基于人工智能的系统，用于检测学生的注意力水平

我们的研究重点是探索使用人工智能在课堂环境中测量和检测学生的注意力水平的可行性。我们正在研究定制开发的算法和方法是否可以有效地评估学生在课堂上的参与度。最新的方法是基于人工智能的。

具体来说，学习算法是最先进的。这种算法使用大量数据来训练他们的内部模型，然后它们可以用来对图像进行分类，估计一个人的姿势，或执行一系列其他有趣的任务。在我们的研究中，我们面临两个主要的关键挑战。

首先，有一些技术问题必须解决。例如，如何设置设备，如何估计图片中的运动，姿势以及我们在方法中考虑的其他其他参数。还有一个主观分支，因为目前尚不清楚是否所有个体都以相同的方式表达注意力水平。

我们系统最强的一点是我们使用多模式方法。我们分析不同的输入、面部情绪、身体姿势、头部姿势、加速器数据和心率，以自动对注意力水平进行分类。此外，我们的方法严重依赖人工智能，据报道，人工智能已在其他相关研究领域取得了很高的成功。