Student Engagement Detection Using Emotion Analysis, Eye Tracking and Head Movement with Machine Learning

要約

遠隔学習全般、特に e ラーニングの増加に伴い、学生の関与を判断できるシステムを持つことは、教師、研究者、政策立案者の両方にとって最も重要であり、最大の課題の 1 つです。
ここでは、学生の関与レベルを検出するシステムを紹介します。
ラップトップ コンピューターに搭載されている一般的な内蔵 Web カメラから提供される情報のみを使用し、リアルタイムで動作するように設計されています。
目と頭の動きに関する情報と顔の感情を組み合わせて、「非常に関与している」、「名目上関与している」、「まったく関与していない」という 3 つの関与のクラスで集中指数を生成します。
このシステムは、典型的な e ラーニング シナリオでテストされ、結果は、学生が「非常に熱心」、「名目上は熱心」、「まったく関心がない」各期間を正しく識別することを示しています。
さらに、結果は、最高のスコアを持つ学生がより高い集中指数も持っていることも示しています。

要約(オリジナル)

With the increase of distance learning, in general, and e-learning, in particular, having a system capable of determining the engagement of students is of primordial importance, and one of the biggest challenges, both for teachers, researchers and policy makers. Here, we present a system to detect the engagement level of the students. It uses only information provided by the typical built-in web-camera present in a laptop computer, and was designed to work in real time. We combine information about the movements of the eyes and head, and facial emotions to produce a concentration index with three classes of engagement: ‘very engaged’, ‘nominally engaged’ and ‘not engaged at all’. The system was tested in a typical e-learning scenario, and the results show that it correctly identifies each period of time where students were ‘very engaged’, ‘nominally engaged’ and ‘not engaged at all’. Additionally, the results also show that the students with best scores also have higher concentration indexes.

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