随着深度学习技术的迅速发展,它在各个领域中的应用也越来越多,除了在传统的图像分类、语音识别、文本分类等领域取得了令人欣喜的进展之外,它还在更具体、更专业的研究场景下开始发挥出重要的作用,例如将其应用于电力行业的故障检测、公安领域的案件文本分析等具体工作中,充分发挥其自我学习、自我完善的特点和功能,为实践工作的开展提供辅助。基于深度学习技术的特点,本研究从教学分析领域的课堂教学行为分析研究入手,探讨将深度学习技术应用于课堂教学行为分析研究的可行性和解决方案。本研究主要完成工作包括:首先对教学行为分析理论进行梳理,利用文献综述量化分析方法,对国内课堂教学行为分析领域的研究进行了较为全面完整地综述,并总结研究特点和存在的问题,为深度学习技术的引入奠定理论基础。其次,针对本研究所采用的深度学习文本分类具体方法进行详细阐述,包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),作为对比,还选择朴素贝叶斯算法作为基于统计的文本分类传统模型进行了说明,作为后续实验开展的技术基础。随后,在完成理论和技术分析的基础上,提出了基于深度学习的课堂教学行为识别系统的解决方案,借助相关技术工具和平台完成了解决方案的设计实现,并进一步通过对比实验将本研究所实现的方案与目前大部分研究所采用的人工分类方案进行比较,讨论深度学习技术方案的优劣,形成研究结论。最后,对本研究的工作成果和不足之处进行总结,并提出研究展望,为后续相关研究提供参考和借鉴。