הקורונה הכניסה לחיינו בסערה את עולם הלימודים המקוונים, אולם מרצים ומדריכים רבים לא יכולים לזהות את רמת הקשב של הקבוצה.

בעוד שבכיתה פרונטלית מרצה יכול לזהות את המקרה ולחזור על החומר לטובת התלמידים, למידה מקוונת עלולה למנוע ממנו לזהות מצב כזה ולכן הוא ימשיך ללמד ולהתקדם מבלי להיות קשוב לכיתה.

מערכת חדשה שיצרו יריב גארלה וסתיו לובל, סטודנטים ב SCE- המכללה האקדמית להנדסה בקמפוס אשדוד, אמורה לטפל בדיוק בזה.

"בשורה התחתונה מערכת כזו משרתת את האינטרס של כל הצדדים" - אומר יריב. "המרצה מקבל את הפידבק בזמן אמת, יודע מתי הקבוצה איבדה את הקשב ומבין על מה מהחומר הוא צריך לחזור וכיצד עדיף לו להעביר את השיעור הבא".

"מהצד השני" – הוא מוסיף, "התלמיד, שאולי מתבייש לשאול שאלה בזום ולהפריע למהלך השיעור, זוכה מכך שהקבוצה לא מתקדמת בלעדיו".

המערכת אותה יצרו השניים נעזרת בטכנולוגיות ראיית מחשב ולמידה עמוקה לצורך הערכת רמת ההקשבה של התלמידים בכיתה והצגת הערכה זו בפני המרצה בזמן אמת.

בסיום השיעור, המערכת מפיקה דו"ח סיכום עבור המרצה. "רצינו לעשות פרויקט שיתאים לרוח התקופה" – מוסיף יריב. "בעזרתה של המנחה שלנו, ד"ר תמר שרוט, הגענו למחשבה על הנושא הזה".

תהליך העבודה על הפרויקט היה לא פשוט. השניים תכננו בהתחלה לאסוף מאגר נתונים עבור הזנת המערכת בתגובות אפשריות של סטודנטים למצבי למידה.

לדבריהם, מדובר במאגר שדורש עשרות אלפי תמונות פנים במצבים שונים. "פנינו לבסיס נתונים קיים שממנו המודל שלנו למד את הזיהוי, כאשר השלב הבא לנסות את המערכת על סמך הניסיון שלנו" – הם אומרים. "עד כה בכל המקרים שבדקנו היא הצליחה להגיע לרמת דיוק די גבוהה".

לסיכום יריב מתאר מה הנקודות שהיו חשובות לו ולסתיו בעבודה על הפרויקט. "כמהנדסי תוכנה לעתיד, היה חשוב לנו בכל שלב של הפרויקט, להטמיע את כל הטכניקות והכלים שקיבלנו במהלך הלימודים" – הוא אומר.

סתיו הוסיף כי "היה חשוב לנו בביצוע הפרויקט לגעת בבעיה מהותית הפוגעת בחברה ולהביא עבורה פתרון. אנחנו מאמינים כי הפרויקט שלנו יכול להתאים למסגרות שונות, ואפילו למצב של נהיגה בכביש."