计算机视觉可以改变教育

长期以来，教育部门对每个学生都一视同仁。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化的学习体验，从而最大程度地帮助提高学生的学习成绩。

计算机视觉在教育中的优势

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访问性。教师可以在不中断学生活动的情况下，观察学生是否有学习动机或兴趣。情感计算技术、低成本摄像头的出现及其在手机、电脑和平板电脑等电子设备中的广泛使用，使得教育工作者可以使用计算机视觉来衡量学习者的参与程度。学生的行为无法持续监控。

计算机视觉使教师没有必要持续监控每个学生的行为，这已被证明是非常有益的。在计算机视觉技术的帮助下，很容易监控每个学生在课堂上的参与情况。

互联网让世界越来越近。人们可以很容易地搜索他们可能感兴趣的任何话题，并在几秒钟内找到相关信息。延伸这一点，用户可以从网上提供的各种课程中选择任何课程或技能导向的课程。人们不限于学习他们感兴趣的东西。随着在线学习的需求，许多大型开放在线课程(MOOC)平台正在涌现。

除了标准的大学课程，许多知名机构现在还提供在线认证课程。这些在线培训课程为学生提供音频和视频讲座，以及电子材料，如用于学习的电子书。这些课程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学习这些课程，而不用担心错过重要的讲座。这些课程通常由那些因为全职工作或选修另一门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绝佳的机会。

这些课程的唯一主要缺点是教师和学生之间没有直接的实时交互和反馈。学生参与度低仍然是在线学习环境下教育工作者面临的一个主要问题。研究表明，选择数字课程的学生参与度低，最终没有完成课程就放弃了课程。在线课程或MOOC的完成率低至7%。对于教育工作者和学生来说，这是一个巨大的问题。参加这些课程的学生很少报告自己的问题和不清楚的学习材料。

这是一个繁琐的过程，无法产生预期的效果。

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，教育工作者可以分析用户的行为、眼球运动和手势，以评估参与情况。这有助于教育工作者研究学生的行为，以了解学生对哪些部分感兴趣，哪些部分不感兴趣。因此，他们可以提供引人入胜的课程，而这些课程需要一致的交互来吸引用户的注意力。

随着新技术使我们能够记录和收集姿势、眼球运动甚至面部表情等所有方面的数据，自我报告不再是衡量参与的唯一或最佳方式。

改进传统教学方法

像在线课程一样，计算机视觉可以帮助跟踪学生在传统课堂上的参与情况。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，测量他们在每个时间点的兴趣水平的峰值和下降。教育工作者可以修改他们的教学方法，以吸引大多数学生的注意力，最大限度地提高他们的兴趣。

这有助于在教师和学生之间建立开放的互动。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。