SetEasy: A Multi-Modal Classroom Engagement Assessment and Seating Optimization Framework
作者: Zhihao Xie, Hongye Yang, Shien Liu
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-07
备注: 18 pages, 4 figures, 2 tables. Published in the Proceedings of ASCAAD 2025
期刊: Proceedings of the 13th International Conference of the Arab Society for Computation in Architecture, Art and Design (ASCAAD 2025), Riyadh, Saudi Arabia, 2025
💡 一句话要点
提出SetEasy框架以优化课堂参与度和座位安排问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 课堂参与度 座位优化 多模态传感 数据驱动 社交动态 教育技术 空间设计
📋 核心要点
- 现有课堂座位安排方法未能有效提升学生参与度，导致后排学生活动不足。
- 论文提出的SetEasy框架通过多模态传感器融合和数据驱动模型优化座位安排，提升课堂参与度。
- 实验结果显示，优化后平均参与度显著提高，且后排低活动模式明显减少，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
SetEasy优化了固定座位网格中的课堂参与度。该框架融合了多模态传感（手腕带生理数据、4K视频、环境数据），并训练了基于修订版ISEQ的v-Gage模型。每周的两周参与度预测被映射到学生-座位效用矩阵中，CP-SAT在视觉访问和社交动态约束下生成座位计划。在为期四周的部署中（23名学生，331节课），v-Gage在情感、行为、认知和整体维度上收敛，将均方根误差从0.75降低至0.53。优化后，平均参与度从0.30提升至0.70，超过三分之二的座位达到高参与度，后排低活动模式显著减少。这些结果表明，在不改变硬件的情况下，可解释的数据驱动座位策略可以显著提升参与度。多模态的“评估+优化”范式为在全球同质化背景下提供文化响应性和差异化空间设计的可转移、可持续路径。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决固定座位网格中学生参与度不足的问题。现有方法往往未能考虑学生的社交动态和视觉接触，导致参与度低下。
核心思路：SetEasy框架通过融合多模态传感数据（生理、视频、环境）来评估学生参与度，并基于此优化座位安排，以提升课堂互动和参与感。
技术框架：该框架包括数据采集模块（多模态传感器）、v-Gage模型训练模块（基于修订版ISEQ）、学生-座位效用矩阵生成模块，以及CP-SAT优化模块，最终生成符合约束条件的座位计划。
关键创新：最重要的创新在于提出了结合多模态数据的“评估+优化”范式，使得座位安排不仅基于静态数据，还考虑了动态社交因素，显著提升了参与度。
关键设计：在模型训练中，采用了修订版ISEQ作为基础，设置了合适的损失函数以优化参与度预测，确保模型在情感、行为和认知维度上的收敛性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SetEasy框架有效降低了均方根误差（RMSE）从0.75至0.53，平均参与度从0.30提升至0.70，超过三分之二的座位达到了高参与度，后排低活动模式显著减少，验证了方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育环境中的课堂管理、座位安排优化及个性化学习体验提升。通过实施SetEasy框架，教育机构可以在不增加硬件成本的情况下，显著改善学生的课堂参与度，促进更有效的学习环境。未来，该方法还可扩展至其他社交场合的空间设计与优化。
📄 摘要（原文）
SetEasy optimizes classroom engagement in fixed seating grids. It fuses multimodal sensing (wristband physiology, 4K video, environmental data) and trains a v-Gage model grounded in a revised ISEQ. Each week, two-week engagement forecasts are mapped to a student-seat utility matrix, and CP-SAT generates seating plans under visual-access and social-dynamics constraints. In a four-week deployment (23 students, 331 classes), v-Gage converged across affective, behavioral, cognitive, and overall dimensions, cutting RMSE from 0.75 to 0.53. Optimization raised mean engagement from 0.30 to 0.70, with over two-thirds of seats reaching high engagement and back-row low-activity patterns markedly reduced. These results show that, without hardware changes, interpretable, data-driven seating strategies can substantially enhance engagement. The multimodal "assessment + optimization" paradigm offers a transferable, sustainable path to culturally responsive, differentiated spatial design amid global homogenization.