1.2 要解决的问题

根据教学理论研究，学生在课堂上的行为状态与该学生在课堂上对授课内容的理解有一定的关联。因此，通过分析学生在课堂上的行为状态的结果，可以对教师的课堂进行横向评价，这对教学的迭代改进有一定的意义。传统的课堂教学评价通常是通过专家观察课堂听课来完成的，不仅费时费力，而且缺乏客观性。人工智能和图像处理等领域的发展为这类问题带来了新的解决方案，将深度学习技术应用于课堂行为识别具有重要意义。

目前，对课堂行为识别的研究是通过人为观察或问卷调查进行的，不仅耗时长，而且统计效率低。因此，如何用人工智能的手段来分析学生的课堂行为，并及时反馈给教师，已成为一个亟待解决的问题，深度学习在教育领域的应用为上述问题提供了一个解决方案。深度学习可以实现目标特征的全自动化，同时有效地克服了噪声带来的干扰，避免了人工设计目标特征的复杂性和低容错性。

目前，关于课堂上学生行为检测和识别方向的研究还比较缺乏，研究方法主要是机器学习和深度学习，研究内容主要是学生在课堂上的出勤率和课堂注意力两个方面，还有就是一些学生在课堂上的异常行为。

利用深度学习对学生课堂行为识别进行研究，在某种意义上可以促进计算机技术在教育领域的应用，推动教育的现代化和信息化进程。为了探索深度学习在学生课堂行为识别中的应用，本书重点讨论了在研究中应注意的以下几点。

1）数据采集

我国的教学理念和模式与国外有很大不同，虽然关于行为识别的研究有很多，但是几乎很少看到关于课堂具体场景下学生行为识别的研究，这必然导致缺乏公共的学生行为数据集。在不对课堂正常教学造成影响下采集真实的数据，我们采用数据采集的方式应该尽量是非入侵的、伴随式的，需要考虑在课堂环境下对数据采集造成的影响。图像数据的采集主要是利用安装在教室各个方位的RGB摄像机等来进行的，所采集的数据包括教师、学生和黑板等类型图像数据。

学生在课堂上的行为多种多样，根据行为的性质可以有不同的分类。例如，依据与学习是否相关，可以有学习行为与非学习行为之分，依据对教学的影响性质，又可以有积极课堂行为与消极课堂行为之分。

2）学生之间遮挡严重

在课堂环境下的数据采集常常会遇到采集到图像中目标被外界环境严重遮挡的问题，并且遮挡数据的类型比较复杂，以及遮挡信息较为严重（如课堂中前后排同学的遮挡、特有背景的影响）。室内场景结构、杂波、遮挡、光照等布局复杂多样，网络模型在进行训练的过程中通常会存在过拟合问题，这就会导致对训练集以外的数据检测的准确度比较低，很难对网络模型进行良好的改进，就需要对数据集进行预处理，并进行图像增强，获取大量的差异性数据增强数据集，生成更多的数据，改善过拟合问题。

3）学生画像

学生画像是用户画像在高校大数据应用中的延伸，通过学生大量的课堂行为数据来抽象出标签化的学生模型。构建学生的标签化体系是构建学生画像的核心，根据学生大量的课堂数据分析进而得到标签分布。考虑如何结合深度学习将采集到的数据经预处理、转化、储存后，进行课堂行为建模，最终得出学生标签。学生群体画像基于大数据标签聚类不同群体的行为特征，通过进行多维度的数据分析、置身于多种坐标空间，来俯瞰学生群体特点，进而有利于教师根据学生群体特征进行差异化教学管理。

4）学习行为的刻画

课堂注意力是指学生在课堂上一定时间内集中地关注、反应某种事物的能力。对学生课堂学习的注意力、学习兴趣进行分析，不仅关系教师的课堂教学效果，而且是学生在课堂上学习知识和技能的重要保障，关系学生自身的发展。因此，引入人工智能新一代信息技术来对课堂注意力、学习兴趣进行分析刻画。

5）学习状态可视化

数据可视化能准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有教育价值的洞见。

关于学习状态可视化的问题，可以利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来，达到数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字的速度快100万倍。因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。当然，基于训练好的模型，可以利用与Python相关的库快速构建一个行为识别结果的可视化展示模块。

6）隐私保护

在在线学习过程中，通过学生/教师与工具或平台的互动产生个人数据。隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。随着在线学习的大规模应用，个人隐私保护已成为在线学习面临的一个关键问题。

课堂学习收集的数据应符合安全的基本原则，在数据生成时应按照数据类型、敏感度、数据价值等属性明确数据分类分级标准，统一数据分类分级标识；收集和使用未成年人信息时应征得监护人同意或授权。当数据被标记为个人信息或与个人信息主体相关的附加信息时，应实施隐私控制。在使用过程中应提供统一的权限管理，确保用户按照最小权限原则，按需要申请和访问相关数据，并应对相关数据的使用和访问提供全面的安全监控和访问审计措施，以及个人信息保护机制（包括但不限于去标识化和伪匿名化技术等隐私保护技术）。

7）量化学习的手段

在线自我调节学习指标体系是对学生学习过程进行量化、感知和双反馈的基础，引导学生对知识进行整理和内化，培养其自我监控、自我反思和自我调节能力。当评价指标体系公平、真实、与学习目标一致时，可以促进学生在学习过程中更有效地调节自己的学习，如自我导向、自我观察、元认知监控等。

8）传感设备引入课堂教学

注重科学探究，提倡学习方式多样化，并明确指出科学探究既是学生的学习目标，又是重要的教学方式之一。对于教育工作者来说，他们对用于课堂学习和技术研究的可穿戴技术的兴趣越来越大，因为这些技术能够以全新的沉浸式方式有效增强学习体验。可穿戴技术为学生提供了一个独特的机会，让他们能够积极尝试第一手的沉浸式技术，也让他们不仅仅停滞在理论学习阶段，还能有效提高其学习潜力。

课堂学习行为分析的最终目的是完成对学生课堂行为的识别，并对学生的课堂行为动作进行有效、及时的反馈，有利于教师的教学管理和教学质量的提高。因此，本书在其他学者研究的基础上，通过观察和实验的方法，将深度学习技术应用于教学，识别学生的课堂行为动作，督促学生的学习，提高学生的课堂学习效率，加强学生的自我管理能力，完善学生的知识体系。