F. Roque, Cristian Cechinel, R. Muñoz, R. Lemos, Erick Merino, Rodolfo Villarroel Acevedo
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These different profiles will be integrated into the system that collects the postures information in order to allow the automated classification of the presenters in real time. Resumo. O presente trabalho apresenta uma abordagem baseada em clusterização para identificar os principais padrões corporais em apresentações orais de estudantes em uma disciplina. Utilizando o Microsoft Kinect, foram coletados dados de 43 apresentações de estudantes realizadas em três momentos distintos ao longo do semestre. As 16 caracterı́sticas coletadas pelo sistema desenvolvido foram utilizadas como entrada para a clusterização que permitiu identificar três perfis principais de apresentadores: passivos, ativos e semiativos. Uma análise sobre a evolução desses perfis aponta que houve uma diminuição do percentual do perfil passivo ao longo do semestre e um aumento do percentual do perfil semi-ativo. Esses tipos de perfis serão integrados ao sistema de coleta de posturas para a futura classificação automática dos apresentadores em tempo real. 1. Introdução Bons comunicadores demonstram suas habilidades de apresentação com caracterı́sticas verbais e não verbais, como a linguagem corporal, o contato visual com a audiência, ou DOI: 10.5753/cbie.sbie.2018.1483 1483 Anais do XXIX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2018) VII Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2018)","PeriodicalId":231173,"journal":{"name":"Anais do XXIX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2018)","volume":"36 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-10-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Evolução das posturas corporais de estudantes em apresentações de seminários ao longo do semestre: uma análise utilizando dados multimodais e técnicas de clusterização\",\"authors\":\"F. Roque, Cristian Cechinel, R. Muñoz, R. 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摘要
本文描述了一种基于聚类的方法来识别在给定课程中学生口头报告中的主要身体模式。通过使用微软Kinect收集了43名学生的演讲数据。收集到的16个特征被用作聚类过程中的输入信息,允许识别三种主要的演示者概况:被动、主动和半主动。对这些特征在本学期演变的分析指出,在整个课程中,被动特征的百分比有所下降,而半主动特征的百分比有所增加。这些不同的个人资料将被整合到收集姿势信息的系统中,以便实时对演讲者进行自动分类。Resumo。1 .呈现trabalho呈现uma abordagem basada em clusterizaal。利用微软的Kinect,我们的学生们实现了他们的目标três在整个学期的时间里都是不同的。由于有16个特点,如有代表性的系统、有代表性的系统、有代表性的系统、有代表性的系统、有代表性的系统、有代表性的系统、有代表性的系统、有代表性的系统和有代表性的系统。Uma análise sobre a evolutionaldonce a ddesdesperis aponta que houve Uma miniuperdonce a ddesdesperdonce a ddesdesperdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce a - perdonce女性蒂波德perfis serao integrados ao sistema de coleta de posturas para未来自动化classificacao dos apresentadores em节奏真实。1. 介绍通信通信演示suas habilidades de目前的通信 com字符,como a linguagem士,o contato visual com a audiência, ou DOI: 10.5753/ CBIE . SBIE .2018.1483 1483 Anais do XXIX Simpósio Brasileiro de Informática na educa (SBIE 2018)第七届巴西教育大会(CBIE 2018)
Evolução das posturas corporais de estudantes em apresentações de seminários ao longo do semestre: uma análise utilizando dados multimodais e técnicas de clusterização
The present paper describes a clustering based approach to identify the main corporal patterns in students oral presentations during a given course. Data from 43 students presentations was collected through the use of Microsoft Kinect. The 16 collected features were used as input information in the clusterization process allowing the identification of three main profiles of presenters: passive, active, and semi-active. An analysis of the evolution of these profiles during the semester points out a decrease in the percentage of the passive profile throughout the course, and an increase in the percentage of the semi-active profile. These different profiles will be integrated into the system that collects the postures information in order to allow the automated classification of the presenters in real time. Resumo. O presente trabalho apresenta uma abordagem baseada em clusterização para identificar os principais padrões corporais em apresentações orais de estudantes em uma disciplina. Utilizando o Microsoft Kinect, foram coletados dados de 43 apresentações de estudantes realizadas em três momentos distintos ao longo do semestre. As 16 caracterı́sticas coletadas pelo sistema desenvolvido foram utilizadas como entrada para a clusterização que permitiu identificar três perfis principais de apresentadores: passivos, ativos e semiativos. Uma análise sobre a evolução desses perfis aponta que houve uma diminuição do percentual do perfil passivo ao longo do semestre e um aumento do percentual do perfil semi-ativo. Esses tipos de perfis serão integrados ao sistema de coleta de posturas para a futura classificação automática dos apresentadores em tempo real. 1. Introdução Bons comunicadores demonstram suas habilidades de apresentação com caracterı́sticas verbais e não verbais, como a linguagem corporal, o contato visual com a audiência, ou DOI: 10.5753/cbie.sbie.2018.1483 1483 Anais do XXIX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2018) VII Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2018)