现代教育技术

2021, v.31;No.244(08) 102-111

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于深度学习的学生行为分析与教学效果评价
The Students' Learning Behavior Analysis and Teaching Effect Evaluation based on Deep Learning

周楠;周建设;

摘要(Abstract):

利用人工智能开展学生学习行为分析与教学效果评价对改变教学方式具有重要的意义。文章提出了一种基于深度学习的互动课堂学生学习行为分析与教学效果评价LBREM方法,该方法首先通过智能学习平台获取学生学习行为视频信息,然后对视频中的学生表情进行检测与学习行为识别,最后以国际汉语课堂教学为例开展学生学习行为统计分析和建立教学效果评价模型并开展实证研究。实证效果表明,LBREM方法能够快速、准确的识别学习者学习行为和开展教学效果评价,在智慧课堂、远程学习、移动学习、MOOC等智能教育教学评价和个性化推荐中具有重要的借鉴意义。

关键词(KeyWords): 学习行为;教学评价;深度学习;智能教育

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金“面向视频大数据的人体行为理解关键技术研究”(项目编号:61871028);; 北京市教委-自然科学基金重点项目“基于大数据的学生学习行为分析关键技术研究”(项目编号:KZ201951160050)资助

作者(Author): 周楠;周建设;

Email:

DOI:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享