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A Multimodal Fusion Framework for Student Engagement Detection Using Facial, Behavioral, and Textual Features
Este estudo propõe um framework de fusão multimodal que integra características faciais, comportamentais e textuais para detectar o engajamento dos alunos, demonstrando que uma estratégia de fusão tardia alcança alta precisão (0,864) e supera modelos de modalidade única na classificação dos níveis de engajamento.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo
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