智慧教室与课堂智能教学评估的应用研究
发布时间：2021-01-27 04:46
在全面推进信息化教学的大背景下,学校的教室建设也在朝着特色化、内涵化以及智慧化的方向发展。智慧教室不仅是对教学设备的优化与升级,更重要的是通过设备来获取教育数据,以数据支撑教学变革。智慧教室系统具有数据处理、环境调控、分析决策、教学评估等功能,因此系统便捷性、稳定性、兼容性越强,系统的可用性也就越好。目前国内智慧教室系统解决方案的重心大多偏向于功能架构层面并且系统的融合度不高,这也导致了对教育数据的分析严重不足。不同设备开发语言、通信机制存在较大差异,导致子系统切换以及数据交流不畅。多种先进设备的联合使用导致系统操作便捷性较差。针对这些问题,在系统软件设计和教学评估应用两方面进行研究,研究内容主要包括以下几个方面:（1）软件设计上将智慧教室系统划分为三个子系统,即智能监控管理系统、智能录播系统以及课堂教学评估系统。系统软件操作页面采用简洁的设计风格,并结合TPC7062Hn型触摸屏研发的智能系统控制器实现设备智能调控,从而提高了系统的操作便捷性。在Visual Studio 2010平台上完成智能监控管理子系统的搭建,借助智能录播系统以及教学评估系统提供的C#开发API接口,完成三个子...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外相关研究综述
1.2.1 智慧教室相关研究
1.2.2 教学评估相关研究
1.3 课题研究内容与创新
第2章 智慧教室系统设计
2.1 智慧教室概念及其特征
2.1.1 多媒体教室局限性
2.1.2 智慧教室概念及特征
2.2 智慧教室目前存在问题
2.3 智慧教室系统构建
2.3.1 系统构建原则
2.3.2 系统模型构建
2.4 智慧教室系统功能模块设计
2.4.1 智能监控管理系统
2.4.2 智能教学评估模块
2.4.3 智能录播模块
2.5 智慧教室色彩体系设计
2.5.1 色彩设计重要性
2.5.2 色彩感情化设计模型
2.5.3 “三层六维”色彩设计
2.6 系统关键技术
2.6.1 人脸识别技术
2.6.2 图像处理技术
2.6.3 传感器技术
2.6.4 通信技术
2.7 本章小结
第3章 智能监控管理系统实现
3.1 智慧教室系统分析
3.1.1 系统分析流程
3.1.2 系统功能需求分析
3.1.3 系统技术可行性分析
3.2 控制系统设计与实现
3.2.1 控制系统功能要求
3.2.2 控制系统性能要求
3.2.3 供电控制策略研究
3.2.4 网络通信与数据处理
3.3 智能监控管理系统实现
3.3.1 智能监控管理系统概述
3.3.2 服务器设计与实现
3.3.3 客户端应用程序设计与实现
3.3.4 系统性能测试与研究
3.4 本章小结
第4章 智能录播系统实现与研究
4.1 智能录播系统概述
4.2 智能录播系统跟踪技术
4.3 智能录播系统模块说明
4.4 智能录播系统控制策略
4.4.1 目标跟踪策略
4.4.2 画面切换策略
4.5 运动目标跟踪定位算法
4.5.1 算法概述
4.5.2 运动目标检测算法
4.5.3 运动目标跟踪算法
4.6 智能录播系统实现
4.7 系统性能测试与研究
4.8 本章小结
第5章 智能课堂教学评估系统实现与研究
5.1 概述
5.1.1 教学评估系统概述
5.1.2 传统教学评估局限性
5.2 基于视觉跟踪的实时人脸识别方法模型
5.3 基于视觉跟踪的实时人脸识别方法说明
5.3.1 人脸采集与检测
5.3.2 人脸特征提取及其匹配
5.3.3 人脸跟踪
5.3.4 视频组间匹配
5.4 课堂智能教学评估系统实现
5.4.1 教学评估功能具体实现
5.4.2 教学评估系统页面展示
5.5 课堂智能教学评估系统的应用
5.5.1 准确率
5.5.2 到课率
5.6 本章小结
第6章 学生课堂专注度研究与分析
6.1 概述
6.2 课堂面部表情情感分析
6.2.1 情感与面部表情的关系
6.2.2 师生情感交互模型
6.2.3 情感干预
6.3 微表情识别算法
6.3.1 微表情概述
6.3.2 微表情识别算法
