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

Il livello di attenzione degli studenti in classe può essere migliorato attraverso l'uso di tecniche di Intelligenza Artificiale (AI). Identificando automaticamente il livello di attenzione, gli insegnanti possono utilizzare strategie per ritrovare la concentrazione degli studenti. Ciò può essere ottenuto attraverso varie fonti di informazione.

Una fonte è analizzare le emozioni riflesse sui volti degli studenti. L'intelligenza artificiale è in grado di rilevare emozioni come quelle neutre, il disgusto, la sorpresa, la tristezza, la paura, la felicità e la rabbia. Inoltre, la direzione dello sguardo degli studenti può anche potenzialmente indicare il loro livello di attenzione. Un'altra fonte è osservare la postura del corpo degli studenti. Utilizzando telecamere e tecniche di deep learning, la postura può essere analizzata per determinare il livello di attenzione. Ad esempio, gli studenti che sono ciondolanti o appoggiano la testa sui banchi possono avere un livello di attenzione inferiore. Gli smartwatch distribuiti agli studenti possono fornire dati biometrici e di altro tipo, tra cui misurazioni della frequenza cardiaca e inerziali, che possono essere utilizzati anche come indicatori di attenzione. Combinando queste fonti di informazioni, è possibile addestrare un sistema di intelligenza artificiale a identificare il livello di attenzione in classe. Tuttavia, l'integrazione dei diversi tipi di dati rappresenta una sfida che richiede la creazione di un set di dati etichettato. Per un'etichettatura accurata vengono consultati i contributi degli esperti e gli studi esistenti. In questo articolo, proponiamo l'integrazione di tali misurazioni e la creazione di un set di dati e di un potenziale classificatore di attenzione. Per fornire un feedback all'insegnante, esploriamo vari metodi, come smartwatch o computer diretti. Una volta che l'insegnante diventa consapevole dei problemi di attenzione, può adattare il proprio approccio didattico per coinvolgere e motivare nuovamente gli studenti. In sintesi, le tecniche di intelligenza artificiale possono identificare automaticamente il livello di attenzione degli studenti analizzando le loro emozioni, la direzione dello sguardo, la postura del corpo e i dati biometrici. Queste informazioni possono aiutare gli insegnanti a ottimizzare il processo di insegnamento-apprendimento.