关键词:
人工智能
教育管理
面部特征
姿态特征
表情识别
课堂评估
摘要:
随着人工智能在教育领域的广泛应用,在线课堂已成为当今极为便捷高效的新教育模式。然而,如何有效管理学习者的课堂学习状态成为一项重要的教育管理难题。鉴于此,提出一种在线课堂学习者互动状态识别方法。首先,将在线课堂数据源分为视频数据和音频数据,基于视频数据构建了包括学习者上肢姿态特征、表情特征以及面部特征等多维度的互动状态特征,基于音频数据构建了学习者的课堂应答状态特征。其次,通过特征选择算法筛选出的关键特征,构建二分类模型,采用贝叶斯优化实现对学生课堂互动状态的精确识别。最后,设计了一个在线课堂总体情况评估模型,为教师提供全面的课堂评估结果,优化教学策略。在自建的在线课堂视频数据集上,该单名学习者课中互动状态识别算法的准确率能够达到93%以上。