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J-GLOBAL ID：201802223810986091   整理番号：18A0518918

Wits知的教育システム:畳込みニューラルネットワークを用いた講義時の検出学生の関与【Powered by NICT】

The Wits Intelligent Teaching System: Detecting student engagement during lectures using convolutional neural networks

著者 (2件)： Klein Richard (School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand Johannesburg, South Africa) ,  Celik Turgay (School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand Johannesburg, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2856-2860  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 仮想教育を行い,クラス中の学生のニーズに対応するには,講師は,視聴者の状態を迅速に評価できなければならない。有効教師は学生の感情状態を容易に測定することができたが,クラスサイズの増大に伴い,これはますます難しくなってきている及びあまり正確ではない。Wits知的教育システム(WITS)は学生感情に関する実時間フィードバックを用いた講師を支援することを目的とした。関与またはその欠如を認識に焦点を当てた。学生関与した教室環境に共通する挙動と姿勢に基づくラベル付けされる。これらのプロキシは,にAlexNetに基づくCNNを成功裏に訓練し,サポートベクトルマシンアプローチの性能を著しく上回る関与のデータセットを構築するための観察チェックリストで使用されている。深層学習アプローチは重要な閉塞,照明および分解能制約のある挑戦,実世界データセットに対して満足な結果を提供する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *教育 ,  分解能 ,  チェックリスト ,  視聴者 ,  フィードバック
準シソーラス用語： 深層学習 ,  実時間 ,  *講義 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知的教育システム ,  畳込みニューラルネットワーク ,  講義 ,  学生