Giáo dục trực tuyến dần trở thành một xu hướng mới đầy tiềm năng và thách thức. Đặt biệt trong hoàn cảnh nghiêm trọng của dịch bệnh COVID-19 như hiện nay, hầu hết các trường học đều đang đóng cửa, giáo dục trực tuyến được xem là một trong những giải pháp tối ưu nhất hiện nay. Có nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng, có một mối quan hệ chặt chẽ giữa biểu cảm khuôn mặt và cảm xúc của một người nào đó. Do đó, để đánh giá khách quan chất lượng của các lớp học trực tuyến, chúng tôi đề xuất phương pháp nhận diện cảm xúc tự động dựa trên mạng tích chập CNN (Convolution Neural Network). Mô hình cho phép nhận diện bảy loại cảm xúc khác nhau của con người. Phương pháp đề xuất được thực nghiệm dựa trên hai bộ CSDL về nhận diện cảm xúc là FER2013 và CK Plus. Thực nghiệm trên ba lớp học trực tuyến gồm ba lớp sinh viên khoa CNTT, trường Đại học sư phạm Hà Nội. Các kết quả cho thấy mô hình đề xuất không chỉ hiệu quả với các bộ dữ liệu chuẩn mà còn hoạt động tốt trong các môi trường thực nghiệm khác nhau.
Năm 2024 
