A Multimodal Fusion Framework for Student Engagement Detection Using Facial, Behavioral, and Textual Features
Cette étude propose un cadre de fusion multimodal qui intègre des caractéristiques faciales, comportementales et textuelles pour détecter l'engagement des étudiants, démontrant qu'une stratégie de fusion tardive atteint une précision élevée (0,864) et surpasse les modèles à modalité unique dans la classification des niveaux d'engagement.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
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