基于机器学习与眼动追踪的认知风格模型构建

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摘要：认知风格反映了学生接近、获取、组织、处理和解释信息的模式，可用来解释和指导学生的行为。将认知风格集成到智能系统中，有助于开发个性化的用户模型，推动智能教育发展。当前有关认知风格自动分类的研究较为匮乏，尚未将机器学习与眼动追踪技术联合起来进行应用。基于机器学习与眼动追踪的认知风格模型，选取注视时长、注视点数量、扫视时长、眼跳次数、眼跳距离与瞳孔直径等6个与认知有着密切关系的眼动指标，归一化处理后借助机器学习算法进行认知风格自动分类。（剩余19742字）

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