基于人臉檢測的小學(xué)生課堂專注度研究
本文關(guān)鍵詞:基于人臉檢測的小學(xué)生課堂專注度研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:在“新課改”中,有效教學(xué)一直被作為教學(xué)追求的目標,而學(xué)生課堂專注度是學(xué)生參與學(xué)習(xí),實現(xiàn)有效教學(xué)的一個重要的影響因素。國內(nèi)外關(guān)于學(xué)生課堂專注度的研究,較多地是通過學(xué)生課堂專注行為來進行的。同時,人臉檢測技術(shù)經(jīng)過十多年的研究熱潮,相關(guān)算法已經(jīng)趨近成熟。它的應(yīng)用領(lǐng)域涉及到金融、安全和人工智能等方面,但應(yīng)用于教育研究方面少之又少。針對以上兩點,論文提出基于人臉檢測的學(xué)生課堂專注度的研究。將人臉檢測技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)研究,實現(xiàn)新一代信息技術(shù)應(yīng)用于教育研究。通過對學(xué)生課堂專注度的研究,了解學(xué)生專注行為和學(xué)習(xí)成績的關(guān)系及在課堂學(xué)習(xí)中學(xué)生專注度分布情況,以便教師更好地了解學(xué)生狀態(tài)和課堂效果,進行合理的課堂安排,實現(xiàn)更有效的教學(xué)。本課題研究過程中綜合應(yīng)用了文獻法、觀察法、訪談法和統(tǒng)計分析法等研究方法。首先選取小學(xué)六年級的學(xué)生作為研究對象,攝錄學(xué)生語文課堂上課視頻作為研究資料。然后利用C++在OpenCV環(huán)境下編寫人臉檢測程序,檢測和統(tǒng)計視頻中的人臉。再利用轉(zhuǎn)化的思想將抽象的人臉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成具體的點,根據(jù)點聚集情況確定人臉數(shù)和人臉區(qū)域。論文選取絕大數(shù)學(xué)生的行為意向作為專注意向,每50幀檢測一次,逐次統(tǒng)計學(xué)生有效抬頭次數(shù)和有效低頭次數(shù),將它們之和作為專注次數(shù)。通過訪談、課堂觀察和老師提供的成績表三方面結(jié)合得到學(xué)生最終學(xué)習(xí)成績。然后利用圖表法等統(tǒng)計分析方法分別探索學(xué)生專注次數(shù)和學(xué)習(xí)成績之間的關(guān)系及學(xué)生課堂專注度分布情況。最后利用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件對不同學(xué)習(xí)成績段的學(xué)生平均專注次數(shù)和6組學(xué)生課堂專注度進行顯著性差異分析。研究結(jié)果顯示:不同學(xué)習(xí)成績的學(xué)生專注次數(shù)之間有顯著性差異,如果學(xué)習(xí)成績按照“低——中——高”排列,對應(yīng)的學(xué)生平均專注次數(shù)排列順序卻是“低——高——中”,論文從學(xué)生的認知和智力水平對這種結(jié)果進行了分析。學(xué)生課堂專注度高峰期分布在三個時間段,分別是課堂的4-10分鐘,21-30分鐘和40-44分鐘,不同課堂學(xué)生專注度存在顯著性差異,最后對教師教學(xué)提出了幾點建議。
【關(guān)鍵詞】:課堂行為 課堂專注度 人臉檢測 OpenCV 顯著性差異分析
【學(xué)位授予單位】:湖北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:G434
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 1 緒論8-23
- 1.1 研究背景8-9
- 1.2 研究目的和意義9-11
- 1.3 研究方法11-13
- 1.4 研究現(xiàn)狀13-21
- 1.5 研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)框架21-23
- 2 人臉檢測技術(shù)23-34
- 2.1 人臉檢測概述23-27
- 2.2 基于OpenCV人臉檢測實現(xiàn)27-33
- 2.3 小結(jié)33-34
- 3 小學(xué)生課堂專注度研究34-50
- 3.1 研究對象選取與分析34-35
- 3.2 數(shù)據(jù)提取與預(yù)處理35-42
- 3.3 數(shù)據(jù)分析42-49
- 3.4 小結(jié)49-50
- 4 結(jié)果與討論50-54
- 4.1 學(xué)生專注次數(shù)與學(xué)習(xí)成績的關(guān)系50-51
- 4.2 學(xué)生課堂專注度分布情況51
- 4.3 對教師教學(xué)的建議51-53
- 4.4 小結(jié)53-54
- 5 總結(jié)54-56
- 5.1 創(chuàng)新點和難點54
- 5.2 不足之處54-55
- 5.3 未來展望55-56
- 致謝56-57
- 參考文獻57-59
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