【摘 要】
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学生课堂行为表现是课堂教学评价的重要组成部分,而进行学生课堂行为识别对课堂教学评价有重要意义。文章提出了基于人体骨架和深度学习的学生课堂行为识别方法,即通过提取学
【机 构】
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华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金项目“智慧教室环境下课堂交互有效性量化研究”(项目编号:17YJA880030),华中师范大学中央高校基本科研业务费“高阶思维发展视角下的智慧课堂教学有效性评价研究”(项目编号:CCNU20ZT018)资助
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学生课堂行为表现是课堂教学评价的重要组成部分,而进行学生课堂行为识别对课堂教学评价有重要意义。文章提出了基于人体骨架和深度学习的学生课堂行为识别方法,即通过提取学生行为图像的人体骨架关键信息,结合一个10层的深度卷积神经网络(CNN-10)来识别学生的课堂行为。为验证此方法的有效性,文章使用CNN-10和学生课堂行为识别方法,在学生课堂行为数据集上进行了对比实验。实验结果表明,学生课堂行为识别方法可有效排除学生体态、着装、教室背景等无关信息的干扰,突出关键有效信息,具有更高的识别准确率与泛化能力。使用基于
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