基于人脸检测的小学生课堂专注度研究

发布时间：2017-07-01 16:04

  本文关键词：基于人脸检测的小学生课堂专注度研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在“新课改”中,有效教学一直被作为教学追求的目标,而学生课堂专注度是学生参与学习,实现有效教学的一个重要的影响因素。国内外关于学生课堂专注度的研究,较多地是通过学生课堂专注行为来进行的。同时,人脸检测技术经过十多年的研究热潮,相关算法已经趋近成熟。它的应用领域涉及到金融、安全和人工智能等方面,但应用于教育研究方面少之又少。针对以上两点,论文提出基于人脸检测的学生课堂专注度的研究。将人脸检测技术应用于教学研究,实现新一代信息技术应用于教育研究。通过对学生课堂专注度的研究,了解学生专注行为和学习成绩的关系及在课堂学习中学生专注度分布情况,以便教师更好地了解学生状态和课堂效果,进行合理的课堂安排,实现更有效的教学。本课题研究过程中综合应用了文献法、观察法、访谈法和统计分析法等研究方法。首先选取小学六年级的学生作为研究对象,摄录学生语文课堂上课视频作为研究资料。然后利用C++在OpenCV环境下编写人脸检测程序,检测和统计视频中的人脸。再利用转化的思想将抽象的人脸数据转换成具体的点,根据点聚集情况确定人脸数和人脸区域。论文选取绝大数学生的行为意向作为专注意向,每50帧检测一次,逐次统计学生有效抬头次数和有效低头次数,将它们之和作为专注次数。通过访谈、课堂观察和老师提供的成绩表三方面结合得到学生最终学习成绩。然后利用图表法等统计分析方法分别探索学生专注次数和学习成绩之间的关系及学生课堂专注度分布情况。最后利用SPSS数据分析软件对不同学习成绩段的学生平均专注次数和6组学生课堂专注度进行显著性差异分析。研究结果显示:不同学习成绩的学生专注次数之间有显著性差异,如果学习成绩按照“低——中——高”排列,对应的学生平均专注次数排列顺序却是“低——高——中”,论文从学生的认知和智力水平对这种结果进行了分析。学生课堂专注度高峰期分布在三个时间段,分别是课堂的4-10分钟,21-30分钟和40-44分钟,不同课堂学生专注度存在显著性差异,最后对教师教学提出了几点建议。
【关键词】：课堂行为 课堂专注度 人脸检测 OpenCV 显著性差异分析
【学位授予单位】：湖北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-23
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的和意义9-11
• 1.3 研究方法11-13
• 1.4 研究现状13-21
• 1.5 研究内容和结构框架21-23
• 2 人脸检测技术23-34
• 2.1 人脸检测概述23-27
• 2.2 基于OpenCV人脸检测实现27-33
• 2.3 小结33-34
• 3 小学生课堂专注度研究34-50
• 3.1 研究对象选取与分析34-35
• 3.2 数据提取与预处理35-42
• 3.3 数据分析42-49
• 3.4 小结49-50
• 4 结果与讨论50-54
• 4.1 学生专注次数与学习成绩的关系50-51
• 4.2 学生课堂专注度分布情况51
• 4.3 对教师教学的建议51-53
• 4.4 小结53-54
• 5 总结54-56
• 5.1 创新点和难点54
• 5.2 不足之处54-55
• 5.3 未来展望55-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-59

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