计算机视觉可以改变教育？

教育部门一直平等对待每一个学生。然而，每个学生都是独特的，有不同的学习能力。在学生中使用计算机视觉可以根据学生的优缺点提供定制的学习体验，从而最大限度地帮助提高学生的学习成绩。

计算机视觉在教育中的好处

与传统的课堂教育相比，计算机视觉在教育中的主要优势是评估过程的简单性和可及性。教师可以在不打断学生活动的情况下观察学生是否有积极性或对课堂感兴趣。情感计算技术、低成本相机的出现及其在手机、电脑和平板电脑等电子设备中的广泛使用，使教育工作者能够使用计算机视觉来衡量学习者的参与程度。无法持续监控学生的行为。计算机视觉使得老师没有必要持续监控每个学生的行为，这被证明是非常有益的。借助计算机视觉技术，很容易监控每个学生的上课参与情况。

互联网让世界越来越近。人们可以轻松搜索自己感兴趣的任何话题，并在几秒钟内找到相关信息。通过扩展这一点，用户可以从在线提供的各种课程中选择任何课程或以技能为导向的课程。人们学习自己感兴趣的东西不受限制。随着在线学习的需求，许多大型开放在线课程平台不断涌现。除了标准的大学课程，现在很多知名机构都提供在线认证课程。这些在线培训课程为学生提供音频和视频讲座，以及数字材料，如用于学习的电子书。这些课程几乎为学生提供了几乎真实的课堂体验。学生可以根据自己的时间表从这些课程中学习，而不用担心错过重要的讲座。这些课程通常由因为全职工作或参加其他课程而无法全职学习的学生选择。对于那些想学习其他技能的学生来说，在线学习提供了一个极好的机会。

这些课程唯一的主要缺点是师生之间没有直接的实时互动和反馈。学生参与度低仍然是在线学习环境中教育工作者面临的一个主要问题。研究表明，选开发者_如何转开发择数字化课程的学生参与度低，最终放弃课程，未能完成课程。在线课程或MOOC的完成率低至7%。对于教育者和学生来说，这是一个巨大的问题。参加这些课程的学生很少报告问题和不清楚的学习材料。这是一个繁琐的过程，不能产生预期的结果。

使用计算机视觉可以帮助克服这个问题。在计算机视觉的帮助下，教育者可以分析用户的行为、眼球运动和姿势来评估参与情况。这有助于教育者研究学生的行为，从而知道哪些部分有吸引力，哪些部分学生不感兴趣。因此，他们可以提供引人入胜的课程，这些课程需要一致的互动来吸引用户的注意力。随着新技术使我们能够记录和收集关于姿势、眼球运动甚至面部表情的数据，自我报告不再是衡量参与度的唯一或最佳方式。

改善传统教学方法

像在线课程一样，计算机视觉可以帮助跟踪学生在传统教室中的参与情况。分析学生的姿势和行为，跟踪他们的眼球运动，可以帮助监控他们的兴趣水平和注意力。通过研究这些数据，教师可以分析每个学生的行为，测量每个时间点他们兴趣水平的高峰和下降。教育者可以修改自己的教学方法，以吸引最多学生的注意力，最大限度地提高他们的兴趣。这有助于建立开放的师生互动。教师可以评估和了解学生对其教学方法的反应，并要求学生提供真实的反馈，这些反馈可以与计算机视觉收集的数据进行比较。