人工知能を用いた学生の注意力検出システム

私たちの研究は、人工知能を使用して教室環境で生徒の注意力のレベルを測定および検出することの実現可能性を探ることに焦点を当てています。私たちは、カスタム開発されたアルゴリズムと方法論が、授業中の学生の関与を効果的に評価できるかどうかを調査しています。最新のアプローチは、人工知能に基づいています。

具体的には、学習アルゴリズムは最先端です。この種のアルゴリズムは、膨大な量のデータを使用して内部モデルをトレーニングし、画像の分類、人物のポーズの推定、またはその他のさまざまな興味深いタスクの実行に使用できます。私たちの研究には、主に2つの重要な課題があります。

まず、解決しなければならない技術的な問題があります。たとえば、デバイスのセットアップ方法、画像からの動きの推定方法、ポーズ、およびアプローチで考慮するその他のパラメーターなどです。そして、すべての個人が同じように注意のレベルを表現しているかどうかが不明であるため、主観的な分岐があります。

私たちのシステムの最大のポイントは、マルチモーダルアプローチを使用していることです。顔の感情、体のポーズ、頭のポーズ、アクセルデータ、心拍数など、さまざまな入力を分析して、注意力のレベルを自動的に分類します。さらに、私たちの方法は人工知能に大きく依存しており、他の関連研究分野でも高い成功を収めていると言われています。