世界各地の学校において技術と授業の融合という新しい方法が求められている中、バイオメトリックスは教育分野において正に急成長しています。実際には2017-2021年の間に、全世界におけるバイオメトリックスの教育分野における年間複合成長率は26％の増加が見込まれています。
中国とアメリカの学校ではすでに人の顔認識システムが実施され、集中力の追跡とキャンパスの安全性の向上に用いられているばかりか、否定できないのは、これらの技術はすでに教育発展におけるトレンドとなっていることです。しかしながら、人の顔認識技術の応用範囲は伝統的な授業のあり方を超えており、パーソナライズされた特殊教育過程とバーチャル教室における学習経験において非常に重要な役割を演じています。
低レベルと高レベルの教育において、ますます注目されているのはいかにして学生を惹きつけ、学習をよりパーソナライズ化するかという点ですが、これらの個性の欠如という現象は特殊教育とバーチャル教室においては一般的であり、人の顔認識技術はこれらの問題に対しまったく新しいソリューションを提供しました。
2015-2016年の間に、670万人を超えるアメリカの学生が特殊教育サービスを受けましたが、特殊教育計画は資金不足の影響を受け、教育改善についての話し合いの場ではしばしば軽視されてきました。しかし、人の顔認識技術は一人一人の学生に特別に注意を払うことができるだけでなく、学生と教師の相互作用を促進することで特殊教育過程の質を高めることができます。
特殊教育授業における主な障害は意思疎通の難しさにあります。一部の特殊な要求を持つ学生は、口頭や文字以外のコミュニケーションに障害を持っている場合がありますが、人の顔認識技術は教師がコンテンツや教授法に適応することで個人の需要を満たすことができます。これらのシステムは感情分析により学生がいつ興味を失ったか、いつ援助が必要か、いつ集中できていないかを分析することができるのです。
この種の技術は更に、感情障害、行為障害やその他教育を妨げるなど影響を与える児童を識別でき、教師にこれらの問題を促し、それにより教師が適切な措置を取ることを可能にします。このように特殊なニーズを持つ学生と教師との意思疎通ルートを改善する点において、人の顔認識技術は教師が個々の学生のニーズを解決するサポートを行うことができます。
同様に、人の顔認識技術はデータを収集することでパーソナライズ化されたバーチャル学習体験のサポートも行い、教育がネットワーク学習を基礎とした異なる授業モデルに移行するのに伴い、オンライン教育が伝統的な教育同様公平かつ効果的であることを確保することが非常に重要です。
またリモート学習と多くのオンライン学習が盛んになるにつれ、非パーソナライズ化と責任性の問題も発生していますが、人の顔認識技術は現有の識別システムを使用して授業中の学生の注意力を分析したり、注意力が散漫なときにカバーされる内容にもとづき質問を構成したりするなど欠点を補うこともできます。人の顔認識技術は個々のニーズや特定の具体的な状況にもとづき、学習スピードを調整し効果的な学習習慣を促進することができます。
この他、テスト全体を通じて、人の顔認識技術は学生の身分を確認し目の動きを追うことで教師が他の方法に頼らずに、オンラインで学生を監視することができます。人の顔認識技術はオンラインテストにおいて最も基本的なものであり、これらの技術はより高価でより難しい面接に完全に取って代わることも可能にしています。
最後に、人の顔認識技術は伝統的な教室以外の教育に対し大きな長所を有しています。個性化された学習経験を通じて学生の個人的な要求に応えるため、人の顔認識技術は学生の効果的な学習上の需要と結びつけ、教師が学生のこれらの要求を満たす上で重要な役割を果たしていきます。
我々は夏休み中の実習生が人の顔認識技術の教育分野における潜在力の調査に参加し、調査結果を発表するよう招待します。Katerina Ganは現在アメリカシカゴ大学で経済学を学んでいる2年生です。彼女は教育政策に情熱を注いでいるばかりでなく、中国で小学生に英語を教えた経験もあります。AIを特殊教育課程とバーチャル教室に応用した際の彼女の文章は、我々の人の顔認識技術分野における文章の第二弾です。我々が発表した最初の文章、人の顔認識技術がいかにして学生の効果的な学習をサポートするか、もぜひお読みください。
お客様の将来の顔認識システムにおける技術および導入上の要求を更に理解するため、簡単なアンケートにご記入下さいますようお願いいたします。それにより当社はより多くのサポートをさせていただきます。
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当社のアンケートは2018年8月17日に締め切りとなっております。回答者の中から抽選で高性能VIA Vtric Cableが贈呈されます。
