論文の概要: Assessing a Single Student's Concentration on Learning Platforms: A Machine Learning-Enhanced EEG-Based Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15107v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 00:02:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:11:34.934091
• Title: Assessing a Single Student's Concentration on Learning Platforms: A Machine Learning-Enhanced EEG-Based Framework
• Title（参考訳）: 学習プラットフォームにおける1人の学生の集中度を評価する:機械学習による脳波に基づくフレームワーク
• Authors: Zewen Zhuo, Mohamad Najafi, Hazem Zein, Amine Nait-Ali,
• Abstract要約: 本研究は、オンライン学習セッションにおいて、個々の学生の集中状態を分類するために設計された特殊なパイプラインを紹介する。 脳波信号は5つの電極を備えたミューズヘッドバンドを用いて学生から取得された。 コンピュータベースの学習環境では97.6%、仮想現実環境では98%の精度で、優れた分類性能を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study introduces a specialized pipeline designed to classify the concentration state of an individual student during online learning sessions by training a custom-tailored machine learning model. Detailed protocols for acquiring and preprocessing EEG data are outlined, along with the extraction of fifty statistical features from five EEG signal bands: alpha, beta, theta, delta, and gamma. Following feature extraction, a thorough feature selection process was conducted to optimize the data inputs for a personalized analysis. The study also explores the benefits of hyperparameter fine-tuning to enhance the classification accuracy of the student's concentration state. EEG signals were captured from the student using a Muse headband (Gen 2), equipped with five electrodes (TP9, AF7, AF8, TP10, and a reference electrode NZ), during engagement with educational content on computer-based e-learning platforms. Employing a random forest model customized to the student's data, we achieved remarkable classification performance, with test accuracies of 97.6% in the computer-based learning setting and 98% in the virtual reality setting. These results underscore the effectiveness of our approach in delivering personalized insights into student concentration during online educational activities.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,オンライン学習セッションにおいて,個別の学習者の集中状態を個別に分類するために,カスタマイズされた機械学習モデルをトレーニングすることによって,専門的なパイプラインを導入する。 脳波データを取得するための詳細なプロトコルを概説し、α、ベータ、セタ、デルタ、ガンマの5つの脳波信号バンドから50の統計的特徴を抽出する。 特徴抽出の後、パーソナライズされた分析のためにデータ入力を最適化するために、徹底的な特徴選択処理を行った。 この研究は、学生の濃度状態の分類精度を高めるために、ハイパーパラメータの微調整の利点についても検討した。 脳波信号は5つの電極(TP9, AF7, AF8, TP10, 参照電極NZ)を装備したMuseヘッドバンド(Gen2)を用いて, コンピュータベースのeラーニングプラットフォーム上での教育コンテンツとの関わりにおいて, 学生から取得した。 学生のデータにカスタマイズされたランダムな森林モデルを用いて、コンピュータベースの学習環境では97.6%、バーチャルリアリティー環境では98%の精度で、優れた分類性能を達成した。 これらの結果は,オンライン教育活動における生徒の集中度を個別に把握するためのアプローチの有効性を裏付けるものである。

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