【摘 要】
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学习投入度是影响教学的重要因素,其自动识别技术可以促进学生的自我调整和教师的教学改进。学习投入度自动识别的准确率主要受训练数据集的影响,在实践中常常因目标场景训练样本不足而难以训练出理想的识别模型。基于此,文章通过三组子实验,探讨了混合场景下的人脸数据集能否提高目标场景下学习投入度识别的准确率问题,结果发现:基于混合场景人脸数据集的学习投入度识别模型平均准确率高于其他两组基于非混合场景数据集的模型。此结论表明,在学习投入度识别任务中通过混合不同场景数据来扩大训练数据集,是解决当前目标场景下标注样本不足的有
【机 构】
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深圳大学师范学院,佛山梅沙双语学校
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究一般项目“智慧学习环境下基于多模态融合的学习参与度识别机制研究”(项目编号:20YJA880001),深圳大学师范学院运动心理教育协同创新研究院资质项目“基于多视角立体视觉的学习投入度识别研究”的阶段性研究成果。
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学习投入度是影响教学的重要因素,其自动识别技术可以促进学生的自我调整和教师的教学改进。学习投入度自动识别的准确率主要受训练数据集的影响,在实践中常常因目标场景训练样本不足而难以训练出理想的识别模型。基于此,文章通过三组子实验,探讨了混合场景下的人脸数据集能否提高目标场景下学习投入度识别的准确率问题,结果发现:基于混合场景人脸数据集的学习投入度识别模型平均准确率高于其他两组基于非混合场景数据集的模型。此结论表明,在学习投入度识别任务中通过混合不同场景数据来扩大训练数据集,是解决当前目标场景下标注样本不足的有
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