論文の概要: Intelligent Interface: Enhancing Lecture Engagement with Didactic Activity Summaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14266v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 12:45:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 13:52:01.124977
• Title: Intelligent Interface: Enhancing Lecture Engagement with Didactic Activity Summaries
• Title（参考訳）: Intelligent Interface: ディクチュアル・アクティビティ・サマリーによる講義促進
• Authors: Anna Wróblewska, Marcel Witas, Kinga Frańczak, Arkadiusz Kniaź, Siew Ann Cheong, Tan Seng Chee, Janusz Hołyst, Marcin Paprzycki,
• Abstract要約: このプロトタイプは、機械学習に基づく技術を用いて、講義のビデオ録画の中で選択された実践的、行動的な教師の特徴を認識する。 このシステムは、新しい/追加の機械学習モデルと画像およびビデオ分析のためのソフトウェアモジュールの(将来の)統合のための柔軟性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.054204929130712134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, multiple applications of machine learning have been introduced. They include various possibilities arising when image analysis methods are applied to, broadly understood, video streams. In this context, a novel tool, developed for academic educators to enhance the teaching process by automating, summarizing, and offering prompt feedback on conducting lectures, has been developed. The implemented prototype utilizes machine learning-based techniques to recognise selected didactic and behavioural teachers' features within lecture video recordings. Specifically, users (teachers) can upload their lecture videos, which are preprocessed and analysed using machine learning models. Next, users can view summaries of recognized didactic features through interactive charts and tables. Additionally, stored ML-based prediction results support comparisons between lectures based on their didactic content. In the developed application text-based models trained on lecture transcriptions, with enhancements to the transcription quality, by adopting an automatic speech recognition solution are applied. Furthermore, the system offers flexibility for (future) integration of new/additional machine-learning models and software modules for image and video analysis.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習の複数の応用が紹介されている。 画像解析手法が広範に理解されたビデオストリームに適用された場合に生じる様々な可能性を含む。 この文脈では、講義の自動化、要約、迅速なフィードバックを提供することで、教育者の指導プロセスを強化するための新しいツールが開発されている。 実装されたプロトタイプは、機械学習に基づく技術を用いて、講義のビデオ録画の中で選択された実践的、行動的な教師の特徴を認識する。 具体的には、ユーザー(教師)は、機械学習モデルを使用して事前処理され分析される講義ビデオをアップロードすることができる。 次に、インタラクティブなチャートやテーブルを通じて、認識された実践的機能の要約を見ることができる。 さらに、記憶されたMLベースの予測結果は、その教科内容に基づいた講義間の比較を支援する。 講義の書き起こしを訓練したアプリケーションにおいて、自動音声認識ソリューションを採用することにより、書き起こし品質を向上したテキストベースモデルを適用した。 さらに、このシステムは、新しい/追加機械学習モデルと画像およびビデオ分析のためのソフトウェアモジュールの(将来の)統合のための柔軟性を提供する。

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