-
题名基于多尺度特征图卷积网络的教学行为识别及分析
被引量：1
- 1
-
-
作者
李佳楠
李锐宜
赵至夫
宋娟
韩嘉泷
朱桐
-
机构
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
西安电子科技大学人工智能学院
西安电子科技大学前沿交叉研究院
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第10期135-143,共9页
-
基金
西安电子科技大学教育教学改革重点项目(A2304)
中央高校基本科研业务费项目(ZYTS24092,QTZX24085)
国家自然科学基金青年科学基金(62202356,62302373)。
-
文摘
在教育领域,课堂教学评价是提高教学质量的关键环节之一。随着数字化教育的推广,寻求一种智能化的评价方法变得尤为重要。为此,提出了一种基于骨架行为识别和滞后序列分析的新型方法,旨在更准确地对教师的教学行为进行捕获和分析,在减少人力资源消耗的同时,降低教学评价的主观性。首先,提出多尺度特征图卷积网络,并将其用于教师课堂行为分析。该网络在空间维度上使用多尺度语义特征融合模块捕捉骨架点和肢体部位两个尺度的特征;在时间维度上使用多尺度时序特征提取模块,并分别从全局和局部两个角度提取骨架数据的时间特征。然后,构建了教师课堂行为分析数据集,并在该数据集上验证了所提方法的有效性。最后,利用所提的骨架行为识别模型和滞后序列分析法,搭建了一套教学行为识别与分析系统。在进行不同课堂教学行为识别时,所提方法在教室行为识别与分析方面具有显著的优势。
-
关键词
教师行为分析
骨架序列
数字化教育
图卷积网络
行为识别
-
Keywords
Teaching behavior analysis
Skeleton sequence
Digital education
Graph convolution
Action recognition
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
