Multimodal Classification of Teaching Activities from University Lecture Recordings

📄 arXiv: 2312.17262v1 📥 PDF

作者: Oscar Sapena, Eva Onaindia

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-24

备注: 18 pages

期刊: Appl. Sci. 2022, 12, 4785

DOI: 10.3390/app12094785

💡 一句话要点

提出一种多模态分类算法，用于识别大学讲座录音中的教学活动类型。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态分类 在线教育 讲座录音 教学活动识别 Transformer模型

📋 核心要点

  1. 在线教学资源丰富，但缺乏对学生学习过程的精细化支持，难以快速定位关键知识点。
  2. 利用Transformer模型，融合音频特征和自动转录文本，实现教学活动类型的自动识别。
  3. 实验表明，不同类型的教学活动对音频和文本特征的依赖程度不同，多模态融合提升识别效果。

📝 摘要（中文）

由于全球疫情的影响，在线高等教育的理解方式发生了巨大变化。教学以远程方式进行，教师将讲座录音作为教学材料的一部分。这种新的在线教学环境对大学课堂产生了很大影响。过去两年中，丰富虚拟教室的在线教学技术层出不穷，但在支持学生在线学习方面却并非如此。为了克服这一局限性，我们的目标是让学生能够轻松访问课程录音中教师讲解理论概念、解决练习或评论课程组织问题的部分。为此，我们提出了一种多模态分类算法，该算法利用基于Transformer的语言模型，结合音频文件和自动讲座转录的特征，来识别课程中任何时间正在进行的活动类型。实验结果表明，一些学术活动更容易通过音频信号识别，而另一些则需要借助文本转录来识别。总而言之，我们的贡献旨在识别教师在课堂上的学术活动。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线讲座录音中教学活动类型自动识别的问题。现有方法可能依赖于人工标注或简单的音频分析，无法准确区分不同类型的教学活动，例如理论讲解、习题解答和组织事项说明等。这使得学生难以快速定位到录音中的关键部分，影响学习效率。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息融合，结合音频特征和自动语音转录文本的语义信息，更准确地识别教学活动类型。作者认为，不同类型的教学活动在音频和文本上具有不同的特征，例如，习题解答可能包含较多的停顿和计算过程描述，而理论讲解则可能包含更正式的语言和清晰的表达。

技术框架：该方法采用基于Transformer的语言模型作为核心分类器。整体流程包括：1) 音频特征提取：从讲座录音中提取音频特征，例如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。2) 自动语音转录：使用自动语音识别（ASR）系统将讲座录音转录为文本。3) 特征融合：将音频特征和文本特征进行融合，输入到Transformer模型中。4) 活动类型分类：Transformer模型输出讲座中每个时间段对应的教学活动类型。

关键创新：该方法的主要创新在于多模态特征融合和Transformer模型的应用。通过结合音频和文本信息，模型可以更全面地理解讲座内容，从而提高分类准确率。此外，Transformer模型具有强大的序列建模能力，能够捕捉教学活动之间的上下文关系。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 音频特征的选择和提取方法。2) 自动语音识别系统的选择和优化。3) Transformer模型的结构和参数设置。4) 多模态特征融合的方式，例如，特征拼接或注意力机制。5) 损失函数的选择，例如交叉熵损失函数。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的多模态分类算法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同类型的教学活动，并且在某些活动类型上，音频信号比文本转录更容易识别，反之亦然，证明了多模态融合的必要性。具体的性能数据（例如准确率、召回率等）和对比基线（例如基于音频或文本的单模态方法）的具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线教育平台，为学生提供更智能的学习辅助工具。例如，可以自动生成讲座录音的目录，方便学生快速定位到感兴趣的内容。此外，还可以根据教学活动类型，为学生推荐相关的学习资源和练习题。该技术还有潜力应用于会议记录、在线研讨会等场景，提高信息检索和知识管理的效率。

📄 摘要（原文）

The way of understanding online higher education has greatly changed due to the worldwide pandemic situation. Teaching is undertaken remotely, and the faculty incorporate lecture audio recordings as part of the teaching material. This new online teaching-learning setting has largely impacted university classes. While online teaching technology that enriches virtual classrooms has been abundant over the past two years, the same has not occurred in supporting students during online learning. {To overcome this limitation, our aim is to work toward enabling students to easily access the piece of the lesson recording in which the teacher explains a theoretical concept, solves an exercise, or comments on organizational issues of the course. To that end, we present a multimodal classification algorithm that identifies the type of activity that is being carried out at any time of the lesson by using a transformer-based language model that exploits features from the audio file and from the automated lecture transcription. The experimental results will show that some academic activities are more easily identifiable with the audio signal while resorting to the text transcription is needed to identify others. All in all, our contribution aims to recognize the academic activities of a teacher during a lesson.