Posudky závěrečné kvalifikační práce

I přes absenci konzultací student odevzdal práci, která naplňuje požadované parametry. Kvalita testové i realizační části mohla být lepší, nicméně jsou tam všechny komponenty, které jsme diskutovali během prvního půlroku při návrhu aplikace. Pozitivně hodnotím, že student v průběhu řešení práce kontaktoval odborníky, kteří se znakovou řečí pracují a obsah práce i návrh aplikace s nimi konzultoval.

Dílčí hodnocení
Kritérium	Známka	Body	Slovní hodnocení
Informace k zadání			Jedná se o průměrně náročnou implementační práci, jejíž cílem bylo vytvořit aplikaci pro výuku znakového jazyka, která měla primárně podporovat snímání znakování uživatele a ověření jeho korektnosti. Student splnil všechny body zadání. Diskutabilní je množství podporovaného obsahu a funkčnost porovnávání.
Práce s literaturou			Student aktivně vyhledával relevantní dostupnou literaturu a vhodně ji začlenil do své práce.
Aktivita během řešení, konzultace, komunikace			Student se aktivně účastnil konzultací pouze první půlrok. Dále jsme se i přes mé výzvy neviděli.
Aktivita při dokončování			Práci jsem viděl až po odevzdání, neměl jsem tak jakoukoliv možnost ji ovlivnit.
Publikační činnost, ocenění			žádná

Posudek oponenta

Snášel, Daniel

Přes množství připomínek práce splnila všechny body v zadání, i když některé jen ve velmi omezené kvalitě. Dokumentace není na dobré úrovni, zejména se jedná o jazykovou stránku a dále o nepřesné či neúplné popisy napříč prací. Výsledná webové aplikace slouží pouze jako ukázka a v aktuálním stavu se nedá rozumně použít a to i když opomenu velmi malý vstupní dataset. Proto hodnotím práci jako dostatečnou.

Dílčí hodnocení
Kritérium	Body	Slovní hodnocení
Náročnost zadání		Cíl práce bylo implementovat aplikaci pro výuku českého znakového jazyka. Zadání hodnotím jako průměrně obtížné, vzhledem k nutnosti kombinovat znalosti neuronových sítí a webového designu pro výukovou aplikaci. Přestože se jednalo převážně vystavění grafického rozhraní a přetrénování již existujícího modelu, bylo také potřeba získat poměrně širokou škálu znalostí o českém znakovém jazyku a strojovém učení.
Rozsah splnění požadavků zadání		Body 5 a 6 nejsou v práci dostatečně popsány a bylo nutné dohledávat některé informace ve zdrojovém kódu aplikace. Ačkoliv aplikace podporuje vyhodnocení úspěšnosti při opakování procvičování, tak ve výsledné práci je tento bod nedostatečně popsán.
Rozsah technické zprávy		Podle aplikace https://app.fit.vut.cz/normostrany , vyvinuté pro fakultní účely, má práce 51 normostran, tím splňuje minimální stanovený rozsah diplomové práce.
Prezentační úroveň technické zprávy	55	Text je srozumitelný a jednotlivé sekce na sebe logicky navazují. V první části práce student popisuje znakový jazyk a rozdíl mezi znakovým jazykem a verbálním projevem. V následujících kapitole popisuje problematiku speciální pedagogiky a využití technik pro komunikaci ve znakovém jazyce. V dalších kapitolách se student věnuje návrhu a implementaci vlastních aplikací. Výhradu mám ke kapitole 5 Proposal of teaching method of Sign language, která mám rozsah pouze jedné strany a jedná se pouze o zamyšlení autora bez podložení daty či grafy. Tato kapitola by měla být spojena s kapitoly 6, ve které jsou analyzovány jednotlivé požadavky aplikace. Další výhradu mám ke kapitole 8.1, ve které měl student vyhodnotil přínos své aplikace pro vzdělávací účely. Kapitola obsahuje jen testování na pěti osobách, kteří testovali grafický vzhled a funkčnost vytvořené aplikace. Následně je v kapitole zmíněné, že navržená aplikace by mohla být přínosem pro neslyšící, pedagogy i pro širokou veřejnou, která se chce naučit český znakový jazyk. Není zde ale žádné vyhodnocení, zda došlo u lidí po vyzkoušení aplikace k naučení se některých znaků, nebo ke zlepšení předvedení procvičovaných znaků.
Formální úprava technické zprávy	50	Jazyková a typografická stránka práce je na nižší úrovni. Práce je psaná v anglickém jazyce, ale obsahuje několik překlepů jako je " in English ”Tichý jazyk“ ", dokonce text obsahuje i jeden český odstavec v kapitole 2.7.1 a česky nadepsané grafy v kapitole 3.1.
Práce s literaturou	80	Rozsah využité literatury v práci je v dostatečném rozmezí. Odkazované zdroje jsou relevantní k tématu a vhodně vybrány.
Realizační výstup	50	Výstupem práce je webová aplikace sloužící pro výuku českého znakového jazyka na základě porovnání s referenční ukázkou znaku. Mám velkou výhradu k posuzování správnosti znaku. Webová aplikace předává snímky z webkamery každých 100 milisekund, které následně vyhodnocuje model ASL-Recognition. Tento model byl převzat a student je jen přetrénoval nad svým datasetem. Model vyhodnotí správnost znaku na základě jednoho snímku a pouze z části označeným zeleným čtvercem. To způsobuje, že pro vyhodnocení správnosti znaku stačí vložil ruce do zeleného čtverce na webkameře a dát je do pozice, která odpovídá předvedenému znaku, není potřeba provést celý znak. Takové vyhodnocování tedy podporuje jen vyhodnocení ano/ne. Uživatel nedostane žádnou zpětnou vazbu, jestli znak předvedl na 10 %, 30 % nebo 90 % správně, a ani neví v jaké části udělal chybu. Navíc porovnání pouze jednoho snímku dochází také k nemožnosti porovnat dva znaky, které začínají stejně, ale pokračují jinak, případně slovní spojení či věty. Zdrojový kód napsaný v jazyce Python s rozšířením Flask a Jinja2 je těžko čitelný a není logicky dělení. Jakákoliv změna by tedy byla náročná.
Využitelnost výsledků		Práce má potenciál být používaná jako aplikace pro výuku českého znakového jazyka, ale nejprve je potřeba dokončit realizační část.

Posudky

Posudek vedoucího

Malinka, Kamil

Posudek oponenta

Snášel, Daniel

Otázky