מורים משתמשים בזיהוי פנים כדי לראות אם התלמידים שמים לב

זוכרים את הימים ההם שבהם הייתי בבית הספר נאבק להתרכז בכיתה? ובכן, בית ספר בצרפת מקווה להתמודד עם המוחות הנודדים האלה באמצעות טכנולוגיה.

בית הספר לעסקים ESG בפריז מתחיל תוכנית בינה מלאכותית שתזהה אם התלמידים שמים לב בכיתה.

ראה גם:

מספטמבר, תוכנה בשם Nestor (כמו המשרת בהרפתקאותיו של טינטיןקומיקס) ישתמשו במצלמות הרשת של התלמידים כדי לבחון תנועות עיניים והבעות פנים כדי לקבוע אם הם באמת קשובים להרצאת וידאו.

"בעשורים האחרונים, כולם חשבו שמוניות מוניות יחיו לנצח. אובר הרסה את המערכת כדי לבנות אותה מחדש. רציתי לעשות משהו דומה בחינוך, במיוחד לסטודנטים עניים וללמידה מתוקשבת", מרסל סוסט, מייסדלימוד LCA, סיפרה החברה שיצרה את נסטורניתן למעוך.

באמצעות 20 ציוני דרך עיקריים על פניו של המשתמש - עיניים, גבות, שפתיים, לסת - נסטור יכול להבין כיצד המשתמש מתנהג מול שיעור וידאו בן 5 דקות.

"אנחנו משתמשים באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לשפר את הביצועים של הכלי. חוץ מזה, אנחנו עובדים עם פסיכואנליטיקאים, כמו ד"ר Saverio Tomasella, כדי לשמור על הבנה אנושית בפתרון ולהפוך אותו למדויק יותר", אמר ניקולס דלהאום מ-LCA Learning.

בסוף הקליפ, התלמידים צריכים לעבור חידון המתמקד ברגעים שבהם לא למדו.

זמני לימוד

נסטור - שהוצג במועצת העמים העולמית של האו"םמִקרֶהבניו יורק -- יאסוף נתונים ממספר מפגשים כדי לבנות דפוס שמנבא מתי תלמידים נוטים יותר לאבד מיקוד, לפי Saucet.

"אם תשומת הלב של תלמיד מסוים דועכת לאחר 2 דקות ו-30 שניות, למשל, תקפוץ הודעה על המסך 10 שניות לפני חותמת הזמן הזו כדי להזהיר אותם", אמר Saucetניתן למעוך.

התוכנה יכולה להשתלב גם ברשתות החברתיות ובלוח השנה של התלמידים כדי להציע זמני לימוד.

"אם השגרה של תלמיד היא לצפות ביוטיוב ב-22:00 בימי חול, נסטור יכול להציע שילמד במקום זאת", אמר Saucet.

בתחילה, נסטור יעבוד רק עבור סטודנטים מתנדבים הצופים בהרצאות מרחוק עבור שני שיעורים מקוונים בבית הספר לעסקים ESG.

עם זאת, Saucet מתכננת להרחיב את הטכנולוגיה לכל התלמידים, שיקבלו הודעות בכל פעם שהם לא מאזינים בכיתה.

זה גם יכול לעזור למורים לשפר את האפקטיביות של ההוראה שלהם מכיוון שהם יוכלו לקבל משוב על מתי התלמידים שמים לב או לא.

הטכנולוגיה לא נועדה להחליף מורים, אבל היצרנים מאמינים שזה יעזור לפתח חינוך בקרב ילדים עניים.

"תוכלו לקבל סטודנטים שישלמו 100,000 פאונד באוניברסיטת אוקספורד או 100,000 ילדים עניים בבנגלדש או אוגנדה שיכולים להרשות לעצמם רק סרטון אחד מונע בינה מלאכותית", אמר Saucet.

חששות לפרטיות

זה יישום מעניין של טכנולוגיה בתחום החינוך בתקופה שבה זיהוי פנים נמצא בשימוש למטרות מסחריות ואבטחה - מאמזוןסורק פרצופים במכולת שלהלמשטרהבאמצעות התוכנהעל 117 מיליון אמריקאים - אם כי עם חששות פרטיות לגבי האופן שבו הנתונים נאספים והשימוש בהם.

אבל Saucet מעוניינת להפיג את החששות הללו, ומוסיפה שהנתונים יוצפנו ואנונימיים, ולא ייאספו על ידי LCA Learning, אלא יושמדו מיד.

"כרגע אנחנו שומרים רק את נתוני הניתוח, וללא מידע על המשתמש", אמר Saucet.

LCA גם אומרת שאין לה תוכניות למכור נתונים לצדדים שלישיים, אבל זה עשוי להשתנות בעתיד.

"בעוד 10 שנים יאספו נתונים וישתמשו בהם לעניינים פיננסיים. בעוד כמה שנים, אם איסוף הנתונים יהיה שווה 10 מיליארד דולר, אני אתן 5 מיליארד לבנגלדש ו-5 מיליארד אני אשמור בשבילי", מתבדח Saucet.

"הנתונים הם ללא ספק המקור לעבודת הביג דאטה שלנו, וצורך לשפר את ההבנה של מה שקורה מול המצלמה", מוסיף דלהאום.

ברור ש-LCA Learning מעוניין להדגיש את הצד החיובי. אבל גם אם הם לא ימכרו בתחילה את הנתונים, בית הספר יצטרך גם לקבל החלטה לגבי אופן השימוש במידע.