Predizendo o Tempo de Atenção por Meio da Estimativa de Posição da Cabeça em um Sistema Automatizado de Registro de Presença Educacional
Análise de atenção, Inteligência Artificial (IA), Estimativa de Posição da Cabeça (HPE), Detecção Facial
A atenção é uma habilidade cognitiva essencial para a aprendizagem eficaz, mas tem sido cada vez mais desafiada por distrações digitais e dinâmicas de sala de aula em transformação. Esta pesquisa explora o potencial da automação na análise de atenção, com foco na integração de Estimativa de Posição da Cabeça (HPE) e Detecção Facial (FD) para desenvolver um sistema prático e não intrusivo de monitoramento em tempo real da sala de aula. Aproveitando a infraestrutura de vigilância existente e otimizando modelos de redes neurais, a abordagem proposta quantifica os níveis de atenção dos alunos por meio de seu campo de visão (FOV). O estudo aprimora métodos anteriores, abordando limitações como tamanho de conjuntos de dados, complexidade de configuração e inconsistências no rótulo dos dados. Com foco em escalabilidade, usabilidade e implementação ética, o sistema também integra o rastreamento de presença, fornecendo uma solução dual que melhora o monitoramento do engajamento e a eficiência administrativa. Este trabalho avança na aplicação de aprendizado de máquina na educação, abrindo caminho para intervenções baseadas em dados e estratégias de aprendizagem adaptativas em ambientes reais de sala de aula.