基于人工智能的系统用于检测学生的注意力水平
Luis Marquez-Carpintero1, Monica Pina-Navarro1, Sergio Suescun-Ferrandiz1
1University Institute for Computer Research, University of Alicante.
Journal of visualized experiments : JoVE
|January 1, 2024
概括
人工智能 (AI) 可以通过分析面部情绪,目光,姿势和生物识别数据来识别学生的注意力. 这使教师能够优化学习过程,并有效地重新吸引学生.
科学领域:
- 教育技术的教育技术
- 计算机科学 计算机科学
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 学生的注意力对于有效的学习至关重要.
- 监测注意力的传统方法往往是主观的,耗时的.
- 开发自动化系统可以提供客观的实时反.
研究的目的:
- 提出一种人工智能 (AI) 系统,用于在课堂上自动识别学生的注意力水平.
- 探索多个数据源的集成,以改善注意力检测.
- 促进教师及时干预,以提高学生的参与度.
主要方法:
- 利用人工智能分析面部情绪 (例如,快乐,悲伤,愤怒).
- 采用深度学习技术,通过摄像头评估身体姿势和凝视方向.
- 整合智能手表中的生物识别数据 (心率,惯性测量).
- 通过咨询专家输入和现有研究来创建标记的数据集,以准确地注释数据.
主要成果:
- 证明了将各种数据流 (面部,姿势,生物识别) 结合起来用于注意力水平识别的可行性.
- 提出了一个注意力分类器的框架,能够实时监控课堂.
- 探索了向教育工作者提供及时反的方法.
结论:
- 人工智能驱动的学生情绪,目光,姿势和生物识别的分析提供了一种有希望的方法,可以自动检测注意力水平.
- 这项技术可以为教师提供可操作的见解,以调整他们的教学方法.
- 这些数据源的整合有可能显著优化教学过程.
