論文の概要: Supporting Cognitive and Emotional Empathic Writing of Students

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14815v1
• Date: Mon, 31 May 2021 09:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 03:07:51.913034
• Title: Supporting Cognitive and Emotional Empathic Writing of Students
• Title（参考訳）: 学生の認知的・感情的共感的文章作成支援
• Authors: Thiemo Wambsganss, Christina Niklaus, Matthias S\"ollner, Siegfried Handschuh and Jan Marco Leimeister
• Abstract要約: 本稿では,ドイツ語のビジネスモデルに関する学生によるピアレビューにおいて,感情的・認知的共感を捉えるためのアノテーションアプローチを提案する。 我々は、注釈付き共感構造を検知し、適応的な筆記支援システムに組み込む予測モデルを訓練した。 58名の学生を対象としたピアラーニング演習において, 共感スキル学習, フィードバックの精度, 使用意図に対する有望な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.125096968712063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present an annotation approach to capturing emotional and cognitive empathy in student-written peer reviews on business models in German. We propose an annotation scheme that allows us to model emotional and cognitive empathy scores based on three types of review components. Also, we conducted an annotation study with three annotators based on 92 student essays to evaluate our annotation scheme. The obtained inter-rater agreement of {\alpha}=0.79 for the components and the multi-{\pi}=0.41 for the empathy scores indicate that the proposed annotation scheme successfully guides annotators to a substantial to moderate agreement. Moreover, we trained predictive models to detect the annotated empathy structures and embedded them in an adaptive writing support system for students to receive individual empathy feedback independent of an instructor, time, and location. We evaluated our tool in a peer learning exercise with 58 students and found promising results for perceived empathy skill learning, perceived feedback accuracy, and intention to use. Finally, we present our freely available corpus of 500 empathy-annotated, student-written peer reviews on business models and our annotation guidelines to encourage future research on the design and development of empathy support systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ドイツ語のビジネスモデルに対する学生によるピアレビューにおける感情的および認知的共感を捉えるためのアノテーションアプローチを提案する。 3種類のレビュー要素に基づいて感情的および認知的共感スコアをモデル化できるアノテーションスキームを提案する。 また,92の学生エッセイに基づく3つのアノテーションを用いたアノテーション研究を行い,アノテーション方式の評価を行った。 構成成分に対する {\alpha}=0.79 と共感スコアに対する multi-{\pi}=0.41 の条件間合意は、提案手法が注釈者に対して相当かつ適度な合意を導くのに成功していることを示している。 さらに,アノテートされた共感構造を検出するための予測モデルを訓練し,インストラクターや時間,場所に依存しない個別の共感フィードバックを受け取るための適応的な筆記支援システムに組み込んだ。 本研究は,58名の学生によるピアラーニング演習で評価し,共感スキル学習,フィードバック精度,使用意図について有望な結果を得た。 最後に,500件の共感アノテート・学生によるビジネスモデルのピアレビューとアノテーションガイドラインを無償で提供し,共感支援システムの設計・開発に関する今後の研究を奨励する。

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