An integrated framework for developing and evaluating an automated lecture style assessment system

要約

このホワイトペーパーで紹介する作業の目的は、自動化された講義スタイル評価を提供する統合システムを開発および評価し、教師が自分の講義スタイルの良さに関するフィードバックを即座に取得できるようにすることです。
提案されたシステムは、講義の質の向上を促進し、学生の全体的な学習体験を向上させることを目的としています。
提案されたアプリケーションは、聴衆の視点から講師を映すビデオから抽出された、顔の表情、体の活動、話す速度とイントネーション、手の動き、顔のポーズなどの特定の測定可能な生体特徴を利用します。
講義中に抽出された測定可能な生体認証特徴を組み合わせて、フレーム レートと講義全体の講義品質指標の両方で講義スタイルの品質を反映するスコアを教師に提供します。
提案された講義スタイル評価システムの受け入れは、アプリケーションの機能、有用性、および改善の可能性に関して主任教育責任者、教師、学生によって評価されました。
結果は、参加者がこのアプリケーションが斬新で、講義の質に関する自動フィードバックを提供するのに役立つと感じたことを示しています。
さらに、提案システムの性能評価を、講義形式の評価タスクにおける人間の性能と比較した。
結果は、提案されたシステムが人間の観察者と同様のパフォーマンスを達成するだけでなく、場合によってはそれを上回るパフォーマンスを示すことを示しています。

要約(オリジナル)

The aim of the work presented in this paper is to develop and evaluate an integrated system that provides automated lecture style evaluation, allowing teachers to get instant feedback related to the goodness of their lecturing style. The proposed system aims to promote improvement of lecture quality, that could upgrade the overall student learning experience. The proposed application utilizes specific measurable biometric characteristics, such as facial expressions, body activity, speech rate and intonation, hand movement, and facial pose, extracted from a video showing the lecturer from the audience point of view. Measurable biometric features extracted during a lecture are combined to provide teachers with a score reflecting lecture style quality both at frame rate and by providing lecture quality metrics for the whole lecture. The acceptance of the proposed lecture style evaluation system was evaluated by chief education officers, teachers and students regarding the functionality, usefulness of the application, and possible improvements. The results indicate that participants found the application novel and useful in providing automated feedback regarding lecture quality. Furthermore, the performance evaluation of the proposed system was compared with the performance of humans in the task of lecture style evaluation. Results indicate that the proposed system not only achieves similar performance to human observers, but in some cases, it outperforms them.

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