课堂检测

摘要： 传统课堂上,学生都是坐着听老师讲课,而我设计了一款"闯关活动装置"教具,让学生"闯"进课堂,用闯关游戏代替静态学习和随堂检查,将课堂变静为动,变枯燥为有趣。一、创作背景作为一名历史老师,我认识到目前自己的教学存在一些问题,如:历史知识枯燥无味,学生缺乏学习兴趣;学生在教室里久坐,身体活动少,不利于身体健康;班级人数众多,老师课堂检测难以兼顾每一位学生,检测效率不高。

摘要： 课堂检测是教师通过诸多科学手段以测试和评定的方式掌握学生学习情况。初中数学教师在实施课堂检测时全面优化课堂检测策略,能达到更好测评目标,为学生提供更高质量的教学服务。文章通过阐述课堂检测的实施意义,分析课堂检测在教学过程中的关键作用及相应要求,探究初中数学课堂检测的实施策略,以期以测促学、以学促用,全面提高学生数学学习能力和逻辑思维能力。

摘要： “双减”背景下,要减轻学生的课业负担,提高教学效率,就要精选典型题目、提炼类型方法、落实小组学习、及时检测评价,从而让学生的学习有效且深入。

摘要： 随着课堂教学模式改革不断的发展,在课堂教学实践中,如何提高数学课堂效率呢?进行课堂检测是方法之一,是教材的延伸和补充,是教师用来检查教学效果完成课堂教学的手段之一。如果能够设计好课堂检测,就可以提高数学课堂效率,帮助打造高效的课堂。

摘要： 数学对学生的思维逻辑性、分析问题的能力、以及对外界事物的认识都有着较大的帮助作用,进而得到了教育工作者和学生家长的普遍重视,但由于数学学科知识的复杂性和多变性,学生在学习的过程中往往会遇到一定的阻碍,出现跟不上教师的授课节奏或对数学知识的理解不够透彻的问题,对此,教师应当加强对初中数学课堂检测实践性的研究。

摘要： 所谓“教无定法,贵在得法”,根据不同的教学内容,不同层次的学生,教师在批改作业中应当不断反思,改善教学方法,采用灵活的教学手段。教学中,教师从实际出发,站在终点看起点,根据学生作业的反馈情况来分析和反思课堂教学中的不足,从而改善教学效果和提高教学质量。

摘要： 初登讲台,我便陷入困惑。每次某个知识点讲完,我都会习惯性地问:“你们懂了吗?”那一刻,教室里“懂了,懂了”的声音此起彼伏。这一度让我很满足。后来,在课堂检测中我惊讶地发现,这种热热闹闹的“懂了”其实很有“水分”。

摘要： 近期,笔者看到多位数学教师微信群里转发的微电影《另类数学》(Alternative Math)。故事梗概是:某天,威尔斯老师在学生丹尼的课堂检测单上给"2+2=22"打了差,课后丹尼找到威尔斯老师,宣泄了他的不满并拒绝接受对"2+2=4"的一般数学解释。随后几天,丹尼的父母、学校校长、教师审查委员会分别找威尔斯老师谈话,要求她为此道歉。

摘要： 北京市怀柔区北房中学位于北京远郊,存在教学方式传统,教师课上讲授占用时间过多,学生课堂检测时间不足,评价反馈力度不够,以及学生对自身成长缺少自主规划,家长对孩子缺少有力引导等问题。针对这些问题,在落实“双减”工作措施中,学校党总支在北京市推选“身边榜样”活动的带动指引下,实施“典型带动”策略。

摘要： 网络普及给我们的生活、工作和学习等诸多领域带来了便利,在农村,我们也能够开展网络英语教学了。在线英语课堂教学中,我们要重视培养学生的自主学习能力,组织好复习、思考探究和课堂检测内容和活动,为学生的学习构建知识联系,为学生的思维训练搭建平台,为课堂学习效果做好检测,使学生在在线课堂教学中收获知识,提升学习能力。

摘要： 新课改对每位初中化学教师提出了全新的挑战.教师要跟进时代步伐,需要不断更新教育理念和教学策略,积极探索、反思、总结出一条更好的途径,贯彻落实好新课改.在初中化学教学中体现有效教学的理念和实施有效教学的策略,显得十分迫切与必要.

