FPN-MSTCN模型在学生专注度评价中的应用

为了提高智慧教育场景下的学生专注度评价准确率,针对小样本类别难以识别的问题,提出一种FPN-MSTCN模型进行专注度评价,该模型通过改进的FPN网络对单帧人脸进行多尺度的特征提取,解决了在图像中人脸特征无法完整提取的问题。然后,通过融合了SimGNN模块的MSTCN网络对图像序列进行分类,并通过SimGNN模块解决了图像标签与视频标签不一致的问题。采用DAiSEE和EmotiW数据集进行实验。由于DAiSEE和EmotiW数据集的分布严重不均衡,使用代价敏感损失函数作为该模型的损失函数,解决了过拟合问题,测试集准确率分别提高了3.8%和3.1%。

基于机器视觉的学生上课专注度精准分析系统

认真听讲是学生在课堂学习知识的基本方法,要想学得好,首先就要提高听课的专注度。课堂教学是整个教学过程的中心环节,而听课则是这一环节中的关键,提高学生的听课专注度,意义重大[1]。学生课堂专注度分析系统具体到个人,基于机器视觉智能分析系统拆分每个个体的行为和情绪,让教师了解学生的课堂状态、活跃度、专注度等,帮助教师和家长从多个维度了解学生的学习情况,做更个性化的教育。学生课堂专注度分析系统目前的营利方式主要是软硬件一体化的计算平台设备和基于云的数据服务[2]。基于机器视觉的学生上课专注度精准分析系统,以机器视觉算法为背景,通过高精度摄像头对学生上课状况进行图像采集,再由使用Java搭建的云端服务器进行图像处理,使用各类视觉算法对采集图像进行识别、处理与分析,再对各个学生的专注度进行评分,管理者可以通过客户端手机APP对学生的听课状态进行实时查询与监控。

基于深度学习的线上教学专注度视觉评估系统

随着互联网技术的高速发展,线上课堂逐渐成为重要的教育场景,并不断促进教育改革创新。与此同时,基于计算机视觉技术的课堂观察和教学评估方法在学者的深入研究下愈发成熟,为教育理念的发展提供了新的思路,也为教育质量提供了可靠的保障。本文分析如何将线上课堂场景与基于计算机视觉的专注度评估技术紧密地结合起来,以人脸识别、情感计算等相关的深度学习技术为核心,设计出实时高效的线上教学专注度视觉评估系统。文中提出的系统通过人脸检测和关键点识别等技术验证学生身份,并检测头部转动角度、眼睛张合度、视线聚焦点、人脸情感积极性等特征来综合判断学生专注度,为线上教学的专注度评估提供可靠的视觉算法解决方案。本文首先探讨线上教学专注度视觉评估的研究背景和意义,然后深入分析相关技术的研究,并提出线上教学专注度视觉评估系统的整体框架,最后发表对研究的总结和展望。

初中物理课堂中应如何提升教师的教学效率

提高教师的教学效率并不是一件容易的事情,因为教师的教学目标是学生,这也就代表着学生才是教学效率提升的主体,因此教师需要在讲解的过程中尽可能的让学生能够以一个高效率的状态去进行学习,而想要做到这一点,教师就首先去改变自己的讲解方式,因为传统教学对于学生的限制是非常大的,学生没办法用一个平常的心态去进行学习,学生也就没办法高效的进行学习。这就意味着教师需要尝试着改变自己的教学策略,让学生能够在一个较为好玩有趣的环境中进行学习,以此来调动学生的积极性,让学生能够更高效的进行学习,这对一个学生来说是一个非常不错的选择,且全新的教学方式可以在一定程度上吸引学生眼球,提高学生的专注度。