Framework para coleta e inferência de estados emocionais de alunos baseado em reconhecimento de expressões faciais

Anderson Cruz, Gabriel Leitão, Juan Colonna, Edson Silva, Raimundo Barreto, Tiago Primo

Resumo


Neste artigo, propomos um framework para detectar estados emocionais de alunos baseado em reconhecimento de expressões faciais no contexto das plataformas digitais. Analisamos e discutimos o uso de correlação e entropia entre os estados emocionais dos estudantes e o desempenho durante uma avaliação de múltipla escolha. Realizamos um experimento com 27 estudantes e elaboramos um teste composto de 40 perguntas. Na análise, correlacionamos os estados emocionais de neutralidade, tristeza, felicidade, raiva, desgosto, medo, desprezo e surpresa com o desempenho no teste. Concluímos que as questões que ocorreram maior variabilidade das emoções tinham também as maiores proporções de acertos.

Texto completo:

PDF


DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2017.997