在课堂教学中, 人工智能技术可以帮助实现学生行为分析自动化, 让教师能够高效且直观地掌握学生学习行为投入的情况, 为后续优化教学设计与实施教学干预提供数据支持. 构建了学生课堂行为数据集, 为后续研究工作提供了数据基础; 提出了一种行为检测方法及一套可行的高精度的行为识别模型, 利用OpenPose算法提取的人体姿态全局特征, 融合YOLO v3算法提取的交互物体局部特征, 对学生行为进行了识别分析, 提高了识别精度; 改进了模型结构, 压缩并优化了模型, 降低了空间与时间的消耗. 选取与学习投入状态紧密相关的4种行为: 正坐、侧身、低头和举手进行识别, 该检测与识别方法在验证集上的精度达到了95.45%, 在课堂上玩手机和书写等常见行为的识别精度较原模型有很大的提高。

应用场景

1. 学生出勤检测：视觉识别可以用于检测学生是否出勤，并记录每个学生的出勤情况，以监督学生的参与度。

2. 人脸识别签到：通过人脸识别技术，学生可以使用自己的面部进行签到，确保出勤数据的准确性。

3. 作业和考试监控：视觉识别可以监控学生在考试或作业期间的行为，以防止作弊和不当行为。

4. 学生情感分析：通过分析学生的面部表情，视觉识别可以检测学生的情感状态，有助于教师更好地了解学生的需求和情感。

5. 教室安全监控：视觉识别可以用于监控教室内的安全，检测异常行为或未经授权的人员进入。

6. 互动学习：视觉识别技术可以与互动投影、虚拟现实等技术结合，创造更具互动性的学习体验。

7. 学生参与度分析：通过监测学生的面部表情和动作，系统可以分析学生的参与度，并根据需要提供反馈。

功能特色

1. 人脸识别技术：系统通常具有高精度的人脸识别技术，可以准确识别学生的面部。

2. 实时监控：视觉识别系统通常支持实时监控，以及对学生行为的即时反馈。

3. 数据记录和分析：系统会记录学生的活动和数据，并生成报告，以供教师和学校管理人员查看和分析。

4. 自定义规则：教师和学校可以根据自己的需求自定义监控规则，以满足不同课堂的要求。

5. 云端存储：数据通常存储在云端，以确保数据的安全性和可访问性。

6. 隐私保护：系统通常采取隐私保护措施，确保学生的面部数据得到妥善处理和保护。

7. 自动化提醒：系统可以自动触发提醒或警报，以通知教师或学校管理人员有关学生行为的情况。

8. 多终端支持：视觉识别系统通常可以在不同终端上使用，包括摄像头、平板电脑和智能手机。