Lighting Model and Optimization for e-Studio

Abstract

Today, in the field of distance education, distance education environments such as smart classrooms, e-classrooms and e-studios are used effectively in universities and institutions that provide online education to ensure the active participation of students who take courses in the course and instructors to create interactive courses. Among these, “e-studio” is a model designed and developed in order to provide easy and interactive distance education with optimized basic parameters such as sound, image and lighting, where educational technologies are used in accordance with informatics ergonomics. The aim of this study is to create the most suitable lighting levels for the equipment working in the e-studio and the instructor in online trainings. For this, the lighting areas and levels that should be considered in terms of lighting have been determined in the e-studio. These areas are the camera area, the teaching staff's work area and the interactive board. Therefore, three different lighting levels have been created in the e-studio. While determining the lighting levels, the measurements made in the e-studio and the data sets obtained by modeling these measurements have been used. By creating the mathematical model of the data set, the distribution of lighting intensity in the e-studio has been analyzed in detail.

Keywords

• Distance education
• Optimization
• Mathematical modeling

e-Stüdyo için Aydınlatma Modeli ve Optimizasyonu

Abstract

Günümüzde uzaktan eğitim alanında akıllı sınıf, e-sınıf ve e-stüdyo gibi uzaktan eğitim ortamları online eğitim veren üniversitelerde ve kurumlarda ders alan öğrencilerin derse aktif katılımlarını ve öğretim elemanlarının interaktif dersler oluşturmalarını sağlamak amacıyla etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Bunlardan “e-stüdyo” modeli eğitim teknolojilerinin bilişim ergonomisine uygun olarak kullanıldığı ses, görüntü, aydınlatma gibi temel parametreleri optimize edilmiş uzaktan eğitimin kolay ve interaktif bir şekilde yapılmasını sağlamak amacıyla tasarlanmış ve geliştirilmiş bir modeldir. Bu çalışmanın amacı online eğitimlerde e-stüdyo da çalışan donanımlar ve öğretim elemanı için en uygun aydınlatma seviyelerinin oluşturulmasıdır. Bunun için e-stüdyo da aydınlatma yönünden dikkat edilmesi gereken aydınlatma alanları ve seviyeleri belirlenmiştir. Bu alanlar kamera alanı, öğretim elemanı çalışma alanı ve interaktif tahtanın bulunduğu alandır. Bundan dolayı e-stüdyo da üç farklı aydınlatma seviyesi oluşturulmuştur. Aydınlatma seviyeleri belirlenirken e-stüdyo da yapılan ölçümler ve bu ölçümlerin modellenmesi ile elde edilen veri setleri kullanılmıştır. Veri setinin matematiksel modelinin oluşturulmasıyla e-stüdyo içerisinde aydınlatma şiddeti dağılımının detaylı olarak analizi yapılmıştır.

Keywords

• Uzaktan eğitim
• Optimizasyon
• Matematiksel modelleme

References

1. [1] E. Chen, Y. Shi, G. Xu, W. Xie, Z. Shen, Y. Che and Y. Mao, "The challenges and solutions in turning HCI from desktop to smart spaces." Proceedings of the APCHI, 2002.
2. [2] L. R. Winer and J. Cooperstock, “The ‘Intelligent Classroom’: Changing teaching and learning with an evolving technological environment,” Computers & Education, vol. 38, no. 1-3, pp. 253–266, 2002.
3. [3] Y. Shi, W. Xie and G. Xu, “Smart Remote Classroom: Creating a Revolutionary Real-Time Interactive Distance Learning System” in Advances in Web-Based Learning. ICWL 2002. Lecture Notes in Computer Science, J. Fong, C.T. Cheung, H.V. Leong, Q. Li Q, Eds. Berlin : Springer, 2002, pp. 130-141.
4. [4] H. Ren and G. Xu, "Human action recognition in smart classroom," Proceedings of Fifth IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition, 2002, pp. 417-422.
5. [5] Z. Wang, "Smart spaces: creating new instructional space with smart classroom technology," New Library World, vol. 109, no. 3/4, pp. 150-165, 2008.
6. [6] B. Carter and T. Linder, “Collaborative Learning Environments: Developing SMART Classrooms in Theory and in Practice,” Advances in Educational Administration, vol. 8, pp. 201-211, 2006.
7. [7] T. Tibúrcio and E. Finch, "The impact of an intelligent classroom on pupils' interactive behaviour," Facilities, vol. 23, no. 5/6, pp. 262-278, 2005.
8. [8] S. Y. Stephen, S. K. S. F Karim, S. I. Ahmed, Y. Wang and B. Wang, “Smart classroom: Enhancing collaborative learning using pervasive computing technology”, In ASEE Annual Conference Proceedings, 2003, pp. 13633-13642

9. [9] G. Bautista and F. Borges, “Smart Classrooms: Innovation in formal learning spaces to transform learning experiences,” Bulletin of the IEEE Technical Committee on Learning Technology, vol. 15, no. 3, pp. 18-21, 2013.
10. [10] H. Ren and G. Xu, “Human action recognition in smart classroom,” Proceedings of Fifth IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition, 2002, pp. 399 – 404.
11. [11] P. Yıldız, “Televizyon stüdyolarında aydınlatma,” Engineering Sciences,” c. 2, s. 2, ss.112-126, 2007.
12. [12] M. Şahin, F. Büyüktümtürk ve Y. Oğuz, “Karma ve yarı endirekt aydınlatma türlerinin teknik ve ekonomik yönden karşılaştırılması,” Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c.16, s. 2, ss. 26-38, 2014.
13. [13] F. DeRienzo. (2021, April 07). Estimating bandwidth consumption in connect meetings [Online]. Available: https://blogs.connectusers.com/connectsupport/estimating-bandwidth-consumption/
14. [14] İ. S. Üncü, "Aydınlatma eğitiminde ışık şiddet eğrilerini üç boyutlu hacimler haline getirmenin önemi," VII. International Educational Technology Conference, Lefkoşe, Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti, 2007, ss. 352-356.
15. [15] İ. S. Üncü, “Mühendislik ve mimarlıkta aydınlatma uygulamaları,” Süleyman Demirel Üniversitesi, 15. Yıl Mühendislik Mimarlık Sempozyumu, Isparta, Türkiye, 2007, ss. 106-113.
16. [16] İ. S. Üncü ve C. Yılmaz, "Aydınlatma eğitiminde armatürleri matematiksel modellemenin önemi," 6. Ulusal Aydınlatma Kongresi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, ss. 77-83, 2006.
17. [17] İ.S. Üncü, A. Arisoy ve B. Büyükarikan, “Stable light level detection in the light pools using neural network algorithms,” Acta Physica Polonica A, vol. 128, no. 2B, pp. 471-473, 2015.
18. [18] MathWorks Inc. (2021, April 10). Evaluating goodness of fit. [Online]. Available: https://www.mathworks.com/help/curvefit/evaluating-goodness-of-fit.html#bq_5kwr-3