От Станиславского до наших дней: "Театральная олимпиада" приглашает приморцев к участию
15:20
ВТБ: более 3,9 тысячи спортсменов закрыли сезон на Югорском лыжном марафоне
14:30
Сорняк под надзором: за какие растения с 1 марта 2026 года оштрафуют на 700 тысяч
14:25
"Гордость за Дальний Восток – это то, что делает Премию им. Арсеньева такой значимой"
14:25
Школьники ЕАО станут полноправными участниками Дальневосточного МедиаСаммита
14:00
Ульяна Жиулло: Конкурс "Золотое перо Приморья – Открытие" докажет молодежи, что социально важные проекты можно создавать уже сейчас
13:45
Значимость журналистских профессий для Приморья – мнение читателей ИА PrimaMedia
13:40
Сто лет стойкости и добра: в Находке чествовали двух женщин-тружениц
13:30
МегаФон запустил 4G в селе Береговое
12:50
Малый порт в Находке вышел на исторический максимум погрузки угля на судно
11:50
Эксперт Дзен.ру – о ДВ МедиаСамите: Такие события – это места формирования инноваций
11:35
Бурятию назвали регионом с самой высокой коррупцией в России
10:30
ВТБ: четверть дальневосточников в ближайшие 3–5 лет будут копить на депозитах
10:05
Журналист и депутат Госдумы Евгений Попов проведет пленарную дискуссию ДВ МедиаСаммита в ЕАО
09:05
7 апреля в истории Находки: делегаты партии, радиация в море, иностранные гости
09:00

В России научили нейросеть следить за сотрудниками на удаленке - соскочить не получится

Теперь отвлечься на сериальчик не получится
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

Теперь за сотрудниками на удаленке будет глаз да глаз. Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали программу, которая позволяет оценить вовлеченность участников любого онлайн-мероприятия. Система анализирует видео лица слушателя и определяет, насколько внимательно он воспринимает информацию, сообщает ИА Nakhodka.Media. 

По данным создателей, система анализирует не только общие показатели увлеченности, но и специфические индивидуальные характеристики каждого участника. Это означает, что она принимает во внимание уникальность мимики и реакции, что позволяет достичь большей точности в оценке. Пользователь предоставляет несколько коротких видеозаписей до 30 секунд, что дает программе "обучиться" и потом точно определять уровень заинтересованности во время онлайн-занятий. Такой подход делает систему адаптивной и позволяющей учитывать индивидуальные особенности восприятия.

Система демонстрирует точность до 90%, что значительно выше аналогичных методов, работающих без персонифицированного анализа. Это открывает новые горизонты для более глубокого понимания обратной связи от участников. Обработка данных непосредственно на устройстве пользователя минимизирует риски утечки личной информации. Это создает дополнительный уровень безопасности и конфиденциальности, который особенно важен в условиях растущих опасений по поводу защиты персональных данных.

Улучшение качества обучения:

  • Преподаватели смогут следить за вовлеченностью студентов и на основе полученных данных адаптировать свое обучение. Например, если система фиксирует снижение интереса, преподаватель может изменить подачу материала или предложить интерактивные элементы.
  • Программа может помочь в выявлении преобладающих проблем у отдельных студентов, которые могут испытывать трудности с усвоением материала. Это позволяет быстрее и эффективнее реагировать на потребности учащихся.

В целом разработка программы для оценки вовлеченности участников онлайн-мероприятий представляет собой многообещающую инновацию, способную значимо улучшить качество дистанционного обучения и взаимодействия в виртуальном пространстве. Однако успех её применения будет зависеть от внимательного подхода к вопросам этики, безопасности данных и универсальности в использовании данной технологии.

231572
118
157