| 基于人物交互的学生课堂行为识别研究 |
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| 引用本文： | 周珍玉,秦学,蔡芳,邓霞.基于人物交互的学生课堂行为识别研究[J].现代教育技术,2024(2):53-61. |
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| 作者姓名： | 周珍玉 秦学 蔡芳 邓霞 |
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| 作者单位： | 1. 贵州大学大数据与信息工程学院;2. 贵州大学外国语学院 |
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| 基金项目： | 贵州省哲学社会科学规划项目“现代汉语预期范畴的句法语义研究”（项目编号：20GZYB31）的阶段性研究成果； |
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| 摘 要： | 深度学习技术促进了学生课堂行为识别研究的发展，为精准刻画学生的课堂学习行为提供了有效途径。然而，该方法面临真实课堂场景下目标多、行为特征复杂等困难，导致行为识别准确率不高。基于此，文章提出了一种基于人物交互的学生课堂行为识别网络，将交互对象作为重要特征引入课堂行为识别，首先将原网络中的检测模块替换为YOLOv5s，然后引入欧氏距离减少冗余人-物节点关系，并设计新特征提取算法优化听课这类无交互物品的学生行为识别，最后通过实验验证了此网络有效性和准确性。文章通过研究，旨在为规模化课堂行为识别研究提供理论参考和实践借鉴，进一步优化课堂教学效果的过程化评价，促进教学质量提升。
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| 关 键 词： | 目标检测 学生行为识别 人物交互 图卷积 |
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