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Forscher an der North Carolina State University (NC State) haben gezeigt, dass eine Software anhand der Gesichtsmimik von Studenten sehr genau deren emotionalen Zustand abschätzen kann - von grossem Interesse bis totalem Frust.

Eben das soll in Zukunft helfen, computergestütztes Lernen effektiver zu machen, indem Systeme passend auf den Gemütszustand des Lernenden eingehen. Zunächst soll der Ansatz beim Programm Java-Tutor zum Einsatz kommen, mit dem Informatikstudenten an der NC State programmieren lernen.

Wirklich gute Lehrer gehen bekanntlich auch auf die emotionalen Bedürfnisse ihrer Schüler ein, und eben das sollen in Zukunft auch Lernprogramme können. "Java-Tutor wird nicht nur darauf reagieren, was ein Student weiss, sondern auch auf die Gefühle der Frustration oder des Egangements einzelner Studenten", beschreibt Kristy Boyer, Informatik-Professorin an der NC State, die Vision. Die aktuelle Arbeit ist ein wichtiger Schritt in diese Richtung, da sie zeigt, dass eine Software Gemütszustände wirklich gut einschätzen kann.

Die Forscher haben die sogenannte Computer Expression Recognition Toolbox (Cert) genutzt, um den Gesichtsausdruck von 65 Studenten während computergestützten Lern-Sitzungen mit Java-Tutor zu beobachten und daraus die Gemütslage der Lernenden abzuschätzen. Dabei stimmte die Software in über 85 Prozent der Fälle mit der Einschätzung menschlicher Experten überein. Allerdings hat die Cert-Software noch ihre Grenzen. So kommt sie dem Experiment noch nicht damit klar, wenn ein Student beispielsweise aus Frustration die Hände vor dem Gesicht zusammenschlägt und es somit teilweise verdeckt.

Lern-Mehrwert durch Feedback

Das Team hat zudem die Cert-Beobachtungen und die Selbsteinschätzung von Studenten genutzt, um Modelle zu erstellen, die anhand der Gesichtsmimik vorhersagen wie effektiv eine Lernsitzung wirklich war. Die Arbeit, die im Rahmen der am kommenden Samstag beginnenden International Conference on Educational Data Mining näher präsentiert wird, soll damit helfen, das Java-Tutor-System so weiterzuentwickeln, dass es in einer kommenden Version auch wirklich Feedback passend zur emotionalen Verfassung des Users geben kann.



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