Михаил, вы абсолютно правы: мы стремимся к подтверждению\опровержению своих гипотез через данные. Изначально были экспертным путем сформированы гипотезы о критериях, на основании которых построена модель.
Таким образом ML модель, о которой написана статья, играет роль первичного этапа - этапа сбора данных. Сейчас стартовал второй этап: проверка влияния этих критериев на поведение и успехи ученика на основании данных. Но это, как говорится, уже совсем другая история=))
Денис, мне жаль, что вы с таким столкнулись. Вопросом административных нарушений, которые, увы, случаются, мы тоже занимаемся. Возможно, пока что-то в работе упускаем, но сейчас этот процесс докручиваем.
Буду благодарна, если напишите мне в личку ваши контакты, по которым регистрировались - обязательно кейс проработаем
Алексей, добрый вечер.
Согласна с вами - мимика тоже супер важна. Работа с мимикой входит в план дальнейшего развития модели
Мы не разрабатывали свою систему. Пока))
Поэтому активно работали с партнерами, которые и предоставили само техническое решение
Что касается точности, то, конечно, точность распознавания не 100%, поэтому накладывает отпечаток на итоговый результат. Не смотря на это, мы смогли добиться точность определения по всем значимым критериям 87% и выше (по разным критериям - разный)
Кроме этого будет реализована система апелляций от преподавателей, на основании которых мы будем иметь возможность и результаты откорректировать, и постоянно работать над повышениям качества самой модели.
Вполне возможно и ничем)
Но чтобы что-то утверждать нужно провести исследование, которое начинается с инструмента для сбора данных, роль которого и играет ML модель
Голосовых гипотез у нас получилось около 40, под каждую гипотезу был создан свой словарь.
В оценку вошло:
- несколько статистических показателей: Teacher Talking Time, Время обоюдного молчания и пр
- несколько визуальных: включена камера, преподаватель на рабочем месте и пр
- несколько административных: опоздания и пр
- несколько текстовых: постановка задач говорения, подведение итогов урока, вовлеченность в жизнь ученика и т.д.
Мы подумаем об этом)
Новый процесс по этой модели запустили в январе, поэтому пока утвердительно не отвечу. Кроме того, LT сможем повысить не за счет того, что мы оцениваем, а только за счет того, что мы начнем работать с результатами такой оценки. Т.о. результат будет еще более отодвинутый во времени
В связи с этим всем, предполагаем что сможем увидеть результат в LT уже во втором квартале
Согласна с вами. Большое спасибо за рекомендации и идеи
Алексей, тут с вами полностью согласна. Поэтому наш подход - всегда через аналитику:
1. собираем большой объем данных по тому, как проигрываются критерии в уроках
2. проводим аналитическое исследование по тому какие критерии влияют на учеников (как положительно, так и отрицательно)
3. формируем рекомендации для преподавателя таким образом, чтобы они помогали успешно работать с учеником
Пока мы только в процессе выполнения первого и старта второго этапа
Максим, вы говорите о разных аспектах работы с преподавателем. Процесс подбора в школе очень сложный и многосоставной. На этом этапе минимальна вероятность поступления в работу некомпетентного специалиста.
Однако после рекрутинга при отсутствии ощущения контроля практический каждый специалист (не только в Skyeng, а в любой компании в принципе) быстро расслабится, что и приводит к неподготовленности, опозданиям или неподходящему месту для проведения урока.
Inna Iaroshenko
Жанна, вполне возможно!
Модель позволяет выполнить первую итерацию - получить вообще понимание в скольких (и в каких конкретно) уроках кот был. А только после этого становится реальным посчитать действительно кот плох или хорош. Возможно, по итогу исследования каждый преподаватель Skyeng будет обязан завести котика=))