基于ResNet算法的课堂教学效果评价模型

摘要

针对创新型人才培养与课堂教学质量之间的紧密联系,在对面部表情与课堂教学效果进行关联分析的基础上,利用深度学习技术,重点构建出切实可行的课堂教学效果评价模型并应用于教学实践.借助神经网络学习软件TensorFlow,对日本女性表情数据集模型进行了训练和测试,并将ResNet50算法和Random Forest等4种机器学习算法进行对比分析.实验结果表明ResNet50算法在训练集和测试集中的效果最优,在ROC曲线图中,表现效果也最好,能够有效区别Jaffe数据库中的7种不同表情.本文提出的模型能够获取课堂教学中学生面部表情的变化,从而促进课堂教学质量的提高,由此提供了一种课堂教学质量评价的新方法.