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Team. Brazilian Team : Rosa Vicari (Head 2007-2008) - UFRGSPatr?cia A. Jaques (Head 2009-2010) - UNISINOSAline Villavicencio - UFRGSMagda Bercht - UFRGSFrench Team: Sylvie Pesty (Head) - LIGJean-Paul Sansonnet - LIMSIVeronique Auberge - LIGJean-Claude Martin - LIMSI. . . Research Subjects.
E N D
1. Project PRAIA Pedagogical Rational & Affective Agents Patrícia Jaques, Edilson Pontarolo, Magda Bercht,
Rosa Vicari, Sylvie Pesty
2. Team Brazilian Team :
Rosa Vicari (Head 2007-2008) - UFRGS
Patrícia A. Jaques (Head 2009-2010) - UNISINOS
Aline Villavicencio - UFRGS
Magda Bercht - UFRGS
French Team:
Sylvie Pesty (Head) - LIG
Jean-Paul Sansonnet - LIMSI
Veronique Auberge - LIG
Jean-Claude Martin - LIMSI
3. Research Subjects
4. Definition:
“computing that relates to, arises from or deliberately influence emotions” [PICARD, 97]. Affective Computing The area of Artificial Intelligence concerned about modelling emotions in intelligent systems is called “Affective Computing” .
According to Picard, considered the founding mother of the area affective computing is ““computing that relates to, arises from or deliberately influence emotions” [PICARD, 97].
We observe that the Affective Computing area is divided into two major research’s branches: (1) Affectivity in Human Computer Interaction; and (2) Simulation of Emotion in Machine (also called Emotion Synthesis).
In the first one, the researchers are mainly interested in recognizing the user’s affectivity and to respond emotionally to her/him with the goal of adapting the system to the user, in this case, to user’s affectivity. The systems that are part of this branch have the capacity of recognizing user’s emotions and expressing emotions (by text and speeches, and gestures of lifelike characters, for example).
In the second branch are the systems that are interested in simulating emotion in machine. They usually try to discover more about emotions in humans simulating emotions in machines [40]. Other works want to construct more realistic robots and animated agents by implementing emotions in them [4] [16] [37] [33]. Others, like social agents, seek to improve social interaction, negotiation and cooperation among artificial social agents by considering the affectivity [10] [11]. In these cases, the systems usually have the capacity of possessing emotions.
This work finds its place in the branch that studies affectivity in Human Computer Interaction, since the Mediating Agent identifies the student’s affective states (recognize) in order to adapt the learning to the student’s affectivity by presenting emotive gestures and messages (emotion’s expression).
Although, some systems have already integrated emotions into animated pedagogical agents [16] [25] [26] [33], the goal of these systems was to turn these agents more believable[1] with the capacity of expressing emotions. In our system, we intend that the agent’s emotions be used as affective tactics that aims at promoting a positive mood in the student which is more appropriate to learning. The area of Artificial Intelligence concerned about modelling emotions in intelligent systems is called “Affective Computing” .
According to Picard, considered the founding mother of the area affective computing is ““computing that relates to, arises from or deliberately influence emotions” [PICARD, 97].
We observe that the Affective Computing area is divided into two major research’s branches: (1) Affectivity in Human Computer Interaction; and (2) Simulation of Emotion in Machine (also called Emotion Synthesis).
In the first one, the researchers are mainly interested in recognizing the user’s affectivity and to respond emotionally to her/him with the goal of adapting the system to the user, in this case, to user’s affectivity. The systems that are part of this branch have the capacity of recognizing user’s emotions and expressing emotions (by text and speeches, and gestures of lifelike characters, for example).
In the second branch are the systems that are interested in simulating emotion in machine. They usually try to discover more about emotions in humans simulating emotions in machines [40]. Other works want to construct more realistic robots and animated agents by implementing emotions in them [4] [16] [37] [33]. Others, like social agents, seek to improve social interaction, negotiation and cooperation among artificial social agents by considering the affectivity [10] [11]. In these cases, the systems usually have the capacity of possessing emotions.
This work finds its place in the branch that studies affectivity in Human Computer Interaction, since the Mediating Agent identifies the student’s affective states (recognize) in order to adapt the learning to the student’s affectivity by presenting emotive gestures and messages (emotion’s expression).
