基于CNN深度学习模型的大学生课堂行为检测研究

摘要

cqvip:为了切实提高职业院校教师课堂教学质量,对学生在专业课程课堂中表现出的各类上课行为进行检测分析,从而量化判断学生是否专注于课堂和教师的实际教学效果,达到提高教师课堂教学质量和督促学生专注课堂学习的目的。本文提出将卷积神经网络CNN深度学习模型应用于学生课堂行为检测识别,实现对学生是否专注课堂学习的行为进行分类。实验证明,该卷积神经网络能够对检测目标特征进行深度特征提取,并且对学生上课中的课堂行为检测取得良好的识别效果。