課堂教學質量評價分析系統(tǒng)的核心技術基于YOLOv11和CNN算法，課堂教學質量評價分析系統(tǒng)檢測到的行為數(shù)據(jù)（如玩手機、舉手、睡覺、交頭接耳、趴桌子、行走運動）和表情數(shù)據(jù)（如開心、厭惡、憤怒、悲傷、沮喪、恐懼、無表情）會被傳遞到情感模型進行進一步分析。同時，系統(tǒng)還會結合視線跟蹤技術，將學生的視線聚焦點與當前教學知識點進行關聯(lián)，從而更精準地評估學生對知識的接受程度。采集到的數(shù)據(jù)通過配套的后臺大數(shù)據(jù)業(yè)務平臺進行處理和分析，通過對這些模塊的交叉分析，生成詳細的課堂分析報告。


隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，教育領域正逐漸引入前沿技術以提升教學質量。傳統(tǒng)的課堂教學質量評價往往依賴于學生的主觀評價或教師的自我反思，缺乏客觀性和實時性。而本系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析和深度學習技術，將教學質量評價從單一維度擴展到多維度。它不僅關注學生的行為和表情，還將學生的注意力集中度與教學內容的匹配度納入評價體系。這種多維評價方式能夠更全面地反映課堂教學的實際效果，為教師的專業(yè)發(fā)展和教學改進提供科學依據(jù)。


課堂教學質量評價分析系統(tǒng)可以分析某一知識點講解時，學生表情的集中趨勢（如多數(shù)學生表現(xiàn)出困惑或理解），以及行為的活躍度（如舉手次數(shù)和玩手機頻率）。這種多維度的數(shù)據(jù)分析方式，為教學質量評價提供了更全面的依據(jù)。課堂教學質量評價分析系統(tǒng)的一大優(yōu)勢在于其實時性和動態(tài)性。通過前端攝像機的持續(xù)采集和后臺算法的快速處理，教師可以在教學過程中實時獲取學生的反饋信息。例如，當系統(tǒng)檢測到多數(shù)學生表情中出現(xiàn)“困惑”時，教師可以及時調整教學節(jié)奏，對難點內容進行更詳細的講解。