基于面部表情识别的高校课堂教学质量定量评估方法

胡 月1, 陈 时雨2
1、信阳师范大学生命科学学院
2、信阳师范大学地理科学学院

摘要


针对当前教学质量评估方法单一、教学过程数据量化不足、个性化教学欠缺等核心问题，本文构建了“一套方法、两个系统”的基于面部表情识别的课堂教学质量定量评估方法。该方法通过综合运用人脸识别、表情分类、深度神经网络拟合、语音识别与智能推荐等技术手段，将抽象的教学效果量化为可评估、可分析的函数模型，实现对教学过程的实时动态监测与个性化学习内容的精准推送。该方法包括：基于学生面部表情的课堂教学效果评估方法、基于人工智能的实时课堂教学效果评估系统以及基于学生学习曲线的个性化知识推荐系统。该方法为构建数据驱动、人机协同的高校教学质量定量评估提供了一条创新性的实践路径。

关键词


面部表情识别；课堂教学；教学质量；定量评估

全文:

PDF


参考


[1]中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》[EB/OL].(2019-02-03).http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s6052/moe_838/201902/t20190223_370857.html

[2]杨金观，聂建峰.课堂教学质量评估——一个在高校实际工作中被误解的概念[J].高教发展与评估，2010,26(1):15-20.

[3] 王萌.基于大数据分析的高校计算机教育个性化教学策略探究[J].办公自动化, 2025(13).

[4] 邓裴.基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用[J]. 2021.

[5]刘清堂,何皓怡,吴林静,等.基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用[J].中国电化教育,2019,(9):13-21.

[6]LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. nature, 2015, 521(7553): 436-444.

[7]Bengio Y, Lamblin P, Popovici D, et al. Greedy layer-wise training of deep networks[J]. Advances in neural information processing systems, 2006, 19.

[8]王鹏，杨霄凤，覃业晖，等.课堂学生表情追踪教学模型研究与实践[J].高教学刊，2025,11(25):1-4.


Refbacks

  • 当前没有refback。