Платформа на основе искусственного интеллекта для улучшения и персонализации электронного обучения
An AI-based platform to enhance and personalise e-learning
Блок-схема системы обучения edBB. Кредит: Даза и др.

Исследователи из Автономного университета Мадрида недавно создали инновационную платформу на базе искусственного интеллекта, которая может улучшить дистанционное обучение, позволяя преподавателям безопасно контролировать учащихся и проверять, посещают ли они обязательные онлайн-занятия или экзамены.

Первоначальный прототип этой платформы под названием Demo-edBB должен быть представлен на конференции AAAI-23 по искусственному интеллекту в феврале 2022 года в Вашингтоне, а версия документа доступна на сервере препринтов arXiv .

«Наша исследовательская группа, BiDA-Lab в Мадридском автономном университете, имеет значительный опыт работы с биометрическими сигналами и системами, анализом поведения и приложениями ИИ, с более чем 300 сотнями опубликованных статей за последние два десятилетия», — Роберто Даса Гарсия, один из исследователей. кто проводил исследование, рассказал TechXplore.

«За последние несколько лет виртуальное образование значительно выросло, став основной основой одного из самых важных учебных заведений и создав новые ценные возможности для обучения. Таким образом, наша группа недавно работала над новыми технологиями для электронного обучения, в конечном итоге к разработке платформы, которая сочетает в себе инструменты биометрии и анализа поведения».

EdBB, платформа, созданная командой BiDA-Lab, была специально разработана для улучшения процессов онлайн-оценки студентов, а также для повышения их безопасности. Платформа основана на нескольких технологиях, включая средства биометрической идентификации, которые распознают пользователей на основе их поведения (например, моделей использования клавиатуры или «нажатий клавиш») или физиологических данных (например, средства распознавания лиц), а также обученных алгоритмов. для обнаружения специфического поведения (например, внимания, стресса и т. д.). На данный момент исследователи разработали демо-версию своей платформы, получившую название edBB-demo, но сейчас они работают над интегральной версией.

«Наша платформа захватывает различные датчики с компьютера среднего учащегося (веб-камера, клавиатура, аудио, метаданные и т. д.) и применяет различные технологии в режиме реального времени для идентификации пользователей, подозрительных событий, оценки поведения и т. д., а затем выделяет их в отчетах. для учителей», — пояснила Даза Гарсия.

«Он может безопасно и прозрачно захватывать все датчики учащихся, позволяя учащимся использовать любую другую образовательную онлайн-платформу. edBB-Demo сочетает в себе некоторые из наиболее важных достижений в дистанционном биометрическом и поведенческом понимании за последнее десятилетие».

Платформа на основе искусственного интеллекта для улучшения и персонализации электронного обучения
Настройка и сигналы, полученные во время сеанса edBB. Кредит: Даза и др.

Платформа, созданная этой группой исследователей, опирается на мультимодальную структуру обучения, модель, которая может анализировать различные типы данных, включая изображения, видео, аудиосигналы и метаданные. Демонстрационная версия платформы была обучена на базе данных учебных и экзаменационных сессий, каждая продолжительностью более 20 минут, с участием 60 разных студентов.

«Одной из самых больших проблем для учебных заведений является то, как доказать, что удаленные студенты действительно посещают онлайн-оценку», — сказал Даза Гарсия. «Технологии биометрического и поведенческого обнаружения платформы edBB могут обеспечить более высокую безопасность в этой важной задаче, а также обнаруживать поведение учащегося, что может улучшить процесс обучения и даже проложить путь для новых технологий для оценки внимания или уровня стресса учащихся. Мы убеждены, что в будущем эти новые технологии станут фундаментом для более индивидуального обучения каждого учащегося».

Демонстрационная версия edBB обладает четырьмя ключевыми возможностями, а именно: она может аутентифицировать пользователей с высоким уровнем точности, распознавать действия людей в видео, оценивать частоту сердечных сокращений учащегося с помощью записи с веб-камеры и оценивать внимание учащихся, анализируя их выражение лица. Набор данных, используемый для обучения фреймворка, недавно был доступен в Интернете и, таким образом, может использоваться для обучения других моделей машинного обучения.

Платформа, созданная этой группой исследователей, вскоре может помочь в развитии дистанционного обучения, позволяя преподавателям надежно и безопасно проверять личность электронных учащихся. Кроме того, это может облегчить персонализацию онлайн-обучения путем выявления возможных проблем, которые мешают обучению учащегося, таких как плохое внимание или высокий уровень стресса.

«Мы считаем, что это обширная область с многообещающим будущим и множеством проблем, с которыми предстоит столкнуться, поэтому теперь мы хотим продолжить совершенствование платформы edBB», — добавил Даза Гарсия. «Мы хотим продолжать развивать направления исследований, над которыми мы сейчас работаем, а также новые системы оценки когнитивной нагрузки, используя мультимодальный анализ лица и новые мультимодальные архитектуры для определения динамики клавиатуры или мыши учащегося. Кроме того, мы хотим расширить наше исследование. полей в оценку визуального внимания, отслеживание взгляда, прогнозирование ответов и т. д.».

Образец цитирования : Платформа на основе ИИ для улучшения и персонализации электронного обучения (2022 г., 16 декабря), получено 18 декабря 2022 г. с https://techxplore.com/news/2022-12-ai-based-platform-personalize-e-learning. .html
Этот документ защищен авторским правом. За исключением любой честной сделки с целью частного изучения или исследования, никакая часть не может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в ознакомительных целях.
ИнформатикаМашинное обучение и искусственный интеллект
Дата публикации: 2022.12.18