Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:

Publikacja w czasopiśmie

Typ:

artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych

Opublikowano w:

e-mentor strony 15 - 24,
ISSN: 1731-6758

Język:

angielski

Rok wydania:

2017

Opis bibliograficzny:

Landowska A., Brodny G.: Investigation of educational processes with affective computing methods// e-mentor. -., nr. 3(70) (2017), s.15-24

DOI:

Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.15219/em70.1304

Bibliografia: test

1. Ang, J., Dhillon, R., Krupski, A., Shriberg, E., & Stolcke, A. (2002). Prosody-based automatic detection of annoy- ance and frustration in human-computer dialog. Proceed- ings of the 7th International Conference on Spoken Language Processing (ICSLP 2002), 2037-2040.
2. Bailenson, J.N., Pontikakis, E.D., Mauss, I.B., Gross, J.J., Jabon, M.E., Hutcherson, C.A.C, & John, O. (2008). Real- time classification of evoked emotions using facial feature tracking and physiological responses. International Journal of Human-Computer Studies, 66(5), 303-317. http://dx.doi. org/10.1016/j.ijhcs.2007.10.011 otwiera się w nowej karcie
3. Baker, R.S.J. d. (2007). Modeling and understanding students' off-task behavior in intelligent tutoring systems. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1059. Ben Ammar, M., Neji, M., Alimi, A.M., & Gouardères, G. (2010). The affective tutoring system. Expert Systems with Applications, 37(4), 3013-3023. http://dx.doi.org/10.1016/ j.eswa.2009.09.031 otwiera się w nowej karcie
4. Bessière, K., Newhagen, J.E., Robinson, J.P., & Shnei- derman, B. (2006). A model for computer frustration: The role of instrumental and dispositional factors on incident, session, and post-session frustration and mood. Computers in Human Behavior, 22(6), 941-961. otwiera się w nowej karcie
5. Binali, H., Wu, C., & Potdar, V. (2009), A new signifi- cant area: Emotion detection in e-learning using opinion mining techniques. 3rd IEEE International Conference on Digital Ecosystems and Technologies, 259-264. http://dx.doi. org/10.1109/DEST.2009.5276726 otwiera się w nowej karcie
6. Binali, H., Wu, C., & Potdar, V. (2010). Computational approaches for emotion detection in text. 4th IEEE Interna- tional Conference on Digital Ecosystems and Technologies -IEEE DEST, 172-177. otwiera się w nowej karcie
7. Boehner, K., Depaula, R., Dourish, P., & Sengers, P. (2007). How emotion is made and measured. International Journal of Human-Computer Studies, 65(4), 275-291. http:// dx.doi.org/10.1016/j.ijhcs.2006.11.016 otwiera się w nowej karcie
8. Elliott, C., Rickel, J., & Lester, J.C. (1999). Lifelike peda- gogical agents and affective computing: An exploratory synthesis. Lecture notes on artificial intelligence. Artificial Intelligence Today, 1600, 195-211. Goleman, D. (2006). Emotional intelligence. USA: Bantam. Gunes, H., & Schuller, B. (2013). Categorical and dimensional affect analysis in continuous input: Cur- rent trends and future directions. Image and Vision Computing, 31(2), 120-136. http://dx.doi.org/10.1016/ j.imavis.2012.06.016 otwiera się w nowej karcie
9. Hone, K. (2006). Empathic agents to reduce user frustration: The effects of varying agent characteristics. Interacting with Computers 18(2), 227-245. http://dx.doi. org/10.1016/j.intcom.2005.05.003 otwiera się w nowej karcie
10. Hudlicka, E. (2003). To feel or not to feel: The role of affect in human-computer interaction. The International Journal of Human-Computer Studies, 59(1-2), 1-32. http:// dx.doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00047-8 otwiera się w nowej karcie
11. Kapoor, A., Mota, S., & Picard, R.W. (2001). Towards a learning companion that recognizes affect. Association for Advancement of Artificial Intelligence Fall Symposium, 543, 2-4. otwiera się w nowej karcie
12. Kołakowska, A. (2013). A review of emotion recogni- tion methods based on keystroke dynamics and mouse movements. 6th International Conference on Human System Interactions. http://dx.doi.org/10.1109/HSI.2013.6577879 otwiera się w nowej karcie
13. Landowska, A. (2013). Affective computing and affec- tive learning -methods, tools and prospects. EduAkcja. Magazyn edukacji elektronicznej, 1(5), 16-31. Landowska, A. (2015a). Emotion monitor -Concept, construction and lessons learned. Proceedings of the 2015 otwiera się w nowej karcie
14. Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2015, 75-80. otwiera się w nowej karcie
15. Landowska, A. (2015b). Towards emotion acquisition in IT usability evaluation context. Proceedings of the Muli- timedia, Interaction, Design and Innnovation on ZZZ -MIDI, 1-9. otwiera się w nowej karcie
