基于CNN-GRU模型的学生课堂行为与教学质量分析研究

在当前社会背景下,深度学习方法在教育领域的应用研究显得尤为关键。而课堂教学作为教学工作中最重要的一环,学生的课堂行为直接反映了教学效果和教育质量。首先,本研究采集学生课堂行为的图像数据。其次,通过CNN-GRU模型,识别和分析学生在课堂中的行为。最后,通过获取的学生行为信息,了解学生学习状态和需求。深入研究学生课堂行为希望为提高课堂教学质量提供重要支持,从而为社会培养更具竞争力的人才,推动社会进步。

基于视觉注意力的学生课堂行为分析

学生课堂行为分析可实时反映出学生的课堂学习情况,为优化课堂教学策略和改进教学方法提供了重要依据,探索如何利用机器实时地检测与识别学生课堂行为是智慧教室的重要任务。以视觉显著性的视觉心理学动机为切入点,引入全局视觉显著性机制和BING特征,快速估计课堂视频流中的Objectness学生对象,采用Faster-RCNN模型和时空网络算法对8种典型学生课堂行为进行检测和识别,最后进行全样本学生课堂行为分析。实验结果表明,视觉注意力机制BING特征的引入能大幅度提升算法的实时数据处理能力,计算效率提升近80倍,约为12.5f/s,算法并对8种典型学生课堂行为的检测和识别具有较高的识别精度,平均准确率为87.6%。