ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭМОЦИЙ В УЧЕБНОЙ СРЕДЕ - Бекманова, Г.Т.; Кантуреева , М.А.; Омарбекова , А.С.; Закирова, А.Б.; Исайнова, А.Н. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2026)
Цифровизация современного образования сопровождается стремительным ростом объема мультимодальных данных, сформировавшихся в процессе обучения. Видеозаписи уроков, аудио фрагменты, текстовые взаимодействия (LMS) в системах управления обучением, а также телеметрия активности пользователей демонстрируют не только когнитивную, но и эмоциональную составляющую обучения. Эмоции обучающихся являются важным показателем их вовлеченности, интереса и эффективности усвоения материала. Правильное распознавание эмоций позволяет динамически адаптировать образовательный контент к эмоциональной реакции аудитории, своевременно выявлять признаки стресса или снижения мотивации, в результате чего поддерживать интерес учащихся к занятиям и повышать успеваемость. В данной работе подробно рассматриваются научно обоснованные и реально применяемые вузом системы контроля эмоционального состояния обучающихся и исследовательские работы ученых мирового уровня, т. е. литературные обзоры. Результаты: То, что мы видим в результате, классифицировало и дифференцировало важные аспекты использования искусственного интеллекта в исследовании, а затем и в оценке эмоций в образовательной среде. Конкретные данные влияние влияние на учебный процесс было всесторонне рассмотрено. Научная новизна: Технологии искусственного интеллекта, используемые в рассмотренных исследованиях. Он включает в себя подробный анализ методов, инструментов, алгоритмов и технологических подходов, используемых для оценки эмоций в образовательной среде, а также исследует, нацелены ли они на определенные области, такие как общее образование, профессиональное обучение или дистанционное обучение, а также специальное образование для учащихся с особыми образовательными потребностями. Практическая ценность: Подготовка методических рекомендаций для дальнейшего перехода на мультимодальные модели с использованием дополнительных данных (аудио, текст, сенсорные индикаторы).