課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)分析系統(tǒng)的核心技術(shù)基于YOLOv11和CNN算法，課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)分析系統(tǒng)檢測到的行為數(shù)據(jù)（如玩手機(jī)、舉手、睡覺、交頭接耳、趴桌子、行走運(yùn)動）和表情數(shù)據(jù)（如開心、厭惡、憤怒、悲傷、沮喪、恐懼、無表情）會被傳遞到情感模型進(jìn)行進(jìn)一步分析。同時(shí)，系統(tǒng)還會結(jié)合視線跟蹤技術(shù)，將學(xué)生的視線聚焦點(diǎn)與當(dāng)前教學(xué)知識點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而更精準(zhǔn)地評估學(xué)生對知識的接受程度。采集到的數(shù)據(jù)通過配套的后臺大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平臺進(jìn)行處理和分析，通過對這些模塊的交叉分析，生成詳細(xì)的課堂分析報(bào)告。


隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，教育領(lǐng)域正逐漸引入前沿技術(shù)以提升教學(xué)質(zhì)量。傳統(tǒng)的課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)往往依賴于學(xué)生的主觀評價(jià)或教師的自我反思，缺乏客觀性和實(shí)時(shí)性。而本系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將教學(xué)質(zhì)量評價(jià)從單一維度擴(kuò)展到多維度。它不僅關(guān)注學(xué)生的行為和表情，還將學(xué)生的注意力集中度與教學(xué)內(nèi)容的匹配度納入評價(jià)體系。這種多維評價(jià)方式能夠更全面地反映課堂教學(xué)的實(shí)際效果，為教師的專業(yè)發(fā)展和教學(xué)改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。


課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)分析系統(tǒng)可以分析某一知識點(diǎn)講解時(shí)，學(xué)生表情的集中趨勢（如多數(shù)學(xué)生表現(xiàn)出困惑或理解），以及行為的活躍度（如舉手次數(shù)和玩手機(jī)頻率）。這種多維度的數(shù)據(jù)分析方式，為教學(xué)質(zhì)量評價(jià)提供了更全面的依據(jù)。課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)分析系統(tǒng)的一大優(yōu)勢在于其實(shí)時(shí)性和動態(tài)性。通過前端攝像機(jī)的持續(xù)采集和后臺算法的快速處理，教師可以在教學(xué)過程中實(shí)時(shí)獲取學(xué)生的反饋信息。例如，當(dāng)系統(tǒng)檢測到多數(shù)學(xué)生表情中出現(xiàn)“困惑”時(shí)，教師可以及時(shí)調(diào)整教學(xué)節(jié)奏，對難點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行更詳細(xì)的講解。