Resumen

Actualmente, el uso de los datos del seguimiento de la mirada en entornos de aprendizaje de Realidad Virtual inmersiva (iVR) está destinado a ser una herramienta fundamental para maximizar los resultados de aprendizaje, dada la naturaleza poco intrusiva del eye-tracking y su integración en las gafas comerciales de Realidad Virtual. Pero, antes de que se pueda generalizar el uso del eye-tracking en entornos de aprendizaje, se deben identificar las tecnologías más adecuadas para el procesamiento de datos. Esta investigación propone el uso de técnicas de aprendizaje automático para este fin, evaluando sus capacidades para clasificar la calidad del entorno de aprendizaje y predecir el rendimiento de aprendizaje del usuario. Para ello, se ha desarrollado una experiencia docente en iVR para aprender el manejo de un puente-grúa. Con esta experiencia se ha evaluado el rendimiento de 63 estudiantes, tanto en condiciones óptimas de aprendizaje como en condiciones con factores estresores. El conjunto de datos final incluye 25 características, siendo la mayoría series temporales con un tamaño de conjunto de datos superior a 50 millones de puntos. Los resultados muestran que la aplicación de diferentes clasificadores como KNN, SVM o Random Forest tienen una alta precisión a la hora de predecir alteraciones en el aprendizaje, mientras que la predicción del rendimiento del aprendizaje del usuario aún está lejos de ser óptima, lo que abre una nueva línea de investigación futura. Este estudio tiene como objetivo servir como línea de base para futuras mejoras en la precisión de los modelos mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático más complejas.

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Crossmark

Ficha técnica

Recibido: 26-12-2022

Revisado: 25-01-2023

Aceptado: 23-02-2023

OnlineFirst: 30-05-2023

Fecha publicación: 01-07-2023

Tiempo de revisión del artículo : 30 (en días) | Media de tiempo de revisión de los manuscritos del número 76: -6 (en días)

Tiempo de aceptación del artículo: 59 (en días) | Media tiempo aceptación de los manuscritos del número 76: 72 (en días)

Tiempo de edición OnlineFirst: 142 (en días) | Media tiempo edición de los OnlineFirst del número 76: 155 (en días)

Tiempo de publicacicón final del artículo: 187 (en días) | Media tiempo de publicación final de los articulos del número 76: 200 (en días)

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Detection of Stress Stimuli in Learning Contexts of iVR Environments JM Ramírez-Sanz, HM Peña-Alonso… - … on Extended Reality, 2023 - Springer

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-43404-4_29

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Cómo citar

Serrano-Mamolar, A., Miguel-Alonso, I., Checa, D., & Pardo-Aguilar, C. (2023). Towards learner performance evaluation in iVR learning environments using eye-tracking and Machine-learning. [Hacia una metodología de evaluación del rendimiento del alumno en entornos de aprendizaje iVR utilizando eye-tracking y aprendizaje automático]. Comunicar, 76, 9-20. https://doi.org/10.3916/C76-2023-01

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