基于表情识别的课堂教学质量评价
信息与通信工程学院
Evaluation of class teaching quality based on facial expression recognition
课堂一直是大学生学习、与老师交流的最重要的场所,因而受到学校和社会的广泛关注。但是传统的课堂教学往往只重视教师教学内容,缺乏与学生的沟通交流,而忽视了学生的反馈信息。尤其是近年来随着手机、平板电脑等智能设备的普及,学生的注意力被不断吸引,导致大学课堂的教学效果并不尽如人意。同时,学生对老师的反馈缺乏实时性和客观性。学生在课堂上的抬头率、表情等能够在一定程度上反映学生对于课堂的接受度,从而反映课堂的教学质量。为此我们拟通过基于深度学习的人脸检测和表情识别技术,利用了精确、实时的特性,通过对课堂上学生抬头率、学生表情等方面的检测分析,通过算法进行整合成评分,实现对课堂教学质量的实时、客观评价,并且将信息反馈给老师。