يركز بحثنا على استكشاف جدوى استخدام الذكاء الاصطناعي لقياس واكتشاف مستوى انتباه الطالب في بيئة الفصل الدراسي. نحن نحقق فيما إذا كانت الخوارزميات والمنهجيات المطورة خصيصا يمكنها تقييم مشاركة الطلاب بشكل فعال أثناء الفصول الدراسية. تعتمد أحدث الأساليب على الذكاء الاصطناعي.
على وجه التحديد ، خوارزميات التعلم هي حالة من الفن. يستخدم هذا النوع من الخوارزميات كميات هائلة من البيانات لتدريب نماذجها الداخلية ، ومن ثم يمكن استخدامها لتصنيف الصور أو تقدير وضع الشخص أو أداء مجموعة من المهام الأخرى المثيرة للاهتمام. لدينا تحديان حاسمان رئيسيان في دراستنا.
أولا، هناك مسائل تقنية يجب حلها. على سبيل المثال ، كيفية إعداد الأجهزة ، وكيفية تقدير الحركة من الصورة ، والوضع ، وبقية المعلمات الأخرى التي نأخذها في الاعتبار في نهجنا. ثم هناك فرع شخصي لأنه من غير الواضح ما إذا كان جميع الأفراد يعبرون عن مستوى الانتباه بنفس الطريقة.
أقوى نقطة في نظامنا هي أننا نستخدم نهجا متعدد الوسائط. نقوم بتحليل المدخلات المختلفة ، وعاطفة الوجه ، ووضعية الجسم ، ووضعية الرأس ، وبيانات المسرع ، ومعدل ضربات القلب لتصنيف مستوى الانتباه تلقائيا. بالإضافة إلى ذلك ، تعتمد أساليبنا بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي ، والذي ورد أنه تم استخدامه بنجاح كبير في مجالات البحث الأخرى ذات الصلة.