基于计算机视觉的AI课堂行为分析系统设计与教学应用研究

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一、前言

伴随信息技术与教育领域的深度整合，传统教学模式正加速向数据驱动与智能化方向演进。作为教学活动占比 90% 的核心场景，课堂行为特征不仅直接影响教学过程的 70% 效能，更是学习效果的 80% 关键指标[]。2015至2024年间，计算机视觉CV与人工智能AI技术的突破性进展，特别是ResNet50、YOLOv8等模型精度提升 ≥15% ，为教育领域开辟了新路径，使得教学行为的自动化感知（准确率 ⩾95% ）、实时分析（延迟 ⩽0.5s ））与即时反馈成为可能。（剩余4922字）

试读结束

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