课堂环境中基于面部表情的教学效果分析
本文关键词:课堂环境中基于面部表情的教学效果分析 出处:《现代远程教育研究》2017年04期 论文类型:期刊论文
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【摘要】:追求教学效率是教学的本质特性,也是当前课程改革的重要目标;而课堂是教师提高教学质量,实现有效教学的主战场。当前教师主要采用课堂观察和提问的方式与学生交互,无疑会因个人精力不足等原因,造成信息传递与反馈的片面性与滞后性。信息技术的高速发展,特别是视频监控系统的智能化发展,为弥补上述问题提供了可能。结合现有智能监控设备设计的课堂教学评价系统,利用多姿态人脸检测和面部表情识别技术,及时获取学生在学习过程中的情绪变化,反馈给教师,帮助教师准确全面地掌握所有学生在课堂教学中的参与情况。该系统不仅能够自动跟踪及分析教学过程中学生的整体状态,有效掌控课堂教学过程;还可指定跟踪对象,对指定对象在课堂中的状态进行统计分析,以便进行个体的针对性指导以及学习问题的及时矫正。
[Abstract]:The pursuit of teaching efficiency is not only the essential characteristic of teaching, but also the important goal of the current curriculum reform. Classroom is the main battlefield for teachers to improve teaching quality and realize effective teaching. At present, teachers mainly use classroom observation and questioning to interact with students, which is undoubtedly due to lack of personal energy and so on. The one-sidedness and lag of information transmission and feedback, the rapid development of information technology, especially the intelligent development of video surveillance system. Combined with the classroom teaching evaluation system designed by the existing intelligent monitoring equipment, multi-pose face detection and facial expression recognition technology are used. Timely acquisition of students in the process of learning emotional changes, feedback to the teacher. The system can not only automatically track and analyze the whole state of the middle school students in the teaching process, but also effectively control the classroom teaching process. The tracking object can also be assigned and the state of the specified object in the classroom can be statistically analyzed in order to guide the individual and correct the learning problem in time.
【作者单位】: 辽宁师范大学计算机与信息技术学院;同济大学;
【基金】:辽宁省本科生创新实践项目“三维人体模型的姿态识别与动画角色仿真技术”(201510165048) 大连市社科联重大课题“智能系统在教学中的应用”(2015870)
【分类号】:G434
【正文快照】: 一、引言追求教学效率是教学的本质特性,也是当前课程改革的重要目标,更是教育事业实现内涵发展的必然要求。课堂教学是教师传授知识、学生学习知识的场所,是师生、生生之间交往互动的空间,是教师引导学生发展、探究知识的主渠道。因此,课堂教学是教师提高课堂教学质量,实现有
【参考文献】
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1 孙波;刘永娜;陈玖冰;罗继鸿;张迪;;智慧学习环境中基于面部表情的情感分析[J];现代远程教育研究;2015年02期
2 施徐敢;赵小明;张石清;;人脸表情识别研究的新进展[J];实验室研究与探索;2014年10期
3 詹泽慧;;基于智能Agent的远程学习者情感与认知识别模型——眼动追踪与表情识别技术支持下的耦合[J];现代远程教育研究;2013年05期
4 程萌萌;林茂松;王中飞;;应用表情识别与视线跟踪的智能教学系统研究[J];中国远程教育;2013年03期
5 冯满堂;马青玉;王瑞杰;;基于人脸表情识别的智能网络教学系统研究[J];计算机技术与发展;2011年06期
6 吴奇;申寻兵;傅小兰;;微表情研究及其应用[J];心理科学进展;2010年09期
7 范亚男;葛卫丽;;智能视频监控系统发展及应用[J];价值工程;2010年17期
8 孟昭兰;为什么面部表情可以作为情绪研究的客观指标[J];心理学报;1987年02期
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3 翟倩茹;不同姿态人脸配准方法研究[D];大连海事大学;2012年
4 吴证;人脸特征点定位研究及应用[D];上海交通大学;2007年
5 吴蓓;多姿态人脸检测方法的研究[D];大连理工大学;2006年
【共引文献】
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3 赵明珠;王志勇;王世斌;李林安;孙颖;李毓;;基于三维数字图像相关方法的面部表情变形测量研究[J];实验力学;2017年02期
4 李忠海;邢晓红;金海洋;;基于视频监控的人的异常行为系统设计[J];火力与指挥控制;2017年04期
5 刘申时;;微表情在侦查讯问中的应用[J];法制博览;2017年11期
6 齐梅;李艳秋;;WGC特征描述的人脸表情识别[J];电子测量与仪器学报;2017年04期
7 陈铸;王伟平;胡燕梅;;第六感装置手势识别算法的研究[J];价值工程;2017年09期
8 徐峰;张军平;;人脸微表情识别综述[J];自动化学报;2017年03期
9 范星;申寻兵;江洁;连天星;马伟娜;;大学生微表情识别能力与卡特尔16种人格因素的相关[J];杭州师范大学学报(自然科学版);2017年02期
10 马燕妮;;浅析微表情在大学生团队辅导中的影响[J];课程教育研究;2017年10期
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1 孙凯传;基于随机森林的人脸特征检测方法研究[D];江南大学;2016年
2 李f辱,
本文编号:1404687
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