Although, some systems have already integrated emotions into animated pedagogical agents [16] [25] [26] [33], the goal of these systems was to turn these agents more believable[1] with the capacity of expressing emotions. In our system, we intend that the agent’s emotions be used as affective tactics that aims at promoting a positive mood in the student which is more appropriate to learning.
5. (1) Infer Users’ Affective States Para responder de maneira adequada ao aluno, o agente precisa inferir os estados afetivos do aluno.
Por exemplo: quando o aluno estiver insatisfeito com a sua performance, ele vai provalmente desistir da atividade.
O agente precisa saber quando o aluno está insatisfeito para encorajar ele a continuar estudando e realizando a tarefa.
Atualmente, existem os seguintes mecanismos para capturar os estados afetivos do aluno:
Como que nos é disponivel, a gente vai inferir os estados afetivos do aluno através de se comportamento observavel.
Isso é as ações do aluno na interface do sistema.
Para responder de maneira adequada ao aluno, o agente precisa inferir os estados afetivos do aluno.
Por exemplo: quando o aluno estiver insatisfeito com a sua performance, ele vai provalmente desistir da atividade.
O agente precisa saber quando o aluno está insatisfeito para encorajar ele a continuar estudando e realizando a tarefa.
Atualmente, existem os seguintes mecanismos para capturar os estados afetivos do aluno:
Como que nos é disponivel, a gente vai inferir os estados afetivos do aluno através de se comportamento observavel.
Isso é as ações do aluno na interface do sistema.
6. The Cognitive Approach of Emotion Emotions are elicited and differentiated on the basis of a person’s subjective evaluation (appraisal) of the personal significance of a situation, event or object (Scherer).
OCC model
model of classification of 22 emotion which describes the cognitive process of evaluation that elicits an emotion. Se encontra hoje diferentes teorias (ou modelos) de emoções, de acordo com o foco que o pesquisador dá aos seus estados. Alguns estudiosos estão interessados em provar que existe um conjunto básico de emoções, outros se preocupam com o papel da interação social nas emoções.
Os psiólogos cognitivos estão interessados nos processos cognitivos de avaliação que disparam uma emoção.
De acordo com Scherer (1999), as emoções são disparadas a partir da avaliação subjetiva (appraisal) de uma situação, evento ou objeto.
Então como vemos, emoções não estão separadas da cognição, já que as emoções requerem processos cognitivos para gerar preferências e significados.
Resumidamente, as emoções são ativadas pela interpretação individual em relação ao aspecto satisfatório ou irritante de um evento. O que se chama de appraisal.
Por exemplo:
Segundo o modelo OCC (que é um modelo que tenta explicar os processos cognitivos de avaliação que disparam algumas emoções), a emoção MEDO é disparada quando uma pessoa avalia que a consequencia de um evento que está por acontecer é indesejável para si de acordo com os seus objetivos. Resumidamente : laguma coisa que vai acontecer vai trazer alguma coisa ruim para si.
No livro de Erico Verissimo: o Continente 1 da trilogia Tempo e Vento. A cunhada de Ana Terra entra num estado de pânico de medo porque eles ficam sabendo que os castelhanos estão cavalgando rumo a chacara deles. E, por causa de relatos de vizinhos, eles sabem que os castelhanos invadem as chacaras por onde passam, matando pessoas, saqueando e estuprando mulheres.
Se encontra hoje diferentes teorias (ou modelos) de emoções, de acordo com o foco que o pesquisador dá aos seus estados. Alguns estudiosos estão interessados em provar que existe um conjunto básico de emoções, outros se preocupam com o papel da interação social nas emoções.
Os psiólogos cognitivos estão interessados nos processos cognitivos de avaliação que disparam uma emoção.
De acordo com Scherer (1999), as emoções são disparadas a partir da avaliação subjetiva (appraisal) de uma situação, evento ou objeto.
Então como vemos, emoções não estão separadas da cognição, já que as emoções requerem processos cognitivos para gerar preferências e significados.
Resumidamente, as emoções são ativadas pela interpretação individual em relação ao aspecto satisfatório ou irritante de um evento. O que se chama de appraisal.
Por exemplo:
Segundo o modelo OCC (que é um modelo que tenta explicar os processos cognitivos de avaliação que disparam algumas emoções), a emoção MEDO é disparada quando uma pessoa avalia que a consequencia de um evento que está por acontecer é indesejável para si de acordo com os seus objetivos. Resumidamente : laguma coisa que vai acontecer vai trazer alguma coisa ruim para si.