6.3.3 微表情识别实现
6.4 课堂专注度评价
6.4.1 课堂状态划分
6.4.2 专注度评价方法
6.4.3 专注度划分
6.5 课堂专注度实验分析
6.5.1 微表情识别算法准确性实验
6.5.2 学生抬头率实验
6.5.3 学生专注度实验
6.6 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]智慧教室的现状分析及发展趋势——基于CiteSpace的可视化分析[J]. 曹丽鑫. 林区教学. 2019(08)
[2]智慧教室环境下师生互动行为研究[J]. 江毅,王炜,李辰钰,康苗苗,沈洁. 现代远距离教育. 2019(03)
[3]基于级联网络的快速人脸检测算法[J]. 包晓安,胡玲玲,张娜,吴彪,桂江生. 浙江理工大学学报(自然科学版). 2019(03)
[4]智慧教室的构建与应用研究——以中国矿业大学为例[J]. 张凯,杨再明. 现代教育技术. 2018(10)
[5]课堂表情识别研究[J]. 郭晓旭,张楠,李文涛. 学园. 2018(27)
[6]“互联网+”时代“智慧教室”建设的研究与实践[J]. 李磊,谢淑娟. 新校园(上旬). 2018(07)
[7]基于情感体验的智慧教室色彩设计[J]. 周晨露,徐建东. 设计. 2018(11)
[8]基于视觉跟踪的实时视频人脸识别[J]. 任梓涵,杨双远. 厦门大学学报(自然科学版). 2018(03)
[9]一种基于融合深度卷积神经网络与度量学习的人脸识别方法[J]. 吕璐,蔡晓东,曾燕,梁晓曦. 现代电子技术. 2018(09)
[10]物联网形势下高等院校智慧教室建设思路[J]. 陆明燕. 无线互联科技. 2018(04)
硕士论文
[1]基于微表情识别的学生课堂专注度分析系统研究[D]. 郭晓旭.云南师范大学 2019
[2]基于物联网的智慧教室系统的开发[D]. 张逸群.曲阜师范大学 2018
[3]基于集成虚拟化集群服务器的高校数字校园平台设计与实现[D]. 王少青.浙江工业大学 2017
[4]高校智慧教室物联网系统[D]. 陈雷.华东理工大学 2016
[5]基于情感的课堂教学评价方法研究[D]. 何祎.渤海大学 2015
[6]课堂视频录播系统中运动目标检测与跟踪技术研究[D]. 赵以国.南京邮电大学 2015
[7]基于人脸检测的移动点名系统研究与实现[D]. 王竹君.云南大学 2014
[8]智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 杜晶晶.西南交通大学 2009
本文编号：3002445
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外相关研究综述
1.2.1 智慧教室相关研究
1.2.2 教学评估相关研究
1.3 课题研究内容与创新
第2章 智慧教室系统设计
2.1 智慧教室概念及其特征
2.1.1 多媒体教室局限性
2.1.2 智慧教室概念及特征
2.2 智慧教室目前存在问题
2.3 智慧教室系统构建
2.3.1 系统构建原则
2.3.2 系统模型构建
2.4 智慧教室系统功能模块设计
2.4.1 智能监控管理系统
2.4.2 智能教学评估模块
2.4.3 智能录播模块
2.5 智慧教室色彩体系设计
2.5.1 色彩设计重要性
2.5.2 色彩感情化设计模型
2.5.3 “三层六维”色彩设计
2.6 系统关键技术
2.6.1 人脸识别技术
2.6.2 图像处理技术
2.6.3 传感器技术
2.6.4 通信技术
2.7 本章小结
第3章 智能监控管理系统实现
3.1 智慧教室系统分析
3.1.1 系统分析流程
3.1.2 系统功能需求分析
3.1.3 系统技术可行性分析
3.2 控制系统设计与实现
3.2.1 控制系统功能要求
3.2.2 控制系统性能要求
3.2.3 供电控制策略研究
3.2.4 网络通信与数据处理
3.3 智能监控管理系统实现
3.3.1 智能监控管理系统概述
3.3.2 服务器设计与实现
3.3.3 客户端应用程序设计与实现
3.3.4 系统性能测试与研究
