Messung des Engagements auf der Grundlage von Gesichtslandmarken und räumlich-zeitlichen Graph-Convolutional-Netzwerken

Core Concepts

Eine neue, datenschutzfreundliche Methode zur Messung des Engagements von Studenten in Videos, die Gesichtslandmarken und räumlich-zeitliche Graph-Convolutional-Netzwerke verwendet.

Abstract

Die Studie präsentiert eine neue Methode zur Messung des Studentenengagements in virtuellen Lernumgebungen. Anstatt komplexe Merkmale aus Videos zu extrahieren, verwendet die Methode lediglich Gesichtslandmarken, die über das MediaPipe-Tiefenlernmodell gewonnen werden. Diese Gesichtslandmarken werden dann in ein räumlich-zeitliches Graph-Convolutional-Netzwerk (ST-GCN) eingegeben, um den Engagementgrad des Studenten im Video zu bestimmen. Um die ordinale Natur der Engagementvariable in den Trainingsprozess zu integrieren, wird das ST-GCN in einem neuartigen ordinalen Lernrahmen auf der Grundlage von Transfer-Learning trainiert. Die Experimente auf zwei Datensätzen für die Messung des Studentenengagements zeigen, dass die vorgeschlagene Methode im Vergleich zu früheren Methoden überlegen ist und den aktuellen Stand der Technik verbessert. Insbesondere erzielt die ordinale Version des ST-GCN eine Verbesserung der Klassifizierungsgenauigkeit für vier Engagementklassen um 3,1% auf dem EngageNet-Datensatz und eine Verbesserung der binären Engagementklassifizierung um 1,5% auf dem Online Student Engagement-Datensatz. Die relativ leichte ST-GCN-Architektur und ihre Integration mit der Echtzeit-MediaPipe-Lösung machen den vorgeschlagenen Ansatz für den Einsatz auf virtuellen Lernplattformen und die Messung des Engagements in Echtzeit geeignet.

Stats

Die Verteilung der Stichproben in den Klassen "nicht engagiert", "kaum engagiert", "engagiert" und "stark engagiert" im Trainings- und Validierungssatz des EngageNet-Datensatzes beträgt 1550, 1035, 1658 und 3740 bzw. 132, 97, 273 und 569. Die Verteilung der Stichproben in den Klassen "nicht engagiert" und "engagiert" im Trainings-, Validierungs- und Testdatensatz des IIITB Online SE-Datensatzes beträgt 570, 2620, 580, 1080 und 570, 720 jeweils.

Quotes

"Engagement ist eng mit der Interaktion von Aufmerksamkeit und Interesse der Studenten in einem bestimmten Kontext verbunden." "Die Herausforderungen bei der Messung und Aufrechterhaltung des Engagements erfordern erhebliche geistige und emotionale Anstrengungen von den Dozenten."

Key Insights Distilled From

Engagement Measurement Based on Facial Landmarks and Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks

by Ali Abedi,Sh... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17175.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit des vorgeschlagenen Modells verbessern, um besser zu verstehen, welche Gesichtslandmarken und Zeitpunkte zu bestimmten Engagementleveln beitragen?

Um die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit des vorgeschlagenen Modells zu verbessern und zu verstehen, welche Gesichtslandmarken und Zeitpunkte zu bestimmten Engagementleveln beitragen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden: Gradient-basierte Aktivierungskarten: Durch die Verwendung von Techniken wie Gradient-basierten Aktivierungskarten für ST-GCNs könnte visualisiert werden, welche Gesichtslandmarken und Zeitpunkte zur Klassifikation von Engagementleveln beitragen. Diese Karten zeigen, welche Bereiche des Inputs am stärksten zur Entscheidungsfindung des Modells beitragen. Feature Importance: Eine Analyse der Feature-Importanz könnte durchgeführt werden, um festzustellen, welche Gesichtslandmarken und zeitlichen Komponenten die größte Auswirkung auf die Vorhersagen des Modells haben. Dies könnte durch Techniken wie Permutation Importance oder SHAP-Werte erreicht werden. Visualisierung von Aktivierungen: Durch die Visualisierung der Aktivierungen in den verschiedenen Schichten des ST-GCN-Modells könnte ein besseres Verständnis dafür erlangt werden, wie Informationen durch das Modell fließen und welche Gesichtslandmarken und Zeitpunkte besonders relevant sind. Durch die Implementierung dieser Ansätze könnte die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit des Modells verbessert werden, was zu einem tieferen Verständnis der Beitragenden zu bestimmten Engagementleveln führen würde.

