隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展及課堂教學(xué)環(huán)境的改變,使課堂教學(xué)行為的深度分析成為可能。該文在對人工智能技術(shù)的教育應(yīng)用現(xiàn)狀及課堂教學(xué)行為分析方法的發(fā)展脈絡(luò)進行梳理的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了以"數(shù)據(jù)采集與存儲""行為建模與計算"和"智能服務(wù)"三個功能模塊為核心的課堂教學(xué)行為智能分析模型,并以課堂S-T行為分析為例驗證該分析模型的有效性。將實驗成果應(yīng)用于教學(xué)實踐中,得到了教師們的認(rèn)可,實驗成果能為教師的教學(xué)反思、教師的專業(yè)發(fā)展及教學(xué)管理提供支持。根據(jù)教師在應(yīng)用過程中所反饋的意見,還提出了具有針對性的行為識別模型優(yōu)化策略。研究成果能為基于人工智能技術(shù)的課堂教學(xué)行為分析研究提供一些借鑒,也能為課堂教學(xué)行為的改善、教師的專業(yè)發(fā)展以及教學(xué)質(zhì)量的提升提供一定的支持。 

【文章來源】：中國電化教育. 2019,(09)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

課堂教學(xué)行為智能分析模型

。人臉檢測需要提取人臉特征，OpenCV提供了HOG、Haar、LBP等多種特征提取技術(shù)。本研究采用OpenCV自帶的人臉檢測器，通過在訓(xùn)練集中進行實驗對比，Haar人臉檢測器獲得了較高準(zhǔn)確率，得以在本研究中使用。(2)通過輪廓檢測獲取圖像中輪廓數(shù)目及最大輪廓面積。輪廓檢測是從圖像中找出顯著性物體并提取物體輪廓。通過對樣本圖像進行分析后發(fā)現(xiàn)，教師行為狀態(tài)圖像背景較為簡單，輪廓數(shù)目較少，輪廓面積較大且清晰。因此，可將輪廓檢測結(jié)果(輪廓數(shù)目和面積)作為S-T行為類型判定的因素之一。本研究中圖像輪廓檢測的步驟如圖2所示，首先采用中值濾波對原始圖像進行降噪、去噪，得到較為平滑的圖像；然后對圖像進行二值化處理，以凸顯物體輪廓；最后對二值化圖像進行輪廓檢測，同時過濾掉面積較小輪廓，對輪廓的數(shù)目與面積進行統(tǒng)計并保存，提取最大輪廓面積。(3)采用幀差法進行主體動作檢測獲取幀間差分圖最大輪廓面積。幀差法即幀間差分法，它利用連續(xù)或相隔一定時間的幀間差分來確定圖像中的變化區(qū)域，從而判斷運動目標(biāo)[43]。本研究中幀差法計算步驟如圖3所示，將相鄰兩個樣本圖像進行差分運算得到幀間差分圖像，然后對幀間差分圖像進行二值化處理及輪廓檢測，即可將運動目標(biāo)檢測出來。課堂情境下，幀間差分圖像中最大輪廓面積的取值較大時，即可判斷為教師在課堂中巡視、授課。(4)特征相關(guān)性檢驗。本研究利用Weka軟件對從訓(xùn)練集圖像中所提取的圖像特征進行評估，判斷其與教學(xué)行為類別之間的相關(guān)性，對各特征值進行歸一化處理后，計算結(jié)果如表2所示。表2特征與教學(xué)行為類別相關(guān)性評估結(jié)果特征的相關(guān)系數(shù)特征名稱0.539輪廓數(shù)目0.366人臉數(shù)目0.285圖像最大輪廓面積0.255幀間差分圖最大輪廓面積計算所有單個特征與教學(xué)行

廓數(shù)目和面積)作為S-T行為類型判定的因素之一。本研究中圖像輪廓檢測的步驟如圖2所示，首先采用中值濾波對原始圖像進行降噪、去噪，得到較為平滑的圖像；然后對圖像進行二值化處理，以凸顯物體輪廓；最后對二值化圖像進行輪廓檢測，同時過濾掉面積較小輪廓，對輪廓的數(shù)目與面積進行統(tǒng)計并保存，提取最大輪廓面積。(3)采用幀差法進行主體動作檢測獲取幀間差分圖最大輪廓面積。幀差法即幀間差分法，它利用連續(xù)或相隔一定時間的幀間差分來確定圖像中的變化區(qū)域，從而判斷運動目標(biāo)[43]。本研究中幀差法計算步驟如圖3所示，將相鄰兩個樣本圖像進行差分運算得到幀間差分圖像，然后對幀間差分圖像進行二值化處理及輪廓檢測，即可將運動目標(biāo)檢測出來。課堂情境下，幀間差分圖像中最大輪廓面積的取值較大時，即可判斷為教師在課堂中巡視、授課。(4)特征相關(guān)性檢驗。本研究利用Weka軟件對從訓(xùn)練集圖像中所提取的圖像特征進行評估，判斷其與教學(xué)行為類別之間的相關(guān)性，對各特征值進行歸一化處理后，計算結(jié)果如表2所示。表2特征與教學(xué)行為類別相關(guān)性評估結(jié)果特征的相關(guān)系數(shù)特征名稱0.539輪廓數(shù)目0.366人臉數(shù)目0.285圖像最大輪廓面積0.255幀間差分圖最大輪廓面積計算所有單個特征與教學(xué)行為類別之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)系數(shù)的大小對特征進行排序，系數(shù)值越大表示該特征與教學(xué)行為類別之間的相關(guān)性越強。表2中的4項特征都取得較大數(shù)值，因此可原始圖像中值濾波平滑圖像二值化處理二值化圖像輪廓檢測含輪廓圖像圖2圖像輪廓檢測步驟當(dāng)前幀fk差分幀間差分圖像二值化處理二值化圖像輪廓檢測含輪廓圖像前一幀fk-1圖3幀間差分法計算步驟

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2999605