学生课堂

摘要： 语文传统意义上的学习单功能单一,评价缺失,这样很容易使教学内容零碎,课堂实施时学生活动散乱,而没有评价又让教者无法衡量学生课堂所学的目标达成度如何,所以“学习单”已经不能真正地为高效课堂服务。单元视域下的教学,呼唤真实情境下的目标更加聚焦、内容结构化的课堂上,传统的指向于学生怎么学的“学习单”已经满足不了这样的课堂的需求,以构建学生体系知识学习为目标.

摘要： 《江苏教育》(心理健康)2022年4月刊发的《基于具身认知理论的心理健康教育课堂情境创设》一文,基于具身认知理论,从课堂情境的涵盖范围、信息传递的交互性、课堂内容的生成性和学生课堂的参与性四个方面,对心理健康教育课的情境创设进行探索。具身认知理论是近年来心理学的一个新兴研究领域。该文视角新颖,理论联系实际。

摘要： 作业是教师检测学生课堂知识掌握情况的最有效途径,是培养学生良好的自主学习习惯和规范书写的最原始、最普遍、最有效的方式。学校教育虽然一直在做作业工作,也有部分教师做得比较认真;但是我市义务教育阶段学校作业工作整体要求仅此停留在有和无表面形式层面,甚至盲目的追求数量,不仅对实际教育教学工作没有发挥应有的作用,反而成为了教师的工作负担、家长的生活负担和学生的学习负担。

摘要： 课堂点评是教师对学生课堂上参与学习活动的“点”与“评”,“点”是点拨、指点,即在学生认识不够或思维凝滞时“点”。“评”是评价、评论,即在学生完成学习任务后综合性“评”。课堂点评对于激发学生学习兴趣、推动课堂进程、总结知识要点、激活学生思维具有重要意义。

摘要： 幼小衔接是指幼儿园与小学两个教育阶段平稳过渡的教育过程,教师只有充分认识到幼儿教育和小学教育学习给孩子带来的影响,才能科学地从生理、心理、习惯等方面帮助一年级新生顺利进入小学状态。

摘要： 加强对话交互性,要回归文本,引导学生在阅读实践中,对“对话”产生兴趣;要指导学生“备课”,为学生课堂上的对话积攒信心和能量;要增加无声语言,解放对话发起权,让更多的学生有机会参与到课堂对话中。

摘要： 顺应时代,适应课堂,识字课堂,给老师提出了更高的要求,高年级的语文课,多媒体运用更能突破课堂,语文课充分尊重学生,是对自己的释放。

摘要： 小学低年级学生在学习过程中容易出现注意力不集中以及上课听讲效率低下等诸多问题.而部分小学生由于其自身所存在的年龄限制,使其在具体的学习过程中的综合表现相对薄弱,此时,教师如果使用传统的教学方式,虽然能取得一定的效果,但仍然不能够使学生的综合学习能力获得有效提升,由此,教师需要充分地帮助学生对自身的注意力予以有效凝聚,并且使学生增加对课程的喜爱程度,这可以有效提高学生自身的综合学习能力以及自我管控能力.本文对小学低年级学生课堂注意力培养的相应方式进行了有效的探索,希望能够为小学低年级教育工作提供有效的参考.

摘要： 新的历史时期对初中体育教学提出了更高的要求,让每一个学生都能够主动地参与到体育课堂中,所以广大初中体育教师对学生课堂主动参与也有了更加深入的认识,让学生主动参与到体育课堂中来,需要发挥学生的主观能动性,引导学生在体育学习中积极探索,努力创新。但是从目前初中体育教学中,学生的参与情况来看,并不理想,究其原因是多方面的,所以广大体育教师必须深刻意识到学生积极主动参与到体育课堂中的必要性,以及影响学生学习体育积极性的因素,然后对症下药,采取有效的策略提升学生参与体育课堂的积极性。

摘要： 初中之所以开设阅读课教学,是通过教材这一载体,培养学生运用平常所积累的词汇量,所学的语法知识进行阅读文章,进而巩固学生课堂所学,提升学生的英语综合运用的能力。除听说读写能力外,英语阅读能力是学生英语学习过程中非常重要的一种能力。本文从多个维度阐述如何拓展初中英语阅读教学。

摘要： 本发明提供一种课堂学生行为监控方法、装置、设备及可读存储介质，课堂学生行为监控方法包括：获取摄像头采集的课堂视频；将所述课堂视频中的画面逐帧输入到人脸检测模型中，得到每帧画面中每个学生的人脸感兴趣区域；将每个学生的人脸感兴趣区域输入给人脸关键点检测模型，得到每个学生对应的预设个数的关键点；基于每个学生对应的预设个数的关键点，计算得到每个学生的眼部纵横比、嘴巴纵横比以及人脸欧拉角；基于每个学生的眼部纵横比、嘴巴纵横比以及人脸欧拉角确定存在走神行为的学生。本发明通过以较少的精度损失为代价获得更好的兼容性，在降低模型的参数量的同时提高计算速度，利于移动端部署相关监控设备，以达到自主监督的效果。

摘要： 本申请实施例公开了一种课堂学生人脸表情识别的方法及相关装置，用于减少遮挡导致在使用深度学习进行表情识别时造成识别准确度下降的情况。本申请实施例方法包括：获取课堂学生人脸图像；将课堂学生人脸图像输入训练完成的目标残差网络模型中，目标残差网络模型包括一个Based层、至少两个Model层、残差融合层、一个全局平均池化层和一个softmax层；通过Based层、至少两个Model层、残差融合层对课堂学生人脸图像进行残差的提取与融合，生成目标残差；将目标残差通过全局平均池化层和softmax层进行分类计算，生成课堂学生人脸图像归属各个表情类型的概率值集合；根据概率值集合确定课堂学生人脸图像的表情类型。

