教育部门长期以来一直对每个学生都一视同仁。但是，每个学生都是独一无二的，具有不同的学习能力。在学生中使用计算机视觉可以通过根据个人的长处和短处提供定制的学习体验，从而帮助最大程度地提高学生的学业成绩。
计算机视觉在教育中的好处
与传统的课堂教育相比，计算机视觉在教育中的主要优势是评估过程的简便性和无障碍性。教师可以观察学生是上课的动力还是兴趣，而不会打断他们的活动。情感计算技术，低成本相机的可用性以及它们在手机，计算机和平板电脑等电子设备中的广泛使用，使教育工作者可以使用计算机视觉来衡量学习者的参与度。不能连续监视学生的行为。计算机视觉使教师无需持续监控每个学生的行为，这被证明是非常有益的。借助计算机视觉技术，可以轻松监控每个学生在课堂上的参与情况。
互联网使世界越来越近。人们可以轻松地搜索他们可能感兴趣的任何主题，并在几秒钟内触手可及地找到相关信息。对此进行扩展，用户可以从在线提供的各种课程中选择任何课程或面向技能的课程。人们在学习自己感兴趣的事物时不受限制。利用在线学习的需求，许多大规模开放的在线课程(MOOC)平台正在兴起。除了标准的大学课程外，许多知名机构现在还提供在线认证课程。这些在线培训课程为学生提供音频和视频讲座，以及数字资料，例如用于学习的电子书。这些课程几乎为学生提供了近乎真实的课堂体验。学生可以按照自己的时间表从这些课程中学习，不必担心会错过重要的讲座。这些课程通常由因全职工作或参加另一门课程而无法全日制学习的学生选择。对于那些想学习其他技能的学生来说，在线学习提供了绝佳的机会。
这些课程的唯一主要缺点是老师和学生之间没有直接的实时交互和反馈。学生参与度低仍然是在线学习环境中教育者面临的重大问题。研究表明，选择数字课程的学生参与度低，最终放弃了课程而没有完成。在线课程或MOOC的完成率低至7%。对于教育者和学生来说，这都是一个巨大的问题。参加这些课程的学生几乎不会自我报告疑问和不清楚的学习材料。这是一个单调乏味的过程，无法产生预期的结果。
使用计算机视觉可以帮助克服此问题。借助计算机视觉，教育者可以分析用户的行为，眼睛的运动和姿势，以评估参与度。这有助于教育工作者研究学生的行为，以了解哪些部分吸引人，哪些部分使学生不感兴趣。因此，他们可以提供引人入胜的课程，而这些课程需要一致的互动才能吸引用户的注意力。随着新技术使我们能够记录和收集有关姿势，眼睛运动乃至面部表情等所有方面的数据，自我报告不再是衡量参与度的唯一或最佳方法。
改善传统教学方法
与在线课程一样，计算机视觉可以帮助跟踪学生在传统教室中的参与度。分析学生的姿势和行为并进行眼动追踪可以帮助监控他们的兴趣水平和注意力。通过研究这些数据，教师可以分析每个学生的行为，并在每个时间点测量其兴趣水平的峰值和下降。教育者可以修改他们的教学方法，以吸引最多学生的注意力并最大程度地提高他们的兴趣。这有助于在师生之间建立开放的互动。教师可以评估和了解学生对其教学方法的反应，并要求学生提供真实的反馈，可以与计算机视觉收集的数据进行比较。