在高等教育中利用众包丰富音乐知识库
人机交互
2023-07-13 v2 人工智能
摘要
本文描述了将众包技术作为涉及计算机科学高等教育学生的家庭作业的一部分所遵循的方法论以及汲取的经验教训。利用一个支持文化遗产领域众包的平台，学生被征集来丰富与所选音乐曲目相关的元数据。活动结果由学生进一步通过语义网技术进行分析和利用。共有 98 名学生参与了该活动，针对 854 首曲目贡献了超过 6400 条标注。该过程还创建了一个公开可用的标注数据集，可用于音乐标注的机器学习模型。活动结果以及通过在线调查收集的评论使我们能够得出一些关于将众包整合到计算机科学课程中的益处与挑战，以及其如何提升学生学习过程中参与度的有益见解。
引用
@article{arxiv.2306.07310,
title = {Employing Crowdsourcing for Enriching a Music Knowledge Base in Higher Education},
author = {Vassilis Lyberatos and Spyridon Kantarelis and Eirini Kaldeli and Spyros Bekiaris and Panagiotis Tzortzis and Orfeas Menis - Mastromichalakis and Giorgos Stamou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.07310},
year = {2023}
}
备注
Presented in The 4th International Conference on Artificial Intelligence in Education Technology (AIET 2023), Berlin, Germany, 31 June-2 July 2023. For The GitHub code for the created music dataset, see https://github.com/vaslyb/MusicCrowd