title	emoji	colorFrom	colorTo	sdk	sdk_version	app_file	pinned
EdControl	👨🏼‍🎓	blue	green	streamlit	1.25.0	app.py	false

EdControl

Automated analytics service that tracks students' emotional responses during online classes.

Problem

На сегодняшний день, существует большое количество платформ для онлайн-обучения. Существуют как крупные онлайн-школы, так и более малые по количеству учащихся. И из-за большого потока клиентов необходимо набирать преподавателей для проведения занятий. И менеджеры не всегда могут понять на сколько преподаватель компетентен в области soft skills при подаче материала. Следовательно, необходимо вовремя определять агрессивных и не умеющих контролировать свои эмоции преподавателей, для сохранения репутации компании.

Today, there are a large number of platforms for online learning. There are both large online schools and smaller ones in terms of the number of students. And because of the large flow of clients, it is necessary to recruit teachers to conduct classes. And managers can not always understand how much the teacher is competent in the field of soft skills when submitting material. Therefore, it is necessary to identify aggressive and unable to control their emotions teachers in time to preserve the reputation of the company.

Solving the problem

Наш продукт предлагает решение данной проблемы оценки образования, помогая онлайн платформам экономить время менеджеров при ручном просмотре видео-уроков преподавателей и повышать бизнес метрики компании, выявляя на ранней стадии не компетентных преподавателей. Проблема решается путем распознавания негативных эмоций клиента во время онлайн-урока с преподавателем. Вы загружаете запись видео-урока в наш сервис и получаете dashboard с информацией и аналитикой по всему уроку. Также на данном dash-board, при выявлении каких-либо негативных ситуаций, можно увидеть конкретные timestamp, когда была замечена эмоция и на сколько она велика.

Our product offers a solution to this problem of education assessment, helping online platforms save managers' time when manually viewing teachers' video lessons and improve the company's business metrics by identifying non-competent teachers at an early stage. The problem is solved by recognizing the client's negative emotions during an online lesson with a teacher. You upload a video lesson recording to our service and get a dashboard with information and analytics throughout the lesson. Also on this dashboard, when identifying any negative situations, you can see the specific timestamp when the emotion was noticed and how big it is.

Implementation

На данный момент реализованы:

Эмоциональное оценка состояния человека
Аналитика и визуализация данных для удобного анализа видео-урока
Рекомендации преподавателю для проведения последующих уроков, при обнаружении каких-либо проблем

Модель с помощью CV определяет эмоцию, которую испытывает человек в данный момент времени и отображает глубину эмоции в шкале от 0 до 100:

Currently implemented:

Emotional assessment of a person's condition
Data analytics and visualization for convenient video lesson analysis
Recommendations to the teacher for subsequent lessons, if any problems are found

The CV model determines the emotion that a person is experiencing at a given time and displays the depth of emotion on a scale from 0 to 100:

The appearance of the service

Внешний вид сервиса интуитивно понятен для пользователей и его главная страница выглядит так:

The appearance of the service is intuitive for users and its main page looks like this:

После успешной обработки загруженного видео вы можете получить аналитику и рекомендации:

After successfully processing the uploaded video, you can get analytics and recommendations:

Installation

1. Install git and docker engine

2. Clone the project:

git clone https://github.com/Wander1ngW1nd/EdControl

3. Build an image:

docker build -t edcontrol_image EdControl

4. Run application container:

docker run --name edcontrol_app -dp 8501 edcontrol_image

5. Figure out which port was assigned to your application:

docker port edcontrol_app

You will see the similar output:

8501/tcp -> 0.0.0.0:<your_port_number>

6. Go to:

http://0.0.0.0:<your_port_number>

Now you can use the app!

Development

Dependencies Management

Project’s dependencies are managed by poetry. So, all the dependencies and configuration parameters are listed in pyproject.toml.

To install the dependencies, follow these steps:

1. Install git and poetry

2. Clone the project and go to the corresponding directory:

git clone https://github.com/Wander1ngW1nd/EdControl
cd EdControl

3. (Optional) If your python version does not match the requirements specified in pyproject.toml, install one of the matching versions

4. Create virtual environment and activate it

poetry shell

5. Install dependencies

poetry lock --no-update
poetry install

Road Map

На данный момент продукт находится в рабочем состоянии и готов к использованию. Наша команда EdControl видит перспективы и дальнейший путь развития продукта, добавление новых функций и расширение целевой аудитории.

Вырезание окна с обучающимся
Добавление распознавания речи (текст) и интонации (аудио) для повышения точности определения эмоционального состояния
Добавление распознования бан слов и жестов
Добавление функции идентификации по лицу
Добавление возможности распознования эмоционального состояния в групповых звонках и конференциях
Интеграция в LMS системы различных платформ

At the moment, the product is in working condition and ready for use. Our EdControl team sees prospects and the further path of product development, the addition of new features and the expansion of the target audience.

Cutting out a window with students
Adding speech recognition (text) and intonation (audio) to improve the accuracy of determining the emotional state
Adding recognition of ban words and gestures
Adding face identification function
Adding the ability to recognize the emotional state in group calls and conferences
Integration into LMS systems of various platforms