一种基于VGG卷积神经网络模型的线上学习评估方法

随着混合式教学的深入开展,在线学习观看效果成为教师评估学生学习质量的一个重要标准。针对无法有效获取学生实际在位的观看时长的问题,提出一种从学生录屏中,提取学生有效观看帧数,用以评估学生实际学习时长的方法。首先,基于ImageNet的VGG16神经网络模型对从软件提取的学生观看视频中出现的人物图像进行抽帧提取及图像分类,建立有效的训练数据集。然后,选取合适的优化器和损失函数,进行训练优化和参数优化,对抽帧图像进行尺寸归一化处理和数据标注。最后,利用帧率计算出学生有效形象的出镜时间,进行输出,辅助教师进行评估,实验验证了方法的准确性和有效性。