【摘 要】
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教育信息化重塑教学评价和教学管理方式,利用新一代信息技术,跟踪监测教学全过程,开展学情分析和学习诊断,精准评估教学和学习效果,变结果导向的“单一”评价为综合性、过程性的“多维度”评价,由仅注重知识传授向更加注重能力素质培养转变。本课题通过实时识别学生课堂行为,跟踪学生状态变化,统计学生课堂不同行为占比,构建基于实证的课堂教学评价体系,可以有效掌握学生的课堂注意力程度,为学生制定个性化的课堂行为矫正
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（No.62003191）
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教育信息化重塑教学评价和教学管理方式,利用新一代信息技术,跟踪监测教学全过程,开展学情分析和学习诊断,精准评估教学和学习效果,变结果导向的“单一”评价为综合性、过程性的“多维度”评价,由仅注重知识传授向更加注重能力素质培养转变。本课题通过实时识别学生课堂行为,跟踪学生状态变化,统计学生课堂不同行为占比,构建基于实证的课堂教学评价体系,可以有效掌握学生的课堂注意力程度,为学生制定个性化的课堂行为矫正策略。同时,通过分析学生课堂行为状态分布规律,为教师课堂教学质量评价和教学法改进提供一种数据驱动机制。本文主要研究工作为:首先,通过Deep SORT多目标跟踪获取学生课堂上的运动轨迹,据此分类识别研究课堂上学生“站立”回答问题、走出座位“爬黑板”或“示范表演”等课堂互动行为。通过统计这些师生互动行为的频次,为课堂教学效果量化评价提供事实依据。其次,对深度学习目标检测算法进行分析研究,尝试使用YOLO系列检测器,对比了YOLOv3、原始YOLOv4目标算法,最终在基于YOLOv4算法上获得了更好的性能,识别出学生“坐”前提下的“rise（抬头听讲）”、“mobilephone（玩手机）”、“side（东张西望）”、“bow（低头遮挡）”、“book（低头看书）”等具体状态。同时针对教室中遮挡情况和原YOLOv4模型检测准确率较低的问题,改进了网络的激活函数以及非极大值抑制机制,获得了更好的检测效果。最后,统计学生课堂状态并制定量化准则,对每位同学的课堂行为状态时序图进行分析,统计同学各类课堂行为发生的时刻及持续时间,据此探索构建学生课堂注意力量化评价标准,对每节课每位学生的听课质量打分,并以课堂行为状态时序图、分布饼图等可视化方法,使学生了解自身听课质量。
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