-Wari Panduan Praktis
Apa sebenarnya keadaan emosi siswa di kelas selama pengembangan kegiatan pengajaran modern? Dampaknya pada efek pengajaran dan penyerapan pengetahuan secara keseluruhan sangat bagus! Banyak guru telah mengalami situasi seperti itu dalam pengajaran yang sebenarnya, tetapi mereka tidak dapat memahami perubahan emosional setiap siswa secara tepat waktu dan akurat, menghasilkan serangkaian masalah seperti tidak dapat menyesuaikan strategi pengajaran segera. Dan -Ware (Analisis Kelas Persepsi Emosional), sebagai aplikasi teknologi yang sangat baru, dapat secara otomatis menganalisis dan melacak emosi siswa di kelas, membantu guru lebih memahami status siswa dan mengoptimalkan pengajaran; Siswa juga dapat menggunakan ini untuk lebih memahami apakah status belajar mereka baik dan apakah ada masalah.
-Kep konsep dasar
1. Definisi inti : Sederhananya, ini adalah cara teknis untuk menggunakan teknologi visi komputer yang dikombinasikan dengan algoritma kecerdasan buatan untuk menangkap ekspresi wajah siswa dan gerakan tubuh yang dapat mencerminkan emosi, dan kemudian menganalisis apakah siswa bahagia, fokus, bingung, mudah marah, dan keadaan emosional lainnya.
2. Fungsi Utama : Ini dapat melakukan banyak hal, seperti memantau perubahan emosional siswa secara real time, menghasilkan laporan analisis emosional yang terperinci, dan mendorong guru untuk peringatan kelainan emosional, sehingga guru dapat mengetahui pada saat siswa mungkin memiliki masalah emosional.
3. Skenario Aplikasi : Apakah itu pengajaran kelas harian di sekolah dasar dan menengah, kursus profesional di universitas, atau bahkan beberapa kursus online online, teknologi ini berlaku dan memiliki berbagai aplikasi.
Pembongkaran modul fungsional utama
Modul inti dan panduan operasi
1. Modul Akuisisi Data Emosional
>- Secara umum, kamera digunakan untuk mengumpulkan ekspresi wajah siswa, seperti ukuran mata terbuka, gerakan di sudut mulut, dan keadaan alis.
>- Anda juga dapat menggunakan komputer tablet dan ritme input keyboard yang digunakan oleh siswa untuk membantu menilai emosi, seperti kekuatan mengetik keyboard, perubahan kecepatan pengetikan, dll.
2. Modul Algoritma Analisis Sentimen
>- Akan ada model pengenalan emosi pra-terlatih dalam sistem, seperti model CNN pembelajaran mendalam, yang dapat mengubah data gambar yang dikumpulkan menjadi kategori emosi tertentu dan mengklasifikasikannya.
>- Ini juga akan menggabungkan karakteristik adegan kelas, seperti interaksi antara siswa, untuk mengoptimalkan hasil analisis untuk membuat hasil lebih akurat.
Tips Praktis dan Panduan Penghindaran Pit
Rekomendasi untuk digunakan (total 5 item)
1. Pilihan peralatan sangat penting : Jika Anda ingin mengumpulkan gambar, kejelasan kamera harus setidaknya 720p atau lebih. Jika Anda menggunakan kamera pixel rendah, Anda mungkin tidak dapat membedakan ekspresi halus siswa.
2. Perhatikan perlindungan privasi data : Meskipun tidak perlu dirinci dalam hal keamanan dan privasi, masih perlu untuk mengingatkan bahwa data emosional siswa yang dikumpulkan harus diproses secara anonim dan informasi pribadi siswa tidak dapat diungkapkan. Siswa dan orang tua harus diberi tahu terlebih dahulu bagaimana data digunakan dan mereka hanya dapat disetujui dengan persetujuan mereka.
3. Jangan terlalu bergantung pada hasil sistem untuk menilai : Hasil analisis sistem hanya referensi dan tidak dapat sepenuhnya menggantikan pengamatan guru. Lagi pula, pemahaman guru tentang siswa lebih komprehensif dan mendalam.
FAQ dan perbandingan
Sesi tanya jawab
T: Dapatkah teknologi ini mengidentifikasi siswa yang “berpura -pura fokus”?
Jawaban: Saat ini, untuk kasus-kasus yang sengaja meniru dan fokus pada ekspresi, tingkat akurasi pengakuan hanya sekitar 60%-70%. Karena sebagian besar dinilai berdasarkan fitur wajah, ia tidak dapat sepenuhnya membedakan antara emosi yang nyata dan yang berpura -pura.
T: Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk umpan balik hasil analisis kepada guru?
Jawaban: Jika Anda menganalisisnya secara real time, hasil awal dapat diperoleh dalam waktu sekitar 2-5 detik. Laporan emosional lengkap umumnya dapat dihasilkan dalam waktu 5 menit setelah akhir setiap kelas.
Perbandingan dengan observasi kelas tradisional
| Item perbandingan | Pengamatan tradisional | Analisis Kelas Persepsi Emosional |
|---|---|---|
| Cakupan | Guru mengamati hingga 10-15 siswa sekaligus | Dapat memantau semua siswa di seluruh kelas secara bersamaan tanpa kehilangan |
| objektivitas | Pengalaman subyektif guru sangat dipengaruhi oleh guru, dan penilaian mungkin tidak akurat. | Berdasarkan analisis data dan algoritma, lebih objektif dan adil |
Dari perspektif pribadi saya, teknologi analisis kelas persepsi emosional memang merupakan bantuan pengajaran yang sangat berguna. Tapi itu hanya alat, dan pada akhirnya tergantung pada guru untuk menyesuaikan metode pengajaran berdasarkan hasil analisis. Guru tidak dapat "diambil" dengan teknologi. Mereka harus membiarkan teknologi melayani pengajaran yang dioptimalkan dan mempromosikan siswa untuk belajar dan tumbuh lebih baik.
Tinggalkan Balasan