用于检测学习者参与度的通用模型：实现与评估

考虑到学习者参与度对学习者和教师者都有互惠的益处。教师可以帮助学习者提高注意力、参与度、动机和兴趣。另一方面，教师可以通过评估所有学习者的累计结果并提升教学项目来改进自己的教学表现。本文提出一种通用、轻量级模型，用于选择和处理特征以检测学习者的参与度水平，同时保持时间上的顺序关系。在训练和测试期间，我们分析来自公开可用 DAiSEE 数据集的视频，以捕捉学习者参与度动态本质。我们还提出了一种适应策略，以查找利用与教育相关情感状态的新标签，从而提高模型的判断。该建议的模型在具体实现中 achieves 68.57% 的准确率，并优于研究的现有最先进模型用于检测学习者参与度水平。