Sistema basato sull'intelligenza artificiale per rilevare i livelli di attenzione negli studenti

La nostra ricerca si concentra sull'esplorazione della fattibilità dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per misurare e rilevare il livello di attenzione dello studente in un ambiente scolastico. Stiamo studiando se algoritmi e metodologie sviluppati su misura possano valutare efficacemente il coinvolgimento degli studenti durante le lezioni. Gli approcci più recenti si basano sull'intelligenza artificiale.

Nello specifico, gli algoritmi di apprendimento sono all'avanguardia. Questo tipo di algoritmo utilizza grandi quantità di dati per addestrare i loro modelli interni, e quindi possono essere utilizzati per classificare le immagini, stimare la posa di una persona o eseguire una serie di altri compiti interessanti. Abbiamo due principali sfide critiche nel nostro studio.

In primo luogo, ci sono questioni tecniche che devono essere risolte. Ad esempio, come impostare i dispositivi, come stimare il movimento dall'immagine, la posa e il resto di altri parametri che consideriamo nel nostro approccio. E poi c'è un ramo soggettivo in quanto non è chiaro se tutti gli individui esprimano il livello di attenzione allo stesso modo.

Il punto di forza del nostro sistema è che utilizziamo un approccio multimodale. Analizziamo diversi input, l'emozione facciale, la posa del corpo, la posizione della testa, i dati dell'acceleratore e la frequenza cardiaca per classificare automaticamente il livello di attenzione. Inoltre, i nostri metodi si basano fortemente sull'intelligenza artificiale, che secondo quanto riferito è stata utilizzata con grande successo in altre aree di ricerca correlate.