课堂教学中科学有效的教学行为对课堂教学质量具有重要影响。借助一定的技术和方法对课堂教学行为进行观察分析,有助于教师全面、准确地了解课堂动态,反思教学行为,提升教师专业能力和课堂教学质量。传统的弗兰德斯互动分析方法针对课堂教学中的语言互动行为进行观察和量化编码,采用互动分析矩阵对课堂教学行为进行分析,虽然能够简化课堂教学研究过程的复杂性,但是存在行为类别划分不完善、手工分析效率低等问题。因此,对传统课堂教学行为分析方法进行优化和改进,探索新时代背景下的课堂教学行为分析方法,对于克服传统课堂教学行为分析方法的局限性,深入分析课堂教学行为有重要意义。本文在传统的弗兰德斯互动分析方法的基础上,结合深度学习技术中的长短时记忆网络（Long Short Memory Network,LSTM）,提出了一种新的课堂教学行为分析方法。该方法首先在编码阶段优化弗兰德斯编码系统,构建课堂教学行为数据集;然后在分析阶段构建基于LSTM的课堂教学行为分析模型,对表示课堂教学行为的时间序列进行分类,根据分类结果对课堂教学进行分析评价;最后通过对比实验,验证该方法的可行性和有效性。具体的研究内容如下:（1）本文首先在弗兰德斯互动分析方法的基础上,修订完善基于现代信息技术环节的课堂教学行为分类编码标准体系,对课堂教学行为类别进行细化,使其更能体现课堂教学过程的完整性、丰富性和多样性。然后制定课堂教学评价指标,设计并开发课堂教学行为编码标注辅助软件;采用人工观察和软件辅助相结合的形式,按照一定的采样时间间隔对课堂教学行为进行编码和标注,从而构建课堂教学行为数据集,为后续实验的开展奠定数据基础。（2）根据课堂教学行为编码数据的特点以及课堂教学行为分析方法的研究特点,本文基于LSTM时间序列分类模型,构建形成基于LSTM的课堂教学行为时间序列分类模型;然后基于课堂教学行为数据集对该模型进行训练,以分类准确率作为该模型的评价指标。利用训练好的模型对未标定课堂教学评价指标类别的课堂教学行为编码数据进行分类,并根据分类结果中类标签对应的具体内容,完成对课堂教学行为的分析评价。（3）为了验证基于LSTM的课堂教学行为分析模型的可行性和有效性,本文分别利用弗兰德斯互动分析法和基于LSTM的课堂教学行为分析方法对同一节课堂教学视频进行分析评价,然后从分析维度、分析时间、分析准确度和分析规模四个方面,对两种分析方法的分析结果进行对比分析,根据分析结果验证基于LSTM的课堂教学行为分析方法的可行性和有效性。实验结果表明,基于LSTM的课堂教学行为分析方法不仅能够实现弗兰德斯互动分析法的基本分析功能,而且能够进一步完善分析功能、拓展分析维度;同时编码软件和深度学习技术的介入,大大缩短编码时间和分析时长,提高了分析效率和分析的准确度,使得分析结果更有助于教师反思教学行为,从而提高教学质量。