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摘要 - 在这种创新的探索中，“在茎教育自学中应用计算机视觉技术”，该研究深入研究了高级计算机视觉（CV）技术的变革性交集和科学，技术，工程和数学（STEM）教育中的科学，技术，工程和数学（STEM）中的自我指导的学习。挑战了传统的教育范式，本研究认为，当明智地与现代教育框架合理地融合时，精致的简历算法可以深刻地增强自学模型的功效，以使学生导航日益复杂的STEM课程。通过利用最先进的面部识别，对象检测和模式分析，该研究强调了CV如何监测，分析，从而增强学生与数字内容的参与和互动，这是一种开创性的迈进，这是针对静态研究材料和学习者参与的动态性质之间普遍脱颖而出的。此外，这项研究阐明了简历在生成个性化研究路线图中的关键作用，有效地响应了个人学习者的行为模式和认知吸收节奏，从而通过对捕获的视觉数据进行细致的分析来确定，从而超越了一种拟合的全部教育方法。通过严格的定性和定量研究方法，本文为学生的学习习惯，倾向以及他们所面临的细微障碍提供了开创性的见解，从而促进了响应式，适应性和深入个性化的学习经验的创造。最终，这项研究是对教育者，技术人员和政策制定者的明确呼吁，强调地表明，计算机视觉技术的周到应用不仅催化了更具吸引力的自学景观，而且还具有潜在的潜力来革新整体STEM教育生态系统。
在STEM教育自学中应用计算机视觉和机器学习技术
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