人工智能分析课堂行为特征助力教学改革

发布时间：2022-08-23 15:02

　　为了量化课堂行为、优化教学方式、提升教学质量,使教学改革有章可循,笔者利用人工智能中深度学习技术建模捕捉学生的课堂行为,以专注度将课堂行为量化,并以量化结果作为评价教学方式的指标,然后通过教师群体的学生课堂专注度曲线提取最优特征曲线辅助教师进行教学迭代,促进以学生反馈为中心的教学方式的改进,最后通过教师群体借助最优特征曲线改进教学方式的实例进行验证,结果表明所有教师的教学方式都有了不同程度的改进,学生课堂专注度得到整体提升。 

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 课堂行为与教学效果的关系
2 建立基于深度学习的课堂行为分析模型
    2.1 课堂行为建模量化分析模块
        2.1.1 信息采集
        2.1.2 基于深度学习建模
        2.1.3 面部、肢体特征抓取
        2.1.4 课堂行为量化
    2.2 最优特征曲线提取模块
3 迭代教学
4 实践应用
    4.1 量化课堂行为
    4.2 提取最优特征曲线
    4.3 迭代教学
5 讨论
6 展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能时代的前景研究[J]. 张风帆.  云南社会科学. 2020(01)
[2]基于多特征降维和迁移学习的红外人体目标识别方法[J]. 王鑫,张鑫,宁晨.  计算机应用. 2019(12)
[3]基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用[J]. 刘清堂,何皓怡,吴林静,邓伟,陈越,王洋,张妮.  中国电化教育. 2019(09)
[4]基于深度学习的学生课堂行为识别[J]. 魏艳涛,秦道影,胡佳敏,姚璜,师亚飞.  现代教育技术. 2019(07)
[5]影响中医药院校教师教学效果及质量的教学行为关键因素挖掘[J]. 陈丹,戈林娟.  时珍国医国药. 2016(05)
[6]研究性教学中有效教学行为的生成[J]. 赵新平.  教育理论与实践. 2015(19)
[7]论教学行为的内涵与特点[J]. 段作章.  教育科学研究. 2015(02)
[8]浅谈迭代式教学方法的理论与应用[J]. 陈刚,郝建东.  计算机工程与科学. 2014(S2)
[9]高校教师课堂教学行为分析[J]. 季诚钧,何菊芳,卢双坡.  中国大学教学. 2010(05)
[10]谈外语课堂教学行为与教学效果的关系[J]. 何伟.  山西大学师范学院学报. 1999(02)



本文编号：3677979