No livro de Erico Verissimo: o Continente 1 da trilogia Tempo e Vento. A cunhada de Ana Terra entra num estado de pânico de medo porque eles ficam sabendo que os castelhanos estão cavalgando rumo a chacara deles. E, por causa de relatos de vizinhos, eles sabem que os castelhanos invadem as chacaras por onde passam, matando pessoas, saqueando e estuprando mulheres.
7. OCC Model
8. The Cognitive Approach of Emotion Emotions are elicited and differentiated on the basis of a person’s subjective evaluation (appraisal) of the personal significance of a situation, event or object (Scherer).
OCC model
model of classification of 22 emotion wich describes the cognitive process of evaluation that elicits an emotion.
Se encontra hoje diferentes teorias (ou modelos) de emoções, de acordo com o foco que o pesquisador dá aos seus estados. Alguns estudiosos estão interessados em provar que existe um conjunto básico de emoções, outros se preocupam com o papel da interação social nas emoções.
Os psiólogos cognitivos estão interessados nos processos cognitivos de avaliação que disparam uma emoção.
De acordo com Scherer (1999), as emoções são disparadas a partir da avaliação subjetiva (appraisal) de uma situação, evento ou objeto.
Então como vemos, emoções não estão separadas da cognição, já que as emoções requerem processos cognitivos para gerar preferências e significados.
Resumidamente, as emoções são ativadas pela interpretação individual em relação ao aspecto satisfatório ou irritante de um evento. O que se chama de appraisal.
Por exemplo:
Segundo o modelo OCC (que é um modelo que tenta explicar os processos cognitivos de avaliação que disparam algumas emoções), a emoção MEDO é disparada quando uma pessoa avalia que a consequencia de um evento que está por acontecer é indesejável para si de acordo com os seus objetivos. Resumidamente : laguma coisa que vai acontecer vai trazer alguma coisa ruim para si.
No livro de Erico Verissimo: o Continente 1 da trilogia Tempo e Vento. A cunhada de Ana Terra entra num estado de pânico de medo porque eles ficam sabendo que os castelhanos estão cavalgando rumo a chacara deles. E, por causa de relatos de vizinhos, eles sabem que os castelhanos invadem as chacaras por onde passam, matando pessoas, saqueando e estuprando mulheres.
Se encontra hoje diferentes teorias (ou modelos) de emoções, de acordo com o foco que o pesquisador dá aos seus estados. Alguns estudiosos estão interessados em provar que existe um conjunto básico de emoções, outros se preocupam com o papel da interação social nas emoções.
Os psiólogos cognitivos estão interessados nos processos cognitivos de avaliação que disparam uma emoção.
De acordo com Scherer (1999), as emoções são disparadas a partir da avaliação subjetiva (appraisal) de uma situação, evento ou objeto.
Então como vemos, emoções não estão separadas da cognição, já que as emoções requerem processos cognitivos para gerar preferências e significados.
Resumidamente, as emoções são ativadas pela interpretação individual em relação ao aspecto satisfatório ou irritante de um evento. O que se chama de appraisal.
Por exemplo:
Segundo o modelo OCC (que é um modelo que tenta explicar os processos cognitivos de avaliação que disparam algumas emoções), a emoção MEDO é disparada quando uma pessoa avalia que a consequencia de um evento que está por acontecer é indesejável para si de acordo com os seus objetivos. Resumidamente : laguma coisa que vai acontecer vai trazer alguma coisa ruim para si.
No livro de Erico Verissimo: o Continente 1 da trilogia Tempo e Vento. A cunhada de Ana Terra entra num estado de pânico de medo porque eles ficam sabendo que os castelhanos estão cavalgando rumo a chacara deles. E, por causa de relatos de vizinhos, eles sabem que os castelhanos invadem as chacaras por onde passam, matando pessoas, saqueando e estuprando mulheres.
9. Animated Pedagogical Agents The pedagogical agents who use the multimedia resources to provide to the user an animated character with characteristics similar to ones of alive intelligent creatures.
Communication has a more anthropomorphic and social nature.
