論文の概要: Exploring the Application of Visual Question Answering (VQA) for Classroom Activity Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22369v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 04:25:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.984271
• Title: Exploring the Application of Visual Question Answering (VQA) for Classroom Activity Monitoring
• Title（参考訳）: 視覚質問応答(VQA)の授業活動モニタリングへの応用を探る
• Authors: Sinh Trong Vu, Hieu Trung Pham, Dung Manh Nguyen, Hieu Minh Hoang, Nhu Hoang Le, Thu Ha Pham, Tai Tan Mai,
• Abstract要約: 近年のVisual Question Answering (VQA)モデルの進歩は、ビデオ記録から教室での対話を自動的に分析するための有望なツールを提供する。 本稿では,LLaMA2,LLaMA3,QWEN3,NVILAなど,最先端のオープンソースVQAモデルの適用性について検討する。 ベトナム銀行学校における実世界授業のビデオ記録から得られたBAV-Classroom-VQAデータセットについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classroom behavior monitoring is a critical aspect of educational research, with significant implications for student engagement and learning outcomes. Recent advancements in Visual Question Answering (VQA) models offer promising tools for automatically analyzing complex classroom interactions from video recordings. In this paper, we investigate the applicability of several state-of-the-art open-source VQA models, including LLaMA2, LLaMA3, QWEN3, and NVILA, in the context of classroom behavior analysis. To facilitate rigorous evaluation, we introduce our BAV-Classroom-VQA dataset derived from real-world classroom video recordings at the Banking Academy of Vietnam. We present the methodology for data collection, annotation, and benchmark the performance of the selected VQA models on this dataset. Our initial experimental results demonstrate that all four models achieve promising performance levels in answering behavior-related visual questions, showcasing their potential in future classroom analytics and intervention systems.
• Abstract（参考訳）: 授業行動モニタリングは教育研究の重要な側面であり、学生のエンゲージメントや学習成果に重大な影響を及ぼす。 近年のVisual Question Answering (VQA)モデルの進歩は、ビデオ記録から複雑な教室のインタラクションを自動的に分析するための有望なツールを提供する。 本稿では,LLaMA2,LLaMA3,QWEN3,NVILAなど,最先端のオープンソースVQAモデルの授業行動解析への応用について検討する。 厳密な評価を容易にするため,ベトナム銀行学院で実際の教室のビデオ録画から得られたBAV-Classroom-VQAデータセットを紹介した。 本稿では,このデータセット上で選択したVQAモデルの性能について,データ収集,アノテーション,ベンチマークを行う手法を提案する。 最初の実験結果から,4モデル全てが行動関連視覚的質問に答え,将来の教室分析や介入システムにおけるその可能性を示す上で,有望なパフォーマンスレベルを実現していることが明らかとなった。

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