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講 題A Deep Network Model for Chat Log Classification in an English Presentation and Discussion Platform
講 者國立成功大學 趙雅蘭
日 期2018/10/25長 度00:09:33人 氣103 次
摘 要
現今數位工具巨幅改變了日常生活中傳播媒體,無
論是會議討論,教室發表或 TED 舞台演講,擁有好的數
位簡報能力是一項不可或缺的競爭力。此外,學生尤是需
習得這項重要的專業力以擁有更好的未來職場競爭力。
此外,隨著資訊和通信技術的發展,現今教育已擁有了前
所未有的突破。然而,教育結合資訊和通信技術亦可能導
致線上教學討論過程中產生誤解。因此,我們需要一有效
的系統減輕教育技術可能出現的問題,而本研究採用卷
積神經網絡(CNN)和長期短期記憶(LSTM)來分析一
專為英語表達教學而構建的師生討論平台。本研究旨在
為學生提供一個有效的學習環境,盼能透過文字分類得
知每位學生於學習英語簡報力上的主要問題所在。最後,
國立成功大學的英語專家對實驗結果進行人工評估,並
進一步計算實驗結果之準確率 (Accuracy) 、精確率
(Precision) 、召回率 (Recall) 以及 F1-measure 和統計
檢驗如 t 檢定、相關係數、假設檢定等等用於評估學生
的學習成效。
提 供TANET台灣網際網路研討會-TANET2018
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