表情识别在课堂中的应用可以让教师及时掌握学生的听课状态、学习情绪。由于当下基于表情识别的课堂教学评价都是直接根据算法的分类结果进行的,而直接得出的结果很容易受到样本特征、抽样的方式以及其他因素的影响。因此面部表情分类的先验知识可以作为有益而必要的补充,从而可以建立更加符合真实情况的评价模型。因此,本研究以中学课堂教学学习者面部表情为研究对象,融合深度学习、贝叶斯概率统计分析方法,建立实时人脸检测和面部表情分类的深度神经网络算法以及课堂学生面部表情标准库,通过课堂表情情绪指数的序列描述,建立基于正态分布推理学习的评价模型,完善对课堂教学质量的评价。主要所做工作如下:（1）分析课堂学生的显著表情特征,建立分类标准与标准库。采集课堂学生面部表情视频,利用多任务卷积神经网络（MTCNN）进行人脸检测和图像分割,选择特征形态较好的构建标准数据库。（2）依据分类标准构建准确的、识别分类效率高的深度神经网络,并依据分类结果生成情绪指数。设计融合实时多人人脸检测和表情分类的算法,首先在已有开放的人脸表情数据集上进行分类效率的测试,将提高了分类效率的算法根据自建表情数据集的分类标准进行改进,通过训练形成稳定的表情识别网络;并将分好类的表情图片根据罗素的情绪环理论生成表情情绪指数序列。（3）建立课堂教学质量的评价模型,融合教学视频数据进行实证分析。以学习者表情情绪指数为主要指标,运用贝叶斯概率模型进行先验假设和视频数据流迭代分析,得出近似后验分布实现对整体课堂学习状态的描述;建立基于正态分布推理学习的评价模型,根据课堂教学实录视频采样学习模型参数、对比分析参数,进而完成针对模型参数的课堂教学质量评价方法;依据评价结果及时发现教学问题,改善教学方法与策略,进行精准督导提升教育教学管理水平。实验结果表明:学生情绪指数符合正态分布,通过贝叶斯统计分析方法建立的评价模型可以了解学生的情绪状态、教师的教学水平状态,从而给教师及时进行信息反馈,以便教师进行教学方法的选择、教学进度的控制,推动教学质量的提升。