投稿指南
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教育理论与教育管理论文_深度学习模型驱动的

来源:自然科学史研究 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-09-08
作者:网站采编
关键词:
摘要:文章摘要:教师和学生的课堂行为是课堂教学评价的重要依据,随着人工智能技术与教育的融合不断深入,变革以往的师生课堂行为分析方法,对课堂评价具有十分重要的意义。本文根据

文章摘要:教师和学生的课堂行为是课堂教学评价的重要依据,随着人工智能技术与教育的融合不断深入,变革以往的师生课堂行为分析方法,对课堂评价具有十分重要的意义。本文根据课堂教学场景设计了三维卷积神经网络(3D CNN)对教师进行以动态性为主要特征的课堂行为识别,以及提出了经过改善损失函数的YOLO-v5模型对学生进行以多目标为主要特征的课堂行为识别,均取得了更好的识别结果。为验证本文选用的模型的有效性,在研究者标注的课堂行为数据集上将进行了模型性能的对比实验。实验结果表明,本文选用的模型在教育场景下课堂行为识别工作中展现了较好的性能。课堂行为的精准识别能够帮助教师和学生了解课堂学情,有助于推动智慧课堂的发展。

文章关键词:深度学习,行为识别,智慧课堂,计算机视觉,

项目基金:国家自然科学基金资助项目(61977006),

论文作者:吕嘉昊1 王汝涵1 熊青云1 张世峰3 胡康颖3 

作者单位:1. 北京师范大学人工智能学院 3. 杭州海康威视数字技术股份有限公司 

论文分类号: G434;TP391.41

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文章来源:《自然科学史研究》 网址: http://www.zrkxzzs.cn/qikandaodu/2021/0908/1341.html



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