Automated emotion recognition of students in virtual reality classrooms
Notice bibliographique
Résumé
In contemporary educational settings, understanding and assessing student engagement through non-verbal cues, especially facial expressions, is pivotal. Such cues have long informed educators about students' cognitive and emotional states, assisting them in tailoring their teaching methods. However, the rise of online learning platforms and advanced technologies such as virtual reality (VR) challenge the conventional modes of gauging student engagement, especially when certain facial features become obscured or are entirely absent. This research explores the potential of Convolutional Neural Networks (CNNs), specifically a custom-trained model adapted from the ResNet50 architecture, in recognizing and distinguishing subtle facial expressions in real-time, such as neutrality, boredom, happiness, and confusion. The novelty of our approach is twofold: First, we optimize the power of CNNs to analyze facial expressions in digital learning platforms. Second, we innovate for the context of VR by focusing on the lower half of the face to tackle occlusion challenges posed by wearing VR headsets. Through comprehensive experimentation, we compare our model's performance with the default ResNet50 model and evaluate it against full-face and VR-occluded face datasets. Ultimately, our endeavor aims to provide educators with a sophisticated tool for real-time evaluation of student engagement in technologically advanced learning environments, subsequently enriching the teaching and learning experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».