16. Landowska, A. (2016). How to design affect-aware edu- cational systems-the AFFINT process approach. Proceedings on the European Conference of e-Learning 2016. Landowska, A., & Brodny, G. (2017). Postrzeganie inwazyjności automatycznego rozpoznawania emocji w kontekście edukacyjnym. EduAkcja. Magazyn edukacji elektronicznej, 1(13), 26-41.
17. Landowska, A., Brodny, G., & Wróbel, M.R. (2017). otwiera się w nowej karcie
18. Limitations of emotion recognition from facial expres- sions in e-learning context. 9th International Conference on Computer Supported Education, 383-389. http://dx.doi. org/10.5220/0006357903830389 otwiera się w nowej karcie
19. Landowska, A., & Miler, J. (2016). Limitations of emo- tion recognition in software user experience evaluation context. Federated Conference on Computer Science and Information Systems, 1631-1640. otwiera się w nowej karcie
20. Li, J., & Ren, F. (2008). Emotion recognition from blog articles. International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, IEEE NLP-KE. otwiera się w nowej karcie
21. Ling, H. S., Bali, R., & Salam R.A. (2006). Emotion detec- tion using keywords spotting and semantic network. Paper presented at the International Conference on Computing and Informatics ICOCI. otwiera się w nowej karcie
22. Maria, K.A., & Zitar, R.A. (2007). Emotional agents: A modeling and an application. Information and Software Technology, 49(7), 695-716, http://dx.doi.org/10.1016/ j.infsof.2006.08.002 otwiera się w nowej karcie
23. Mehrabian, A. (1996). Pleasure-arousal. Dominance: A general framework for describing and measuring in- dividual differences in temperament. Current Psychology, 14(4), 261-292. otwiera się w nowej karcie
24. Neviarouskaya, A., Prendinger, H., & Ishizuka, M. (2009). otwiera się w nowej karcie
25. Compositionality principle in recognition of fine-grained emotions from text. International Association for Advance- ment of Artificial Intelligence Conference on Web and Social Media, 278-281. otwiera się w nowej karcie
26. Paiva, A., Dias, J., Sobral, D., & Woods, S. (2004). Build- ing empathic lifelike characters: the proximity factor. In- ternational Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 4.
27. Picard, R.W. (2003). Affective computing: challenges. otwiera się w nowej karcie
28. The International Journal of Human-Computer Studies, 59(1-2), 55-64. http://dx.doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00052-1 otwiera się w nowej karcie
29. Picard, R.W., & Ahn, H. (2006). Affective cognitive learn- ing and decision making: The role of emotions. Lecture Notes in Computer Science book series, 3784, 866-873.
30. Picard, R.W., & Daily, S. (2005). Evaluating affective interactions: Alternatives to asking what users feel. Pro- ceedings CHI'05 Workshop on Evaluating Affective Interfaces: Innovative Approaches.
31. Picard, R.W., & Klein, J. (2002). Computers that recog- nise and respond to user emotion: theoretical and practical implications. Interacting with Computers, 14(2), 141-169. http://dx.doi.org/10.1016/S0953-5438(01)00055-8 otwiera się w nowej karcie
32. Scheirer, J., Fernandez, R., Klein, J., & Picard, R.W. (2002). Frustrating the user on purpose: a step toward building an affective computer. Interacting with Comput- ers, 14(2), 93-118. http://dx.doi.org/10.1016/S0953- 5438(01)00059-5 otwiera się w nowej karcie
33. Scherer, K.R., & Ekman, P. (1984). Approaches to emotion. Hillsdale, NJ: L. Erlbaum Associates. Sheng, Z., Zhu-ying, L., & Wan-xin, D. (2010). The model of E-learning based on affective computing. 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering (ICACTE), 3, 269-272.
34. Strapparava, C., & Valitutti, A. (2004). WordNet-Affect: an affective extension of WordNet. 4th International Confer- ence on Language Resources and Evaluation, 1083-1086. Wioleta, S. (2013). Using physiological signals for emo- tion recognition. The 6th International Conference on Human System Interaction, 556-561.
35. Woolf, B., Burleson, W., & Arroyo, I. (2009). Affect-aware tutors: recognising and responding to student affect. In- ternational Journal of Learning Technology, 4(3/4), 129-164. http://dx.doi.org/10.1504/IJLT.2009.028804 otwiera się w nowej karcie
36. Yik, M.S. M., Russell, J.A., & Barrett, L.F. (1999). Structure of self-reported current affect: Integration and beyond. Journal of Personality and Social Psychology, 77(3), 600-619. http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.77.3.600 otwiera się w nowej karcie
37. Zeng, Z., Pantic, M., Roisman, G.I., & Huang, T. S. (2007). otwiera się w nowej karcie
38. A survey of affect recognition methods. Proceedings of the 9th International Conference on Multimodal Interfaces. Paper presented at ICMI 2007 in Nagoya, Japan, November 12-15 (pp. 126-133). http://dx.doi.org/10.1145/1322192.1322216 otwiera się w nowej karcie

więcej (38) mniej

Weryfikacja:

Politechnika Gdańska