Система определения уровня внимания у учащихся на основе искусственного интеллекта

Наше исследование сосредоточено на изучении возможности использования искусственного интеллекта для измерения и определения уровня внимания учащегося в классе. Мы изучаем, могут ли специально разработанные алгоритмы и методологии эффективно оценивать вовлеченность учащихся во время занятий. Самые последние подходы основаны на искусственном интеллекте.

В частности, алгоритмы обучения являются самыми современными. Этот тип алгоритмов использует огромные объемы данных для обучения своих внутренних моделей, а затем их можно использовать для классификации изображений, оценки позы человека или выполнения ряда других интересных задач. В нашем исследовании есть две основные критические проблемы.

Во-первых, есть технические вопросы, которые необходимо решить. Например, как настроить устройства, как оценить движение по картинке, позе и остальным параметрам мы учитываем в нашем подходе. Кроме того, возникает субъективная ветвь, так как непонятно, все ли индивиды одинаково выражают уровень внимания.

Самая сильная сторона нашей системы заключается в том, что мы используем мультимодальный подход. Мы анализируем различные входные данные, эмоции лица, позу тела, положение головы, данные об акселераторе и частоту сердечных сокращений, чтобы автоматически классифицировать уровень внимания. Кроме того, наши методы в значительной степени опираются на искусственный интеллект, который, как сообщается, с большим успехом используется в других смежных областях исследований.