3.4 本章小结
第4章 智能录播系统实现与研究
4.1 智能录播系统概述
4.2 智能录播系统跟踪技术
4.3 智能录播系统模块说明
4.4 智能录播系统控制策略
4.4.1 目标跟踪策略
4.4.2 画面切换策略
4.5 运动目标跟踪定位算法
4.5.1 算法概述
4.5.2 运动目标检测算法
4.5.3 运动目标跟踪算法
4.6 智能录播系统实现
4.7 系统性能测试与研究
4.8 本章小结
第5章 智能课堂教学评估系统实现与研究
5.1 概述
5.1.1 教学评估系统概述
5.1.2 传统教学评估局限性
5.2 基于视觉跟踪的实时人脸识别方法模型
5.3 基于视觉跟踪的实时人脸识别方法说明
5.3.1 人脸采集与检测
5.3.2 人脸特征提取及其匹配
5.3.3 人脸跟踪
5.3.4 视频组间匹配
5.4 课堂智能教学评估系统实现
5.4.1 教学评估功能具体实现
5.4.2 教学评估系统页面展示
5.5 课堂智能教学评估系统的应用
5.5.1 准确率
5.5.2 到课率
5.6 本章小结
第6章 学生课堂专注度研究与分析
6.1 概述
6.2 课堂面部表情情感分析
6.2.1 情感与面部表情的关系
6.2.2 师生情感交互模型
6.2.3 情感干预
6.3 微表情识别算法
6.3.1 微表情概述
6.3.2 微表情识别算法
6.3.3 微表情识别实现
6.4 课堂专注度评价
6.4.1 课堂状态划分
6.4.2 专注度评价方法
6.4.3 专注度划分
6.5 课堂专注度实验分析
6.5.1 微表情识别算法准确性实验
6.5.2 学生抬头率实验
6.5.3 学生专注度实验
6.6 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]智慧教室的现状分析及发展趋势——基于CiteSpace的可视化分析[J]. 曹丽鑫. 林区教学. 2019(08)
[2]智慧教室环境下师生互动行为研究[J]. 江毅,王炜,李辰钰,康苗苗,沈洁. 现代远距离教育. 2019(03)
[3]基于级联网络的快速人脸检测算法[J]. 包晓安,胡玲玲,张娜,吴彪,桂江生. 浙江理工大学学报(自然科学版). 2019(03)
[4]智慧教室的构建与应用研究——以中国矿业大学为例[J]. 张凯,杨再明. 现代教育技术. 2018(10)
[5]课堂表情识别研究[J]. 郭晓旭,张楠,李文涛. 学园. 2018(27)
[6]“互联网+”时代“智慧教室”建设的研究与实践[J]. 李磊,谢淑娟. 新校园(上旬). 2018(07)
[7]基于情感体验的智慧教室色彩设计[J]. 周晨露,徐建东. 设计. 2018(11)
[8]基于视觉跟踪的实时视频人脸识别[J]. 任梓涵,杨双远. 厦门大学学报(自然科学版). 2018(03)
[9]一种基于融合深度卷积神经网络与度量学习的人脸识别方法[J]. 吕璐,蔡晓东,曾燕,梁晓曦. 现代电子技术. 2018(09)
[10]物联网形势下高等院校智慧教室建设思路[J]. 陆明燕. 无线互联科技. 2018(04)
硕士论文
[1]基于微表情识别的学生课堂专注度分析系统研究[D]. 郭晓旭.云南师范大学 2019
[2]基于物联网的智慧教室系统的开发[D]. 张逸群.曲阜师范大学 2018
[3]基于集成虚拟化集群服务器的高校数字校园平台设计与实现[D]. 王少青.浙江工业大学 2017
[4]高校智慧教室物联网系统[D]. 陈雷.华东理工大学 2016
[5]基于情感的课堂教学评价方法研究[D]. 何祎.渤海大学 2015
[6]课堂视频录播系统中运动目标检测与跟踪技术研究[D]. 赵以国.南京邮电大学 2015
[7]基于人脸检测的移动点名系统研究与实现[D]. 王竹君.云南大学 2014
[8]智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 杜晶晶.西南交通大学 2009
本文编号：3002445
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3002445.html
