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利用计算机视觉技术和机器学习技术对学生课堂行为进行自动识别,是过程性评价的一种新方法,近年来逐渐引起了研究者的关注。文章以监控设备拍摄的实际课堂教学视频为数据源,采集、标注了学生课堂行为数据,提取了学生的人体骨架信息。在此基础上,文章采用Boosting算法和卷积神经网络算法,对基于这两类不同机器学习算法的5种模型进行了学生课堂行为自动识别准确率实验。实验结果表明,在学校教室这种识别比较困难的场景,基于人体骨架信息提取的学生课堂行为自动识别可以达到较高的精度,其中基于Boosting算法的XGBoost模型识别准确率最高。文章的研究推动了计算机视觉技术和机器学习技术的进一步应用,有助于解决学生课堂行为自动识别难题,并助力教师优化教学策略、提高教学效率。 相似文献
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课堂手机分心是高校教学中普遍存在的问题。研究通过质性分析方法发现课堂评价、功能需求和个体特征是诱发该问题的风险因素。针对其中与课堂相关的因素,编制了“实时课堂评价问卷”,用于测量一段时间内的课堂手机分心风险。该问卷包含教学吸引力、课程内容可懂度、课堂监控力、有效内容传递的流畅性4个维度12个题目,具有良好的信度和效度。问卷各维度对课堂手机分心的预测程度和作用机制值得进一步关注。 相似文献
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徐家臻 《北京教育(高教版)》2001,(4):42-43
我的文题也许有点俗气.但是,我掂量过"喜欢"这个词的份量,也考虑过它凝重的感情色彩.我相信您读完这篇文章后,一定会与我产生共鸣--喜欢这位校长. 他是个勤奋的人 周津立,1951年生于天津市,1958年随父亲工作调动来到怀柔,1968年底响应"知识青年到农村去"的号召,到怀柔县西庄插队落户. 相似文献
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