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J-GLOBAL ID：201302262684845836   整理番号：13A0967507

記述の特徴を用いた自動認知負荷評価:探求的調査

Automatic cognitive load evaluation using writing features: An exploratory study

著者 (4件)： LIN Tao (Dep. of Computer Sci., Sichuan Univ., Chengdu 610065, CHN) ,  XIE Tiantian (Dep. of Computer Sci., Sichuan Univ., Chengdu 610065, CHN) ,  CHEN Yu (Dep. of Computer Sci., Sichuan Univ. of Nationalities, Kangding 626001, CHN) ,  TANG Ningjiu (Dep. of Computer Sci., Sichuan Univ., Chengdu 610065, CHN)
資料名： International Journal of Industrial Ergonomics  (International Journal of Industrial Ergonomics)
巻： 43  号： 3  ページ： 210-217  発行年： 2013年05月 
JST資料番号： T0452A  ISSN： 0169-8141  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知負荷の評価は適応マルチメディア学習に必須である。今回,自由文書からの記述特徴と機械学習を組合せた自動認知負荷評価法を提案した。三つの認知負荷レベルにわたって記述特徴の変化を調べた結果,認知負荷の変化を示す記述特徴の可能性に関する洞察を得た。そこで,認知負荷変化を最も予測できる特徴を検出する一つの特徴を調べ,二種類の特徴選択に沿って逆伝搬ニューラルネットワークを訓練し,76.27%の精度で三つの認知負荷分類できた。記述特徴は有用である。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *負荷 ,  自動化 ,  記述 ,  特徴抽出 ,  特徴選択 ,  予測技法 ,  調査 ,  適応系 ,  インタフェイス ,  ヒューマンパフォーマンス ,  *計算機診断 ,  機械学習
準シソーラス用語： 客観評価 ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  *認知負荷 ,  変化検出

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 記述 ,  認知負荷 ,  評価 ,  調査