Page 277 - SDMD CNKT va CNTT trong tien trinh CNH_HDH DBSCL
P. 277
Tuy nhiên, báo cáo của Bhardwaj et al. (2021) cho thấy việc duy trì các
tiêu chuẩn học tập giống nhau sẽ là thách thức đối với cả người dạy và người
học; trong nghiên cứu của, tác giả đã áp dụng các phương pháp tiếp cận dựa
trên học sâu để phát hiện sự tham gia của học sinh, sau đó kết hợp nó với nhận
dạng cảm xúc khuôn mặt. Hệ thống được đề xuất người dạy hoặc các thành
viên trong ban giám hiệu nhà trường có thể sử dụng để tìm hiểu xem học sinh
có tích cực tham gia hay không bằng cách phân tích qua các hình ảnh trong
video (như minh họa ở Hình 13.2 và Hình 13.3). Nghiên cứu được kỳ vọng
giúp người dạy đánh giá người học tốt hơn trong các lớp học trực tiếp và kỳ
vọng hiệu quả có thể so sánh với các lớp học ngoại tuyến truyền thống. Tuy
nhiên, nghiên cứu của tác giả vẫn còn tồn tại các vấn đề liên quan đến môi
trường của người học như tư thế đầu, các góc chiếu sáng. Đồng thời, các tác
giả mong rằng nhịp tim được theo dõi và xem xét trong tương lai. Bên cạnh
đó, các yếu tố khác như vị trí địa lý, độ tuổi, sự thay đổi về nhân khẩu học,
phong cách giảng dạy, thiết kế khóa học và khái niệm khóa học cũng có thể
được nghiên cứu. Trong tương lai, nhóm tác giả Bhardwaj et al. (2021) cũng
kỳ vọng có thể thực hiện tốt hơn việc xác định “khi nào” và “tại sao” về việc
người học có tham gia và không tham gia tập trung tốt vào lớp học.
Hình 13.2. Minh họa việc phát hiện người học mất tập trung hay có tập trung
trong việc học thông qua các video
(Nguồn: Bhardwaj et al., 2021)
263
