Les taux élevés d'abandon scolaire dans le monde perpétuent les disparités éducatives avec diverses causes sous-jacentes. Malgré de nombreuses stratégies pour résoudre ce problème, une plus grande attention devrait être accordée à la compréhension et à la gestion des émotions des élèves pendant les cours. Ce manque de concentration affecte négativement l'engagement et les taux de rétention des apprenants. Alors que les études précédentes sur l'apprentissage en ligne ont principalement mis l'accent sur l'efficacité de la technologie, de l'infrastructure, de la cognition, de la motivation et des avantages économiques, il existe encore un fossé dans la compréhension des aspects émotionnels de l'apprentissage à distance. Tout d'abord, cette étude aborde cette lacune en utilisant la modélisation thématique et en utilisant la factorisation matricielle non négative (NMF) pour la reconnaissance des émotions grâce aux techniques d'apprentissage en profondeur et à la reconnaissance des émotions faciales (FER) des étudiants. Deuxièmement, l'analyse statistique de ces résultats augmente encore la profondeur de l'étude. Enfin, la recherche propose un modèle mathématique basé sur la marche aléatoire des transitions d'états émotionnels. Les résultats de cette étude soulignent l'importance de prendre en compte les émotions dans les environnements d'apprentissage à distance et leur impact significatif sur les performances académiques et la satisfaction des élèves. En reconnaissant et en abordant ces facteurs émotionnels, les éducateurs peuvent améliorer l'engagement des apprenants, promouvoir les émotions positives, atténuer les émotions négatives pendant l'apprentissage en ligne et, finalement, améliorer l'efficacité des cours en ligne.

Las altas tasas de abandono escolar a nivel mundial perpetúan las disparidades educativas con diversas causas subyacentes. A pesar de las numerosas estrategias para abordar este problema, se debe prestar más atención a la comprensión y el abordaje de las emociones de los estudiantes durante las clases. Esta falta de concentración afecta negativamente a las tasas de participación y retención de los alumnos. Si bien los estudios anteriores sobre el aprendizaje en línea han enfatizado principalmente la efectividad de la tecnología, la infraestructura, la cognición, la motivación y los beneficios económicos, todavía existe una brecha en la comprensión de los aspectos emocionales del aprendizaje a distancia. En primer lugar, este estudio aborda esta brecha mediante el empleo de modelos temáticos y la utilización de la factorización matricial no negativa (NMF) para el reconocimiento de emociones a través de las técnicas de aprendizaje profundo de los estudiantes y el reconocimiento de emociones faciales (FER). En segundo lugar, el análisis estadístico de estos hallazgos aumenta aún más la profundidad del estudio. Finalmente, la investigación propone un modelo matemático basado en el paseo aleatorio de transiciones de estados emocionales. Los hallazgos de este estudio subrayan la importancia de considerar las emociones en entornos de aprendizaje a distancia y su impacto significativo en el rendimiento académico y la satisfacción del estudiante. Al reconocer y abordar estos factores emocionales, los educadores pueden mejorar la participación de los alumnos, promover emociones positivas, mitigar las emociones negativas durante el aprendizaje en línea y, en última instancia, mejorar la eficacia de los cursos en línea.

High dropout rates globally perpetuate educational disparities with various underlying causes. Despite numerous strategies to address this issue, more attention should be given to understanding and addressing student emotions during classes. This lack of focus adversely affects learner engagement and retention rates. While previous studies on online learning have primarily emphasized the effectiveness of technology, infrastructure, cognition, motivation, and economic benefits, there is still a gap in understanding the emotional aspects of distance learning. First, this study addresses this gap by employing thematic modeling and utilizing non-negative matrix factorization (NMF) for emotion recognition through students' deep learning techniques and facial emotion recognition (FER). Second, statistical analysis of these findings further augments the depth of the study. Finally, the research proposes a mathematical model based on the random walk of emotional state transitions. The findings of this study underscore the importance of considering emotions in distance learning environments and their significant impact on student's academic performance and satisfaction. By acknowledging and addressing these emotional factors, educators can enhance learner engagement, promote positive emotions, mitigate negative emotions during online learning, and ultimately improve the effectiveness of online courses.

يؤدي ارتفاع معدلات التسرب على مستوى العالم إلى إدامة التفاوتات التعليمية ذات الأسباب الكامنة المختلفة. على الرغم من الاستراتيجيات العديدة لمعالجة هذه المشكلة، يجب إيلاء المزيد من الاهتمام لفهم ومعالجة مشاعر الطلاب أثناء الفصول الدراسية. يؤثر هذا النقص في التركيز سلبًا على مشاركة المتعلم ومعدلات استبقائه. في حين أكدت الدراسات السابقة حول التعلم عبر الإنترنت في المقام الأول على فعالية التكنولوجيا والبنية التحتية والإدراك والدافع والفوائد الاقتصادية، لا تزال هناك فجوة في فهم الجوانب العاطفية للتعلم عن بعد. أولاً، تتناول هذه الدراسة هذه الفجوة من خلال استخدام النمذجة المواضيعية واستخدام تحليل المصفوفة غير السلبية (NMF) للتعرف على المشاعر من خلال تقنيات التعلم العميق للطلاب والتعرف على مشاعر الوجه (FER). ثانيًا، يزيد التحليل الإحصائي لهذه النتائج من عمق الدراسة. وأخيرًا، يقترح البحث نموذجًا رياضيًا يعتمد على المسيرة العشوائية لتحولات الحالة العاطفية. تؤكد نتائج هذه الدراسة على أهمية مراعاة العواطف في بيئات التعلم عن بعد وتأثيرها الكبير على الأداء الأكاديمي للطالب ورضاه. من خلال الاعتراف بهذه العوامل العاطفية ومعالجتها، يمكن للمعلمين تعزيز مشاركة المتعلم، وتعزيز المشاعر الإيجابية، والتخفيف من المشاعر السلبية أثناء التعلم عبر الإنترنت، وفي نهاية المطاف تحسين فعالية الدورات عبر الإنترنت.