基于深度学习的学生课堂行为分析与应用研究

郭 晨佳
西京学院

摘要


随着教育信息化与智能化进程的不断深入，课堂行为分析作为教学评价与质量提升的关键环节，正经历从
传统人工观察到智能自动化分析的范式转变。深度学习技术凭借其在图像、视频等非结构化数据特征提取与模式识
别上的卓越能力，为高效、精准、大规模的学生课堂行为分析提供了强有力的技术支撑。本文首先阐述了学生课堂
行为分析的研究背景与意义；接着，系统梳理了基于深度学习的学生课堂行为分析技术框架，包括数据采集与预处
理、关键行为定义、主流深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN及其变体、目标检测算法等）
的应用原理；然后，重点探讨了该技术在课堂专注度评估、教学效果量化评价、个性化教学干预等核心场景的具体应
用；最后，深入分析了当前研究面临的数据隐私、算法偏差、模型泛化能力等挑战，并对未来多模态融合、可解释性
AI、边缘计算等发展方向进行了展望。本研究旨在为智慧课堂的构建与教学模式的创新提供理论参考与实践路径。

关键词


深度学习；课堂行为分析；智慧教育；计算机视觉；注意力检测

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