摘要： 新课改对每位初中化学教师提出了全新的挑战.教师要跟进时代步伐,需要不断更新教育理念和教学策略,积极探索、反思、总结出一条更好的途径,贯彻落实好新课改.在初中化学教学中体现有效教学的理念和实施有效教学的策略,显得十分迫切与必要.

摘要： 新课改对每位初中化学教师提出了全新的挑战.教师要跟进时代步伐,需要不断更新教育理念和教学策略,积极探索、反思、总结出一条更好的途径,贯彻落实好新课改.在初中化学教学中体现有效教学的理念和实施有效教学的策略,显得十分迫切与必要.

摘要： 新课改对每位初中化学教师提出了全新的挑战.教师要跟进时代步伐,需要不断更新教育理念和教学策略,积极探索、反思、总结出一条更好的途径,贯彻落实好新课改.在初中化学教学中体现有效教学的理念和实施有效教学的策略,显得十分迫切与必要.

摘要： 新课改对每位初中化学教师提出了全新的挑战.教师要跟进时代步伐,需要不断更新教育理念和教学策略,积极探索、反思、总结出一条更好的途径,贯彻落实好新课改.在初中化学教学中体现有效教学的理念和实施有效教学的策略,显得十分迫切与必要.

摘要： 本发明公开了一种基于智慧课堂的课堂质量检测方法及装置，应用于一智能穿戴设备，其中，所述方法包括：分别获得第一学生和第一老师的脉搏波信号和皮肤电信号信息，并对所述电信号进行滤波处理；由训练模型获得所述第一学生和第一老师生理信号所对应的第一特征信息和第二特征信息；由所述电信号的特征信息依次获得N组分数信息，将所述N组分数信息进行排序，获得处于第一阈值内的M个学生信息；判断分数信息在第一阈值内的持续时间超过第二阈值的学生上课质量为不合格，并获得第一提醒信息，通过所述智能穿戴设备提醒所述第二学生注意听课。实现了能够实时监测课堂质量，及时发现问题并进行提醒，从而提高课堂教学质量的技术目的。

摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种目标检测模型的训练方法、课堂行为检测方法及相关设备。所述目标检测模型的训练方法包括：基于中心网络CenterNet构建初始网络模型；通过所述初始网络模型处理样本图像，获得所述样本图像中的每个目标对象的类别和中心点位置，并根据所述中心点位置进行单维度回归获得每个所述目标对象的检测框信息；根据包括多张所述样本图像的样本图像集，以包含分类损失、检测框偏移损失和中心点偏移损失的多任务损失函数为约束条件控制所述初始网络模型的训练，获得目标检测模型。本发明基于CenterNet，通过改进回归过程和损失函数，能够有效提升目标检测模型的训练效率，提高目标检测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于YOLO深度网络的课堂环境下人脸检测方法及其检测系统，在原始YOLOX算法上改进，在网络的空间金字塔池化结构中使用更小的池化核，能够帮助模型更轻松地检测到课堂环境下的小尺度人脸并提高整体的人脸检测性能；在网络中加入混合注意力模块，让模型学习抑制无用的背景信息，提升检测精度；在网络中加入自适应空间特征融合操作，解决PAFPN结构中存在的不一致问题；使用EIOU损失函数代替IOU损失函数，使真实框与预测框的宽度差和高度差最小，能加快收敛速度；使用迁移学习预训练操作解决数据不足的问题，提升模型在课堂环境下人脸检测的精度；划分模块，将课堂环境下采集的人脸检测数据集划分为训练集、验证集和测试集。

摘要： 本发明公开了一种课堂行为检测方法，涉及行为检测技术领域，旨在解决目前对师生的课堂行为检测效果不佳的问题，提供了以下技术方案，获取待检测的课堂图像，并对所述待检测的课堂图像进行预处理；将经过预处理的课堂图像输入至学生和/或教师的行为检测模型，从而确定所述学生和/或教师的课堂行为类型。

