传统专家随堂听课方式的教学质量评价在人员、时间方面花费很大。对此,文章基于课堂视频,采用人工智能的方法,对学生状态进行分析并对指标进行量化:通过深度学习算法对学生数量进行检测,通过机器学习算法对学生位置分布进行分析、对学生人脸关键点进行检测并对学生表情进行分类。评价内容主要包含学生数量检测及位置分布、学生表情及姿态识别,以及对学生个体、整体的统计分析等。该课堂评价体系具有信息反馈的实时性和高效性,可辅助教师改进授课方式。
类型: 期刊论文
作者: 贾鹂宇,张朝晖,赵小燕,闫晓炜
关键词: 人工智能,课堂评价,表情识别
来源: 现代教育技术 2019年12期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技
专业: 教育理论与教育管理,计算机软件及计算机应用
单位: 北京科技大学自动化学院
基金: 北京市人才培养共建项目“基于信息技术的课堂教学质量控制研究”（项目编号：GJ1804）的阶段性研究成果
分类号: G434
页码: 82-88
总页数: 7
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/49f5a652ed26f55958a6da6e.html