論文の概要: Emotion-Aware Classroom Quality Assessment Leveraging IoT-Based Real-Time Student Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16719v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 16:06:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.396333
• Title: Emotion-Aware Classroom Quality Assessment Leveraging IoT-Based Real-Time Student Monitoring
• Title（参考訳）: IoTベースのリアルタイム学生モニタリングを活用した感情認識型クラスルーム品質評価
• Authors: Hai Nguyen, Hieu Dao, Hung Nguyen, Nam Vu, Cong Tran,
• Abstract要約: 本研究では,感情状態モニタリングによる教室学習の促進を目的とした,リアルタイムマルチエージェント感情型コンピューティングフレームワークを提案する。 このシステムは1500のラベル付き画像と300の教室検出ビデオからなる教室感情データセットを用いて評価した。 システムの性能は良好で,25FPSで最大50面を検出し,教室の係合状態を88%の精度で分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.456461693238103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study presents high-throughput, real-time multi-agent affective computing framework designed to enhance classroom learning through emotional state monitoring. As large classroom sizes and limited teacher student interaction increasingly challenge educators, there is a growing need for scalable, data-driven tools capable of capturing students' emotional and engagement patterns in real time. The system was evaluated using the Classroom Emotion Dataset, consisting of 1,500 labeled images and 300 classroom detection videos. Tailored for IoT devices, the system addresses load balancing and latency challenges through efficient real-time processing. Field testing was conducted across three educational institutions in a large metropolitan area: a primary school (hereafter school A), a secondary school (school B), and a high school (school C). The system demonstrated robust performance, detecting up to 50 faces at 25 FPS and achieving 88% overall accuracy in classifying classroom engagement states. Implementation results showed positive outcomes, with favorable feedback from students, teachers, and parents regarding improved classroom interaction and teaching adaptation. Key contributions of this research include establishing a practical, IoT-based framework for emotion-aware learning environments and introducing the 'Classroom Emotion Dataset' to facilitate further validation and research.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,感情状態モニタリングによる授業学習の促進を目的とした,高スループット・リアルタイムマルチエージェント感情型コンピューティングフレームワークを提案する。 教室のサイズが大きくなり、教師との交流が限られるにつれて、生徒の感情やエンゲージメントのパターンをリアルタイムで把握できるスケーラブルでデータ駆動のツールがますます求められている。 このシステムは1500のラベル付き画像と300の教室検出ビデオからなる教室感情データセットを用いて評価した。 IoTデバイス用に設計されたこのシステムは、効率的なリアルタイム処理を通じて、ロードバランシングとレイテンシの問題に対処する。 大都市圏の3つの教育機関、小学校(以下、A校)、中学校(B校)、高校(C校)でフィールドテストが行われた。 システムの性能は良好で,25FPSで最大50面を検出し,教室の係合状態を88%の精度で分類した。 その結果, 生徒, 教師, 親からの好意的なフィードバックが得られた。 この研究の主な貢献は、感情を意識した学習環境のための実践的なIoTベースのフレームワークの確立と、さらなる検証と研究を容易にするための‘Classroom Emotion Dataset’の導入である。

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