論文の概要: Combining EEG and NLP Features for Predicting Students' Lecture
Comprehension using Ensemble Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11088v1
- Date: Sat, 18 Nov 2023 14:35:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 12:32:52.413573
- Title: Combining EEG and NLP Features for Predicting Students' Lecture
Comprehension using Ensemble Classification
- Title（参考訳）: アンサンブル分類を用いた授業理解予測のための脳波とNLPの特徴の組み合わせ
- Authors: Phantharach Natnithikarat, Theerawit Wilaiprasitporn, Supavit
Kongwudhikunakorn
- Abstract要約: 提案フレームワークは,脳波とNLPの特徴抽出,処理,分類を含む。
脳波とNLPの特徴を抽出し、記録された脳波信号と文レベルの構文解析から得られる統合的な特徴を構築する。
実験の結果,本フレームワークはベースラインよりも優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7964328411060118
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Electroencephalography (EEG) and Natural Language Processing (NLP) can be
applied for education to measure students' comprehension in classroom lectures;
currently, the two measures have been used separately. In this work, we propose
a classification framework for predicting students' lecture comprehension in
two tasks: (i) students' confusion after listening to the simulated lecture and
(ii) the correctness of students' responses to the post-lecture assessment. The
proposed framework includes EEG and NLP feature extraction, processing, and
classification. EEG and NLP features are extracted to construct integrated
features obtained from recorded EEG signals and sentence-level syntactic
analysis, which provide information about specific biomarkers and sentence
structures. An ensemble stacking classification method -- a combination of
multiple individual models that produces an enhanced predictive model -- is
studied to learn from the features to make predictions accurately. Furthermore,
we also utilized subjective confusion ratings as another integrated feature to
enhance classification performance. By doing so, experiment results show that
this framework performs better than the baselines, which achieved F1 up to 0.65
for predicting confusion and 0.78 for predicting correctness, highlighting that
utilizing this has helped improve the classification performance.
- Abstract（参考訳）: 心電図(eeg)と自然言語処理(nlp)は、教室講義における生徒の理解度を測定する教育に応用できるが、現在では2つの尺度が別々に用いられている。
本研究では,学生の講義理解を2つの課題で予測するための分類枠組みを提案する。
(i)模擬講義を聴いた生徒の混乱
(ii)講義後の評価に対する学生の反応の正確性。
提案フレームワークは,脳波とNLPの特徴抽出,処理,分類を含む。
脳波とnlpの特徴を抽出し、記録された脳波信号と文レベルの構文解析から得られた統合特徴を構築し、特定のバイオマーカーと文構造に関する情報を提供する。
拡張された予測モデルを生成する複数の個別モデルの組み合わせであるアンサンブル・スタックング分類法について研究し、特徴から学習し、予測を正確に行う。
また,主観的混乱格付けを統合的な特徴として活用し,分類性能の向上を図る。
これにより、このフレームワークはベースラインよりも優れた性能を示し、混乱を予測するためにF1が0.65まで、正しさを予測するために0.78まで到達した。
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