智能技术支持的教师注意力分析与评价研究

教师注意力在师生互动过程中发挥着至关重要的作用,但注意力分析的复杂性和低效性制约着教师注意力评价的探索,智能化分析工具的应用有望打破这一瓶颈。基于此,文章首先梳理了教师注意力的研究现状。随后,文章探讨了教师注意力分析与评价过程中面临的挑战,并提出运用智能技术进行探究的对策。在此基础上,依据注意力理论开发了教师注意力智能分析系统。接着,文章选取12节小学数学课程,利用该系统收集教师注意力数据进行分析与评价。研究发现:教师在课堂中的注意力主要集中在学生身上;教师注意力与师生互动存在显著相关,即教师看学生与学生行为呈正相关,教师看黑板和教材与教师行为呈正相关。此外,注意力评价结果显示,与新手型教师相比,专家型教师在注意学生方面的表现更为突出,且注意力评分更高。基于上述发现,文章为小学教师注意力的提升提出针对性建议,以期为教师注意力的评价与提升提供支持。

基于全范围头部姿态估计的教师注意力识别算法

探究教师注意力对于评估课堂教师行为具有极其重要的研究价值。然而,现有的教师注意力识别算法存在无法应对极端头部姿态角度等问题。为此,提出一种基于6DRep Net360模型的教师注意力状态识别算法,提升极端角度中头部姿态估计算法的准确性。相较于传统的依赖条件判断来分类教师注意力状态的方法,设计一种基于支持向量机(SVM)的教师注意力分类模型,对复杂头部姿态角度进行注意力状态的精准识别。为进一步解决算法稳定性和准确性带来的误差数据,提出基于滑动窗口的数据清洗算法,有效提高整体识别结果的真实性和可靠性。通过在构建的CCNUTeacherS tat e数据集上进行一系列的算法评估,实验结果表明,所提出的教师注意力识别算法在CCNUTeacherS tate数据集上达到了90.67%的准确率。

基于深度学习的教师注意力识别与应用

教师注意力的分配影响着课堂教学效果,为了对课堂教学中教师注意的方向进行检测和分析,本文基于深度学习YOLOv3算法,使用课堂实录视频,进行了教师注意力识别实验。结果表明,该识别方法具有较高的准确率和可行性,能精准的反馈课堂中教师注意力方向,分析教师每节课中的注意力变化趋势。

高中政治教师课堂注意力失焦现象及其矫正

从当前高中政治课的教学实践来看,教师不同程度地出现对教育事业的热情减退、课堂教学组织欠佳、对学生注意力分配不均等注意力失焦现象。高生存压力与低职业成就、高中政治课程的特殊性、高考改革的压力以及教师对学生心理认识不够深入是导致中学教师注意力失焦的重要原因。为此,可以从回归思想政治教育的人文属性、切实提高教师待遇、促进教师职业发展等方面矫正教师的注意力失焦。

论中学思想政治教师课堂注意力的提升策略

教师注意力是教师在工作以及日常生活中将注意力集中于教育事业和教学活动的能力。中学思想政治教育目标的实现很大程度上依赖于教师的课堂教学效果。因此,教师能否将注意力聚焦于教育教学活动,直接影响课堂教学质量。提升教师课堂注意力,根本措施在于回归思想政治教育的人文属性,持续动力在于促进教师职业发展,物质保障在于建立公平合理的薪酬机制。