A Multimodal Fusion Framework for Student Engagement Detection Using Facial, Behavioral, and Textual Features
Questo studio propone un framework di fusione multimodale che integra caratteristiche facciali, comportamentali e testuali per rilevare il coinvolgimento degli studenti, dimostrando che una strategia di late fusion raggiunge un'elevata accuratezza (0,864) e supera i modelli a singola modalità nella classificazione dei livelli di coinvolgimento.
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