應用人工智慧發展改善大學生科技成癮之個人化早期偵測與自我導向學習系統--子計畫三：人工智慧個人化自動偵測科技成癮技術II

ASIA unversity > 資訊學院 > 生物資訊與醫學工程學系 > 科技部研究計畫 > Item 310904400/115989

Please use this identifier to cite or link to this item: http://asiair.asia.edu.tw/ir/handle/310904400/115989

Title:	應用人工智慧發展改善大學生科技成癮之個人化早期偵測與自我導向學習系統--子計畫三：人工智慧個人化自動偵測科技成癮技術II
Authors:	薛榮銀王昭能;Wang, Charles C.N.;柯慧貞;陳玉菁
Contributors:	資訊電機學院生物資訊與醫學工程學系
Keywords:	科技成癮；深度學習；科技成癮預測模型；生理資訊；使用者行為特徵；
Date:	2020
Issue Date:	2023-06-21 02:20:35 (UTC+0)
Abstract:	本計畫透過電腦科學角度研究科技成癮，我們欲了解科技成癮受試者使用科技產品(網路、智慧型手機、電腦等3C產品)產生的行為特徵、生理反應、網路時數對科技成癮之影響。至今科技成癮的研究，大部分集中在量表的發展、科技成癮的症狀與成因、科技成癮的治療與醫療介入，鮮少探討科技成癮的早期偵測與預防；而討論如何使用數位科技對科技成癮進行早期偵測的研究更是屈指可數。目前所知，尚未有研究提出，如何以深度學習技術，建構個人化的科技成癮症狀預警機制，進行科技成癮早期症狀偵測。資料蒐集包括子計畫一的APP資料(使用APP的使用時間、使用項目、訪問日期、以及使用APP多少次)、手環資料(使用者睡眠時間、HRV、血氧、心跳、血壓等資訊)、受試者使用電腦及手機瀏覽網路之紀錄，以建立完整評估科技成癮的人工智慧模型，藉由受試者生理現象更加精準地將成癮高風險及重風險群分群，並擴大受試者人數的規模、精準判斷科技成癮。
Appears in Collections:	[生物資訊與醫學工程學系 ] 科技部研究計畫

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
index.html		0Kb	HTML	54	View/Open

Loading...