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A Multimodal Fusion Framework for Student Engagement Detection Using Facial, Behavioral, and Textual Features
본 연구는 얼굴, 행동, 텍스트 특징을 통합하여 학생의 참여도를 탐지하는 다중 모달 융합 프레임워크를 제안하며, 후기 결합(late fusion) 전략이 0.864의 높은 정확도를 달성하고 참여 수준을 분류하는 데 있어 단일 모달리티 모델보다 우수한 성능을 보임을 입증한다.
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