論文の概要: Real-time Attention Span Tracking in Online Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14707v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 17:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 17:34:46.130395
• Title: Real-time Attention Span Tracking in Online Education
• Title（参考訳）: オンライン教育におけるリアルタイム注意スパントラッキング
• Authors: Rahul RK, Shanthakumar S, Vykunth P, Sairamnath K
• Abstract要約: 本稿では,オンライン授業中の学生のリアルタイムの注意レベルを監視するために,カメラフィードとマイクロホン入力を利用するメカニズムを提案する。 我々は,5つの異なる非言語的特徴を用いて,コンピュータによるタスク中の学生の注意スコアを計算し,学生と組織の両方に対してリアルタイムのフィードバックを生成するシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the last decade, e-learning has revolutionized how students learn by providing them access to quality education whenever and wherever they want. However, students often get distracted because of various reasons, which affect the learning capacity to a great extent. Many researchers have been trying to improve the quality of online education, but we need a holistic approach to address this issue. This paper intends to provide a mechanism that uses the camera feed and microphone input to monitor the real-time attention level of students during online classes. We explore various image processing techniques and machine learning algorithms throughout this study. We propose a system that uses five distinct non-verbal features to calculate the attention score of the student during computer based tasks and generate real-time feedback for both students and the organization. We can use the generated feedback as a heuristic value to analyze the overall performance of students as well as the teaching standards of the lecturers.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、eラーニングは学生がいつでもどこでも質の高い教育を受けられるようにして学習方法に革命をもたらした。 しかし、学生は様々な理由で気を散らすことが多く、学習能力に大きな影響を与えている。 多くの研究者がオンライン教育の質を高めようとしているが、この問題に対処するには総合的なアプローチが必要だ。 本稿では,オンライン授業中の学生のリアルタイム注意レベルを監視するために,カメラフィードとマイク入力を用いたメカニズムを提案する。 本研究では,様々な画像処理手法と機械学習アルゴリズムについて検討する。 我々は,5つの異なる非言語機能を用いて,コンピュータによるタスク中の学生の注意スコアを計算し,学生と組織の両方に対してリアルタイムフィードバックを生成するシステムを提案する。 得られたフィードバックをヒューリスティックな価値として利用することで,学生の総合的なパフォーマンスと講師の指導基準を分析することができる。

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