論文の概要: Enhancing Online Learning by Integrating Biosensors and Multimodal Learning Analytics for Detecting and Predicting Student Behavior: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07742v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 13:41:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.334851
• Title: Enhancing Online Learning by Integrating Biosensors and Multimodal Learning Analytics for Detecting and Predicting Student Behavior: A Review
• Title（参考訳）: バイオセンサとマルチモーダル学習分析を統合したオンライン学習の強化
• Authors: Alvaro Becerra, Ruth Cobos, Charles Lang,
• Abstract要約: 本稿では,バイオセンサとマルチモーダルラーニングアナリティクスの統合について検討する。 本研究は, 心拍数, 脳活動, 視線追跡などの生理的シグナルの増大にともなう役割を明らかにする。 このレビューは、この分野における現在の研究動向、限界、および新たな方向性を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In modern online learning, understanding and predicting student behavior is crucial for enhancing engagement and optimizing educational outcomes. This systematic review explores the integration of biosensors and Multimodal Learning Analytics (MmLA) to analyze and predict student behavior during computer-based learning sessions. We examine key challenges, including emotion and attention detection, behavioral analysis, experimental design, and demographic considerations in data collection. Our study highlights the growing role of physiological signals, such as heart rate, brain activity, and eye-tracking, combined with traditional interaction data and self-reports to gain deeper insights into cognitive states and engagement levels. We synthesize findings from 54 key studies, analyzing commonly used methodologies such as advanced machine learning algorithms and multimodal data pre-processing techniques. The review identifies current research trends, limitations, and emerging directions in the field, emphasizing the transformative potential of biosensor-driven adaptive learning systems. Our findings suggest that integrating multimodal data can facilitate personalized learning experiences, real-time feedback, and intelligent educational interventions, ultimately advancing toward a more customized and adaptive online learning experience.
• Abstract（参考訳）: 現代のオンライン学習において、生徒の行動の理解と予測は、エンゲージメントを高め、教育成果を最適化するために不可欠である。 本稿では,生物センサとマルチモーダル・ラーニング・アナリティクス(MmLA)を統合し,コンピュータによる学習セッションにおける生徒の行動の分析と予測を行う。 本研究では,感情や注意の検出,行動分析,実験設計,データ収集における人口統計学的考察など,重要な課題について検討する。 我々の研究は、心拍数、脳活動、視線追跡などの生理的シグナルの増大と、従来の相互作用データと自己報告を組み合わせることで、認知状態やエンゲージメントレベルに関する深い洞察を得ることを強調した。 我々は54の鍵研究の成果を合成し、高度な機械学習アルゴリズムやマルチモーダルデータ前処理技術などの一般的な手法を分析した。 このレビューでは、バイオセンサー駆動型適応学習システムの変容の可能性を強調し、この分野における現在の研究動向、限界、そして新たな方向性を明らかにしている。 我々の研究結果は、マルチモーダルデータを統合することで、パーソナライズされた学習体験、リアルタイムフィードバック、インテリジェントな教育介入が促進され、最終的にはよりカスタマイズされ適応的なオンライン学習体験へと進むことを示唆している。

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