Modelado predictivo de la carga cognitiva en entornos de aprendizaje inmersivo mediante redes neuronales recurrentes

Este estudio investiga la capacidad de las redes neuronales recurrentes (RNN), específicamente arquitecturas LSTM, para predecir estados de sobrecarga cognitiva en estudiantes de secundaria que utilizan interfaces de realidad extendida. Mediante la recolección de datos de conductancia cutánea y seguimiento ocular, se desarrolló un algoritmo capaz de identificar el momento exacto en que la complejidad […]