教学场景下的学生课堂状态识别方法研究与应用

针对课堂视频分析中的学生遮挡难点问题,设计一种多尺度注意力模块用于遮挡学生位置的检测,利用OpenPose识别的人体骨架信息,通过对比不同的机器学习模型的六种课堂状态的识别性能,对某课堂实际教学过程进行抬头率、低头率、参与度、活跃度的实时和过程两种智能化教学评价。实验和应用结果表明,该方法能够自动跟踪、分析学生的课堂状态,具有较高的识别精度,有效解决学生状态准确识别的难题,从而助力于教师及时掌握课堂教学过程,调整教学策略,提高教学效果。