随着教育信息化变革的逐步深入,计算机视觉等相关技术在教学场景中的应用日益广泛,在目标检测、图像分类等多个领域形成了相对成熟的技术方案。同时,在课堂教学评价体系中,课堂行为编码的应用较为广泛,但基于人工观察的编码方式既限制了课堂行为编码系统的大规模应用,也限制其进一步的发展。因此,将计算机视觉技术引入课堂行为编码成为近期研究的热点。本文对融合计算机视觉的课堂行为编码展开研究。研究包含三个部分:（1）课堂行为编码的分析与设计。提出了融合计算机视觉的课堂行为编码,该行为编码不仅结合国内真实的课堂教学环境,对现行的20种课堂行为编码系统进行筛选、整合,形成了34个基于人工观察的课堂行为编码,还引入了计算机视觉技术,在学生行为编码部分新增了四类基于计算机视觉技术的机器编码（总体抬头率、个体抬头次数、总体举手次数、总体起立次数）,提出并实现了对学生个体行为的编码。（2）融合计算机视觉的课堂行为编码系统的实现。对于人工编码部分,设计开发了基于课堂观察的人工编码子系统,实现事件编码向状态编码的自动转换。对于基于计算机视觉的机器编码部分,实现头部姿态检测模块对抬头状态的识别精确率为0.91,对非抬头状态的识别精确率为0.92,实现动作行为分类检测模块对举手行为的识别精确率为0.878,对起立行为的识别精确率为0.887,基本可以达到预期的精度要求。（3）课堂行为编码的应用与实证。本文选取了两所小学五年级的66节课堂视频数据,利用两组真实课堂的对比实验项目,对融合计算机视觉的课堂行为编码进行应用与实证,分析其有效性。结果显示,本文提出的融合计算机视觉的课堂行为编码可以有效区分不同类型课堂上行为的差异。本文将计算机视觉技术引入课堂行为编码,提出了融合计算机视觉的课堂行为编码,提出了对学生个体行为的编码,并实现了融合计算机视觉的课堂行为编码系统,最后对该行为编码进行应用与实证研究,通过分析结论验证了行为编码的有效性。