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非語(yǔ)言信息系統的課堂教學(xué)評價(jià)應用論文
摘要：文章提出了一種基于數字圖像處理的課堂教學(xué)評價(jià)平臺，利用教室中的課堂視頻數據檢測和識別教師和學(xué)生的非語(yǔ)言信息，并根據不同的非語(yǔ)言信息與教學(xué)效果、學(xué)習效果之間的關(guān)系，對教學(xué)活動(dòng)過(guò)程進(jìn)行評價(jià)。文章在研究非語(yǔ)言信息與教學(xué)效果、學(xué)習效果之間關(guān)系的基礎上，對具體實(shí)現該評價(jià)平臺所用到的表情識別和行為識別的方法進(jìn)行了歸納和總結。
關(guān)鍵詞：教學(xué)評價(jià)；非語(yǔ)言信息；表情識別；行為識別
教學(xué)評價(jià)是整個(gè)教學(xué)系統中不可或缺的重要組成部分，主要是對學(xué)生學(xué)習效果的評價(jià)和教師教學(xué)工作過(guò)程的評價(jià)[1]。傳統的教學(xué)評價(jià)主要通過(guò)對教師講授的課程進(jìn)行聽(tīng)課、對學(xué)生進(jìn)行考試等手段，而這些手段要么過(guò)于片面要么過(guò)于浪費人力和時(shí)間，且不能得到準確的教學(xué)評價(jià)�，F有資料表明，課堂環(huán)境中，教師的肢體手勢、動(dòng)作、距離、面部表情等非語(yǔ)言信息在課堂教學(xué)中起著(zhù)重要的作用，能夠反映教師的教學(xué)效果；同時(shí)，學(xué)生的表情、動(dòng)作、手勢等非語(yǔ)言信息能夠反映出學(xué)生的學(xué)習效果�；谏鲜鼋Y論，本文對課堂環(huán)境中教師和學(xué)生的非語(yǔ)言信息與教學(xué)效果、學(xué)習效果之間的關(guān)系進(jìn)行分析和歸納。在此基礎之上，本文從數字圖像處理和計算機視覺(jué)的角度出發(fā)，利用教室中的攝像頭所采集的海量視頻數據，從中提取教師和學(xué)生的圖像信息，對其動(dòng)作、行為、表情、手勢等非語(yǔ)言信息進(jìn)行檢測、識別和分析，最后根據非語(yǔ)言信息與教學(xué)效果、學(xué)習效果之間的關(guān)系，構建一個(gè)基于視頻數據的課堂分析與評價(jià)平臺，（1）對教師的教學(xué)水平和教學(xué)技能進(jìn)行評價(jià)，（2）對學(xué)生的學(xué)習效果進(jìn)行評價(jià)，為課堂教學(xué)評價(jià)改革提供一種全新的數據視角。目前，通過(guò)檢測和識別課堂視頻中教師和學(xué)生的非語(yǔ)言信息，將其作為教學(xué)評價(jià)的標準已經(jīng)成為一種新穎且可行的思路，本文主要對課堂環(huán)境中對學(xué)生和教師的非語(yǔ)言信息進(jìn)行檢測和識別方法進(jìn)行歸納和總結。
1非語(yǔ)言信息與學(xué)習效果、教學(xué)效果之間的關(guān)系
分析非語(yǔ)言信息與學(xué)習效果、教學(xué)效果之間的關(guān)系就是確定教師和學(xué)生哪種非語(yǔ)言信息能夠反映出好的、中立的或者是壞的教學(xué)效果和學(xué)習效果。通過(guò)查閱大量有關(guān)非語(yǔ)言信息與教學(xué)效果、學(xué)習效果之間關(guān)系的文獻，對所有相關(guān)的非語(yǔ)言信息進(jìn)行歸納并充分分析其與學(xué)校效果、教學(xué)效果之間的關(guān)系。如教師的表情，教師的微笑能夠給學(xué)生帶來(lái)積極的心里暗示[2]，微笑反映出教師對于教學(xué)任務(wù)的熱愛(ài)和對學(xué)生的喜愛(ài)，是一種有利的信息。教師面部表情的變化也能反映出教師的教學(xué)效果。如果教師總是表現出一種表情，往往反映了教師講課單調乏味，而豐富的面部表情和運用得體的眼神，能夠吸引學(xué)生的注意，使學(xué)生自覺(jué)地融入教師的授課中[3]，是一種有利的信息。挖掘非語(yǔ)言信息與學(xué)習效果.
