结合注意力机制的学生课堂专注度自动评估研究

郑盼盼

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.10.054

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (10) : 167 -169. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.10.054

结合注意力机制的学生课堂专注度自动评估研究

郑盼盼

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摘要

针对课堂教学场景中学生注意力状态难以客观、连续评估的问题，本文提出一种融合残差网络(ResNet)与Transformer的学生课堂注意力自动评估方法。该方法以视频流为输入，利用ResNet提取稳定的面部空间特征，并通过Transformer编码器对时序特征进行全局建模。在DAiSEE数据集上的实验表明，所提方法在分类精度与训练效率方面均优于标准ResNet模型，体现了空间特征与时序建模协同融合的有效性。