Método de Reconhecimento Automático das Emoções Acadêmicas de Estudantes

Resumo

O artigo aborda o desenvolvimento de modelos computacionais para detectar e reconhecer emoções acadêmicas, como engajamento, tédio, frustração e confusão, em ambientes virtuais de aprendizado. O estudo utiliza a base de dados Daisee, composta por vídeos das expressões faciais de estudantes, para treinar modelos de aprendizado profundo que identificam essas emoções. A metodologia incluiu a extração e normalização de imagens, balanceamento dos dados e treinamento com Redes Neurais Convolucionais (CNN). Os resultados indicam que os modelos que empregaram técnicas de balanceamento por pesos tiveram um desempenho superior em comparação aos modelos com balanceamento por aumento de dados, que sofreram de overfitting.