Uaffect: Um Modelo para Predição de Estados Afetivos em Ambientes Educacionais a partir de Históricos de Contextos - Dorneles, Sandro O.; Eich, Luís Guilherme; Barbosa, Débora Nice Ferrari; Francisco, Rosemary; Barbosa, Jorge L. V. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2023)
Estudos apontam o crescimento e a relevância dos sistemas de reconhecimento de estados afetivos nas mais diferentes áreas. Sabe-se ainda, que existe uma forte relação entre emoções e aprendizagem. Assim, qual a importância das informações de contexto na predição de estados afetivos em ambientes educacionais? Dessa forma, este artigo propõe o Uaffect, um modelo computacional que utiliza históricos de contextos formados em ambientes educacionais para classificação e predição de estados afetivos. O modelo foi avaliado a partir de um estudo quase experimental com 25 alunos. Os resultados de precisão encontrados no melhor cenário são de 89% para estados afetivos positivos e de 61% para estados afetivos negativos. Os testes realizados apresentaram evidências que indicam a possibilidade de uso de históricos de contextos na classificação e predição de estados afetivos em ambientes educacionais, podendo ser usados para prover serviços inteligentes que auxiliem na tomada de decisão no planejamento educacional e regulação afetiva do aluno.