Effects of Instructor Facial Expressions and Language Use on Learning Rate
연구 내용
강사의 표정과 언어 사용 특성이 영상 강의의 학습률에 미치는 영향을 분석하고 교육 분야별 차이를 도출하는 연구
영상 강의에서 학습률을 좌우하는 단서로 표정과 언어가 제안되어 있으나, 실제 콘텐츠에서의 조합 효과와 분야별 차이는 정교한 분석이 필요합니다. 본 연구는 최근 5년간 분야별 영상 62편을 수집하고, iMotion 기반 표정 분석과 KLIWC 기반 언어 분석을 수행합니다. 이후 분야별·학습률별로 이원 변량 분석을 적용해 관련성을 탐색합니다. 그 결과 명사·고유명사 사용 경향과 시청 지속 시간이 연결되고, 학습률이 높은 강의에서 표정의 감정 표현 양상이 더 관찰되는 패턴을 확인합니다.
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연구 흐름
초기 단계에서는 온라인 영상 강의에서 표정 요인과 언어 요인이 학습률에 영향을 줄 수 있다는 가설을 설정했습니다. 이후 분야별로 대표 강의를 수집하고 iMotion으로 표정 변인을, KLIWC로 언어 변인을 추출하는 데이터 기반 절차를 마련했습니다. 다음으로 분야별·학습률별 이원 변량 분석을 통해 단서와 시청 지속의 관계를 체계적으로 확인했습니다. 이후 “사람을 오래 지속”시키는 서사 구성, 전환 빈도, 정서가 있는 다양한 표정의 비언어적 전달 같은 해석 단서를 도출하고 교육 분야별 후속 탐색을 제안하는 방향으로 발전했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
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구분
제목
A Study on the Effects of Lecturer Facial Expressions and Language Use in Video Lectures on Learners" Learning Rate