Learning frequent behaviours patterns in intelligent environments for attentiveness level

Abstract

Nowadays, when it comes to achieving goals in business environments or educational environments, the successful on a person performing a task has an important role. However, this performance can be affected by several factors. One of the most common is the lack of attention. The individual’s attention in performing a task can be determinant for the final quality or even at the task’s conclusion. In this project is intended to design a solution that can help on the reduce or even eliminate the lack of attention on performing a task. The idea consists on develop a software that capture the user behaviour through the mouse and keyboard usage. Furthermore, the system will analyse how the devices are used. It will be quantified the attention level and, after several captures for each user, it will be defined for each user an user profile. Through standardization of user’s behaviour it will be possible to determine the learning style of each user.

Atualmente quando se fala sobre atingir objetivos em ambiente de negócio ou educacional fala-se sobre o desempenho com sucesso, que determinado individuo teve para a realização dos mesmos. Contudo, esse desempenho pode ser afetado por diversos fatores, mas um dos mais frequentes, é a falta de atenção. A atenção que um individuo despende para a realização de uma tarefa pode ser determinante para o nível de qualidade que a mesma vai possuir no final, ou mesmo de conseguir que esta seja finalizada. O que se pretende neste projeto é a conceção de uma solução que consiga reduzir ou mesmo eliminar a falta de atenção existente na realização de tarefas. A ideia consiste na criação de um software que irá captar comportamentos dos utilizadores a partir da utilização de um computador ou portátil, através da utilização do rato e do teclado. Para além disso, o sistema irá analisar a forma como estes periféricos são utilizados. Será também quantificada o nível de atenção dos alunos e, após diversas captações dos dados dos alunos, será definido um perfil para cada utilizador, através da padronização dos seus comportamentos e, poder-se-à determinar o estilo de aprendizagem mais propício a cada utilizador.