【摘 要】
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为实现对教学质量的全面评估，实现对教学工作的优化，开展基于深度学习的计算机应用基础课堂教学评价系统的设计研究。选择Intel HI-100型号服务器、IC-GB36型号存储器、ADAM-2000型号采集器、常规液晶显示屏作为系统硬件设备，在硬件设备的基础上，构建计算机应用基础课堂教学评价指标体系；引进深度学习算法，按照指标进行教学信息的获取，并通过此种方式，对计算机应用基础课堂教学中的教学执行情况
【基金项目】
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南昌应用技术师范学院科技课题：深度学习再课堂评价模型中的研究（课题编号：NYSKJ2105）；
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为实现对教学质量的全面评估，实现对教学工作的优化，开展基于深度学习的计算机应用基础课堂教学评价系统的设计研究。选择Intel HI-100型号服务器、IC-GB36型号存储器、ADAM-2000型号采集器、常规液晶显示屏作为系统硬件设备，在硬件设备的基础上，构建计算机应用基础课堂教学评价指标体系；引进深度学习算法，按照指标进行教学信息的获取，并通过此种方式，对计算机应用基础课堂教学中的教学执行情况进行特征识别；提取并识别教学中不同行为的程度，实现基于卷积网络的教学评价与结果输出。通过对比实验证明，在引入深度学习后设计的评价系统，在实际应用中可以实现对计算机应用基础课程教学情况的准确评价。
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