論文の概要: Real-time classification of EEG signals using Machine Learning deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19515v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 08:14:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:43.605333
• Title: Real-time classification of EEG signals using Machine Learning deployment
• Title（参考訳）: 機械学習による脳波信号のリアルタイム分類
• Authors: Swati Chowdhuri, Satadip Saha, Samadrita Karmakar, Ankur Chanda,
• Abstract要約: 本研究では,ある話題に対する生徒の理解度を予測するための,機械学習に基づくアプローチを提案する。 システムパラメータの値にアクセスして、選択したトピックに対する生徒の集中度を決定するブラウザインターフェースが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The prevailing educational methods predominantly rely on traditional classroom instruction or online delivery, often limiting the teachers' ability to engage effectively with all the students simultaneously. A more intrinsic method of evaluating student attentiveness during lectures can enable the educators to tailor the course materials and their teaching styles in order to better meet the students' needs. The aim of this paper is to enhance teaching quality in real time, thereby fostering a higher student engagement in the classroom activities. By monitoring the students' electroencephalography (EEG) signals and employing machine learning algorithms, this study proposes a comprehensive solution for addressing this challenge. Machine learning has emerged as a powerful tool for simplifying the analysis of complex variables, enabling the effective assessment of the students' concentration levels based on specific parameters. However, the real-time impact of machine learning models necessitates a careful consideration as their deployment is concerned. This study proposes a machine learning-based approach for predicting the level of students' comprehension with regard to a certain topic. A browser interface was introduced that accesses the values of the system's parameters to determine a student's level of concentration on a chosen topic. The deployment of the proposed system made it necessary to address the real-time challenges faced by the students, consider the system's cost, and establish trust in its efficacy. This paper presents the efforts made for approaching this pertinent issue through the implementation of innovative technologies and provides a framework for addressing key considerations for future research directions.
• Abstract（参考訳）: 一般的な教育方法は主に伝統的な教室の授業やオンライン配信に依存しており、教師が生徒全員と効果的に交流する能力を制限することが多かった。 講義中の学生の注意力を評価するためのより本質的な方法により、教育者は学生のニーズに合うようにコースの教材や教育スタイルを調整できる。 本研究の目的は,授業の質をリアルタイムで向上し,授業活動における生徒のエンゲージメントを高めることである。 学生の脳波(EEG)信号をモニタリングし,機械学習アルゴリズムを用いて,この課題に対処するための包括的解決策を提案する。 機械学習は複雑な変数の分析を単純化する強力なツールとして登場し、特定のパラメータに基づいて生徒の濃度を効果的に評価することを可能にする。 しかし、機械学習モデルがリアルタイムに与える影響は、デプロイメントに関して慎重に考慮する必要がある。 本研究では,ある話題に対する生徒の理解度を予測するための,機械学習に基づくアプローチを提案する。 システムパラメータの値にアクセスして、選択したトピックに対する生徒の集中度を決定するブラウザインターフェースが導入された。 提案システムの導入は,学生が直面しているリアルタイム課題に対処し,システムコストを考慮し,その効果を信頼することを必要とした。 本稿では,革新的な技術の実現を通じて,この課題に対処するための取り組みについて述べるとともに,今後の研究方向性について重要な考察を行うための枠組みを提供する。

関連論文リスト

• Machine Learning-Driven Student Performance Prediction for Enhancing Tiered Instruction [11.564820268803619]
  学生のパフォーマンス予測は、教育データマイニングにおいて最も重要な課題の1つである。 広範な予測実験にもかかわらず、機械学習手法は実践的な教育戦略に効果的に統合されていない。 本研究は,機械学習による学生の成績予測とタインド・インストラクションを統合し,対象科目における学生の成績向上を目的とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T13:13:25Z)
• Enhancing Generative Class Incremental Learning Performance with Model Forgetting Approach [50.36650300087987]
  本研究は, ジェネレーティブ・クラス・インクリメンタル・ラーニング(GCIL, Generative Class Incremental Learning)への新たなアプローチを提案する。 我々は, 忘れる機構の統合により, 新たな知識獲得におけるモデルの性能が著しく向上することを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T05:10:38Z)
• Towards Goal-oriented Intelligent Tutoring Systems in Online Education [69.06930979754627]
  目標指向知能チューニングシステム(GITS)という新しいタスクを提案する。 GITSは,演習や評価のカスタマイズを戦略的に計画することで,学生の指定概念の習得を可能にすることを目的としている。 PAI(Planning-Assessment-Interaction)と呼ばれるグラフに基づく新しい強化学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T12:37:16Z)
• Distantly-Supervised Named Entity Recognition with Adaptive Teacher Learning and Fine-grained Student Ensemble [56.705249154629264]
  NERモデルの堅牢性を改善するために,自己学習型教員学生フレームワークを提案する。 本稿では,2つの教員ネットワークからなる適応型教員学習を提案する。 微粒な学生アンサンブルは、教師モデルの各フラグメントを、生徒の対応するフラグメントの時間移動平均で更新し、各モデルフラグメントのノイズに対する一貫した予測を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T12:14:09Z)
• Integrating machine learning concepts into undergraduate classes [4.917075909999549]
  機械学習は現在、いくつかのカリキュラムで上級レベルのセレクティブとして提供されている。 機械学習の概念と実践的応用への露出は、機械学習に関連する問題に取り組む準備ができている労働者の創出を支援する。 学生は、サイド・バイ・サイド・ラーニング・アプローチを好んでいるが、数値的な比較から、ワークショップ・アプローチが学生の学習に有効である可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T23:28:45Z)
• 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)
• 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)
• The Wits Intelligent Teaching System: Detecting Student Engagement During Lectures Using Convolutional Neural Networks [0.30458514384586394]
  Wits Intelligent Teaching System (WITS) は、学生の感情に関するリアルタイムフィードバックを講師に支援することを目的としている。 AlexNetベースのCNNはトレーニングが成功し、Support Vector Machineアプローチを大きく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T12:59:37Z)
• Distribution Matching for Machine Teaching [64.39292542263286]
  機械学習の逆問題である機械学習は、学習者の目標仮説に向けて学習者を操ることを目的としている。 機械教育に関するこれまでの研究は、それらの最良の指導例を見つけるための教育のリスクとコストのバランスに重点を置いていた。 本稿では,分布マッチングに基づく機械教育戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T09:32:57Z)
• Point Adversarial Self Mining: A Simple Method for Facial Expression Recognition [79.75964372862279]
  本稿では,表情認識における認識精度を向上させるために,PASM(Point Adversarial Self Mining)を提案する。 PASMは、目標タスクに関連する最も情報性の高い位置を見つけるために、ポイント敵攻撃法と訓練された教師ネットワークを使用する。 適応学習教材の生成と教師/学生の更新を複数回行うことができ、ネットワーク能力が反復的に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T06:39:24Z)
• Neural Multi-Task Learning for Teacher Question Detection in Online Classrooms [50.19997675066203]
  教師の音声記録から質問を自動的に検出するエンドツーエンドのニューラルネットワークフレームワークを構築している。 マルチタスク学習手法を取り入れることで,質問の種類によって意味的関係の理解を深めることが可能となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-16T02:17:04Z)

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。