They must be believable (Loyal and Bates);
They must have empathy (Hayes-Roth) (Cooper);
Os agentes pedagógicos que utilizam a tecnologia de multimedia para oferecer ao usuário um personagem animado com características semelhantes àquelas dos seres vivos e inteligentes
A comunicação possui uma natureza mais antropomorfica e social, já que eles se comunicam através de fala e gestos como nós seres humanos.
Estes agentes tem que ser credíveis: o aluno se envolver com o agente de tal maneira que acredita que ele é real. Para isso, ele deve possuir um repertório variado de gestos e falas.
E esses agentes tabém deve possuir empatia:
Eles devem percever e responder de maenira apropriada aos sentimentos dos alunos. Hayes-Roth coloca que para isso NÂO é preciso que o agente entenda ou sinta o que são emoções. É apenas necessário que o agente aja COMO se ele percebesse, sentisse e manifestasse emoções.
Cooper diz que um agente pedagógico animado não pode realmente simpatizar com o aluno, mas ele pode mostrar comportamentos que sejam empáticos como professores empáticos mostram. Os agentes pedagógicos que utilizam a tecnologia de multimedia para oferecer ao usuário um personagem animado com características semelhantes àquelas dos seres vivos e inteligentes
A comunicação possui uma natureza mais antropomorfica e social, já que eles se comunicam através de fala e gestos como nós seres humanos.
Estes agentes tem que ser credíveis: o aluno se envolver com o agente de tal maneira que acredita que ele é real. Para isso, ele deve possuir um repertório variado de gestos e falas.
E esses agentes tabém deve possuir empatia:
Eles devem percever e responder de maenira apropriada aos sentimentos dos alunos. Hayes-Roth coloca que para isso NÂO é preciso que o agente entenda ou sinta o que são emoções. É apenas necessário que o agente aja COMO se ele percebesse, sentisse e manifestasse emoções.
Cooper diz que um agente pedagógico animado não pode realmente simpatizar com o aluno, mas ele pode mostrar comportamentos que sejam empáticos como professores empáticos mostram.
10. Previous Work PhD Thesis of Patricia Jaques
Supervisor: Rosa Vicari
Sandwich with: Sylvie Pesty
11. Pat (Pedagogical and Affective Tutor) Animated Pedagogical Agent
Infer emotions
Satisfaction/Disappointment
Joy/Distress
Gratitude/Anger
Shame
Apply affective pedagogical tactics
Increase student’s self-ability
Motivate student
Promote intrinsic motivation 1) George & Mcillhagga: faces com expressõe emocionais para as crianças expressarem suas emoções em avatars que habitam um jogo virtual
2) Cooper: empatia em agentes pedagógicos animados
Empatia é a habilidade de alguém se colocar no lugar de outra pessoa e então entender os sentimentos de uma pessoa”. um tutor artificial ele não pode empatizar com alguém (não é possivel implementar isso computacionalmente), mas ele pode mostrar caracteristicas empáticas tais como: ser bem-humorado, sorrir, escutar os estudantes cuidadosamente, etc, expresões faicias para exprimir emoções e inclusive para influenciar os alunos: se o professor quer que o aluno reflita sobre alguma coisa, ele faz uma expresssao de como estivesse pensando. Ebfim, a Cooper fez um levantamento de todas as caracteristicas que ela acha queum professor empático deve possuir.
3) Faivre e colegas :
A estudante de doutorado Faivre (orientanda do Frasson) proposes the integration of two emotional agents in an ITS. The first agent, SAEA, is responsible for infer student’s emotions. It detects student’s emotions by his actions in the ITS interface. This emotion-recognition process is modelled through a collection of rules that match specified external situations with emotions and that were specified according to OCC model. The affective model is formed by two types of temporal modules: (1) the Short Term Mood Memory that stores the emotions detected in a session; and (2) the Lon Term Mood Memory that maintains information about the student’s mood average profile on several learning sessions. It also uses rules for choosing the appropriated pedagogical tactic according student’s emotions. The tutor is represented by a 3-D embodied agent that shows emotional expressions and gestures, but is does not have any kind of verbal communication. Its model of emotion is also modelled according to OCC model and implemented as “if-then” rules. In this work, the student’s emotional states are used for adapting student’s pedagogical tactics. Although the character has an emotional model that allows him to express emotions, it doesn’t present some behaviour that can contribute to student learning; differently from this work that proposes a character that presents emotional behaviours that have the function of engaging and promote positive moods in the student that are better for learning. Another limitation that we see is that as the character presents an emotional model, it will react emotionally showing expressions of, for example, sadness and disappointment that can be not good for the student’s emotions and can interfere negatively in student’s learning.
