Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-12267
Authors: Schroth, Stephan
Title: Integrating emotion recognition from real-time videos into Moodle e-learning platform
Issue Date: 2022
metadata.ubs.publikation.typ: Abschlussarbeit (Bachelor)
metadata.ubs.publikation.seiten: 67
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-122840
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/12284
http://dx.doi.org/10.18419/opus-12267
Abstract: Als Teil dieser Thesis wurde ein prototypisches Plugin für die E-Learning-Plattform Moodle entwickelt, welches Lernenden erlaubt, ihre Emotionen durch Webcam-Video während dem Lernen zu erkennen. Anwendbarkeit und Grenzen dieses Ansatzes werden diskutiert. Ein Feedback-Zyklus mit Nutzern wurde ausgeführt, um zu iterativer Qualitätssicherung des Plugins beizutragen. Persönliche Interaktion mit Lernenden erlaubt es Lehrkräften während Präsenzunterricht, auf diese zu reagieren. Eine Lehrperson könnte ein Thema detaillierter erklären, den Lehransatz ändern, oder sich an eine bestimmte Person wenden, die beim Lernen besondere Hilfe benötigt. Im E-Learning sind solche Interaktionen deutlich reduziert. Eine Möglichkeit zu erfahren, wie es Lernenden geht, kann der Einsatz von gesichtsbasierter Emotionserkennung durch Webcam-Bilder sein, was auch für asynchron stattfindende Lehrsitzungen funktioniert. Diese Information kann von Lehrenden auf der Online-Plattform sowie automatisch durch ein Adaptives Lehr-System ("Adaptive Learning System") genutzt werden.
During this thesis, a prototype plugin for the e-learning platform Moodle was developed, which allows students to have their emotions assessed via webcam video during study. Applicability and limits of this approach are then discussed. A feedback cycle with users was conducted to help iterating on the plugin’s quality. Personally interacting with students in class during in-person teaching allows teachers to react to them. Teachers may explain certain things more in-depth, change the teaching approach, as well as reach out to a specific student if they require special help. In e-Learning, such interactions are greatly reduced. One way to receive feedback on how students are doing can be to use Facial Emotion Recognition through webcam pictures, which also works for non-live teaching sessions. This information can be used by teachers on the online platform as well as automatically by an Adaptive Learning System.
Appears in Collections:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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