Araştırmamız, bir sınıf ortamında öğrencinin dikkat düzeyini ölçmek ve tespit etmek için yapay zeka kullanmanın fizibilitesini keşfetmeye odaklanmaktadır. Özel olarak geliştirilmiş algoritmaların ve metodolojilerin dersler sırasında öğrenci katılımını etkili bir şekilde değerlendirip değerlendiremeyeceğini araştırıyoruz. En yeni yaklaşımlar yapay zekaya dayanmaktadır.
Özellikle, öğrenme algoritmaları son teknoloji ürünüdür. Bu tür bir algoritma, iç modellerini eğitmek için büyük miktarda veri kullanır ve daha sonra görüntüleri sınıflandırmak, bir kişinin pozunu tahmin etmek veya bir dizi başka ilginç görevi gerçekleştirmek için kullanılabilir. Çalışmamızda iki ana kritik zorlukla karşı karşıyayız.
İlk olarak, çözülmesi gereken teknik konular var. Örneğin, cihazların nasıl kurulacağı, resimdeki hareketin nasıl tahmin edileceği, poz ve yaklaşımımızda dikkate aldığımız diğer parametrelerin geri kalanı. Ve sonra öznel bir dal var, çünkü tüm bireylerin dikkat düzeyini aynı şekilde ifade edip etmediği belirsiz.
Sistemimizin en güçlü yanı, multimodal bir yaklaşım kullanmamızdır. Dikkat düzeyini otomatik olarak sınıflandırmak için farklı girdileri, yüz duygularını, vücut duruşunu, baş duruşunu, hızlandırıcı verilerini ve kalp atış hızını analiz ediyoruz. Ek olarak, yöntemlerimiz büyük ölçüde, diğer ilgili araştırma alanlarında yüksek başarı ile kullanıldığı bildirilen yapay zekaya dayanmaktadır.