【摘 要】
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为了解决在线课程(如MOOC)授课过程中,缺乏对于学生学习情况的跟踪与教学效果评估问题,本文依据视频信息对学生行为进行建模,提出了一种评判学生听课专心程度的行为自动分析
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,华北计算机系统工程研究所（信息产业部电子第六研究所）
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为了解决在线课程(如MOOC)授课过程中,缺乏对于学生学习情况的跟踪与教学效果评估问题,本文依据视频信息对学生行为进行建模,提出了一种评判学生听课专心程度的行为自动分析算法.该算法能够有效跟踪学生的学习状态,提取学生的行为特征参数,并对这些参数进行D-S融合判决,以获得学生的听课专注度.经过多次实验的结果表明,本文采用的方法能够有效评判学生在授课期间的专心程度,在数据融合上,与贝叶斯推理方法相比,采用D-S融合方法能有效提高实验结果的准确性和可靠性.
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