Praćenje aktivnosti studenata tokom nastave primenom Interneta inteligentnih uređaja
Recognition of students` activity during the lecture utilizing the Internet of things
Metadata
Show full item recordAbstract
Predmet ovog istraživanja je praćenje aktivnosti studenata, odnosno prepoznavanje
paterna iz okruženja i njihova prezentacija posredstvom tehnologije Interneta
inteligentnih uređaja. Glavna hipoteza od koje se polazi i koja je dokazana u okviru ove
doktorske disertacije je da se primenom tehnologije Internetа inteligentnih uređаjа u
nаstаvi može poboljšаti efikаsnost nаstаvnog procesа kroz reаlizаciju sistemа zа
prаćenje аktivnosti studenаtа koji u gotovo realnom vremenu omogućava analizu
parametara iz okruženja i prezentaciju obrađenih rezultata. Kako bi se sagledao broj
tehnika neophodnih za realizaciju pomenutih procesa kao i da bi se opravdala potreba
date studije, urađen je pregled relevantnih istraživanja na polju računarski i društvenih
nauka. Pregledom je obuhvaćeno poređenje i komparativna analiza platformi pametnih
učionica koje pre svega predstavljaju platforme u kojima će zaživeti nova sveobuhvatna
kompjuterska rešenja sposobna da prepoznaju sociološke kontekste u momentu
p...ojavljivanja. Društvene nauke su vrlo bitne da bi se razumela sama pozadina procesa
koji se klasifikuju i prate, tako da je pregledom društvenih nauka, pre svega socioloških
signala, zaokružen pregled relevantnih bibliografskih izvora i data smernica dalje
moguće realizacije sistema za praćenje aktivnosti. Pregledom utvrđeni su potencijalni
parametri i algoritmi koje je moguće analizirati i upotrebiti za analizu a potom je
predstavljena metodologija koja je korišćena u istraživanju za sve faze studije. Pre
definisanja algoritama koji se mogu koristiti i postavke arhitekture objašnjeni su zahtevi
sistema koje je neophodno ispuniti da bi prepoznavanje paterna u učionici moglo
efikasno obavljati. Prepoznavanje paterna se obavlja metodom mašinskog učenja za koji
je preduslov postojanje klasifikatora baziranom na određenom setu podataka. Simulacija
sistema je urađena pre implementacije korišćenjem seta podataka koja nisu korišćeni u
procesu treniranja. Pri simulaciji sistem je pokazao prosečnu tačnost od 92.2%.
This paper proposes novel method for detecting students’ attention by utilizing Internet
of Things and machine learning algorithms. The main hypotesis that has been proven in
this PhD thesis is that utilization of the Internet of Things in the education can increase
teaching efficiency by implementing system for detecting students’ attention that
enables environmental parameters analysis and presentation of processed results. In
order to provide further insight required for realization of above mentioned processes as
well as to justify the need for performing featuring study, a survey on relevant computer
and social science researches is done. The survey includes comparative analysis of
smart classroom platforms that represents a medium for these new algorithms to rise
and identificate sociological contexts in a moment of appearance. The sociological
sciences are very important as they help us understand a background of sociological
processes being monitored and classified; thus survey... of sociological sciences and
social signals above all are given to finalize a survey of relevant researches and inline a
direction of further realization of the proposed system. In addition, survey has also
inlined potential parameters and algorithms that can be used, followed with a
methodology description for all phases of the research. Then, requirements of such
system are analyzed and important features required for detection identified as well as
sociological factors that influence these features. Pattern classification is done by
levaraging a machine learning method that requires classificator based on a certain
dataset. Before implementation, system simulation is done on a dataset which is not
used in the process of training. During simulation system have shown avarage accuracy
of 92.2%. After the simulation, the system was implemented and its performance
evaluated by comparing a real-time annotator (i.e. the students’ feedback) with the
system output during the lectures. The average accuracy of the system evaluated for
three different groups of students was 81.9%.
Faculty:
Универзитет у Београду, Факултет организационих наукаDate:
15-07-2014Projects:
- SmartSantander (EU-257992)