1) George & Mcillhagga: faces com expressõe emocionais para as crianças expressarem suas emoções em avatars que habitam um jogo virtual
2) Cooper: empatia em agentes pedagógicos animados
Empatia é a habilidade de alguém se colocar no lugar de outra pessoa e então entender os sentimentos de uma pessoa”. um tutor artificial ele não pode empatizar com alguém (não é possivel implementar isso computacionalmente), mas ele pode mostrar caracteristicas empáticas tais como: ser bem-humorado, sorrir, escutar os estudantes cuidadosamente, etc, expresões faicias para exprimir emoções e inclusive para influenciar os alunos: se o professor quer que o aluno reflita sobre alguma coisa, ele faz uma expresssao de como estivesse pensando. Ebfim, a Cooper fez um levantamento de todas as caracteristicas que ela acha queum professor empático deve possuir.
3) Faivre e colegas :
A estudante de doutorado Faivre (orientanda do Frasson) proposes the integration of two emotional agents in an ITS. The first agent, SAEA, is responsible for infer student’s emotions. It detects student’s emotions by his actions in the ITS interface. This emotion-recognition process is modelled through a collection of rules that match specified external situations with emotions and that were specified according to OCC model. The affective model is formed by two types of temporal modules: (1) the Short Term Mood Memory that stores the emotions detected in a session; and (2) the Lon Term Mood Memory that maintains information about the student’s mood average profile on several learning sessions. It also uses rules for choosing the appropriated pedagogical tactic according student’s emotions. The tutor is represented by a 3-D embodied agent that shows emotional expressions and gestures, but is does not have any kind of verbal communication. Its model of emotion is also modelled according to OCC model and implemented as “if-then” rules. In this work, the student’s emotional states are used for adapting student’s pedagogical tactics. Although the character has an emotional model that allows him to express emotions, it doesn’t present some behaviour that can contribute to student learning; differently from this work that proposes a character that presents emotional behaviours that have the function of engaging and promote positive moods in the student that are better for learning. Another limitation that we see is that as the character presents an emotional model, it will react emotionally showing expressions of, for example, sadness and disappointment that can be not good for the student’s emotions and can interfere negatively in student’s learning.
12. Satisfaction and Disappointment According to OCC Model:
satisfaction and disappointment are elicited when events of the world are appraised (evaluated) according to their desirability with respect to the user’s goals.
Satisfaction:
when one is pleased about the confirmation of the prospect of a desirable event.
Disappointment:
when one is displeased about the disconfirmation of the prospect of a desirable event.
Example: student is frustrated because he obtained a bad grade in a test.
As in the paper we focused on the recognition of the emotions satisfaction and disappointment, we focus them too in the presentation.
According to OCC Model:
Emotions of satisfaction and disappointment are elicited when events of the world are appraised (evaluated) according to their desirability with respect to the user’s goals.
one feels satisfied when one is pleased about the confirmation of the prospect of a desirable event.
one feels disappointment when one is displeased about the disconfirmation of the prospect of a desirable event.
As in the paper we focused on the recognition of the emotions satisfaction and disappointment, we focus them too in the presentation.
According to OCC Model:
Emotions of satisfaction and disappointment are elicited when events of the world are appraised (evaluated) according to their desirability with respect to the user’s goals.
one feels satisfied when one is pleased about the confirmation of the prospect of a desirable event.
one feels disappointment when one is displeased about the disconfirmation of the prospect of a desirable event.
13. Satisfaction and Disappointment in our work It is necessary to define: So, what we want to do is verify when an event of the educational environment is desirable for the student (according to her/his goals) and when the student is pleased because this desirable event happened or displeased because it did not happen.
This way, we need to define:
the events that can happen in the educational system: for example: student provided a correct or incorrect response for an exercise.
the user’s goal (for knowing if the event is desirable or not):
and how are we going to classify an event as pleasant or not in order to know if it elicits disappointed or satisfaction emotion: So, what we want to do is verify when an event of the educational environment is desirable for the student (according to her/his goals) and when the student is pleased because this desirable event happened or displeased because it did not happen.
