論文の概要: Is the Lecture Engaging for Learning? Lecture Voice Sentiment Analysis for Knowledge Graph-Supported Intelligent Lecturing Assistant (ILA) System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10492v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 02:22:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 15:24:37.153478
- Title: Is the Lecture Engaging for Learning? Lecture Voice Sentiment Analysis for Knowledge Graph-Supported Intelligent Lecturing Assistant (ILA) System
- Title（参考訳）: 学習用講義は学習用か?知識グラフ対応知的学習支援システム(ILA)の講義音声知覚分析
- Authors: Yuan An, Samarth Kolanupaka, Jacob An, Matthew Ma, Unnat Chhatwal, Alex Kalinowski, Michelle Rogers, Brian Smith,
- Abstract要約: 本システムは,音声,コンテンツ,教育のリアルタイム分析を通じて,生徒の学習力を高めるためのインストラクターを支援するように設計されている。
講義音声感情分析のケーススタディとして,3000以上の1分間の講義音声クリップからなるトレーニングセットを開発した。
私たちの究極のゴールは、現代の人工知能技術を活用することで、インストラクターがより積極的に効果的に教えることを支援することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.060227699034124595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces an intelligent lecturing assistant (ILA) system that utilizes a knowledge graph to represent course content and optimal pedagogical strategies. The system is designed to support instructors in enhancing student learning through real-time analysis of voice, content, and teaching methods. As an initial investigation, we present a case study on lecture voice sentiment analysis, in which we developed a training set comprising over 3,000 one-minute lecture voice clips. Each clip was manually labeled as either engaging or non-engaging. Utilizing this dataset, we constructed and evaluated several classification models based on a variety of features extracted from the voice clips. The results demonstrate promising performance, achieving an F1-score of 90% for boring lectures on an independent set of over 800 test voice clips. This case study lays the groundwork for the development of a more sophisticated model that will integrate content analysis and pedagogical practices. Our ultimate goal is to aid instructors in teaching more engagingly and effectively by leveraging modern artificial intelligence techniques.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,授業内容と最適教育戦略を表す知識グラフを用いた知的学習支援システム (ILA) を提案する。
本システムは,音声,コンテンツ,教育のリアルタイム分析を通じて,生徒の学習力を高めるためのインストラクターを支援するように設計されている。
初回調査では講義音声感情分析のケーススタディとして,3000点以上の講義音声クリップからなるトレーニングセットを開発した。
各クリップは手動でエンゲージメントまたは非エンゲージメントとしてラベル付けされた。
このデータセットを用いて,音声クリップから抽出した様々な特徴に基づいて,いくつかの分類モデルを構築し,評価した。
結果は,800以上のテスト音声クリップの独立したセット上での退屈な講義に対して,F1スコア90%を達成し,有望なパフォーマンスを示した。
このケーススタディは、コンテンツ分析と教育実践を統合した、より洗練されたモデルの開発の基礎となるものである。
私たちの究極のゴールは、現代の人工知能技術を活用することで、インストラクターがより積極的に効果的に教えることを支援することです。
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