随着多媒体业务的繁荣发展,多媒体业务性能的评估也变得日趋重要,多媒体业务质量的优劣直接影响到用户的使用感受,因此如何有效地监测和改善多媒体业务的用户体验质量(QoE)是一个迫切需要研究的课题。现代远程教学系统的主要功能是完成多媒体信息的传输,它是多媒体业务的一个典型应用,因此本文结合远程教学系统的特殊性,对远程教学系统中用户体验质量进行研究。本文首先讨论现代远程教学系统和用户体验质量的基本概念及其关键技术,通过对现有QoE监测方法的分析和比较,并结合了远程教学系统的特点,设计了一个远程教学系统QoE监测模型,并对系统的工作原理进行了阐述。QoE监测模型包括基于用户的QoE监测模块和基于网管的QoE控制模块,基于用户的QoE监测模块是通过分析用户在学习过程中的面部姿态信息计算用户的体验质量,并按照一定的周期将结果反馈给基于网管的QoE控制模块,当基于网管的QoE控制模块检测到用户的体验质量低于QoE优化门限值时,它采取相应的QoE优化策略从网络管理的角度提高用户的体验质量。其次,本文分别探讨了QoE监测模块和控制模块的工作原理。基于用户的QoE监测模块采用了人脸检测识别技术,对用户在学习过程中的面部姿态信息进行处理、分析、并计算出QoE值,本文通过matlab进行了仿真和实现,并对系统的性能作了实验验证和分析。基于网管的QoE控制模块通过采取一定的QoE优化策略提高远程教学系统主干网络的性能,保障教学视频的可靠传输,进而提高用户的体验质量。基于网管QoE控制模块根据关键性能指标的加权因子采取一定的QoE优化策略,本文通过实验的方法分析了不同关键性能指标对用户体验质量的影响程度。最后,为验证远程教学系统QoE监测模型的可行性及合理性,本文通过实验的方法对系统的可行性进行了验证,详细说明了实验的过程和实验中的关键问题,并对实验的结果作了分析。