A Multimodal Framework for Explainable Evaluation of Soft Skills in Educational Environments

📄 arXiv: 2505.01794v1 📥 PDF

作者: Jared D. T. Guerrero-Sosa, Francisco P. Romero, Víctor Hugo Menéndez-Domínguez, Jesus Serrano-Guerrero, Andres Montoro-Montarroso, Jose A. Olivas

分类: cs.CL, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-05-03

💡 一句话要点

提出模糊逻辑框架以解决教育环境中软技能评估问题

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

关键词: 软技能评估 模糊逻辑 多模态分析 教育技术 粒状语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的软技能评估方法往往缺乏公正性和可靠性，难以捕捉复杂的人际交往行为。
  2. 本文提出了一种基于模糊逻辑的框架，结合粒状语言模型与多模态分析，系统评估本科生的软技能。
  3. 实验结果显示，该框架有效整合多种输入数据，显著提升了软技能评估的质量和透明度。

📝 摘要（中文）

在快速发展的教育环境中，公正评估软技能是一项重大挑战，尤其是在高等教育中。本文提出了一种模糊逻辑方法，结合粒状语言模型与多模态分析，评估本科生的软技能。通过计算感知，该方法能够结构化地分解复杂的软技能表达，捕捉细微行为，增强可解释性和可靠性。实验结果表明，该框架有效整合多种数据输入，提供一致的软技能评估，显著提高了评估质量，使教育利益相关者能够更好地理解评估结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高等教育中软技能评估的公正性和可靠性问题。现有方法往往无法充分捕捉复杂的人际交往行为，导致评估结果的偏差和不透明。

核心思路：论文提出的核心思路是利用模糊逻辑与多模态分析相结合，采用粒状语言模型对软技能进行细致的评估，从而更好地理解和解释学生的行为表现。

技术框架：整体架构包括数据采集、特征提取、模糊逻辑推理和结果输出四个主要模块。数据采集阶段通过工具收集学生的面部表情和手势等多模态数据，特征提取阶段则将这些数据转化为可用于评估的特征。

关键创新：最重要的技术创新在于将模糊逻辑与多模态数据分析相结合，能够处理软技能评估中的不确定性，提供更高的可解释性和可靠性。这与传统的单一数据源评估方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了特定的模糊逻辑规则和损失函数，以确保评估结果的准确性。此外，网络结构经过优化，以便更好地处理多模态输入数据，提升评估的细致程度。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的框架在评估软技能方面显著优于传统方法，能够有效整合多种数据输入，提升评估的一致性和可靠性。具体而言，评估结果的透明度和可解释性得到了显著改善，使教育利益相关者能够更好地理解评估结果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括高等教育、职业培训和人力资源管理等。通过提供更公正和透明的软技能评估方法，教育机构和企业能够更有效地识别和培养人才，提升整体教育和培训质量，未来可能对教育评估标准产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In the rapidly evolving educational landscape, the unbiased assessment of soft skills is a significant challenge, particularly in higher education. This paper presents a fuzzy logic approach that employs a Granular Linguistic Model of Phenomena integrated with multimodal analysis to evaluate soft skills in undergraduate students. By leveraging computational perceptions, this approach enables a structured breakdown of complex soft skill expressions, capturing nuanced behaviours with high granularity and addressing their inherent uncertainties, thereby enhancing interpretability and reliability. Experiments were conducted with undergraduate students using a developed tool that assesses soft skills such as decision-making, communication, and creativity. This tool identifies and quantifies subtle aspects of human interaction, such as facial expressions and gesture recognition. The findings reveal that the framework effectively consolidates multiple data inputs to produce meaningful and consistent assessments of soft skills, showing that integrating multiple modalities into the evaluation process significantly improves the quality of soft skills scores, making the assessment work transparent and understandable to educational stakeholders.