基于表情识别的学习状态分析模型的研究

2021年04月14日 21:26  点击:[]


2021年4月13日,工程研究中心所有组员在大音楼305会议室召开组会,本次会议由苏华玲老师做具体工作汇报。

苏华玲老师围绕福建省中青年项目“基于表情识别的学习状态分析模型的研究”展开汇报。本课题基于人脸表情识别,预测学生在上课过程中的学习状态。通过此学习状态分析学生对学习内容掌握情况,为学习行为分析提供新的数据源,为自我监管和外部监管提供技术支撑。苏老师指出目前在研的工作难点是通过学生的学习表情预测学生的学习状态,拟解决的方案有两种,方案一:基于神经网络的端到端学习表情识别;方案二:特征提取和识别模型分离的学习表情分类方法。最后,苏老师指出下一步的工作计划是:

(1)对比提出的两种方案,从识别性能和时间效率两个角度分析,并撰写论文。

(2)将本系统运用到在线学习平台,可以实时监控学生的学习状态,教师可以及时调整教学计划进行因材施教,提升在线教学质量。

针对苏华玲老师的汇报,工程中心的其他老师们提出以下建议:

(1)可以利用现有的平台去训练模型,比如说华为的ModelArts平台,就可以将数据集扔到上面进行模型的训练,可以尝试一下效果。

(2)表情的识别技术已经比较成熟了,针对本课题,重点不应该放在表情识别上面,而是如何构建学生的学习表情和学习状态之间的联系。建议多看看这方面的文献。

最后,由工程中心主任王宁老师对苏华玲老师的工作汇报进行总结:工程中心的老师们提的建议不错,可以尝试一下,尽量利用现有的平台去训练模型,可以有效推进项目的进展。另外,本项目的一个难点在于构建学生的学习表情和学习状态之间的联系,要多去看看这方面的文献,看别的学者是怎么做的,可以借鉴一下。

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