讓教育貼近需求 台師大團隊研究微表情窺探學習成效
(中央社記者張璦台北26日電)老師上課問「大家聽懂沒」,卻可能迎來台下學生一片靜默,台師大教授邱美虹團隊透過臉部辨識與分析軟體掌握學生微表情變化,藉此探究學生學習進程,有望幫助教師及時調整教學方法,讓科學教育更貼近學生需求。
國科會今天舉辦研究成果發表記者會,國立台灣師範大學科學教育研究所教授邱美虹介紹,她與團隊如何運用荷蘭臉部辨識與表情分析軟體(FaceReader),嘗試分析台灣高中生與大學生面對不同科學現象所產生的臉部表情變化,又以分析「微表情」為主,也就是持續不超過0.5秒的臉部表情。
邱美虹說明,團隊運用沸水停止加熱後,以冰塊降溫導致沸水瓶內氣體壓力降低,水再次沸騰的「反直覺式」實驗,引發學生對壓力、沸點等「既有」概念的質疑。
她指出,學生面對冰塊降溫、卻反使水再次沸騰的反直覺現象產生許多微表情,且學生的微表情,與其科學概念的改變,有著密切關係,這項發現並不侷限於單一實驗或科學概念。
邱美虹表示,學生學習科學概念時,臉部的微表情狀態不同,這些瞬間改變的表情「逃不過電腦法眼」,有助研究者辨識學生的理解程度高低。
談及人臉辨識系統在科學教育上的應用潛能,她認為,透過人工智慧的機器學習(Machine Learning),有望預測學生學習表現、利用精準教育方法,提供適性的學習管理系統等。
此外,邱美虹團隊依據人類6大主要表情,包含快樂、驚訝、噁心、難過、憤怒及害怕,進行統計決策樹分析後發現,驚訝、難過、噁心等3種主要表情,是預測學生科學概念是否改變的關鍵表情。
過去認為,正面表情才是代表「學習發生」,邱美虹團隊研究發現,負面表情是預測學生改變科學概念的重要指標,因為負面表情可能代表學生在思考實驗意義以及老師在講什麼。
研究團隊再進一步分析,科學素材的呈現方式對於預測學生學習成效也會有影響,例如,運用動畫解說科學概念的意義,比單獨使用文字說明或播放實驗影片,有更佳的預測指標;另一方面,運用文本說明,又比僅播放實驗影片,更能傳達科學概念。(編輯:潘羿菁)1111226
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