論文の概要: Student Engagement Detection Using Emotion Analysis, Eye Tracking and
Head Movement with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1909.12913v5
- Date: Thu, 23 Mar 2023 16:43:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 19:59:46.871552
- Title: Student Engagement Detection Using Emotion Analysis, Eye Tracking and
Head Movement with Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた感情分析, 視線追跡, 頭部運動を用いた学生エンゲージメント検出
- Authors: Prabin Sharma, Shubham Joshi, Subash Gautam, Sneha Maharjan, Salik Ram
Khanal, Manuel Cabral Reis, Jo\~ao Barroso, V\'itor Manuel de Jesus Filipe
- Abstract要約: 学生のエンゲージメントレベルを検出するシステムを提案する。
ノートパソコンに内蔵されている一般的なウェブカメラが提供する情報のみを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the increase of distance learning, in general, and e-learning, in
particular, having a system capable of determining the engagement of students
is of primordial importance, and one of the biggest challenges, both for
teachers, researchers and policy makers. Here, we present a system to detect
the engagement level of the students. It uses only information provided by the
typical built-in web-camera present in a laptop computer, and was designed to
work in real time. We combine information about the movements of the eyes and
head, and facial emotions to produce a concentration index with three classes
of engagement: "very engaged", "nominally engaged" and "not engaged at all".
The system was tested in a typical e-learning scenario, and the results show
that it correctly identifies each period of time where students were "very
engaged", "nominally engaged" and "not engaged at all". Additionally, the
results also show that the students with best scores also have higher
concentration indexes.
- Abstract（参考訳）: 特に、遠隔学習やeラーニングの増加に伴い、学生の関与を判断できるシステムを持つことは、教師、研究者、政策立案者の両方にとって、最も大きな課題の1つとなる。
本稿では,学生のエンゲージメントレベルを検出するシステムを提案する。
ノートパソコンに内蔵されている一般的なウェブカメラが提供する情報のみを使用し、リアルタイムで動作するように設計されている。
我々は、目と頭の動きに関する情報と顔の感情を組み合わせて、3種類のエンゲージメント、すなわち「非常にエンゲージメント」("very engaged")、"nominally engaged")、そして「全くエンゲージメントしない」("not in engaged")の3つのクラスを持つ集中指数を生成する。
システムは典型的なeラーニングのシナリオでテストされ、その結果、学生が「非常にエンゲージメント」、「公的なエンゲージメント」、そして「全くエンゲージメントしていない」の各期間を正しく識別した。
さらに, 成績のよい生徒は, 集中度が高いことも示唆した。
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