基于YOWO的课堂学习行为实时识别
谢伟 陶亚平 高洁 周东波 王溦
华中师范大学人工智能与智慧学习湖北省重点实验室 华中师范大学计算机学院 华中师范大学信息管理学院 华中师范大学人工智能教育学部
当前，课堂学习行为研究一般仅针对单帧图像分析学生的行为，而忽视了行为的连续性，无法利用视频信息准确刻画学生的课堂学习行为。为了解决这一问题，文章实时识别真实课堂环境中学生的学习行为，首先采集某重点大学多个真实课堂教学中的授课视频，归纳出7种典型的课堂行为；随后，将行为识别中的YOWO模型迁移至课堂学生的学习行为识别场景中；最后，通过与基于图片数据集的VGG16网络模型、基于视频数据集的YOLO-V2网络模型进行实验对比，验证了YOWO模型对课堂视频中的学生学习行为具有较高的行为识别准确率。上述研究表明，使用YOWO模型识别课堂中典型的学生行为，可以促进教师及时了解学生的学习状态，进而优化教学过程，并能为课堂教学的过程化评价提供依据。
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