2非語(yǔ)言信息的檢測、識別、分析
課堂環(huán)境中的非語(yǔ)言信息可以分為幾類(lèi)：表情、動(dòng)作、手勢。其中表情和手勢是靜態(tài)的（如微笑、皺眉、舉手、豎起大拇指等），可以通過(guò)捕捉和分析視頻中的靜態(tài)圖像信息，而動(dòng)作則是動(dòng)態(tài)變化的（如打哈欠、眨眼、點(diǎn)頭、搖頭等一系列動(dòng)作），則需要在識別的基礎上進(jìn)行跟蹤，捕捉行為變化。對表情變化的檢測與識別的關(guān)鍵點(diǎn)是得到每種表情的檢測指標，本文將課堂教學(xué)中涉及的表情進(jìn)行分類(lèi)：微笑型（興奮、愉悅）和皺眉型（困惑、迷惘）。對于微笑型的表情主要是通過(guò)眼睛、眉毛、嘴巴的形態(tài)來(lái)檢測和識別。鄭雪[4]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的方法對微笑型表情進(jìn)行識別，其通過(guò)人臉的5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)對嘴巴進(jìn)行定位，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對表情特征進(jìn)行自動(dòng)提取，實(shí)現對微笑表情的識別。對于皺眉型的表情（表達出困惑、迷惘的感情狀態(tài)）往往通過(guò)眉毛的形態(tài)來(lái)進(jìn)行檢測和識別。肖穎[5]采用AdaBoost分類(lèi)器算法進(jìn)行人臉定位，Gabor特征提取算法和幾何特征提取算法提取皺眉信息，最后利用支持向量機進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)現對皺眉的識別。對動(dòng)作變化的檢測與識別的關(guān)鍵點(diǎn)在于設計一個(gè)合適的模型，使其能夠檢測出背景中的目標和動(dòng)作。如困倦、瞌睡、疲勞等情感狀態(tài)通過(guò)閉眼次數和間隔以及打哈欠次數（嘴巴張開(kāi)與閉合的次數和間隔）來(lái)檢測和識別。王琦[6]提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的方法對學(xué)生的疲勞狀態(tài)進(jìn)行檢測，采用基于Haar特征的AdaBoost算法進(jìn)行人臉檢測，利用CNN對人眼狀態(tài)進(jìn)行識別，最終通過(guò)識別人眼的狀態(tài)來(lái)實(shí)現對疲勞的判斷。耿磊等[7]在對駕駛員進(jìn)行疲勞檢測時(shí)，提出了一種基于面部行為分析的疲勞檢測方法，通過(guò)檢測和識別嘴巴和眼睛的狀態(tài)，并根據設定的疲勞參數來(lái)判斷，駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)，該方法同樣可用于對課堂環(huán)境中的學(xué)生進(jìn)行疲勞檢測。
3結語(yǔ)
目前，隨著(zhù)信息技術(shù)的發(fā)展，教室中的多媒體設備也越來(lái)越豐富，最基本的攝像頭幾乎是每間教室所必備的，這些攝像頭提供了前所未有的海量視頻數據，但是這些數據往往只用于考試監控、教學(xué)督查，利用率較低，且造成大量的數據浪費，本文從數字圖像處理的角度出發(fā)，以課堂教學(xué)視頻為分析對象，以非語(yǔ)言信息與教學(xué)效果、學(xué)習效果之間的關(guān)系為理論依據，對教師和學(xué)生的非語(yǔ)言信息進(jìn)行識別和分析，構建一個(gè)新型的課堂教學(xué)評價(jià)平臺。該評價(jià)平臺大大改進(jìn)了以往傳統的教學(xué)評價(jià)中出現的片面性、復雜性缺點(diǎn)，是一種信息化、智能化的基于視頻數據的課堂教學(xué)評價(jià)方法，同時(shí)也為課堂教學(xué)評價(jià)改革提供一種全新的數據視角。
[參考文獻]
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[6]王琦.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的學(xué)生疲勞狀態(tài)檢測關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現[D].武漢：華中師范大學(xué)，2016.
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