This way, we need to define:
the events that can happen in the educational system: for example: student provided a correct or incorrect response for an exercise.
the user’s goal (for knowing if the event is desirable or not):
and how are we going to classify an event as pleasant or not in order to know if it elicits disappointed or satisfaction emotion:
14. Next Step: User’s Goals Thirdly, (montrer le troisieme square) once we know the student’s goal and the events that can arise in our educational system, we can determine the desirability of the events and also when the student is pleased/displeased with an event. This process is necessary to infer the student’s appraisal, i. e., the cognitive evaluation that elicits emotions. Thirdly, (montrer le troisieme square) once we know the student’s goal and the events that can arise in our educational system, we can determine the desirability of the events and also when the student is pleased/displeased with an event. This process is necessary to infer the student’s appraisal, i. e., the cognitive evaluation that elicits emotions.
15. What goals does the student have? According to Ames (1990), students can have:
Performance Goals (extrinsic):
they believe that performance is important and they want to demonstrate that they have abilities. They feel successful when they please the teacher or do better than other students, rather than when they understand something new.
Mastery/Learning Goals (intrinsic):
oriented towards developing new skills and abilities, trying to understand their work, improving their level of competence, and learning new things.
How to determine student’s goals?
Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ).
It is applyed the first time the student access the system. According to Ames [2], students can have mastery or performance goals, which are the reasons for students engaging in learning and choosing to engage in academic tasks.
Students who have a learning/mastery goal are oriented towards developing new skills and abilities, trying to understand their work, improving their level of competence, and learning new things.
When students have performance goals they believe that performance is important and they want to demonstrate that they have abilities [2]. They feel successful when they please the teacher or do better than other students, rather than when they understand something new.
In order to identify the student’s goal orientation we use the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) [36]. The MSLQ is a self-report instrument that allows to determine students’ motivational orientation and learn strategies they use. It is based on a cognitive view of motivation and learning. It will be applyed in the first time that the student access the system. According to Ames [2], students can have mastery or performance goals, which are the reasons for students engaging in learning and choosing to engage in academic tasks.
Students who have a learning/mastery goal are oriented towards developing new skills and abilities, trying to understand their work, improving their level of competence, and learning new things.
When students have performance goals they believe that performance is important and they want to demonstrate that they have abilities [2]. They feel successful when they please the teacher or do better than other students, rather than when they understand something new.
In order to identify the student’s goal orientation we use the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) [36]. The MSLQ is a self-report instrument that allows to determine students’ motivational orientation and learn strategies they use. It is based on a cognitive view of motivation and learning. It will be applyed in the first time that the student access the system.
16. Next Step: Event’s Desirability Thirdly, (montrer le troisieme square) once we know the student’s goal and the events that can arise in our educational system, we can determine the desirability of the events and also when the student is pleased/displeased with an event. This process is necessary to infer the student’s appraisal, i. e., the cognitive evaluation that elicits emotions. Thirdly, (montrer le troisieme square) once we know the student’s goal and the events that can arise in our educational system, we can determine the desirability of the events and also when the student is pleased/displeased with an event. This process is necessary to infer the student’s appraisal, i. e., the cognitive evaluation that elicits emotions.
17. Pat (Pedagogical and Affective Tutor)
1) George & Mcillhagga: faces com expressõe emocionais para as crianças expressarem suas emoções em avatars que habitam um jogo virtual
2) Cooper: empatia em agentes pedagógicos animados
Empatia é a habilidade de alguém se colocar no lugar de outra pessoa e então entender os sentimentos de uma pessoa”. um tutor artificial ele não pode empatizar com alguém (não é possivel implementar isso computacionalmente), mas ele pode mostrar caracteristicas empáticas tais como: ser bem-humorado, sorrir, escutar os estudantes cuidadosamente, etc, expresões faicias para exprimir emoções e inclusive para influenciar os alunos: se o professor quer que o aluno reflita sobre alguma coisa, ele faz uma expresssao de como estivesse pensando. Ebfim, a Cooper fez um levantamento de todas as caracteristicas que ela acha queum professor empático deve possuir.
