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题名基于深度学习的学生课堂行为识别
被引量：37
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作者
魏艳涛
秦道影
胡佳敏
姚璜
师亚飞
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机构
华中师范大学教育信息技术学院
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出处
《现代教育技术》
CSSCI
北大核心
2019年第7期87-91,共5页
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基金
国家自然科学基金项目“基于记忆的不变图像特征学习方法研究”(项目编号:61502195)
湖北省自然科学基金项目“基于I理论的深度学习方法研究”(项目编号:2018CFB691)
中央高校基本科研业务费项目“基于深度学习的学生课堂行为识别研究”(项目编号:CCNU19QN023)的阶段性研究成果
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文摘
随着教育步入智能时代,智能化的学生课堂行为识别变得越来越重要。但由于学生的课堂行为复杂多变,使得智能化的学生课堂行为识别存在困难。为了提高智能化学生行为识别的精度,文章首先采集了300名学生的7种典型课堂行为图像,并进行了数据预处理。随后,文章将已在ImageNet数据集上训练好的经典深度网络模型——VGG16网络模型迁移到学生课堂行为识别任务中。最后,通过与其它深度学习模型进行实验对比,文章验证了VGG16网络模型对学生课堂行为具有较高的识别精度。上述研究表明,基于深度学习的学生课堂行为识别能及时、精准地反馈学生的课堂学习情况,有利于教师改进教学方法、优化课堂教学与管理,从而提高教与学的效率,助力教学改革。
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关键词
学生课堂行为
行为识别
深度学习
VGG16网络模型
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Keywords
students’ classroom behavior
action recognition
deep learning
VGG16 network model
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分类号
G40-057
[文化科学—教育学原理]
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