Нейросетевые алгоритмы анализа динамики эмоционального состояния и вовлеченности учеников на основе данных видеонаблюдения
Цель проекта
Исследование решений актуальной для области e-learning задачи автоматического анализа вовлеченности в онлайн-занятие учеников и их эмоций по данным видеонаблюдения.
Задачи проекта:
Разработать новые алгоритмы классификации индивидуальных и групповых эмоций учеников по коротким фрагментам видеоизображений лиц;
Создать метод предсказания вовлеченности учеников на основе анализа видеозаписи урока;
Сформировать алгоритм визуализации фрагментов видеоурока с наиболее ярко-выраженными эмоциями ученика;
Дообучить разработанные нейросетевые модели и классификаторы для набора видеоизображений лиц учеников, в том числе, для защиты персональных данных;
Создать вычислительно эффективные алгоритмы и нейросетевые модели, приемлемые для реализации на мобильных устройствах.
Преимущества:
-
Определение наиболее и наименее интересные части занятия
-
Выявление динамики вовлеченности ученика в течение одного занятия и средней вовлеченности всех учеников в каждое занятие курса
-
Оценка качества восприятия преподавателя слушателями
-
Определение педагогических приемов, вызывающих наибольший интерес учеников
Планируемые результаты:
Проект реализован совместно с партнером
Команда проекта
Савченко Андрей Владимирович
Руководитель проекта
Бычков Илья Сергеевич
Научный сотрудник
Пономаренко Александр Александрович
Научный работник
Савченко Людмила Васильевна
Научный работник
Чураев Егор Николаевич
Стажер-исследователь