自動感情認識は遠隔学習を改善します

ノースカロライナ大学は、オンライン学習と自動感情認識という2つの活気に満ちた技術を組み合わせました。 科学者は一連の実験を行いました。その間に、学生は、ウェブカメラで顔を撮影し、そのビデオは、表情や人間の感情を認識できるコンピュータービジョンシステムによって分析されました。 これらのデータに基づいて、コンピューターは学習戦略を変更し、教師に貴重なフィードバックを提供できます-レッスンのどの部分が理解しにくく、退屈であるかを推測する代わりに、統計を簡単に見ることができます。





顔の筋肉の動きの自動検出の例



実験には65人の学生が参加しました。 カリフォルニア大学サンディエゴ校で心理学者ポール・エクマン （「嘘の理論」シリーズの主人公のプロトタイプになった人）の研究に基づいて開発されたCERTシステムを使用して、顔の認識が行われました。 顔の部分（眉、目、唇）の動きは、 Faceal Movement Coding Systemを使用してエンコードされ、この情報に基づいて、人が経験する感情の性質について仮定が行われます。





CERTスクリーンショット



自動的に取得されたデータは、85％がビデオの学生の感情も分析した専門家の推定値と一致しました。 レッスン中の一般的な感情（インスピレーション、興味、興奮、またはその逆-刺激と抑うつ）により、テスト結果を正確に予測できます。 将来、このようなシステムは、遠隔学習の主な欠点の1つであるフィードバックの欠如と各生徒への個別のアプローチを克服することができます。



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