机构名称：
¥ 1.0
摘要。轻量级传感器（例如眼动仪、生理腕带和运动传感器）的可访问性不断提高，使得学生在参与基于运动的教育游戏 (MBEG) 时能够提取他们的认知、生理、骨骼和情感数据。实时分析这些多模态数据 (MMD) 可以深入了解学生的学习体验，并为及时、情境化、个性化的反馈提供新的机会以支持学生。在这项正在进行的工作中，我们提出了 MMD-AI 学习代理；一个由 MMD 驱动的人工智能 (AI) 代理生态系统，由 3 个独立的软件组件组成，它们共同促进学生在与 MBEG 交互期间的学习。Crunch Wizard 从学生在游戏过程中佩戴的眼动仪、生理腕带、网络摄像头和运动传感器接收 MMD，并得出相关的认知、生理和情感测量值。 AI 代理识别并提供适当的反馈机制，以支持学生的 MBEG 游戏学习体验。仪表板将测量结果可视化，让教师了解学生的进步情况。我们讨论了推动生态系统设计的基础工作，介绍了我们迄今为止完成的设计和开发，并概述了未来的方向。
多模式人工智能代理支持学生基于动作的教育游戏
主要关键词
相关文件推荐
