Automatic learning evaluation for unsynchronized e-Learning
| Project/Area Number |
20K22193
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
:Education and related fields
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | オンライン講義 / オンデマンド講義 / 学習評価 / 不正防止 / 通信教育 / 非同期型講義 / 生体認証 / パターンマッチング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は，Webカメラを用いて学生の正面画像を取得し，学生が講義映像の主要箇所を視聴しているかどうかを自動的に判定することが可能な学習評価システムの開発である．オンライン教育の急速な普及に対し，Webテストでの学習評価が困難であることから，オンライン講義への受講態度も成績評価に含められることが望ましい．しかし，オンライン講義の中でも非同期型の通信講義は，学習中に取得した操作ログなどの煩雑かつ視認性の低い情報でしか判断することができない．そのため本研究では，非同期型のオンライン講義における学習状態を評価し，学生が確かに学習していることを認証するシステムの開発を行う．
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| Outline of Final Research Achievements |
To prevent learners from doing something unrelated during online lectures, we propose an automatic evaluation method for learning behavior. This method extracts the pose of learners and their teacher by OpenPose, constructs a model that estimates the teacher’s pose in an online lecture from that of a learner, and evaluates them by measuring the difference between the estimated and actual values. The result of an experiment showed that this could detect unrelated actions in about 90% of instances.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により，オンライン会議等におけるカメラオフ時の聴講者の行動が，発表者の行動に対して反応しているかどうかを，発表者（管理者）の観察なしで評価できる手法を提案した．これは，通信教育機関における学習評価の補助的な情報になりうる他，テレワークなどでの勤怠評価にも応用可能である点に社会的意義が存在する．
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Report
(3 results)
Research Products
(10 results)
