案例介绍
通过采用DeepSORTV模型追踪学生姿态和识别互动行为，以及利用YOLOv8算法检测学生坐姿状态，本研究构建了深度学习算法支持的课堂教学评价体系。通过对学生课堂状态进行统计和时序分析，制定了量化评价标准体系，以准确评估学生的注意力集中程度。研究结果不仅为每位学生提供具体的课堂行为评分，还通过可视化手段展示学生的行为特点和改进方向。研究强调了个性化教学策略的重要性，根据学生在课堂中的行为模式和状态变化，提供了定制的行为矫正策略，以改善学生听课质量。此外，通过分析学生课堂行为的分布规律，研究提供了数据驱动机制，用于评估学生的上课状况。
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