孫元　姜楠　戴宏

摘要：本論文針對學生上課期間的視頻數(shù)據(jù)，提取學生上課期間的姿態(tài)、面目表情等視頻關鍵幀信息進行分析，進而得到客觀的學生上課期間的學習狀態(tài)，根據(jù)這些客觀的數(shù)據(jù)，可以分析出授課教師授課期間或者部分授課時間或者某一個知識點的絕大部分學生的表現(xiàn)，進而可以利用分析結果提醒教師繼續(xù)沿用或者改進授課方式、方法，最終達到更好的授課效果。

關鍵詞：課堂教學；視頻；關鍵幀；實現(xiàn)

中圖分類號：G642.4 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2018）40-0097-03

目前很多研究人員利用多種方法進行課堂教學效果研究，比如：劉謹老師發(fā)表的“高校學生評價教師課堂教學效果的分析”針對近年來高校學生評價教師課堂教學成果工作中呈現(xiàn)出的不足進行研究分析，在此基礎上提出相應的對策[1]；郭曄紅老師發(fā)表的“高校教師發(fā)展狀況與課堂教學效果關系分析”提出運用教學改革政策激勵高校教師發(fā)展，鼓勵教師全身心投入教育教學的策略，為提升高校課堂教學效果及質(zhì)量提供理論依據(jù)[2]；鄭金山老師發(fā)表的“高校教師課堂教學效果評估模型研究”應用層次分析法的思想，合理簡化其步驟，方便快捷地計算評價對象的權重，并運用模糊綜合評價法構建了評估模型[3]。由于以上的方法多為主觀數(shù)據(jù)獲得，所以效果有待商榷。本文首先獲取學生課堂的視頻數(shù)據(jù)，然后針對該視頻數(shù)據(jù)按照算法進行相應的關鍵幀提取，再依據(jù)該關鍵幀所具有的學生姿態(tài)信息以及學生的面目表情信息判斷學生是否在課堂上認真聽講，進而用以覺得教師在課堂上是否需要改動自己的教學方法、方式。下面就給出相應的總體框架以及相關的數(shù)據(jù)庫表結構和說明。

一、圖1是提取學生課堂姿態(tài)以及面目表情總體框架

二、針對該框架的具體實現(xiàn)

1.將學生的姿態(tài)信息以及面部表情狀態(tài)入庫：視頻數(shù)據(jù)提取的關鍵幀中包括認真聽講和不認真聽講的信息，其中認真聽講的姿態(tài)中包括：舉手、端正坐姿、面部直視攝像頭；不認真聽講姿態(tài)包括：低頭（看不到面部正面信息）、看手機（提取手機桌面位置，有時為傾斜的，有時在桌面的；同時面部與端正時成30度以上夾角，即頭發(fā)比臉部在正面顯示的區(qū)域較多）、睡覺（正面關鍵幀中只有頭發(fā)，紋理一致）、長時間寫字不抬頭（在多次提取關鍵幀中處于同一姿態(tài)，同時保持頭發(fā)部位朝向黑板，可以提取出手拿筆寫的姿態(tài)）、同學兩兩之間側(cè)頭交頭接耳（學生面部信息只有70%左右，臉部正面方向不是朝向攝像頭位置）等。

在該算法中除了上課的姿態(tài)信息之外，還包括學生面部信息的處理，比如針對學生五官的耳眼口鼻等器官，其中能夠確定為認真聽講的面部信息有睜眼、眉間舒展等；沒有認真聽講或者感覺該知識點有問題的面部信息包括皺眉、閉眼、用手支撐頭部并眼部斜視等。下面給出學生上課姿態(tài)以及面目表情的數(shù)據(jù)庫表以及相應的數(shù)值信息。其中表一至表四分別是學生姿態(tài)標準庫、學生姿態(tài)標準庫解釋、學生面目表情標準庫以及學生面目表情標準庫解釋。

2.在標準庫建立完成之后，利用同樣的提取特征算法，將不同圖像中的學生姿態(tài)以及面目表情信息進行提取后與標準庫中的比對，進而進行聚類，由于篇幅所限，具體方法另行介紹。

三、總結

本論文主要給出了上課過程中提取學生課堂姿態(tài)以及面目表情總體框架，同時也給出了學生的姿態(tài)以及相關面目表情信息的數(shù)據(jù)庫表，這樣就可以應用相關圖像處理的方法進行學生上課狀態(tài)信息的對比以及分析。

參考文獻：

[1]劉謹.高校學生評價教師課堂教學效果的分析[J].知識經(jīng)濟，2018，（2）116，118.

[2]郭曄紅.高校教師發(fā)展狀況與課堂教學效果關系分析[J].甘肅高師學報2017，22（05）：32-34.

[3]鄭金山.高校教師課堂教學效果評估模型研究[J].齊齊哈爾大學學報，2016，（09）.