論文の概要: Automated Assessment of Encouragement and Warmth in Classrooms Leveraging Multimodal Emotional Features and ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15310v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 16:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-28 10:56:51.113985
• Title: Automated Assessment of Encouragement and Warmth in Classrooms Leveraging Multimodal Emotional Features and ChatGPT
• Title（参考訳）: マルチモーダル感情特徴とチャットGPTを活用した教室におけるエンコーゲーメントとウォームスの自動評価
• Authors: Ruikun Hou, Tim Fütterer, Babette Bühler, Efe Bozkir, Peter Gerjets, Ulrich Trautwein, Enkelejda Kasneci,
• Abstract要約: 本研究は,教室における暖かさと励ましを自動的に推定するマルチモーダルアプローチである。 映像,音声,転写データから解釈可能な特徴を抽出するために,感情分析を用いた顔と音声の感情認識を用いた。 92の授業記録から367の16分間のビデオセグメントを含むGTIデータセットに対するアプローチを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.273857543125784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classroom observation protocols standardize the assessment of teaching effectiveness and facilitate comprehension of classroom interactions. Whereas these protocols offer teachers specific feedback on their teaching practices, the manual coding by human raters is resource-intensive and often unreliable. This has sparked interest in developing AI-driven, cost-effective methods for automating such holistic coding. Our work explores a multimodal approach to automatically estimating encouragement and warmth in classrooms, a key component of the Global Teaching Insights (GTI) study's observation protocol. To this end, we employed facial and speech emotion recognition with sentiment analysis to extract interpretable features from video, audio, and transcript data. The prediction task involved both classification and regression methods. Additionally, in light of recent large language models' remarkable text annotation capabilities, we evaluated ChatGPT's zero-shot performance on this scoring task based on transcripts. We demonstrated our approach on the GTI dataset, comprising 367 16-minute video segments from 92 authentic lesson recordings. The inferences of GPT-4 and the best-trained model yielded correlations of r = .341 and r = .441 with human ratings, respectively. Combining estimates from both models through averaging, an ensemble approach achieved a correlation of r = .513, comparable to human inter-rater reliability. Our model explanation analysis indicated that text sentiment features were the primary contributors to the trained model's decisions. Moreover, GPT-4 could deliver logical and concrete reasoning as potential teacher guidelines. Our findings provide insights into using advanced, multimodal techniques for automated classroom observation, aiming to foster teacher training through frequent and valuable feedback.
• Abstract（参考訳）: 授業観察プロトコルは、授業効果の評価を標準化し、教室の相互作用の理解を容易にする。 これらのプロトコルは教師に教育実践に関する具体的なフィードバックを提供するが、人間による手動のコーディングはリソース集約であり、しばしば信頼できない。 このことが、AI駆動でコスト効率のよい、このような総体的なコーディングを自動化する手法の開発への関心を喚起した。 本研究は,グローバル・インスツルメンテーション・インサイト(GTI)研究の観察プロトコルの重要な構成要素である,教室における励ましと暖かさの自動推定のためのマルチモーダルアプローチについて検討する。 この目的のために、感情分析を用いた顔と音声の感情認識を用いて、ビデオ、音声、および転写データから解釈可能な特徴を抽出した。 予測課題は分類法と回帰法の両方であった。 さらに,最近の大規模言語モデルの顕著なテキストアノテーション機能を考慮して,このスコアリングタスクにおいて,ChatGPTのゼロショット性能を評価した。 92の授業記録から367の16分間のビデオセグメントを含むGTIデータセットに対するアプローチを実証した。 GPT-4と最も訓練されたモデルでは、それぞれr = .341 と r = .441 の相関関係が得られた。 平均化によって両方のモデルからの推定値を組み合わせることで、アンサンブルの手法は r = .513 の相関を達成した。 モデル説明分析の結果,テキストの感情特徴がモデルの判断に主要な貢献者であることを示唆した。 さらに、GPT-4は、論理的、具体的推論を教師のガイドラインとして提供することができる。 本研究は,教師の授業指導を頻繁かつ価値あるフィードバックを通じて育成することを目的とした,高度でマルチモーダルな授業観察手法の活用に関する知見を提供する。

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