基于深度学习的学习者在线课堂参与度研究

摘要：

文章针对在线教育环境中学习者监管缺失、教学反馈滞后等问题,构建了包含课后实时答题、头部姿态估计、表情识别的三维课堂参与度信息融合框架.为验证此框架的有效性,文章通过比较框架对学习者给出的课堂参与度评分与其填写的NSSE-China问卷评分求取绝对误差之和,并进行参与度前提与两者间绝对误差之和的多次对比实验,结果表明:参与度前提与两者间绝对误差之和存在强烈的负相关性,说明此框架有效.研究基于深度学习的学习者在线课堂参与度,有助于提高在线教育的课堂教学质量,并助力现代化信息教育的发展.

关键词：在线教育;课堂参与度;头部姿态估计;人脸表情识别;深度学习

所属期刊栏目：31

分类号：G40-057(教育学)

在线出版日期：2021-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：42-50