Dergiler / Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2021 / Sayı: 32
EduFERA: Gerçek Zamanlı Öğrenci İfadelerinden Duygu Tanımlama Yaklaşımı
- Sayı
- 2021 · Sayı: 32
- Sayfa
- 690–695
- DOI
- —
Özet
Son yıllarda video konferans araçlarının eğitim alanında kullanımında oldukça önemli bir artış gerçekleşmiştir. Özellikle COVID-19 salgını döneminde uygulanan sosyal mesafe tedbirleri, birçok dersin çevrimiçi platformlarda yürütülmesini gerektirmiştir. Bu trend, fiziksel bağımlılıkları ortadan kaldırarak sürdürülebilir bir eğitim ortamı sağlarken, uzun vadede bazı problemleri de beraberinde getirmiştir. Birçok eğitimci ve öğrencinin belirttiği üzere, çevrimiçi derslerde katılımcılar arası duygusal etkileşimde bir eksiklik yaşanmaktadır. Yüz yüze eğitim süreçlerinde, bir konuşmacı hitap ettiği kitleden anlık duygusal bir geri bildirim alabilmektedir. Öte yandan, video konferans araçları belirli bir zaman diliminde ekranda kısıtlı sayıda yüz gösterebilmekte; bu durum da dersin işleyişi açısından oldukça önemli olan duygusal geri bildirimden tam anlamda faydalanılamamasına neden olmaktadır. Bu çalışmada duygu etkileşimi probleminin üstesinden gelmek ve çevrimiçi eğitim deneyimini yüz yüze eğitim kalitesine yaklaştırmak amacıyla geliştirilen EduFERA tanıtılmaktadır. EduFERA modeli, video konferansı esnasında öğrencilerin yüz ifadelerini gerçek zamanlı işleyerek duygusal değerlendirmelerde bulunmayı hedefler. Modelin geliştirme sürecinde literatürdeki etkin yüz tanıma ve yüz ifadesinden duygu çıkarma yaklaşımları incelenmiştir. Deneysel sonuçlar ve analizler sonucunda elde edilen optimum model, Flask Web API aracılığında kullanıcı dostu bir ReactJS arayüzü ile mevcut çevrimiçi eğitim sistemlerine bir eklenti olarak hizmete açılmıştır.
Abstract
The use of video conferencing tools in education has increased dramatically in recent years. Especially after the COVID-19 outbreak, many classes have been moved to online platforms due to social distancing precautions. While this trend eliminates physical dependencies in education and provides a continuous educational environment, it also creates some problems in the long term. Primarily, many instructors and students have reported issues concerning the lack of emotional interaction between participants. During in-place education, the speaker receives immediate emotional feedback through the expressions of the audience. However, it is not possible to fully utilize this valuable feedback in online lectures since current tools can only display a limited number of faces on the screen at a time. In order to alleviate this problem and promote the online education experience one step closer to in-place education, this study presents EduFERA that provides a real-time emotional assessment of students based on their facial expressions during video conferencing. Empirically, several state-of-the-art techniques have been employed for face recognition and facial emotion assessment. The resulting optimal model has been deployed as a Flask Web API with a user-friendly ReactJS frontend, which can be integrated as an extension to current online lecturing systems.