論文の概要: An Innovative Solution: AI-Based Digital Screen-Integrated Tables for Educational Settings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11866v1
- Date: Tue, 08 Oct 2024 08:00:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-20 09:11:10.331086
- Title: An Innovative Solution: AI-Based Digital Screen-Integrated Tables for Educational Settings
- Title(参考訳): 革新的ソリューション:AIによる教育環境のためのデジタルスクリーン付きテーブル
- Authors: S. Tamang, D. J. Bora,
- Abstract要約: デジタル画面統合テーブルは、特に教育的な設定のために設計されている。
中央処理ユニット(CPU)で制御される統合デジタルスクリーンを備えたテーブル
本発明は、教室活動及び評価中の学生成績データの収集を容易にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: In this paper, we have gone through different AI-Based frameworks used for various educational tasks like digital customized assignment allotment and performance monitoring, identifying slow-learners and fast-learners, etc. application describes a novel invention, digital screen-integrated tables, designed specifically for educational settings. The tables feature integrated digital screens controlled by a central processing unit (CPU), enabling synchronized display of educational content such as textbooks, presentations, exam questions, and interactive learning materials. Additionally, the invention facilitates the collection of student performance data during classroom activities and assessments. The gathered data is utilized for analysis using machine learning models to identify patterns and trends in student learning behaviours. By leveraging machine learning algorithms, educators can ascertain whether a student is a fast learner or a slow learner, based on which, the teacher can allocate more resources to the slow learners. This innovative approach aims to address the evolving needs of modern classrooms by providing a dynamic and data-driven learning environment. The unique integration of digital screens into traditional classroom furniture represents a significant advancement in educational technology. This patent filing encompasses the design, functionality, and method of operation of the digital screen-integrated tables, emphasizing their innovative features and applications in educational institutions.
- Abstract(参考訳): 本稿では、デジタルカスタマイズされた割り当てアロケーションやパフォーマンス監視、遅い学習者や高速学習者を特定するアプリケーションなど、さまざまな教育タスクに使用されるAIベースのフレームワークについて紹介し、教育環境に特化して設計された新しい発明であるデジタル画面統合テーブルについて述べる。
このテーブルは、中央処理ユニット(CPU)によって制御される統合されたデジタル画面を備え、教科書、プレゼンテーション、試験質問、対話型学習教材などの教育コンテンツの同期表示を可能にする。
さらに、この発明は、教室の活動および評価中の学生のパフォーマンスデータの収集を容易にする。
収集したデータは、機械学習モデルを用いて分析し、学生の学習行動のパターンや傾向を特定する。
機械学習アルゴリズムを活用することで、教師は学習者が速い学習者なのか遅い学習者なのかを確認でき、教師は学習者が遅い学習者により多くのリソースを割り当てることができる。
この革新的なアプローチは、動的でデータ駆動の学習環境を提供することで、現代の教室の進化するニーズに対処することを目的としている。
デジタルスクリーンを伝統的な教室の家具に統合することは、教育技術の著しい進歩を示している。
この特許出願は、デジタルスクリーン統合テーブルの設計、機能、操作方法を含み、教育機関における彼らの革新的な特徴と応用を強調している。
関連論文リスト
- Student Activity Recognition in Classroom Environments using Transfer
Learning [0.0]
本稿では,教室環境における学生の活動を検出し,認識するシステムを提案する。
Xceptionは、新しい教室データセットで93%の精度を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T04:51:57Z) - Empowering Private Tutoring by Chaining Large Language Models [87.76985829144834]
本研究は,最先端の大規模言語モデル(LLM)を活用した,本格的な知的チューリングシステムの開発を探求する。
このシステムは、相互に接続された3つのコアプロセス(相互作用、反射、反応)に分けられる。
各プロセスは LLM ベースのツールと動的に更新されたメモリモジュールによって実装される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T02:42:03Z) - Deep Active Learning for Computer Vision: Past and Future [50.19394935978135]
AIモデルの開発に欠かせない役割にもかかわらず、アクティブラーニングの研究は他の研究の方向性ほど集中的ではない。
データ自動化の課題に対処し、自動化された機械学習システムに対処することによって、アクティブな学習はAI技術の民主化を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-27T13:07:14Z) - A Machine Learning system to monitor student progress in educational
institutes [0.0]
本稿では、機械学習技術を用いて、クレジットスコアと呼ばれる分類器を生成するデータ駆動手法を提案する。
信用スコアを進捗指標として使うという提案は、学習管理システムで使うのに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T08:24:08Z) - Multimodal Lecture Presentations Dataset: Understanding Multimodality in
Educational Slides [57.86931911522967]
学習内容のマルチモーダル理解における機械学習モデルの能力を検証する。
このデータセットには,180時間以上のビデオと9000時間以上のスライドが,各科目から10人の講師が参加している。
マルチモーダル・トランスフォーマーであるPolyViLTを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T05:30:18Z) - Learning Knowledge Representation with Meta Knowledge Distillation for
Single Image Super-Resolution [82.89021683451432]
単一画像超解像課題に対する教師/学生アーキテクチャに基づくモデルに依存しないメタ知識蒸留法を提案する。
種々の単一画像超解像データセットを用いた実験により,提案手法は既存の知識表現関連蒸留法よりも優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T02:41:04Z) - Retrieval-Enhanced Machine Learning [110.5237983180089]
本稿では,いくつかの既存モデルを含む汎用的な検索強化機械学習フレームワークについて述べる。
REMLは情報検索の慣例に挑戦し、最適化を含む中核領域における新たな進歩の機会を提示している。
REMLリサーチアジェンダは、情報アクセス研究の新しいスタイルの基礎を築き、機械学習と人工知能の進歩への道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T21:42:45Z) - DMCNet: Diversified Model Combination Network for Understanding
Engagement from Video Screengrabs [0.4397520291340695]
エンゲージメントは知的教育インタフェースの開発において重要な役割を果たしている。
非深さ学習モデルは、Histogram of Oriented Gradient(HOG)、SVM(Support Vector Machine)、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)といった一般的なアルゴリズムの組み合わせに基づいている。
ディープラーニングには、Densely Connected Convolutional Networks (DenseNet-121)、Residual Network (ResNet-18)、MobileNetV1がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-13T15:24:38Z) - Real-time Attention Span Tracking in Online Education [0.0]
本稿では,オンライン授業中の学生のリアルタイムの注意レベルを監視するために,カメラフィードとマイクロホン入力を利用するメカニズムを提案する。
我々は,5つの異なる非言語的特徴を用いて,コンピュータによるタスク中の学生の注意スコアを計算し,学生と組織の両方に対してリアルタイムのフィードバックを生成するシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T17:05:59Z) - Demonstrating REACT: a Real-time Educational AI-powered Classroom Tool [0.9899017174990579]
本稿では,教育者の意思決定プロセスを支援するために,EDM技術を用いたリアルタイムAIを活用した新しい教室ツールを提案する。
ReACTは、ユーザフレンドリなグラフィカルインターフェースを備えたデータ駆動ツールである。
学生のパフォーマンスデータを分析し、コンテキストベースのアラートとコースプランニングのための教育者へのレコメンデーションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-30T03:09:59Z) - Privileged Knowledge Distillation for Online Action Detection [114.5213840651675]
リアルタイム予測タスクに対処するフレーム単位のラベル付けタスクとして,ビデオ中のオンラインアクション検出(OAD)を提案する。
本稿では,トレーニング段階においてのみ観測可能な未来のフレームを特権情報の一種とみなすオンライン行動検出のための,新たな学習支援型フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-18T08:52:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。