当大学讲师 Angela Dancey 想知道一年级英语学生是否理解了她试图在课堂上传授的内容时，他们的面部表情和身体语言没有透露多少线索。伊利诺伊大学芝加哥分校的高级讲师 Dancey 表示：“即使是在面对面的课堂上，也很难弄清楚学生的状态。通常情况下，本科生不会通过面部流露出太多东西，特别是当他们不理解的时候。”Dancey 使用了一些久经考验的方法，例如要求学生在讲课或者讨论结束之后确定他们“最不明白的点”——她认为学生仍然难以理解的概念或想法。她表示：“我要求他们把它写下来，分享出来，我们全班一起解决，让每个人都受益。”但是英特尔和销售 Class 虚拟课堂软件的 Classroom Technologies 认为可能有更好的方法。两家公司合作将英特尔开发的 AI 技术与运行在 Zoom 之上的 Class 集成在一起。英特尔宣称其系统可以通过评估学生的面部表情以及他们如何与教育内容互动检测他们是否感到无聊、分心或者困惑。

Classroom Technologies 的联合创始人兼首席执行官 Michael Chasen 表示：“我们可以为教师提供更多见解，以便于他们更好地进行交流。”他表示在疫情期间，教师在虚拟教室环境中与学生互动时遇到了困难。他的公司计划测试英特尔的学生参与度分析技术，该技术使用计算机摄像头和计算机视觉技术捕捉学生面部图像，将其与学生当时正在做什么的情景信息结合在一起，评估学生的理解状态。帮助开发该技术的英特尔研究科学家 Sinem Aslan 表示，英特尔希望将这项技术转变为一种可以更广泛提供的产品。Aslan 表示：“我们正在努力实现大规模的一对一辅导，”补充表示该系统旨在帮助教师识别学生何时需要帮助，并告诉他们应该如何根据学生和教育内容的互动来改变教学材料。“高度无聊将导致（学生）完全脱离教学内容。”但是批评者认为，根本不可能通过面部表情或者其他外部信号准确判断某个人是否感到无聊、困惑、快乐或者悲伤。