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第44卷第5期北京理工大学学报Vol.44No.5

2024年5月TransactionsofBeijingInstituteofTechnologyMay2024

一种用于“远程课堂”的学生听课专注度

自动评估方法

1,3211,3

邵帅，李思敏，广田薰，戴亚平

（1.北京理工大学自动化学院,北京100081；2.中国电子科技集团公司第五十研究所,上海200331；

3.北京理工大学唐山研究所，河北，唐山063611）

摘要：在基于互联网的“远程课堂”中，如何利用学生课堂状态视频数据建立教师与学生授课−听课之间的评价

关联关系，是一项富有挑战性的科学问题.本文针对“远程课堂”中的学生行为检测识别问题，提出针对课堂学生

“面部姿态角度”检测模块与“身体动作行为”识别模块，对学生的课堂行为进行识别分类；针对“学生听课专注

度”的定量分析问题，提出一种基于学生面部姿态角度和行为分类结果的量化评估算法；运用证据理论对“面部

姿态”与“动作行为”并行进行数据融合计算，建立用于“远程课堂”的在线“学生听课专注度”自动评估系统模

型.本文所提模型能够对课堂学生的听课行为进行在线检测与分析，完成“学生听课专注度”的定量评分并输出

评估结果.实验中，系统对“学生听课专注度”的评估准确度达到90.4%，验证了系统的有效性.

关键词：深度学习；图像分析；行为识别；数据融合；远程课堂；专注度评估

中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：1001-0645(2024)05-0530-08

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2023.138

AutomaticConcentrationAssessmentforStudentin

“RemoteClassroom”

1,3211,3

SHAOShuai，LISimin，HIROTAKaoru，DAIYaping

（1.SchoolofAutomation,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China;2.TheFiftiethResearchInstituteofChina

ElectronicTechnologyGroupCorporation,Shanghai200331,China;3.TangshanResearchInstitute,