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A Multimodal Fusion Framework for Student Engagement Detection Using Facial, Behavioral, and Textual Features
本研究提出了一种整合面部、行为和文本特征的多模态融合框架，用于检测学生参与度，并证明了后期融合策略实现了高准确率（0.864），且在分类参与水平方面优于单模态模型。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
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