В Астрахани искусственный интеллект поможет определить заинтересованность студентов в обучении

Сервис оценки эмоциональной вовлечённости обучающихся в образовательный процесс на основе компьютерного зрения — это разработка проектного офиса «Искусственный интеллект» совместно со студентами и преподавателями факультета психологии Астраханского государственного университета.
Молодые инженеры вуза собирают обезличенные данные об активностях, которые проходят в рамках учебных занятий. Система компьютерного зрения и алгоритмы оценки эмоций способны определить, скучно ли в конкретный момент студенту на занятиях, не отвлекается ли он по различным причинам, и передать информацию преподавателю на компьютер.
«Оценить, как студенты реагируют на образовательный материал, поможет искусственный интеллект. При помощи камеры в аудитории он считывает эмоции с лиц студентов и подсчитывает количество студентов в аудитории. Информация в режиме реального времени поступает на компьютер, который уже проводит анализ: вот он снова отвлёкся на телефон, отвернулся, смотрит куда-то вбок, грустит либо в недоумении. В случае если определённая доля присутствующих показывает такой паттерн поведения (а паттернов может быть несколько), преподаватель получает на компьютер оповещение, что ситуацию необходимо исправить, как-то активизировать обучающихся», — поясняет руководитель проектного офиса «Искусственный интеллект» Астраханского государственного университета Александр Кошкаров.

По его словам, никакие записи данных в приложении не хранятся, только фиксируется эмоциональный фон.
«Мы не можем сказать, что конкретный человек в такой-то момент испытывал такие-то эмоции, здесь всё обезличено. Это важная составляющая в том числе этики искусственного интеллекта», — подчеркнул исследователь.

В настоящее время разработчики сервиса с помощью психологов Астраханского государственного университета продолжают испытывать приложение: определяют и тестируют паттерны, которые должны быть выявлены, чтобы повлиять на эффективность образовательного процесса и определить уровень вовлечённости студентов. Кроме того, предстоит повысить скорость работы сервиса и качество идентификации эмоций.