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基于“专注”与“走神”表情识别的线上课堂学生专注度评价研究
1
作者
李尽秀
孙涛
《计算机应用文摘》
2022年第21期43-47,51,共6页
线上教学环境中师生之间的情感沟通是真空地带,但师生之间的情感交流是影响教学效果的重要因素。通常而言,“专注”与“走神”是两种难以分辨的学生课堂表情。对线上教学环境中学生“专注”与“走神”两类近似表情的识别,有助于教师对...
线上教学环境中师生之间的情感沟通是真空地带,但师生之间的情感交流是影响教学效果的重要因素。通常而言,“专注”与“走神”是两种难以分辨的学生课堂表情。对线上教学环境中学生“专注”与“走神”两类近似表情的识别,有助于教师对学生的听课状态及时准确地感知。文章提出了一种基于Dlib眼部关键点检测的学生“专注”与“走神”表情识别方法,并在此基础上建立学生表情持续时间统计算法,计算各表情持续的时间。实验结果表明,采用眼部关键点实现上述两种表情识别的准确率为95.1%,且该方法数据量小、计算速度快,结果分析与持续时间统计分析可以满足误差需求。最后,从学生专注占比程度与专注趋势两个维度做出线上课堂学生专注度评价,有助于教师获取实时、精准的教学反馈,从而及时改进教学策略,提高课堂教学质量。
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关键词
表情识别
眼部关键点检测
表情持续时间统计
专注度评价
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题名
基于“专注”与“走神”表情识别的线上课堂学生专注度评价研究
1
作者
李尽秀
孙涛
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
出处
《计算机应用文摘》
2022年第21期43-47,51,共6页
基金
内蒙古自治区教育科学研究“十三五”规划课题(NGJGH2020146)。
文摘
线上教学环境中师生之间的情感沟通是真空地带,但师生之间的情感交流是影响教学效果的重要因素。通常而言,“专注”与“走神”是两种难以分辨的学生课堂表情。对线上教学环境中学生“专注”与“走神”两类近似表情的识别,有助于教师对学生的听课状态及时准确地感知。文章提出了一种基于Dlib眼部关键点检测的学生“专注”与“走神”表情识别方法,并在此基础上建立学生表情持续时间统计算法,计算各表情持续的时间。实验结果表明,采用眼部关键点实现上述两种表情识别的准确率为95.1%,且该方法数据量小、计算速度快,结果分析与持续时间统计分析可以满足误差需求。最后,从学生专注占比程度与专注趋势两个维度做出线上课堂学生专注度评价,有助于教师获取实时、精准的教学反馈,从而及时改进教学策略,提高课堂教学质量。
关键词
表情识别
眼部关键点检测
表情持续时间统计
专注度评价
Keywords
expression recognition
eye key point detection
emoticon duration statistic
focus evaluation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于“专注”与“走神”表情识别的线上课堂学生专注度评价研究
李尽秀
孙涛
《计算机应用文摘》
2022
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