論文の概要: Enhancing Student Engagement in Online Learning through Facial
Expression Analysis and Complex Emotion Recognition using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10343v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 06:07:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 14:50:50.575180
- Title: Enhancing Student Engagement in Online Learning through Facial
Expression Analysis and Complex Emotion Recognition using Deep Learning
- Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた表情分析と複雑な感情認識によるオンライン学習における学生エンゲージメント向上
- Authors: Rekha R Nair, Tina Babu, Pavithra K
- Abstract要約: 本稿では,オンライン学習セッションにおける学生のエンゲージメントレベルを評価するために,表情に基づく深層学習技術を用いた新しいアプローチを提案する。
この課題に対処するため、基本的な感情を組み合わせることで、混乱、満足度、失望、フラストレーションなどの4つの複雑な感情の生成を提案した。
提案手法は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて学習者の基本的な感情状態を正確に分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In response to the COVID-19 pandemic, traditional physical classrooms have
transitioned to online environments, necessitating effective strategies to
ensure sustained student engagement. A significant challenge in online teaching
is the absence of real-time feedback from teachers on students learning
progress. This paper introduces a novel approach employing deep learning
techniques based on facial expressions to assess students engagement levels
during online learning sessions. Human emotions cannot be adequately conveyed
by a student using only the basic emotions, including anger, disgust, fear,
joy, sadness, surprise, and neutrality. To address this challenge, proposed a
generation of four complex emotions such as confusion, satisfaction,
disappointment, and frustration by combining the basic emotions. These complex
emotions are often experienced simultaneously by students during the learning
session. To depict these emotions dynamically,utilized a continuous stream of
image frames instead of discrete images. The proposed work utilized a
Convolutional Neural Network (CNN) model to categorize the fundamental
emotional states of learners accurately. The proposed CNN model demonstrates
strong performance, achieving a 95% accuracy in precise categorization of
learner emotions.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックを受けて、従来の物理教室はオンライン環境に移行し、学生のエンゲージメントを確保する効果的な戦略を必要としている。
オンライン教育における重要な課題は、教師からのリアルタイムフィードバックがないことである。
本稿では,オンライン学習セッションにおける学生のエンゲージメントレベルを評価するために,表情に基づく深層学習技術を用いた新しいアプローチを提案する。
人間の感情は、怒り、嫌悪感、恐怖、喜び、悲しみ、驚き、中立といった基本的な感情のみを用いて学生が適切に伝達することはできない。
この課題に対処するために、基本的な感情を組み合わせることで、混乱、満足度、失望、フラストレーションなどの4つの複雑な感情の生成を提案した。
これらの複雑な感情は、学習セッション中に学生が同時に経験することが多い。
これらの感情を動的に表現するためには、離散画像の代わりに連続した画像フレームストリームを利用する。
提案手法は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて学習者の基本的な感情状態を正確に分類する。
提案したCNNモデルは,学習者の感情の正確な分類において95%の精度で高い性能を示す。
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