Kamerasystem ermittelt Lernstress

US-Wissenschaftler wollen Lernsysteme mittels Bilderkennung so verbessern, dass sie künftig automatisch reagieren, wenn ein Schüler nicht mitkommt.

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US-Wissenschaftler wollen Lernsysteme mittels Bilderkennung so verbessern, dass sie künftig automatisch reagieren, wenn ein Schüler nicht mitkommt. Die Hard- und Softwarekombination von Forschern an der North Carolina State University (NCSU) soll Lehrern helfen, gestresste Lernende besser zu erkennen – beispielsweise bei E-Learning-Anwendungen, wo die Schüler sich nicht mehr im Klassenraum befinden, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe.

Das Verfahren nutzt Kameras, die die Gesichter der Lernenden während eines Seminars erfassen. Mit einer Software, die darauf trainiert ist, Gesichtsausdrücke mit verschiedenen Abstufungen des menschlichen Stressniveaus zu korrelieren, wird das Bildsignal dann später analysiert. So lässt sich erkennen, welche Studenten Probleme hatten und welche die Arbeit eher für zu einfach hielten.

Das NCSU-Team gab Studenten die Aufgabe, mit der Lernsoftware "JavaTutor" zu trainieren, Code in der Programmiersprache Java zu schreiben. Anschließend wurden insgesamt 60 Stunden dabei aufgezeichnetes Videomaterial mit der Computer Expression Recognition Toolbox überprüft, die Gesichtsausdrücke einordnen kann. Die Rückschlüsse, die die Software zog, wurden dann mit von den Studenten selbst erfassten Gefühlszuständen abgeglichen. Beides war nahezu deckungsgleich.

Endgültiges Ziel der Forscher ist es, ein Tutorsystem zu entwickeln, das Studenten direkt hilft, die Schwierigkeiten haben – und ihnen wieder "Selbstvertrauen und Motivation" gibt, wie Joseph Grafsgaard sagt, Doktorand an der NCSU und Co-Autor der Studie. Verschiedene andere Wissenschaftlergruppen untersuchen ebenfalls, ob sich dieses sogenannte Affective Computing im Bildungsbereich nutzen lässt. Jacob Whitehill, Softwareingenieur und Forscher beim Start-up Emotient, hat kürzlich an einer Untersuchung teilgenommen, die zeigen sollte, ob die Analyse des Gesichtsausdruckes eines Menschen durch Software sinnvolle Rückschlüsse auf Prüfungsergebnisse zulässt.

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(bsc)