Бұл шолу компьютерлік көру және терең оқытуды қолдана отырып, онлайн оқуға студенттердің қатысуын автоматты түрде анықтау бойынша 2020 жылдан 2025 жылға дейінгі зерттеулерді жүйелейді. Қатысу академиялық көрсеткіштерде маңызды рөл атқаратын эмоционалды, когнитивті және мінез-құлық компоненттерін қамтитын көп өлшемді құрылым болып саналады. Шолуда пайдаланылған деректер жиынтығы (қоғамдық және мамандандырылған), ерекшеліктерді алу әдістері (бет-әлпет, көзқарас бағыты, бас позасы, дене қимылдары), модель архитектуралары (CNN, LSTM, трансформаторлар) және мультимодальды интеграцияға тәсілдер талданады. Эксперименттік шешімдерден күрделі нақты уақыт жүйелеріне көшу көрсетілгенімен, модельді жалпылаудағы тұрақты қиындықтар, әртүрлі деректердің жетіспеушілігі және құпиялылық пен жеке ақпаратты өңдеумен байланысты этикалық тәуекелдер сақталуда. Онда қатысуды бағалау үшін стандартталған, этикалық тұрғыдан негізделген және бейімделетін әдістерді әзірлеу қажеттілігі туралы қорытынды жасалады