20.500.12556/RUL-149588 Ocena matematične anksioznosti na podlagi vizualnih signalov Assessment of mathematics anxiety based on visual cues V diplomski nalogi obravnavamo vprašanje do kolikšne mere lahko ocenimo matematično anksioznost na podlagi vizualnih signalov. Poleg opisa krmiljenja kamere za zaznavo skeletnih točk, delo vključuje obdelavo in analizo podatkov, s pomočjo različnih metod strojnega učenja. Zasnova za izvedbo eksperimenta in razpoznave matematične anksioznosti izhaja iz raziskovalnega projekta z naslovom »Spremljanje in izboljšanje individualnih obravnav učencev v COVID in post-COVID razmerah«, ki si prizadeva pomagati osnovnošolskim učencem premagovati anksioznost ob reševanju matematičnih problemov. Pri obdelavi podatkov smo se posluževali različnih razvrščevalnikov strojnega učenja in za izbrane značilke ovrednotili uspešnost posameznih razvrščevalnikov. V našem primeru se je najbolje izkazala metodo podpornih vektorjev. Kljub temu se rezultati uspešnosti razvrščevalnikov niso izkazali za dovolj dobre, da bi zanesljivostjo prepoznavali matematično anksioznost le na podlagi vizualnih signalov. The thesis addresses the question of to what extent we can estimate mathematical anxiety based on visual cues. In addition to programming the camera for detecting skeletal points, the work involves data processing and analysis using various machine learning methods. The design for conducting the experiment and recognizing mathematical anxiety stems from a research project titled "Monitoring and Improving Individual Student Treatments in COVID and Post-COVID Conditions," which aims to assist elementary school students in overcoming anxiety while solving mathematical problems. During the data processing, we employed various machine learning classifiers and evaluated the performance of individual classifiers for the selected features. In our case, the Support Vector method proved to be the most effective. However, the results of the classifier performance did not prove to be sufficiently accurate to reliably identify mathematical anxiety based solely on visual cues. matematična anksioznost strojno učenje kamera za globinsko zaznavo mathematical anxiety machine learning depth-sensing camera true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2023-09-07 12:50:02 2023-09-07 12:50:04 2023-09-12 14:19:28 0000-00-00 00:00:00 2023 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 61117 164186115 Kovac_Matej_-_Ocena_matematicne_anksioznosti_na_podlagi_vizualnih_signalov.pdf Kovac_Matej_-_Ocena_matematicne_anksioznosti_na_podlagi_vizualnih_signalov.pdf 1 97255796BF55E140625FFB774985BA2C 5871841a29109513080008695f289bf793dbe5578cfa3f1e46e23ad85a42f42d 4bbef86d-4d6c-11ee-9934-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=174072 Fakulteta za elektrotehniko 0 0 0