Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Irvine, desenvolveram uma nova maneira de medir a atenção dos alunos durante o aprendizado remoto. O método usa uma combinação de visão computacional e aprendizado de máquina para rastrear os movimentos oculares e as expressões faciais dos alunos.

Os pesquisadores dizem que seu método é mais preciso do que os métodos tradicionais de medição da atenção, como pesquisas ou auto-relatos. Também pode ser usado para monitorar a atenção em tempo real, o que permite que os professores façam ajustes em seu ensino caso os alunos não estejam prestando atenção.

O estudo, publicado na revista "Educational Technology &Society", envolveu 100 estudantes que frequentavam um curso online. Os alunos foram convidados a completar uma série de tarefas enquanto seus movimentos oculares e expressões faciais eram registrados.

Os pesquisadores descobriram que os alunos que prestavam mais atenção ao material do curso tinham maior probabilidade de obter boas notas. Eles também descobriram que os alunos que se distraíam com outras coisas, como telefones ou redes sociais, tinham menos probabilidade de tirar boas notas.

Os pesquisadores dizem que seu método pode ser usado para ajudar os professores a identificar alunos que têm dificuldade para prestar atenção. Também pode ser usado para desenvolver novas maneiras de melhorar a atenção dos alunos durante o aprendizado remoto.

"Nosso método fornece uma maneira mais objetiva e confiável de medir a atenção dos alunos do que os métodos tradicionais", disse o autor principal do estudo, Dr. Mingyu Wang. "Esta informação pode ser usada para ajudar os professores a melhorar o seu ensino e para identificar os alunos que precisam de apoio extra."

Os pesquisadores afirmam que planejam continuar a desenvolver seu método e explorar seu uso em outros ambientes educacionais.