Определение вовлеченности учащихся с помощью сетей пирамидальных признаков, улучшенных трансформером, с канально-пространственным вниманием

Автор: А. Навин, И. Джина Джейкоб, Аджай Кумар Мандава

Журнал: Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras

Рубрика: Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Статья в выпуске: Том 24 № 2, 2025 года.

Бесплатный доступ

Одним из важнейших аспектов современных образовательных систем является определение вовлеченности учащихся, которое включает выявление того, насколько вовлечены, внимательны и активны учащиеся на занятиях в классе. Для преподавателей этот подход имеет важное значение, поскольку он дает представление об опыте обучения учащихся, позволяя адаптировать подходы в обучении и улучшать качество обучения. Традиционные методы оценки вовлеченности учащихся часто являются трудоемкими и субъективными. В этом исследовании предлагается новая система определения степени вовлеченности учащихся в реальном времени, которая использует сети пирамидальных признаков (FPN), улучшенные с помощью архитектуры Трансформера, с канально-пространственным вниманием (CSA), называемая BiusFPN_CSA. Предлагаемый подход автоматически анализирует модели вовлеченности учащихся, такие как поза тела, зрительный контакт и положение головы, из визуальных потоков данных путем интеграции передовых методов глубокого обучения и компьютерного зрения. За счет интеграции механизма внимания CSA с возможностями иерархического представления признаков FPN, модель может точно определять уровни вовлеченности учащихся, улавливая контекстную и пространственную информацию во входных данных. Кроме того, благодаря внедрению архитектуры Трансформера, модель достигает лучшей общей производительности за счет эффективного учета долгосрочных зависимостей и семантических связей во входных последовательностях. Оценка с использованием набора данных WACV показывает, что предлагаемая модель превосходит базовые методы с точки зрения точности. В частности, вариант FPN_CSA_Trans_EH предлагаемой модели превосходит FPN_CSA на 3,28% и 4,98% соответственно. Эти результаты подчеркивают эффективность структуры BiusFPN_CSA в определении вовлеченности учащихся в реальном времени, предлагая преподавателям ценный инструмент для повышения качества обучения, создания активной среды обучения и, в конечном итоге, улучшения результатов учащихся.

Еще

Сеть пирамидальных признаков (FPN), канально-пространственное внимание (CSA), определение вовлеченности учащихся, трансформер

Короткий адрес: https://sciup.org/14132954

IDR: 14132954   |   DOI: 10.15622/ia.24.2.10

Статья