在线学习每年都在Swift增长。 但是，有一些因素与传统的课堂学习方法不同。 在在线学习中，教师（主持人）无法一次监视每个学生（参与者），这在课堂学习中是可能的。 因此，难以识别学习者的注意力。 本文提出了一种深度学习方法，用于在边缘计算中使用卷积神经网络检测学习者的注意力水平。 另外，跟踪浏览器的活动以进一步识别学习者的注意力水平。 神经网络将学生的注意力分类为四个不同类别之一，即高度专心，专心，不太专心和至少专心。 此关注级别是在边缘设备上计算的，并且仅最终输出发送到服务器。 结果，消耗了少量的带宽并且尊重了用户的隐私。 使用“电子环境中的情感状态数据集”（DAiSEE）对CNN模型进行了训练。 在实验过程中，有效的系统精度达到了84.1％。

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