본 논문은 교사의 시선 추적을 통해 교사가 어떤 학생에게 집중하는지 자동으로 인식하는 파이프라인을 제시합니다. 기존의 모바일 시선 추적은 많은 수동 주석이 필요하다는 한계를 가지고 있지만, 본 연구는 최첨단 얼굴 인식 모델과 전이 학습을 활용하여 수동 주석 데이터를 최소화하면서 교사의 시선과 학생의 얼굴을 매칭하는 시스템을 개발했습니다. 네 개의 서로 다른 교실 환경에서 데이터를 수집하여 평가한 결과, U자형 및 소규모 교실에서 각각 약 0.7 및 0.9의 정확도로 학생 집중도를 추정하는 것이 가능함을 보였습니다. 교사-학생 상호작용은 평가하지 않았지만, 수동 주석 데이터가 적게 필요하고 비침습적인 방법으로 교사의 시각적 집중도를 처리한다는 점에서 교육 전략 개선, 교실 관리 향상, 교사 전문성 개발 피드백 제공에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.
