A Novel Online Teaching Effect Evaluation Model Based on Visual Question Answering,ERICDATA高等教育知識庫
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篇名
A Novel Online Teaching Effect Evaluation Model Based on Visual Question Answering
並列篇名
A Novel Online Teaching Effect Evaluation Model Based on Visual Question Answering
作者 Yanqing CuiGuangjie HanHongbo Zhu
英文摘要

The paper proposes a novel visual question answering (VQA)-based online teaching effect evaluation model. Based on the text interaction between teacher and students, we give a guide-attention (GA) model to discover the directive clues. Combining the self-attention (SA) models, we reweight the vital feature to locate the critical information on the whiteboard and students’ faces and further recognize their content and facial expressions. Three branches of information are encoded into the feature vectors to be fed into a bidirectional GRU network. With the real labels of the students’ answers annotated by two teachers and the predicted labels from the text and facial expression feedback, we train the chained network. Experiment reports a couple of competitive performance in the 2-class and 5-class tasks on the self-collected dataset, respectively.

 

起訖頁 093-100
關鍵詞 VQAFacial expression recognitionOnline teaching effect evaluationGRUGuide-attention
刊名 網際網路技術學刊  
期數 202201 (23:1期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.53106/160792642022012301009  複製DOI
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