論文の概要: Learner Attentiveness and Engagement Analysis in Online Education Using Computer Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00429v1
- Date: Sat, 30 Nov 2024 10:54:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:50:05.652923
- Title: Learner Attentiveness and Engagement Analysis in Online Education Using Computer Vision
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンを用いたオンライン教育における学習者の注意力とエンゲージメント分析
- Authors: Sharva Gogawale, Madhura Deshpande, Parteek Kumar, Irad Ben-Gal,
- Abstract要約: 本研究では,オンライン学習シナリオにおける学習者の注意力,エンゲージメント,その他の感情状態を分析し,定量化するコンピュータビジョンに基づくアプローチを提案する。
学習者の包括的注意度指数を出力する分類モデルに基づいて,機械学習に基づくアルゴリズムを開発した。
エンド・ツー・エンドのパイプラインを提案し、学習者のライブビデオフィードを処理し、学習者の詳細な注意度分析をインストラクターに提供した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.449808359602251
- License:
- Abstract: In recent times, online education and the usage of video-conferencing platforms have experienced massive growth. Due to the limited scope of a virtual classroom, it may become difficult for instructors to analyze learners' attention and comprehension in real time while teaching. In the digital mode of education, it would be beneficial for instructors to have an automated feedback mechanism to be informed regarding learners' attentiveness at any given time. This research presents a novel computer vision-based approach to analyze and quantify learners' attentiveness, engagement, and other affective states within online learning scenarios. This work presents the development of a multiclass multioutput classification method using convolutional neural networks on a publicly available dataset - DAiSEE. A machine learning-based algorithm is developed on top of the classification model that outputs a comprehensive attentiveness index of the learners. Furthermore, an end-to-end pipeline is proposed through which learners' live video feed is processed, providing detailed attentiveness analytics of the learners to the instructors. By comparing the experimental outcomes of the proposed method against those of previous methods, it is demonstrated that the proposed method exhibits better attentiveness detection than state-of-the-art methods. The proposed system is a comprehensive, practical, and real-time solution that is deployable and easy to use. The experimental results also demonstrate the system's efficiency in gauging learners' attentiveness.
- Abstract（参考訳）: 近年、オンライン教育とビデオ会議プラットフォームの利用は大きな成長を遂げている。
仮想教室の範囲が限られているため,教師は授業中に学習者の注意や理解をリアルタイムで分析することが困難になる可能性がある。
教育のデジタルモードでは,教師が任意の時間に学習者の注意力について通知する自動フィードバック機構を持つことが有益である。
本研究では,オンライン学習シナリオにおける学習者の注意力,エンゲージメント,その他の感情状態を分析し,定量化するコンピュータビジョンに基づく新しい手法を提案する。
本研究では,畳み込みニューラルネットワークを用いた多クラスマルチアウトプット分類手法であるDAiSEEの開発について述べる。
学習者の包括的注意度指数を出力する分類モデルに基づいて,機械学習に基づくアルゴリズムを開発した。
さらに、学習者のライブビデオフィードを処理し、学習者の注意度をインストラクターに詳細に分析するエンド・ツー・エンドパイプラインを提案する。
提案手法の実験結果と従来の手法との比較により,提案手法は最先端手法よりも注意度検出が優れていることを示した。
提案するシステムは、デプロイ可能で使いやすく、包括的で実用的でリアルタイムなソリューションである。
また,学習者の注意力向上のためのシステムの有効性を実証した。
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