Wie könnte man die Leistung des vorgeschlagenen Modells durch den Einsatz fortschrittlicherer ST-GCN-Architekturen, die mit Aufmerksamkeitsmechanismen ausgestattet sind, oder durch Datenerweiterungstechniken für Videodaten oder Gesichtslandmarkendaten weiter verbessern?

Um die Leistung des vorgeschlagenen Modells weiter zu verbessern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden: Aufmerksamkeitsmechanismen: Durch die Integration von Aufmerksamkeitsmechanismen in die ST-GCN-Architektur könnte das Modell lernen, sich auf relevante Gesichtslandmarken und zeitliche Komponenten zu konzentrieren, die für die Klassifikation von Engagementleveln entscheidend sind. Datenerweiterung: Durch den Einsatz von Datenerweiterungstechniken wie Bildrotation, Bildausschnittsvariation oder Hinzufügung von Rauschen zu den Videodaten könnte die Robustheit des Modells verbessert und Overfitting reduziert werden. Dies könnte zu einer besseren Generalisierung auf neue Daten führen. Transfer Learning: Durch die Verwendung von Transfer-Learning-Techniken könnte das Modell auf ähnlichen, aber größeren Datensätzen vortrainiert werden, um die Leistung zu verbessern. Dies könnte dazu beitragen, bessere Merkmale zu extrahieren und die Genauigkeit des Modells zu steigern. Durch die Implementierung dieser fortgeschrittenen Techniken könnte die Leistung des Modells weiter optimiert werden, um genauere Vorhersagen für Engagementlevel zu treffen.

Wie könnte man die vorgeschlagene Methode, die sich auf Gesichtslandmarken konzentriert, durch die Einbeziehung von Handlandmarken und Körpergelenken, die ebenfalls aus Videos extrahiert werden können, erweitern?

Um die vorgeschlagene Methode, die sich auf Gesichtslandmarken konzentriert, durch die Einbeziehung von Handlandmarken und Körpergelenken zu erweitern, könnten folgende Schritte unternommen werden: Erweiterte Datenerfassung: Durch die Erweiterung der Datenerfassung, um auch Handlandmarken und Körpergelenke in den Videos zu erfassen, könnten zusätzliche Informationen gewonnen werden, die zur Verbesserung der Engagementmessung beitragen. Multimodale Analyse: Durch die Integration von Handlandmarken und Körpergelenken in das bestehende Modell könnte eine multimodale Analyse durchgeführt werden, um ein umfassenderes Verständnis des Engagements zu erlangen. Dies könnte dazu beitragen, Verhaltensindikatoren aus verschiedenen Körperteilen zu kombinieren. Erweiterte Architektur: Durch die Anpassung der Architektur des Modells, um Handlandmarken und Körpergelenke zu integrieren, könnte eine umfassendere Analyse durchgeführt werden. Dies könnte die Modellkomplexität erhöhen, aber auch zu genaueren Vorhersagen führen. Durch die Einbeziehung von Handlandmarken und Körpergelenken in die bestehende Methode könnte eine ganzheitlichere Analyse des Engagements ermöglicht werden, die über Gesichtslandmarken hinausgeht und zusätzliche Einblicke in das Engagementverhalten der Lernenden bietet.