Из Находки — в науку будущего: молодые исследователи получили признание в Москве
16:36
Объекты порта Козьмино подготовлены к устойчивой работе в период паводка в Приморье
15:44
Гостей Дальневосточного МедиаСаммита в ЕАО ждет экскурсия в заповеднике "Бастак"
15:20
Свыше 150 заявок поступило в оргкомитет конкурса "Золотое перо Приморье - Открытие"
14:00
ВТБ: рынок автокредитования в марте ускорил рост
13:45
Марина Попова: "Золотое перо" — одно из самых значимых событий в профессиональной жизни журналистов Приморья
13:45
Новая эпоха в борьбе с кредитным мошенничеством: что должен знать каждый заемщик — разбор юриста
13:40
Ева от МегаФона защитит приморцев от дипфейков и нежелательного общения с роботами
13:15
Летательные аппараты расширят покрытие мобильной связи МТС
11:40
Тренды межэтнической журналистики станут темой мастер-класса на МедиаСаммите в Биробиджане
10:30
Светлана Картёшкина: Я поглощала Находку, как самое вкусное в мире мороженое
10:30
3 апреля в истории Находки: вклад в городское здоровье и помощь нуждающимся
09:00
Порт "Остерра" группы "Портовый Альянс" нарастил грузооборот за первый квартал на 47%
2 апреля, 20:25
Анна Лунякина: Конкурс показал, что общество нуждается в "маленьких добрых историях"
2 апреля, 17:10
ВТБ обновил мобильный банк
2 апреля, 16:30

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