מערכת מבוססת בינה מלאכותית לאיתור רמות קשב אצל תלמידים

המחקר שלנו מתמקד בבחינת ההיתכנות של שימוש בבינה מלאכותית כדי למדוד ולזהות את רמת הקשב של התלמיד במסגרת כיתתית. אנו בודקים אם אלגוריתמים ומתודולוגיות שפותחו בהתאמה אישית יכולים להעריך ביעילות את מעורבות התלמידים במהלך השיעורים. הגישות האחרונות מבוססות על בינה מלאכותית.

באופן ספציפי, האלגוריתמים הלומדים הם משוכללים. סוג זה של אלגוריתם משתמש בכמויות עצומות של נתונים כדי לאמן את המודלים הפנימיים שלהם, ואז ניתן להשתמש בהם כדי לסווג תמונות, להעריך את התנוחה של אדם, או לבצע מגוון של משימות מעניינות אחרות. יש לנו שני אתגרים קריטיים עיקריים במחקר שלנו.

ראשית, יש עניינים טכניים שצריך לפתור. למשל, איך להגדיר את המכשירים, איך להעריך את התנועה מהתמונה, את התנוחה ועוד שאר הפרמטרים שאנחנו לוקחים בחשבון בגישה שלנו. ויש ענף סובייקטיבי שכן לא ברור אם כל הפרטים מבטאים את רמת תשומת הלב באותו אופן.

הנקודה החזקה ביותר של המערכת שלנו היא שאנו משתמשים בגישה רב-מודאלית. אנו מנתחים קלטים שונים, רגש פנים, תנוחת גוף, תנוחת ראש, נתוני מאיץ וקצב לב כדי לסווג באופן אוטומטי את רמת הקשב. בנוסף, השיטות שלנו מסתמכות במידה רבה על בינה מלאכותית, אשר על פי הדיווחים נעשה בה שימוש בהצלחה רבה בתחומי מחקר קשורים אחרים.