ISSN 2007-9737 Predicción de atributos de estudiantes a partir de su respuesta fisiológica a cursos en línea Marco A. Hernández Pérez1, Emmanuel Rosado Martínez2, Rolando Menchaca Méndez1, Ricardo Menchaca Méndez1, Mario E. Rivero Ángeles1, Víctor M. González3 1 Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional, México 2 Escuela Superior de Cómputo, Instituto Politécnico Nacional, México
[email protected],
[email protected], {rmen, ric, erivero}@cic.ipn.mx,
[email protected] Resumen. En este trabajo se presentan los resultados Predicting Student’s Attributes from de un estudio donde se monitorizó la respuesta fisiológica de un conjunto de cincuenta estudiantes de their Physiological Response to an nivel medio superior, durante su participación en un Online Course curso en línea. Por cada uno de los sujetos de prueba, se recolectaron series de tiempo obtenidas por medio de Abstract. In this work, we present the results of a study sensores de señales fisiológicas como actividad where we monitored the physiological response of a set eléctrica cerebral, ritmo cardiaco, respuesta galvánica of fifty high-school students during their participation in de la piel, temperatura corporal, entre otros. A partir de an online course. For each of the subjects, we los primeros cuatro momentos estadísticos (media, recollected time-series obtained from sensors of varianza, asimetría y curtosis) de dichas series de physiological signals such as electrical cerebral activity, tiempo, se entrenaron modelos de redes neuronales y heart rate, galvanic skin response, body temperature, máquinas de vector de soporte que demostraron ser among others. From the first four moments (mean, efectivas para determinar el sexo del sujeto de prueba, variance, skewness and kurtosis) of the time-series we el tipo de actividad que se encuentra realizando, su trained Artificial Neural Network and Support Vector estilo de aprendizaje, así como si contaban o no con Machine models that showed to be effective for conocimientos previos acerca del contenido del curso.