Bài viết này đề xuất một kỹ thuật ước lượng mức độ buồn ngủ dựa trên trạng thái đóng/mở của mắt để đánh giá sự tập trung của sinh viên trong giờ học. Dữ liệu đầu vào của thuật toán được ghi nhận bởi camera trong lớp học và việc phân tích đánh giá được thực hiện trên từng sinh viên trong suốt quá trình học tập. | TNU Journal of Science and Technology 226 07 254 - 261 A TECHNIQUE OF ASSESSING STUDENT ENGAGEMENT BASED ON EYE CLOSE OPEN BEHAVIOR Tran Thanh Phuong1 Tran Van Lang1 Do Nang Toan2 1Lac Hong University 2Vietnam National University Hanoi ARTICLE INFO ABSTRACT Received 21 4 2021 Automated learning analysis is becoming an essential topic in the educational area which needs systems to monitor the learning process Revised 31 5 2021 and to measure the students engagement to help for teachers more Published 31 5 2021 rational adjustments in teaching strategies and learning environment. This paper proposes a technique to estimate the degree of sleepiness KEYWORDS base on open close state of the eye to assess student concentration during in class. Input data for algorithm is captured by the camera in Student engagement class and the evaluation analysis is performed on each student during Eye-Blink Detection learning. The technique has been setted up and effective for medium- Drowsiness Detection sized theoretical classes in engineering disciplines. Engagement Recognition Human Behavior Analysis MỘT KỸ THUẬT ĐÁNH GIÁ SỰ TẬP TRUNG CỦA SINH VIÊN DỰA TRÊN TRẠNG THÁI ĐÓNG MỞ CỦA MẮT Trần Thanh Phương1 Trần Văn Lăng1 Đỗ Năng Toàn2 1Trường Đại học Lạc Hồng 2Đại học Quốc gia Hà Nội THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 21 4 2021 Phân tích học tập tự động đang trở thành một chủ đề thiết yếu trong lĩnh vực giáo dục trong đó cần các hệ thống giám sát quá trình học Ngày hoàn thiện 31 5 2021 tập và đo lường mức độ tham gia của sinh viên để giúp cho giáo viên Ngày đăng 31 5 2021 có những điều chỉnh hợp lý hơn về chiến lược giảng dạy và môi trường học tập. Bài báo này đề xuất một kỹ thuật ước lượng mức độ TỪ KHÓA buồn ngủ dựa trên trạng thái đóng mở của mắt để đánh giá sự tập trung của sinh viên trong giờ học. Dữ liệu đầu vào của thuật toán Sự tham gia của sinh viên được ghi nhận bởi camera trong lớp học và việc phân tích đánh giá Phát hiện đóng mở mắt được thực hiện trên từng sinh viên
