認知,動機付けおよび感情学習プロセスを捕捉するためのマルチモーダルデータ指標:系統的文献レビュー【JST・京大機械翻訳】

Noroozi Omid; Noroozi Omid; Pijeira-Diaz Hector J.; Sobocinski Marta; Dindar Muhterem; Jaervelae Sanna; Kirschner Paul A.; Kirschner Paul A.

文献

J-GLOBAL ID：202002249921658972 整理番号：20A2529495

認知,動機付けおよび感情学習プロセスを捕捉するためのマルチモーダルデータ指標:系統的文献レビュー【JST・京大機械翻訳】

Multimodal data indicators for capturing cognitive, motivational, and emotional learning processes: A systematic literature review

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資料名：
巻： 25 号： 6 ページ： 5499-5547 発行年： 2020年
JST資料番号： W4304A ISSN： 1360-2357 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：文献レビュー発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

データモダリティに関するこの系統的レビューは,認知的,動機づけ的,および感情的学習プロセスを研究する際に,そのような様式を最適に利用し,組み合わせる方法に関して,研究知見を合成している。ERIC,WoS,およびScienceDirectデータベースを,データモダリティに関する研究のための特定のキーワードと包含基準で検索し,207の関連出版物を得た。著者らは,目標ジャーナル,国,主題,参加者特性,教育レベル,焦点,データモダリティのタイプ,研究方法,学習のタイプ,学習設定,および異なる焦点を研究するために使用するモダリティに関して,知見を提供した。全体で,18のデータ様式を分類した。207のマルチモーダル出版物に対して,モダリティの721の発生が観察された。最もポピュラーなモダリティはインタビューで,調査と観察が続いた。最小共通様式は,心拍数変動,表情認識およびスクリーニング記録であった。207の刊行物から,98は学習の認知的側面に専ら集中し,その後,動機づけに焦点を当てた27の出版物が続き,一方5つの出版物のみが感情的側面に専念した。学習の認知的,動機づけ的,および感情的側面の組み合わせに焦点を当てた10の出版物のみが,学習の認知的,動機づけ的および感情的側面の組み合わせに焦点を合わせた。著者らの結果は,客観的尺度の使用の増加のために,客観的および主観的データの三角形分割の必要性を強調し,学習の様々な側面を組み合わせるためのより多くの研究の必要性を強調する。さらに,学習の認知的,動機づけ的,および感情的側面を個別に研究することより,学習の現象に関するより包括的な見解を引き出すために,マルチモーダルデータで複数の学習プロセスに,研究者をタップするのを奨励する。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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