العنوان بلغة أخرى: |
The Effect of Activating the Individual's Emotional State and Word Type on the Efficiency of Emotional-Linguistic Processing Using a Computerized Application Based on Artificial Intelligence on the Students of the Faculty of Education, Ain Shams University |
---|---|
المصدر: | المجلة العربية للقياس والتقويم |
الناشر: | الجمعية العربية للقياس والتقويم |
المؤلف الرئيسي: | البري، أماني محمد رياض عثمان (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Elbary, Amany Mohamed Riad Osman |
مؤلفين آخرين: | أحمد، مجدي شعبان أمين (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | مج4, ع8 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
مصر |
التاريخ الميلادي: |
2023
|
الشهر: | يوليو |
الصفحات: | 170 - 253 |
ISSN: |
2682-2016 |
رقم MD: | 1405826 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | EduSearch |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
تنشيط الحالة الانفعالية | الكلمات الانفعالية | عمليات التجهيز الانفعالي اللغوي | التعبير الانفعالي الجسدي | الرؤية الحاسوبية | التعبير الانفعالي الكتابي | معالجة اللغة الطبيعية | تطبيقات الذكاء الاصطناعي | Mood Activation | Emotional Words | Emotional-Linguistic Processing | Physical Emotional Expression | Computer Vision | Written Emotional Expression | Natural Language Processing | Applications of Artificial Intelligence
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
هدف البحث الحالي لدراسة أثر تنشيط الحالة الانفعالية للفرد ونوع الكلمة في كفاءة تجهيز الكلمات الانفعالية باستخدام تطبيق محوسب معد خصيصا للدراسة الحالية ومعتمد على الذكاء الاصطناعي، وذلك على عينة بلغ قوامها 61 طالبا وطالبة من طلاب الفرقتين الأولى والثانية ببرنامج بكالوريوس العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (ستيم STEM) بكلية التربية جامعة عين شمس الفصل الدراسي الثاني العام الجامعي 2022-2023، وتم تقسيم العينة لخمس مجموعات وفقا لنوع ومستوى تنشيط الحالة الانفعالية (موجب مرتفع، موجب منخفض، سالب مرتفع، سالب منخفض، لا تنشيط) وتم استخدام فيديوهات لتحقيق هذا الغرض، وبناء موقع إلكتروني خاص بالدراسة الحالية لتوثيق إجراءات تطبيق البحث. وقد طبق الباحثان مهام تجهيز الكلمات الانفعالية وذلك على قائمة من الكلمات (الموجبة والسالبة والحيادية) بلغ عددها 24 كلمة، ومهام التجهيز الانفعالي اللغوي لقياس عمليات (التجهيز البصري، والتصنيف المعجمي، والدلالي الانفعالي، والدلالي اللغوي، والتعبير الانفعالي بالوجه، والتعبير الانفعالي الكتابي) وذلك في ضوء مؤشري كفاءة عمليات التجهيز (الدقة والسرعة)، وتم الاعتماد على تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتصحيح بعض متغيرات البحث بدون تدخل بشري وذلك في تصحيح مستوى التعبير الانفعالي بالوجه باستخدام الرؤية الحاسوبية Computer Vision(CV)، والتعبير الانفعالي الكتابي باستخدام معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing (NLP)، وتم إجراء التحليلات الإحصائية للبيانات باستخدام أسلوب تحليل التباين الثنائي المختلط (3×5) ذو القياسات المتكررة Mixed Design ANOVA With repeated Measures، وكشفت النتائج عن وجود فروق دالة إحصائيا في عمليات تجهيز الكلمات ترجع إلى أثر نوع الكلمة (الموجبة والسالبة والحيادية) لصالح الكلمات الموجبة فيما يخص مؤشر السرعة والكلمات السالبة فيما يخص مؤشر الدقة في عمليات التعبير الانفعالي بالوجه وبالكتابة، في حين لم توجد فروق ذات دلالة إحصائية في عمليات التجهيز الانفعالي للكلمات ترجع إلى اثر نوع ومستوى التنشيط وتفاعله مع نوع الكلمة، ويمكن أن يفسر ذلك إلى أن الدقة في أداء الكلمات الانفعالية السالبة جعلت تجهيز الكلمات السالبة يستغرق وقتا أطول في مقابل الكلمات الموجبة التي جاءت اقل دقة في عمليات التجهيز الانفعالي واسرع في الزمن. The objective of the current research is to study the effect of activating the mood of the individual and the word type on the efficiency of processing emotional words using a computerized application specially prepared for the current study and based on artificial intelligence. The research sample consisted of 61 males and females from the first- and second-year students in the STEM bachelor’s program At the Faculty of Education, Ain Shams University, in the second semester of the academic year 2022-2023. The sample was divided into five groups according to the type and level of mood activation (high positive, low positive, high negative, low negative, no activation). Videos were used to achieve this purpose, and a website was built to document the research application procedures. The researchers applied emotional word processing tasks to a list of words (positive, negative, and neutral) that consisted of 24 words and emotional-linguistic processing tasks to measure the operations of (visual processing, lexical classification, emotional-semantic, linguistic-semantic, facial emotional expression, and written emotional expression). In light of the two indicators of the efficiency of the processing operations (accuracy and speed), we relied on artificial intelligence applications to score some of the research’s variables without human intervention. The type of facial emotional expression was determined using Computer Vision (CV), and the type of written emotional expression was determined using Natural Language Processing (NLP). statistical analyses of the data were carried out using the Mixed Design analysis of Variance (3×5) method with repeated measures, and the results revealed that there were statistically significant differences in the processing of words due to the effect of the word type (positive negative and neutral) in favor of positive words concerning the speed indicator and negative words concerning the accuracy indicator in facial and writing emotional expression processes, while there were no statistically significant differences in the emotional processing of words due to the effect of the type and level of activation and its interaction with the word type, and This could be because the accuracy in the performance of the negative emotional words made the processing of the negative words take a longer time, in contrast to the positive words, which were less accurate in the emotional processing processes and faster in time. |
---|---|
ISSN: |
2682-2016 |