論文の概要: The Wits Intelligent Teaching System: Detecting Student Engagement During Lectures Using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13794v1
• Date: Fri, 28 May 2021 12:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 13:36:22.100947
• Title: The Wits Intelligent Teaching System: Detecting Student Engagement During Lectures Using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 知的学習システム:畳み込みニューラルネットワークを用いた講義中の生徒のエンゲージメントの検出
• Authors: Richard Klein and Turgay Celik
• Abstract要約: Wits Intelligent Teaching System (WITS) は、学生の感情に関するリアルタイムフィードバックを講師に支援することを目的としている。 AlexNetベースのCNNはトレーニングが成功し、Support Vector Machineアプローチを大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To perform contingent teaching and be responsive to students' needs during class, lecturers must be able to quickly assess the state of their audience. While effective teachers are able to gauge easily the affective state of the students, as class sizes grow this becomes increasingly difficult and less precise. The Wits Intelligent Teaching System (WITS) aims to assist lecturers with real-time feedback regarding student affect. The focus is primarily on recognising engagement or lack thereof. Student engagement is labelled based on behaviour and postures that are common to classroom settings. These proxies are then used in an observational checklist to construct a dataset of engagement upon which a CNN based on AlexNet is successfully trained and which significantly outperforms a Support Vector Machine approach. The deep learning approach provides satisfactory results on a challenging, real-world dataset with significant occlusion, lighting and resolution constraints.
• Abstract（参考訳）: 授業中,生徒のニーズに反応し,即興指導を行うためには,講師が聴衆の状態を迅速に評価できる必要がある。 効果的な教師は生徒の感情状態を簡単に測定できるが、クラスのサイズが大きくなるにつれて、これはますます難しくなり、正確性が低下する。 Wits Intelligent Teaching System (WITS) は、学生の感情に関するリアルタイムフィードバックによる講師の支援を目的としている。 主に、関与や欠如を認識することに焦点を当てている。 生徒のエンゲージメントは、教室の設定に共通する行動と姿勢に基づいてラベル付けされる。 これらのプロキシは観測チェックリストで使用され、AlexNetに基づくCNNのトレーニングが成功し、Support Vector Machineアプローチを大幅に上回る、エンゲージメントのデータセットを構築する。 ディープラーニングアプローチは、大きなオクルージョン、照明、解像度の制約のある、挑戦的で現実的なデータセットに満足できる結果を提供する。

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