3) Faivre e colegas :
A estudante de doutorado Faivre (orientanda do Frasson) proposes the integration of two emotional agents in an ITS. The first agent, SAEA, is responsible for infer student’s emotions. It detects student’s emotions by his actions in the ITS interface. This emotion-recognition process is modelled through a collection of rules that match specified external situations with emotions and that were specified according to OCC model. The affective model is formed by two types of temporal modules: (1) the Short Term Mood Memory that stores the emotions detected in a session; and (2) the Lon Term Mood Memory that maintains information about the student’s mood average profile on several learning sessions. It also uses rules for choosing the appropriated pedagogical tactic according student’s emotions. The tutor is represented by a 3-D embodied agent that shows emotional expressions and gestures, but is does not have any kind of verbal communication. Its model of emotion is also modelled according to OCC model and implemented as “if-then” rules. In this work, the student’s emotional states are used for adapting student’s pedagogical tactics. Although the character has an emotional model that allows him to express emotions, it doesn’t present some behaviour that can contribute to student learning; differently from this work that proposes a character that presents emotional behaviours that have the function of engaging and promote positive moods in the student that are better for learning. Another limitation that we see is that as the character presents an emotional model, it will react emotionally showing expressions of, for example, sadness and disappointment that can be not good for the student’s emotions and can interfere negatively in student’s learning.
1) George & Mcillhagga: faces com expressõe emocionais para as crianças expressarem suas emoções em avatars que habitam um jogo virtual
2) Cooper: empatia em agentes pedagógicos animados
Empatia é a habilidade de alguém se colocar no lugar de outra pessoa e então entender os sentimentos de uma pessoa”. um tutor artificial ele não pode empatizar com alguém (não é possivel implementar isso computacionalmente), mas ele pode mostrar caracteristicas empáticas tais como: ser bem-humorado, sorrir, escutar os estudantes cuidadosamente, etc, expresões faicias para exprimir emoções e inclusive para influenciar os alunos: se o professor quer que o aluno reflita sobre alguma coisa, ele faz uma expresssao de como estivesse pensando. Ebfim, a Cooper fez um levantamento de todas as caracteristicas que ela acha queum professor empático deve possuir.
3) Faivre e colegas :
A estudante de doutorado Faivre (orientanda do Frasson) proposes the integration of two emotional agents in an ITS. The first agent, SAEA, is responsible for infer student’s emotions. It detects student’s emotions by his actions in the ITS interface. This emotion-recognition process is modelled through a collection of rules that match specified external situations with emotions and that were specified according to OCC model. The affective model is formed by two types of temporal modules: (1) the Short Term Mood Memory that stores the emotions detected in a session; and (2) the Lon Term Mood Memory that maintains information about the student’s mood average profile on several learning sessions. It also uses rules for choosing the appropriated pedagogical tactic according student’s emotions. The tutor is represented by a 3-D embodied agent that shows emotional expressions and gestures, but is does not have any kind of verbal communication. Its model of emotion is also modelled according to OCC model and implemented as “if-then” rules. In this work, the student’s emotional states are used for adapting student’s pedagogical tactics. Although the character has an emotional model that allows him to express emotions, it doesn’t present some behaviour that can contribute to student learning; differently from this work that proposes a character that presents emotional behaviours that have the function of engaging and promote positive moods in the student that are better for learning. Another limitation that we see is that as the character presents an emotional model, it will react emotionally showing expressions of, for example, sadness and disappointment that can be not good for the student’s emotions and can interfere negatively in student’s learning.
18. Current Work PhD Thesis of Edilson Pontarolo
Supervisor: Rosa Vicari
Co-supervisor: Patricia Jaques
Sandwich with: Sylvie Pesty
19. Proposed Work A model to infer emotions a student feels towards other students during synchronous interaction in the context of a collaborative learning game.
The emotions inference is psychologically based on cognitive appraisal theory.
Pride/Shame
Admiration/Reproach
According to OCC model
Big-Five model of personality traits
20. Collaborative Game
21. Collaborative game
22. User Affective Model La tecnologie choisi pour representer ce modele es un reseau baysian qui sert a representer la conaissance incertaine. Dans ce reseaux, les nodes representent les variables avec les valeurs representants les incertudes at les arcs representent les relations de causalite entre les variables.
Il y a une proabilité condicionel entre la variable cause et le variable effet.
Le processus d’inference est calculé em aplicant la regle de bayes sur les probabilites de variables. La tecnologie choisi pour representer ce modele es un reseau baysian qui sert a representer la conaissance incertaine. Dans ce reseaux, les nodes representent les variables avec les valeurs representants les incertudes at les arcs representent les relations de causalite entre les variables.
Il y a une proabilité condicionel entre la variable cause et le variable effet.
