論文の概要: Engagement Detection with Multi-Task Training in E-Learning Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04020v1
- Date: Fri, 8 Apr 2022 12:08:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-11 16:05:44.166825
- Title: Engagement Detection with Multi-Task Training in E-Learning Environments
- Title（参考訳）: eラーニング環境におけるマルチタスクトレーニングによるエンゲージメント検出
- Authors: Onur Copur, Mert Nak{\i}p, Simone Scardapane, J\"urgen Slowack
- Abstract要約: マルチタスクトレーニング(ED-MTT)システムを用いた新しいエンゲージメント検出手法を提案する。
平均二乗誤差と三重項損失を最小化し、eラーニング環境における生徒のエンゲージメントレベルを決定する。
その結果,ED-MTTは高い訓練時間と軽量な特徴抽出が可能な最先端性能よりも6%低いMSEを実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.609529492099653
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recognition of user interaction, in particular engagement detection, became
highly crucial for online working and learning environments, especially during
the COVID-19 outbreak. Such recognition and detection systems significantly
improve the user experience and efficiency by providing valuable feedback. In
this paper, we propose a novel Engagement Detection with Multi-Task Training
(ED-MTT) system which minimizes mean squared error and triplet loss together to
determine the engagement level of students in an e-learning environment. The
performance of this system is evaluated and compared against the
state-of-the-art on a publicly available dataset as well as videos collected
from real-life scenarios. The results show that ED-MTT achieves 6% lower MSE
than the best state-of-the-art performance with highly acceptable training time
and lightweight feature extraction.
- Abstract（参考訳）: ユーザインタラクションの認識、特にエンゲージメント検出は、特にCOVID-19の発生時にオンラインの作業環境や学習環境において極めて重要になった。
このような認識と検出システムは、貴重なフィードバックを提供することで、ユーザエクスペリエンスと効率を大幅に改善する。
本稿では,eラーニング環境における学生のエンゲージメントレベルを決定するために,平均二乗誤差と三重項損失を最小化する,ED-MTT(Engagement Detection with Multi-Task Training)システムを提案する。
本システムの性能を,実生活シナリオから収集したビデオだけでなく,公開データセット上での最先端技術と比較し評価する。
その結果,ED-MTTは高い訓練時間と軽量な特徴抽出が可能な最先端性能よりも6%低いMSEを実現していることがわかった。
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