Die Schüler arbeiten im Rahmen des Lehrplans an Tests und Hausaufgaben auf der Plattform. Während des Studiums misst die KI Muskelpunkte auf ihren Gesichtern über die Kamera auf ihrem Computer oder Tablet und identifiziert Emotionen wie Glück, Traurigkeit, Wut, Überraschung und Angst.
Gesichtsausdruckerkennung KI kann Emotionen mit Genauigkeit auf menschlicher Ebene identifizieren.
Das System überwacht auch, wie lange die Schüler brauchen, um Fragen zu beantworten. zeichnet ihre Noten und Leistungshistorie auf; generiert Berichte über ihre Stärken, Schwächen und Motivationsniveaus; und prognostiziert ihre Noten. Das Programm kann sich an jeden Schüler anpassen, Wissenslücken schließen und Tests im Spielstil anbieten, damit das Lernen Spaß macht. Schüler schneiden bei Prüfungen 10% besser ab, wenn sie mit 4 kleinen Bäumen gelernt haben, sagt Lam.
Lam, ein ehemaliger Lehrer, erinnert sich daran, dass er herausgefunden hat, dass bestimmte Schüler nur dann Probleme hatten, wenn sie ihre Prüfungsergebnisse erhalten hatten – zu diesem Zeitpunkt "ist es zu spät".
Sie startete 2017 4 kleine Bäume – mit einer Finanzierung von 5 Millionen US-Dollar -, um Lehrern die Möglichkeit zu geben, "früher einzugreifen". Die Anzahl der Schulen, die 4 kleine Bäume in Hongkong nutzen, ist im letzten Jahr von 34 auf 83 gestiegen. Die Preise liegen zwischen 10 und 49 US-Dollar pro Schüler und Kurs.
Laut Lam war die Technologie für Lehrer während der Pandemie besonders nützlich, da sie es ihnen ermöglicht, die Emotionen ihrer Schüler während des Lernens aus der Ferne zu überwachen.
Chu glaubt, dass die Vorteile der Technologie die Pandemie überdauern werden, da sie seine Verwaltungslast reduziert, indem personalisierte Klassenarbeiten und Tests erstellt und markiert werden. Und im Gegensatz zu Lehrern kann die ausdruckslesende KI die Emotionen jedes Schülers auch in einer großen Klasse genau beobachten.
Die Technologie zur Überwachung der Gesichter von Kindern wirft jedoch Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre auf.
Laut Lam zeichnet 4 Little Trees Gesichtsmuskeldaten auf. So interpretiert die KI emotionale Ausdrücke, ohne jedoch die Gesichter der Schüler zu filmen.
Pascale Fung, Direktor des Zentrums für KI-Forschung an der Universität für Wissenschaft und Technologie in Hongkong, sagt, "Transparenz" sei der Schlüssel zur Wahrung der Privatsphäre der Studenten. Sie sagt, Entwickler müssen die Zustimmung der Eltern einholen, um die Daten der Schüler zu sammeln, und dann "erklären, wohin die Daten gehen werden".
Experten sagen, dass emotionaler Ausdruck zwischen Kulturen und Ethnien variieren kann.
Laut Lam funktioniert die Emotionserkennung von Find Solution AI in Hongkong mit einer Genauigkeit von 85%. Laut Fung können Algorithmen mit "sehr guten Einstellungen" in bis zu 90% der Fälle primäre Emotionen wie Glück und Traurigkeit korrekt identifizieren.
Komplexere Emotionen wie Irritation, Begeisterung oder Angst können jedoch schwerer zu lesen sein.
"Wir können auf eine Genauigkeit von 60% [oder] 70% hoffen", sagt Fung und fügt hinzu, dass die meisten Menschen komplexe Emotionen nicht mit einer höheren Genauigkeit identifizieren können. "Menschen sind nicht gut darin, Mimik zu lesen", sagt sie. "Wir möchten Maschinen so trainieren, dass sie … besser sind als der durchschnittliche Mensch."
Während sich die KI verbessert, hofft Lam, Anwendungen für Unternehmen und Schulen zu entwickeln, um die Bedürfnisse der Teilnehmer besser zu verstehen und das Engagement für Online-Meetings und Webinare zu erhöhen.
In Bezug auf die menschliche Kommunikation kann KI "dazu beitragen, eine bessere Interaktion zu ermöglichen", sagt sie.