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基于多維度信息融合的學生在線學習投入度研究

發(fā)布時間:2024-05-29 04:22
  隨著人工智能和多媒體信息技術的發(fā)展,在線教育系統(tǒng)(E-learning)和大規(guī)模開放在線課程(Mooc)近幾年迅速發(fā)展起來,網(wǎng)絡學習者越來越多。在傳統(tǒng)教學中,教師能面對面觀察學生,掌握其課堂學習表現(xiàn)。然而在網(wǎng)絡學習環(huán)境中,由于網(wǎng)絡空間的限制,教師無法實時監(jiān)測學生的學習情況,從而無法了解學生在電腦屏幕前的學習狀態(tài)及課堂投入程度。而學習投入度是衡量學生學習過程質量的一個重要指標,對學生最終的課堂學習評價起到?jīng)Q定性作用。網(wǎng)絡學習課堂中,學生的學習狀態(tài)會在整個學習過程中一直存在,這些狀態(tài)可以通過視頻圖像進行分析和識別。面部表情可以反映學生的學習情緒,不論是在傳統(tǒng)課堂上還是在網(wǎng)絡學習中,學生在課堂參與過程中的情緒都至關重要,而笑臉最能反映學生積極的學習情緒。臉部姿態(tài)可以反映學生學習的專注程度,課堂專注度高時,學生能夠始終正對電腦屏幕認真學習;專注度不高時學生會出現(xiàn)左右偏頭或低頭等現(xiàn)象。眼睛狀態(tài)可以反映學生學習的疲勞程度,當眨眼次數(shù)過多或者閉眼時間過長代表學生出現(xiàn)了疲勞,此時的學習效率降低。答題正確率可以反映學生課堂知識的接受程度,當學生非常投入學習時,知識吸收得就越好,答題正確率就越高。以上這些...

【文章頁數(shù)】:113 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

圖2.1六種人臉表情??

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,通過對各種??算法和識別技術等內容的分析,為后期多維度信息獲取與融合的各項研宄打下基矗??2.1表情識別研究??表情識別(Facial?expression?recognition,?FER)主要研究如何準確地利用人臉表情所表達的??信息進行內心情感分析。1975年,艾克曼和富....


圖2.2眼睛睜閉情況??因此人們對眼睛不同狀態(tài)的檢測做了很多卓有成效地研究

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?博士學位論文??tXJC?lORAI.?l))SSI;KTAi?ION??2.2人眼狀態(tài)識別研究??眼睛是最能表達人類情感的器官之一,眼睛睜開閉合狀態(tài)可以很好地表達人類的狀態(tài)和內??心思想。例如不停地眨眼和眼睛的長時間閉合都反應了人們疲勞的狀態(tài),眼睛的閉合狀態(tài)一般??可以分為睜....


圖2.3基于眼睛狀態(tài)的疲勞檢測??因此,通過眼睛的狀態(tài)來判斷疲勞度是一個研宄的熱點問題

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圖2.4智慧教室課堂監(jiān)控系統(tǒng)??

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通過虛擬世??界中阿凡達的動畫來表現(xiàn)眨眼。外部服務器將現(xiàn)實世界和虛擬世界連接起來,將EB從現(xiàn)實世??界傳輸?shù)教摂M世界。最終,真實用戶的EB通過阿凡達在E-learning環(huán)境中展現(xiàn)出來。系統(tǒng)只需??要2.5秒來傳輸信息,當用戶眨眼時,眨眼會在很短的時間內出現(xiàn)在虛擬的網(wǎng)絡學習環(huán)境中....



本文編號:3984071

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