Дистанційне навчання передбачає наявність освітнього середовища, суб'єктами якого виступають викладач та студенти. Моніторинг його якості у методологічному та законодавчому плані знаходиться у стадії розвитку та формування основних закономірностей ефективного застосування. Вище наведене зумовлює наш інтерес до пошуку адекватного наукового інструментарію та відповідного організаційного супроводу навчання. Одним із таких інструментів є моніторинг уваги студентів в аудиторії під час on-line занять.
На нашій кафедрі спільно з співробітниками кафедри інформаційних технологій проектування ХНАУ розроблено та проходить випробування метод моніторингу уваги студентів під час проведення занять у форматі on-line. Для його реалізації ми використали систему розпізнавання руху Media Pipe, яка була створена в 2018 році, і вперше була представлена на конференції Google I/O того ж року [1,2]. Ця система заснована на синтезі технологій комп'ютерного зору та машинного навчання для аналізу руху та пози людини. В адаптованому форматі спроможна визначити рівень уваги та втоми. Суть методу полягає у встановленні камери, спрямованої на аудиторію на комп'ютері викладача, запуску програми MediaPipe та спостереженню за параметрами, що відображаються в інтерфейсі програми (Мал.1, 2).
Мал.1. Камера викладача направлена в аудиторію. З права від обличчя – індикація напряму погляду та розташування голови у кадрі.
Аналіз отриманих даних здійснюється за допомогою алгоритмів та статистичних методів, інтегрованих у MediaPipe у вигляді кейсу налаштування калькулятора готових рішень. [3,4]. Для налаштування калькулятора готових рішень необхідно запустити MediaPipe; відкрити модуль моніторингу уваги; у налаштуваннях модуля вибрати параметри частоти оновлення даних, граничні значення для визначення рівня уваги та втоми, площа зони на яку буде орієнтована камера; зберегти налаштування та запустити модуль. На малюнку 2 представлено вид студента, інтерпретований MediaPipe.
Мал.2. Індивідуальні параметри. Загальний вигляд: напрям погляду, активність міміки, аудіо контакт під час заняття
Для більш детального аналізу уваги аудиторії під час подачі інформаційного контенту існує опція побудови графіків користувача. Для цього запускаємо MediaPipe; відкриваємо модуль моніторингу уваги; зберігаємо дані, отримані з модуля у файл або базу даних за допомогою програмного забезпечення Excel, Tableau або Python з бібліотекою Matplotlib і таким чином отримуємо можливість візуалізувати дані у графічному варіанті. На малюнку 3 представлені варіанти відхилення кривої у заданому діапазоні реєстрації об'єкта.
Рис.3 Графік активності студента
Перший провал - погляд спрямований убік, або закриті очі. Другий провал – розмова студента під час монологу викладача. Великий провал – відсутність студента у полі зору камери.
Графічний аналіз, поєднаний із записом заняття, дозволяє викладачу контролювати активність аудиторії, робити висновки про рівень втоми, зниження або підвищення уваги студентів, і таким чином, виявляти проблемні зони заняття в on-line форматі, передбачати індивідуальні методологічні траєкторії подачі інформації.
Ми розуміємо, що моніторинг занять за допомогою системи розпізнавання руху MediaPipe не є ідеальним. Проте цей метод, по праву, може вважатися прогресивним, відкриваючим нові перспективи творчого пошуку та удосконалення для розробників курсів, програм та навчальних матеріалів в учбових закладах любої форми акредитації.
Список використаних джерел;
1. MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines. Camillo Lugaresi, Jiuqiang Tang, Hadon Nash, Chris McClanahan, Esha Uboweja, Michael Hays, Fan Zhang, Chuo-Ling Chang, Ming Guang Yong, Juhyun Lee, Wan-Teh Chang, Wei Hua, Manfred Georg and Matthias Grundmann. Google Research, 2019.rXiv:1906.08172v1 https://arxiv.org/abs/1906.08172
2. MediaPipe on the Web. Michael Hays and Tyler Mullen. https://developers.googleblog.com/2020/01/mediapipe-on-web.html January 28, 2020.
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter