論文の概要: An integrated framework for developing and evaluating an automated lecture style assessment system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00201v2
• Date: Thu, 28 Dec 2023 11:08:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 21:33:47.193636
• Title: An integrated framework for developing and evaluating an automated lecture style assessment system
• Title（参考訳）: 自動講義スタイル評価システムの開発と評価のための統合フレームワーク
• Authors: Eleni Dimitriadou and Andreas Lanitis
• Abstract要約: 提案アプリケーションは,表情,身体活動,発話速度と抑揚,手の動き,顔のポーズなど,特定の計測可能な生体特性を利用する。 その結果,本アプリケーションは新規で,講義品質に関するフィードバックの自動化に有用であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.784125444722239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of the work presented in this paper is to develop and evaluate an integrated system that provides automated lecture style evaluation, allowing teachers to get instant feedback related to the goodness of their lecturing style. The proposed system aims to promote improvement of lecture quality, that could upgrade the overall student learning experience. The proposed application utilizes specific measurable biometric characteristics, such as facial expressions, body activity, speech rate and intonation, hand movement, and facial pose, extracted from a video showing the lecturer from the audience point of view. Measurable biometric features extracted during a lecture are combined to provide teachers with a score reflecting lecture style quality both at frame rate and by providing lecture quality metrics for the whole lecture. The acceptance of the proposed lecture style evaluation system was evaluated by chief education officers, teachers and students regarding the functionality, usefulness of the application, and possible improvements. The results indicate that participants found the application novel and useful in providing automated feedback regarding lecture quality. Furthermore, the performance evaluation of the proposed system was compared with the performance of humans in the task of lecture style evaluation. Results indicate that the proposed system not only achieves similar performance to human observers, but in some cases, it outperforms them.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,教師が学習スタイルの良さに関するフィードバックを瞬時に得られるように,自動講義スタイル評価を提供する統合システムを開発し,評価することである。 提案システムは,学生の学習体験を改善できる講義品質の向上を目的としている。 提案アプリケーションは, 講演者の視点から見た映像から抽出した, 表情, 身体活動, 発話速度とイントネーション, 手の動き, 顔のポーズなどの, 特定の計測可能な生体特性を利用する。 講義中に抽出された測定可能な生体情報を組み合わせて、講義全体の品質指標を提供することにより、講義スタイル品質をフレームレートで反映するスコアを提供する。 提案する講義スタイルの評価システムの受容は, 教育責任者, 教員, 学生によって, 機能, 応用の有用性, 改善の可能性について評価された。 その結果,参加者は授業品質に関するフィードバックを自動提供するために,新規で有用なアプリケーションを見出した。 さらに,提案システムの性能評価を,講義スタイルの評価作業における人間のパフォーマンスと比較した。 以上の結果から,提案システムは人間の観察者と同様の性能を発揮するだけでなく,その性能に優れる場合もある。

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