基于计算机视觉的课堂质量监测系统研发

课堂质量一直是教师、家长以及院校普遍关注的焦点问题。目前,传统课堂的教学监控设备只能进行课程录播,无法提供学生的状态信息,无法向师生全面展示课堂质量。文章针对此问题,结合用户需求进行分析、设计并实现基于计算机视觉的课堂质量监测系统。首先基于OpenPose人体骨骼关键点监测技术,准确捕捉并识别学生课堂动作,从学生的专注度、行为反应、出勤统计等多个维度分析整合课堂行为数据,通过数据可视化方式将分析结果呈现给用户。然后基于SpringMVC+MyBatis框架开发“Aeye”课堂质量监测系统,实现对教学过程及教学效果的全面评估,为教师和教务督查人员提供合理的反馈和建议,帮助其优化教学方式和策略,推动教育教学的创新与发展。同时,为学生调整课堂学习状态提供及时、有效的参考方案。