Resumen

Se estudia la tarea de estimar el compromiso del nio cuando interacta con un robot social durante un procedimiento educativo especial. Se propone una metodologa multimodal basada en el aprendizaje automtico para estimar el compromiso de los nios con dificultades de aprendizaje que participan en escenarios educativos diseados adecuadamente. Para ello, se recogen datos visuales y sonoros durante la interaccin nio-robot y se procesan para decidir si el nio est implicado o no. Se examinan seis modelos de aprendizaje automtico individuales y tres conjuntos para comprobar su precisin a la hora de proporcionar decisiones fiables sobre los datos desarrollados internamente. Los experimentos realizados revelaron que, utilizando datos multimodales y el modelo de conjunto de rbol de decisin AdaBoost, se puede estimar la implicacin del nio con una precisin del 93,33%. Adems, un resultado importante de este estudio es la necesidad de definir explcitamente los diferentes significados de compromiso para cada escenario. Los resultados son muy prometedores y adelantan la investigacin de actividades de educacin especial de bucle cerrado centradas en el ser humano utilizando robots sociales.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Compromiso infantil; Robot social; Procedimiento educativo; Aprendizaje automático multimodal; Dificultades de aprendizaje; Estimación del compromiso.
• Keywords:Child engagement; Social robot; Educational procedure; Multimodal machine learning; Learning difficulties; Engagement estimation.