Le processus d’inference est calculé em aplicant la regle de bayes sur les probabilites de variables.
23. User Affective Model Traços da personalidade do aluno levam-no a comprometer-se mais com alguns objetivos e menos com outros, bem
como levam-no a adotar determinados critérios de julgamento nas interações, expressos por
normas de comportamento relacionado a objetivos. O aluno persegue determinados objetivos
enquanto interage com o parceiro através das ações disponíveis no ambiente de aprendizagem
colaborativa. As emoções de atribuição em relação a si mesmo e ao parceiro são
condicionadas pelo appraisal cognitivo das interações relevantes, próprias e do parceiro,
conforme elas sejam aprovadas ou desaprovadas de acordo com as normas do aluno.Traços da personalidade do aluno levam-no a comprometer-se mais com alguns objetivos e menos com outros, bem
como levam-no a adotar determinados critérios de julgamento nas interações, expressos por
normas de comportamento relacionado a objetivos. O aluno persegue determinados objetivos
enquanto interage com o parceiro através das ações disponíveis no ambiente de aprendizagem
colaborativa. As emoções de atribuição em relação a si mesmo e ao parceiro são
condicionadas pelo appraisal cognitivo das interações relevantes, próprias e do parceiro,
conforme elas sejam aprovadas ou desaprovadas de acordo com as normas do aluno.
24. Variables and dependencies employed to infer student’s goals and standards
25. Future work Improve the inference of emotions by integrating a mechanism for recognition of emotions by face
The information about users’ emotions is used by an Embodied Conversational Agent (ECA), which will be integrated to this platform.
ECAs are intelligent agents with a humanlike representation that are able to engage in a conversation with humans [Cassel and Sullivan 2000].
In a learning environment, recognizing the students’ emotions can increase the believability of an ECA by making possible to maintain a more credible dialog with the students [Lester and Stone 1997].
As a consequence, the ECA will have a more effective base to support collaboration.
26. Thanks for your attention!
27. Big-Five Model
28. Reconhecimento de Emoções por Face
29. Reconhecimento de Emoções por Face Taxas de Sucesso
30. Student’s peer-related emotions
31. Results and Discussion
32. Results and Discussion
33. Results and Discussion
34. Results and Discussion
35. Results and Discussion
36. Results and Discussion
37. Results and Discussion
38. Results and Discussion
39. Results and Discussion
40. Results and Discussion
41. Results and Discussion
42. Pedagogical Agents Nowadays, many educational systems are being implemented using an agent paradigm.
These intelligent agents that have an educational or pedagogical role to facilitate or improve learning are called Pedagogical Agents [Gurer 1998].
No exemple de qualificação, a gente fez uma classficacao para os agentes pedagógicos os dividindo em 2 grupos principais:
No primeiro caso, estão os sistemas tutores inteligentes modelados usando uma abordagem multi-agente, onde cada agente possui uma função especifica no sistema. Estes agentes agem em background e são transparentes ao usuário.
São exemplos:
o AME-A: desenvolvido pela professora Carmem Damico
o JADE: desenvolvido pelo Ricardo Silveira
o MCOE ->tese de doutorado da profa. Lucia Giraffa
Esses tres sistemas foram desenvolvidos na UFRGS.
Podemos ainda citar o ECOLAB que foi desenvolvido pelo Rosemary Luckin e Benedict Boulay na Universidade de Sussex na Inglaterra.
NO segundo grupo estao os agentes pedagógicos animados.No exemple de qualificação, a gente fez uma classficacao para os agentes pedagógicos os dividindo em 2 grupos principais:
No primeiro caso, estão os sistemas tutores inteligentes modelados usando uma abordagem multi-agente, onde cada agente possui uma função especifica no sistema. Estes agentes agem em background e são transparentes ao usuário.
São exemplos:
o AME-A: desenvolvido pela professora Carmem Damico
o JADE: desenvolvido pelo Ricardo Silveira
o MCOE ->tese de doutorado da profa. Lucia Giraffa
Esses tres sistemas foram desenvolvidos na UFRGS.
Podemos ainda citar o ECOLAB que foi desenvolvido pelo Rosemary Luckin e Benedict Boulay na Universidade de Sussex na Inglaterra.
NO segundo grupo estao os agentes pedagógicos animados.
43. Collaborative Game
44. Affective Computing
