视频技术支持下的课堂观察方法研究

摘要

在教育研究方法中，课堂观察是最常用的一种，一直以来都受到广大学者们的关注。本文通过文献的梳理和分析，对国内外课堂观察研究进行分析，了解课堂观察的历史、发展以及当前的应用情况，发现课堂观察因操作繁琐而没有充分发挥应有的作用。而近几年，随着各种技术的迅速发展，教育信息化的概念被提出，并越来越被重视。教育信息化要求在教学过程中深入运用现代信息技术，优化教学过程，从而促进教育改革。
　　本文主要探讨了视频技术支持下的课堂观察方法，进而寻找能够减轻教师工作的课堂观察方法。本文的研究内容主要包括以下几个方面:
　　第一，首先通过查阅文献了解了传统课堂观察和基于视频技术的课堂观察方法，发现传统的课堂观察方法研究比较注重理论上的研究，而实践性研究很少。直到视频技术的出现，使得课堂观察的方法开始流行，并被广泛使用。
　　第二，简单介绍了应用视频技术对课堂中的视频进行分析的流程，共有七个步骤。然后结合模式识别技术，探讨能够更智能化地对学生行为进行识别和分析的方法。
　　第三，根据前文提到的方法和技术，运用人工智能领域中的机器学习算法对具体的学生进行分析。通过聚类分析和随机森林算法对学生进行分类和分析，寻找问题学生，以及影响学生成绩的课堂学习行为，并最终建立一个模型。
　　第四，简单介绍其他的设备和技术，如投票器、数码点阵笔和可穿戴技术，介绍了它们收集和分析学生数据的过程，在课堂上的使用方法，并举例介绍如何在课堂教学中应用。

目录

摘要

图目录

表目录

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义

1．3 研究方法

1．3．1 文献法

1．3．2 个案研究法

1．3．3 内容分析法

1．4 文献综述

1．4．1 传统的课堂观察方法研究

1．4．2 基于视频技术的课堂观察方法研究

1．4．3 小结

2 相关概念

2．2 课堂观察

2．3 其他相关技术

2．3．1 大数据理念与技术

2．3．2 机器学习

3 用于课堂观察数据采集的视频识别技术

3．1 视频分析的流程

3．1．1 明确目的

3．1．2 选择对象

3．1．3 制定标准

3．1．4 选择工具

3．1．5 进行编码

3．1．6 分析特征

3．1．7 得出结论

3．2 视频分析用于教学模式识别

3．2．1 模式识别概念和应用

3．2．2 模式识别的自动定位

3．3 本章小结

4 数据分析方法与应用

4．1 课堂行为编码

4．2 收集数据并预测

4．3 聚类和关系挖掘

4．3．1 聚类分析

4．3．2 关系挖掘

4．4 模型建构

4．5 本章小结

5 用于课堂观察数据采集的其他信息技术

5．1 投票器

5．2 点阵数码笔

5．3 可穿戴技术

5．4 本章小结

6 总结与展望

6．1 研究结论

6．2 不足与展望

参考文献

附录

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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