摘要： 本发明提供了课堂举手行为检测方法、系统、计算机设备和存储介质，通过基于对实时采集的待检测课堂视频进行抽帧处理得到待检测图像数据，采用姿态估计模型对进行待检测图像数据进行姿态估计，得到对应包括若干个人体关节点的上半身姿态图的姿态估计结果后，根据姿态估计结果中的手肘关节点坐标和手腕关节点坐标，确定待识别手部区域，再采用手势识别模型对待识别手部区域进行检测得到举手行为检测结果的方法，有效解决实际应用中人体遮挡、待识别目标分辨率较小、以及图片数据亮度差异大等因素造成课堂举手检测准确率较低问题，进一步提高了教室课堂举手行为实时检测的精准性，进而较大程度地提升了相应检测结果的应用价值。

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。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的学生课堂行为检测方法、系统及终端，包括：对采集到的学生课堂行为进行提取，将获取的学生异常行为图片作为样本数据集；将样本数据集进行划分为训练集和测试集，根据异常行为所划分的类型对训练集进行标注，得到训练标签数据；基于K‑means++算法对训练标签数据进行处理，获取先验框参数；基于训练集、先验框参数、YOLOv4目标检测算法、CBAM注意力机制和DenseNets，构建YOLOv4‑XS目标检测模型；基于YOLOv3的损失函数和CIOU损失，构建YOLOv4‑XS目标检测模型的损失函数；将训练集输入到YOLOv4‑XS目标检测模型中进行训练，损失函数不断迭代至收敛，获得到最优网络权重，与测试集进行测试验证，识别学生课堂行为。本发明能够对多目标进行识别检测，提高检测的精度和速度。

摘要： 本发明公开了一种基于线下课堂监控的出勤率检测方法及系统，其中方法包括训练人头人体联合检测网络模型，采用加权联合损失对模型的权重进行优化；获取线下课堂监控视频，间隔一定帧数抽取关键帧图像；将关键帧图像输入至训练好的人头人体联合检测网络模型中从而得到人头候选框；采用后处理算法去除候选框中的重复框、背景框和不合理框，从而得到当前关键帧中包含的人数；将关键帧中检测到的人数除以上课应到人数从而获得此关键帧对应的出勤率。该方法可得到出勤人数，进而得到此关键帧对应的出勤率，这种检测方法准确性、实时性、自动化程度高，可以帮助管理者快速了解课堂的出勤率实时分布情况。

摘要： 本发明提供基于图像分割的课堂前排就座率自动检测方法、系统及存储介质。该方法包括：接收教室监控的视频画面图像；对视频画面图像进行处理，分割出教室桌椅所在区域图像；提取教室桌椅所在区域图像中的前排桌椅所在位置图像；对视频画面图像进行处理，检测并输出视频画面图像中的教室内人头所在位置坐标和总人数信息；根据前排桌椅所在位置图像、教室内人头所在位置坐标和总人数信息，计算并输出前排就座率。该方法基于深度学习分割网络检测教室桌椅区域，能直接确定教室内学生就座的有效范围，无需手动标定或额外输入教室桌椅位置，在训练过程中使用基于透视变换的弹性形变等方法进行数据增强，扩充与丰富训练集，增强模型的鲁棒性与泛化性。

摘要： 本发明提供一种课堂前排就座率自动检测方法、系统及存储介质，该方法，包括：接收教室监控的视频画面图像，将视频画面图像拆分成图像序列；采用训练完成的U‑Net深度学习分割网络对拆分后的图像序列进行预测，获取座位区域及座位区域角点位置；对U‑Net深度学习分割网络预测的结果进行后处理，并检验预测结果是否可信，若检测结果可信，则将角点坐标确定的座位区域四边形透视变换矫正为规则四边形区域；若检测结果不可信，则放弃；获得规则四边形区域后，根据选择的位置阈值确定前排区域；确定前排区域后，采用人头检测算法，统计班级内总人数T以及前排区域内检测到的学生人数t，计算前排就座率，即为t/T。解决了前排就座率的自动计算问题。