May, 2024

检测学习者参与度的通用模型：实施与评估

PDF
TL;DR考虑到学习者参与可以对学习者和教师带来共同的利益，本文提出了一个通用的轻量级模型，以选择和处理特征来检测学习者的参与度，同时保留随时间变化的顺序时序关系。通过分析公开可用的 DAiSEE 数据集中的视频，该模型能够捕捉学习者参与度的动态本质。此外，本文提出了一个适应策略，以通过利用与教育相关的数据集的情感状态来找到新的标签，从而提高模型的判断能力。该模型在特定实现中取得了 68.57％的准确率，并且优于研究中研究了的用于检测学习者参与度水平的最先进模型。
发现论文，激发创造
  • 视频讲座中的参与度预测

    本文探索了建立教育领域中基于人口特征 (即与个体学习背景无关) 的参与度的预测模型，并提出了跨模态和模态特定特征集来实现这一任务。通过量化学习者参与度信号并进行灵敏度分析，最终表明该模型具有良好的性能，并可以轻松地集成到开放教育资源的推荐系统中。

    May, 2020

  • Bag of States: 一种基于视频的非序列方法用于测量参与度

    本文提出一种使用口袋词模型的非时序方法来分析学生情感和行为状态的视频，以测量他们的学习参与度，相较于已有的时序方法，本方法在两个数据集上都展现了更优的分类准确性。

    Jan, 2023

  • 基于上下文统一可解释学习的视频讲座用户参与度

    本文提出了 CLUE 模型，采用多模态特征学习从在线教学视频中提取特征，并提供可解释反馈和用户参与度得分。

    Jan, 2022

  • 使用操作直方图测量学生行为参与度

    我们提出了一种新的通过学生动作识别来衡量行为参与度的技术。该方法通过识别学生的动作来预测学生的行为参与水平，并利用 3D 卷积神经网络模型对学生上身动作进行建模和识别。通过构建动作的直方图并使用 SVM 分类器来判断学生是否参与，实验证明学生动作可以达到 83.63% 的准确率，并且该方法能够捕捉到班级的平均参与度。

    Jul, 2023

  • 教育视频参与度建模工具箱

    借助人工智能（AI）的进步和应用，个性化教育可能成为未来新教育系统的基石。本研究提供了 PEEKC 数据集和 TrueLearn Python 库，其中包含一系列在线学习者状态模型，对促进学习者参与建模至关重要。TrueLearn 模型系列是根据 “开放式学习者” 概念设计的，使用直观的用户表达方式。这个可扩展的在线模型系列还可以帮助最终用户可视化学习者模型，这可能在未来促进用户与他们的模型 / 推荐者之间的互动。丰富的文档和编码示例使得该库对于机器学习开发人员和教育数据挖掘和学习分析专业人员都非常易于使用。实验结果显示，该数据集和库的效用显著超过了比较基准模型。数据集包含大量与人工智能相关的教育视频，对于构建和验证面向 AI 的教育推荐系统具有重要意义。

    Dec, 2023

  • 从学习管理系统到情感辅导系统：初步研究

    研究了多种指标（包括表现、行为参与度和情感参与度）的组合，通过分析来自学习管理系统的数字痕迹和学生网络摄像头拍摄的图像，识别学习困难的学生。利用法国一所工程学校 2022 至 2023 学年收集的真实数据，观察到积极情绪状态与学术成果的改善之间存在相关性。这些初步发现支持情绪在区分高、低成就学生方面起到关键作用的观点。

    Nov, 2023

  • 从机器人的角度进行连续参与评估，你还在吗？

    通过使用 CNN 和 LSTM 网络，我们提出了一种新的回归模型，能够从标准视频流中计算出机器人与人类互动过程中的单一测量值，以衡量参与度，并在不同环境下成功应用。

    Jan, 2020

  • DAiSEE: 野外用户参与度识别

    DAiSEE 是第一个包含 9068 个视频片段和 112 个用户的多标签视频分类数据集，用于识别烦恼、困惑、参与和挫败用户情感状态，具有四个级别的标签。提供了基准结果和用于相关任务的合适机器学习方法的发展。

    Sep, 2016

  • 基于混合马尔可夫模型的学生参与行为建模与预测

    利用基于模型的聚类方法，通过生成混合马尔可夫模型对学生的（非）参与行为进行分组，通过预处理和 EM 算法初始化的方法来提高聚类效果，并通过马尔可夫链可视化学生的参与行为。

    Feb, 2024

  • 基于人口统计学的参与是否能够提高个性化？一个新颖的数据集与实验

    本文展示了如何利用基于人群的参与度预测来解决大规模学习资源中的冷启动问题。通过使用 VLE 数据集并进行了一系列实验，研究表明建立在该数据集基础上的模型在预测课程参与度方面表现更优，该数据集适用于计算机科学 / 人工智能教育领域的个性化学习推荐模型。

    Jun, 2022