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基于深度学习的学生课堂学习状态分析
文献摘要：
学生在课堂的学习状态是教学质量评价的重要依据.为精准地反馈学生课堂学习状态,该文利用YOLOX深度学习网络对课堂状况进行分析.首先,通过对上课学生进行人脸识别,统计学生出勤人数并对缺勤名单进行标注,实现学生从整体到个体的考勤评估;其次,通过识别学生的面部表情和肢体行为,检测所有学生的实时状态,完成学生从个体到整体的学习状态分析.上述研究表明,基于YOLOX深度学习网络的课堂状况分析数据能够准确地反映学生的学习状态,有助于任课教师及时改进和优化教学方式,从而提升教学质量和学习效率.
文献关键词：
深度学习网络;学习状态;表情识别;行为识别;课堂考勤
中图分类号：
作者姓名：
王国珲;张璇;郑浩
作者机构：
西安工业大学 光电工程学院,西安 710021
文献出处：
引用格式：
[1]王国珲;张璇;郑浩-.基于深度学习的学生课堂学习状态分析)[J].高教学刊,2022(31):1-5
A类：
B类：
学生课堂,课堂学习状态,状态分析,教学质量评价,YOLOX,深度学习网络,上课,人脸识别,出勤,缺勤,名单,单进,面部表情,实时状态,状况分析,任课教师,优化教学方式,学习效率,表情识别,行为识别,课堂考勤
AB值：
0.341129
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