摘要： 本发明公开一种基于课堂学生行为分析的学习质量评估系统及方法，包括至少一个拍摄单元，拍摄单元用于采集教室内场景图像数据，多个用于采集学生和教师的声音数据的拾音单元，用于对图像数据进行分割识别的识别单元，用于对声音数据进行定位分析的定位单元，用于分类存储个人数据述声音数据的数据库单元，对每个个人数据和声音数据分别进行行为分析并得到分析结果的分析单元，用于生成质量报告的报告单元。本发明可以针对教室内的每个人进行学习质量分析，从而可以得到整个班级的精确的整体学习质量情况。

摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种课堂学生注意力视频分析系统。该系统知识点识别单元：对每个时刻对应的知识点进行知识点编号得到知识点编号序列；知识点评分序列：获取知识点重要程度曲线；疲劳程度检测单元：结合规律性疲劳和随机性疲劳得到疲劳程度检测曲线；注意力检测单元：结合知识点重要程度曲线和疲劳程度检测曲线得到当前课堂对应的注意力检测必要性曲线，根据注意力检测必要性曲线对每个时刻进行合理的注意力程度检测。结合课堂教学的知识点重要程度和学生的疲劳状态进行检测必要性的判断，避免了学生的高压力，使得对学生注意力的检测更加人性化。

摘要： 本发明公开了一种跟踪学生体育课堂跳绳心率变化的方法，属于心率监测技术领域，目的在于提供一种跟踪学生体育课堂跳绳心率变化的方法，上课时学生佩戴心率采集手环采集心率，使用自动计数跳绳进行跳绳数据的采集，每个学生在上课时的实时心率都能在显示大屏进行实时的展示，有心率预警时可通知体育老师对学生进行干预，有效的避免学生处在危险的运动状况中；课后有跳绳次数和心率变化结合的曲线图对每位学生的每一次跳绳进行分析，帮助学生科学的提高跳绳成绩。本发明适用于一种跟踪学生体育课堂跳绳心率变化的方法。

摘要： 本公开提供一种课堂学生表情识别方法，通过多路自注意力机制的深度卷积神经网络的各个支路分别获得学生表情图像的局部特征、遮挡特征及整体特征，然后基于所述多路自注意力机制的深度卷积神经网络的自适应权重分配层，分别计算所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征的各自的权重；将所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征，分别与所述各自的权重相乘后合并，得到所述学生表情图像的全局表情特征；最后，基于所述全局表情特征对课堂学生表情进行识别，从而有效分类复杂课堂场景下的学生表情，提高了遮挡情况下学生课堂表情识别的准确性。

摘要： 本公开提供一种课堂学生表情识别方法，通过多路自注意力机制的深度卷积神经网络的各个支路分别获得学生表情图像的局部特征、遮挡特征及整体特征，然后基于所述多路自注意力机制的深度卷积神经网络的自适应权重分配层，分别计算所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征的各自的权重；将所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征，分别与所述各自的权重相乘后合并，得到所述学生表情图像的全局表情特征；最后，基于所述全局表情特征对课堂学生表情进行识别，从而有效分类复杂课堂场景下的学生表情，提高了遮挡情况下学生课堂表情识别的准确性。

摘要： 本发明公开一种基于课堂视频的学生课堂参与度分析系统，综合评估学生课堂参与度状况，分为学生课堂注意力评估模块和学生举手发言情况评估模块；学生课堂注意力评估模块基于课堂视频信息，利用Kinect传感器获取肢体骨骼以及面部特征与可观察到的学生行为之间的相关性，提取相关特征进行深度神经网络分类器的构建，对不同等级的注意力集中水平进行分类；学生举手发言情况评估模块利用Kinect传感器的骨骼点信息和音频阵列进行多模态融合，对学生举手和回答问题情况进行统计；该系统能够评估学生的课堂行为，结合课堂参与度的相关指标，全面客观的反应课堂不同学生的课堂表现，并可作为教师教学的参考。

摘要： 本发明属于教学管理技术领域，具体涉及一种学生课堂表现评测系统及方法，一种学生课堂表现评测系统，包括摄像单元、控制单元、储存单元和随身单元，摄像单元内置有摄像模块与音频收集模块，控制单元内置有判断模块、信息录入模块、人脸识别模块和计分模块，随身单元内置有睡眠检测模块、心率检测模块和声音采集模块，当老师处于讲话授课状态，且捕捉到学生面部表情数量超过二之分一时，判断出此时老师处于授课状态需要学生看向黑板，然后自动判断出此时未看向黑板的学生的身份信息，从而进行扣分处理，当检测到上课期间存在睡觉状态时可针对该学生身份信息进行扣分处理，当发现学生在老师授课时存在讲话行为时，可对学生进行扣分处理。

摘要： 本发明公开了一种基于ESRGAN和改进YOLOv5s的学生课堂行为检测方法，包括：采集多个学生课堂监控图像，并且在所述监控图像上标注学生的位置和行为，得到初始样本集；采用ESRGAN模型对所述初始样本集中的图像进行处理，得到训练样本集；构建改进的YOLOv5s模型，其包括Backbone网络、Neck网络和Head网络；其中，所述Backbone网络包括卷积注意力模块；所述Neck网络包括微小物体检测模块；采用所述训练样本集对改进的YOLOv5s模型进行训练，得到学生课堂行为检测模型；采集学生课堂实时监控图像，并通过ESRGAN模型对所述课堂实时监控图像进行处理；采用所述学生课堂行为检测模型对处理后的课堂实时监控图像进行目标检测，识别出课堂实时监控图像中的学生行为。