論文の概要: Audio Video Verbal Analysis (AVVA) for Capturing Classroom Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22043v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 19:56:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.256654
• Title: Audio Video Verbal Analysis (AVVA) for Capturing Classroom Dialogues
• Title（参考訳）: 授業会話の収録のための音声ビデオ言語分析(AVVA)
• Authors: Vivek Upadhyay, Amaresh Chakrabarti,
• Abstract要約: 本研究は, 定性的解釈と定量的モデリングを統合するために, Verbal Analysis法を応用したAudio Video Verbal Analysisフレームワークを提案する。 このフレームワークは、トライアングルを10の方法論的なステップのコア設計戦略として組み込んで、妥当性と分析厳密性を強化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: The classroom discourse analysis has been transformed by the growing use of audio-video multimodal data, which demands analytical methods that balance interpretive depth with computational scalability. Methods: This study introduces the Audio Video Verbal Analysis (AVVA) framework, adapted from the Verbal Analysis method to integrate qualitative interpretation with quantitative modelling. Unlike fully multimodal learning analytics approaches, AVVA focuses on verbatim transcripts with essential interactional modalities. Findings: The framework embeds triangulation as a core design strategy across ten methodological steps, strengthening validity and analytical rigour. A comprehensive validation scheme addresses fundamental challenges in temporal observational research: Phi Ceiling for low-frequency variables (via Base Rate Filtering), estimation uncertainty (via bootstrap confidence intervals), and the Modifiable Temporal Unit Problem, where measured associations depend on observational window size. Four-criterion stability assessment (sign consistency, confidence interval overlap, zero exclusion, magnitude stability) classifies variable pairs into interpretable patterns: grain-invariant, scale-specific, or multi-scale, etc. structures across temporal grain sizes. Its application to 23 hours of classroom recordings illustrates its practical viability and its potential to yield meaningful insights. Contribution: The framework thus provides a scalable pathway for transforming rich classroom discourse into analysable datasets.
• Abstract（参考訳）: 背景: 教室の談話分析は、解釈深度と計算スケーラビリティのバランスをとる解析手法を必要とするオーディオビデオマルチモーダルデータの利用の増加によって変化してきた。 方法:本研究では,定性的な解釈と定量的モデリングを統合するために,音声ビデオ言語分析(AVVA)フレームワークを導入している。 AVVAは、完全にマルチモーダルな学習分析アプローチとは異なり、本質的な相互作用のモダリティを持つ動詞の書き起こしに重点を置いている。 発見: このフレームワークは10の方法論的なステップにわたる中心的な設計戦略として三角測量を組み込み、妥当性と分析上の厳密さを強化します。 総合的な検証スキームは、低周波変数に対するPhiシーリング(ベースレートフィルタリング)、推定の不確実性(ブートストラップの信頼区間による)、測定された関連が観測窓の大きさに依存する修正可能な時間単位問題といった、時間的観測研究における基本的な課題に対処する。 4つの基準安定性評価(符号整合性、信頼区間の重複、ゼロ排他、等級安定性)は、変数対を解釈可能なパターンに分類する。 23時間の教室記録への応用は、その実用性と有意義な洞察を得る可能性を示している。 コントリビューション: このフレームワークは、リッチな教室の談話から分析可能なデータセットへ変換するためのスケーラブルなパスを提供する。

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