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Title: EducaAfeto : reconhecimento de emoções na avaliação de sistemas interativos de aprendizagem.
Authors: Marinho, Laura Martins da Costa Coura
metadata.dc.contributor.advisor: Silva, Saul Emanuel Delabrida
Bianchi, Andrea Gomes Campos
metadata.dc.contributor.referee: Gertrudes, Jadson Castro
Fortes, Reinaldo Silva
Silva, Saul Emanuel Delabrida
Bianchi, Andrea Gomes Campos
Keywords: Redes neurais de computação
Reconhecimento de emoções
Jogos educativos
Sistemas interativos de aprendizagem
Issue Date: 2023
Citation: MARINHO, Laura Martins da Costa Coura. EducaAfeto: reconhecimento de emoções na avaliação de sistemas interativos de aprendizagem. 2023. 42 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.
Abstract: A utilização de sistemas interativos no contexto escolar, tal como jogos educativos e ambientes virtuais de aprendizagem, tem se tornado cada vez mais comum, em especial devido ao seu caráter lúdico, o que leva a um processo de aprendizado mais atrativo e interessante ao aluno. Todavia, o desenvolvimento destes sistemas necessita de métricas adequadas para sua avaliação, de tal modo que seus problemas sejam explicitados de maneira clara e objetiva. Para tanto, destaca-se a observação dos estados emocionais do usuário durante o uso de uma ferramenta de caráter interativo como uma importante metodologia, utilizando da classificação de expressões faciais. Diante do exposto, o presente trabalho visa elaborar um modelo de rede neural convolucional capaz de realizar a classificação de emoções para, em trabalhos futuros, desenvolver uma aplicação capaz de reconhecer as emoções de um usuário por meio de webcam. Assim, desenvolveu-se um modelo que, através de testes, apresentou como melhor acurácia 94,69%, valor que, quando comparado com o melhor valor obtido em trabalhos relacionados (97%), indica a qualidade da arquitetura do modelo e a relevância de seu uso em possíveis trabalhos futuros.
metadata.dc.description.abstracten: The use of interactive systems in the school context, such as educational games and virtual learning environments, has become increasingly common, especially due to their playful nature, which leads to a more attractive and interesting learning process to the student. However, the development of these systems needs adequate metrics for their evaluation, in such a way that their problems are explicit in a clear and objective way. Therefore, the observation of the user’s emotional states during the use of an interactive tool is highlighted as an important methodology, using the classification of facial expressions. In view of the above, the present work aims to develop a convolutional neural network model capable of classifying emotions in order to, in future works, create an application capable of recognizing the emotions of a user through a webcam. Thus, a model was developed which, through tests, presented the best accuracy of 94.69%, a value that, when compared with the best value obtained in related works (97%), indicates the quality of the model's architecture the relevance of its use in possible future work.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5266
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