Forskare vid University of California, Irvine har utvecklat ett nytt sätt att mäta elevernas uppmärksamhet under distansinlärning. Metoden använder en kombination av datorseende och maskininlärning för att spåra elevernas ögonrörelser och ansiktsuttryck.

Forskarna säger att deras metod är mer exakt än traditionella metoder för att mäta uppmärksamhet, som undersökningar eller självrapportering. Den kan också användas för att spåra uppmärksamhet i realtid, vilket gör att lärare kan göra justeringar av sin undervisning om eleverna inte är uppmärksamma.

Studien, som publicerades i tidskriften "Educational Technology &Society", involverade 100 studenter som gick en onlinekurs. Eleverna ombads utföra en rad uppgifter medan deras ögonrörelser och ansiktsuttryck registrerades.

Forskarna fann att elever som ägnade mer uppmärksamhet åt kursmaterialet var mer benägna att få bra betyg. De fann också att elever som distraherades av andra saker, som sina telefoner eller sociala medier, var mindre benägna att få bra betyg.

Forskarna säger att deras metod kan användas för att hjälpa lärare att identifiera elever som kämpar för att uppmärksamma. Det kan också användas för att utveckla nya sätt att förbättra elevernas uppmärksamhet under distansutbildning.

"Vår metod ger ett mer objektivt och tillförlitligt sätt att mäta elevernas uppmärksamhet än traditionella metoder", säger studiens huvudförfattare Dr. Mingyu Wang. "Denna information kan användas för att hjälpa lärare att förbättra sin undervisning och för att identifiera elever som behöver extra stöd."

Forskarna säger att de planerar att fortsätta utveckla sin metod och utforska dess användning i andra utbildningsmiljöer.