Праћење параметара физичког окружења применом Интернета интелигентних уређаја у циљу анализе њиховог утицаја на квалитет предавања

Abstract

Предмет овог истраживања је праћење параметара физичког окружења применом Интернета интелигентних уређаја и анализа њиховог утицаја на квалитет предавања. Главна хипотеза од које се полази и која је доказана је да се применом технологије Интернета интелигентних уређаја у настави може побољшати процес одвијања наставе. Задатак интелигентних уређаја је да мере релевантне параметре физичке средине, као и активности предавача и студената, који ће потом бити послати на обраду. Побољшање процеса одвијања наставе остварено је имплементацијом система за одређивање квалитета предавања који у готово реалном времену омогућава анализу прикупљених података и приказује обрађене резултате. Како би се реализовао систем који је у могућности да у реалном времену пружи информацију о квалитету предавања, урађен је преглед релевантних истраживања и достигнућа у области техничких и друштвених наука. Урађен је преглед и класификација постојећих имплементација паметних учионица. Да би се идентификовали параметри физичке средине који утичу на квалитет предавања, проучена је литература релевантних области, спроведена анкета и обрађени добијени резултати, па су на основу тога издвојени они који би могли утицати на квалитет предавања. С обзиром на то да се систем бави и анализом предавачевог понашања, проучени су и радови из области образаца понашања и социолошких сигнала као и њихова веза са технологијама које се баве препознавањем активности посматраних субјеката...

The subject of this dissertation is monitoring the parameters of the physical environment and analysing their impact on the lecture quality using Internet of Things. This research has proved the main hypothesis that using Internet of Things during lectures can enhance the learning process. The aim of the Internet of Things is to measure relevant parameters of the physical environment, as well as the lecturer's and students' activity which will then be sent for further analysis. Enhancement of the learning process is achieved through the system which is able to analyse the collected data in order to distinguish the lecture quality in almost real time. To this end and for the purpose of developing such system, relevant researches and achievements from both technical and social sciences were reviewed. Existing smart classroom systems were reviewed and classified. In addition, relevant researches from related fields were also studied and leveraged with the results obtained from the questionnaire analysis, in order to identify parameters of the physical environment that could have impact on the lecture quality. Bearing in mind that the aim of such system to analyse lecturer’s behaviour, researches related to behaviour pattern and social signals analysis were also examined together with their relationship to the technologies dealing with recognizing subject’s activities. After defining system requirements, the system architecture that meets the specified requirements was presented. The system is essentially based on the classifier that is trained to determine if students are satisfied with the lecture quality at a given moment. The classifier’s accuracy on the training dataset was up to 93.2%. The system is entirely implemented in Matlab and has the ability to process digital signal in order to extract different sound features, as well as to analyse data received using the accelerometer. These values are later used as the input for the classifier with the aim to...