Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

A Method for Detecting Learning Activities in Online Classes Based on LSTM

LSTM 기반의 온라인 수업 속 학습활동 검출 방법

  • Park, Ji-Young (Dept. of Software Convergence Engineering, Inha University) ;
  • Park, Se-Hee (Dept. of Software Convergence Engineering, Inha University) ;
  • Park, Seung-Bo (Dept. of Software Convergence Engineering, Inha University)
  • 박지영 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 박세희 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 박승보 (인하대학교 소프트웨어융합공학과)
  • Published : 2021.07.14
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

학습에 대한 적극적인 참여는 학업에서 중요한 행동이며 높은 학업 참여는 성공적인 학업성취와 밀접한 관계가 있다. 학업 참여는 학자들의 관점에 따라 행동적 참여, 정서적 참여, 인지적 참여로 구분된다. 행동적 참여는 학생들이 실제 학습활동과 과제 수행에 어떻게 참여하는가로 정의한다. 그러나 온라인 학습 환경에서는 학생들의 학습활동을 평가하는 데 어려움이 존재하여 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 영상 분석을 이용한 양방향 Convolutional LSTM 모델을 기반으로 온라인 수업 상에서 학습활동 중 하나인 손들기 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 학습활동 중 하나인 손들기 행동의 인식 정확도는 88%이다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2021년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. NRF-2020R1F1A1076156)