沈滢

摘要：随着人工智能与深度学习技术的飞速发展，其应用场景越发广泛，在各个领域中都取得了卓越的成果。本文旨在研究教学分析领域中的课堂教学质量评估问题，基于深度学习技术的优势和特点，本文以实现更高质量的师生交互，精准掌握教学过程为主要目标，重点探索人工智能视频监控分析技术在课堂教学质量评估及课堂教学管理中的运用。本文设计并构建了一套高效率、高准确、高稳定的行为表情识别及分析系统，并将其运用于实际课堂教学中，对实现高质量的课堂教学起到了有效的促进作用。

关键词：深度学习;行为管理;表情识别

提升课堂教学质量是课程改革的重要抓手。实时把控课堂教学质量、洞察学生对教学氛围、教学形式、教学内容的接受程度，有利于教师及时调整课程节奏或授课方式，突出以学生为主导，进而提升教学质量和效率。

传统教学中，教师与学生的互动和交流形式是极为有限的，教师往往只能通过设置提问环节，根据学生回答问题的表现情况获得关于当前教学内容接受程度的反馈，或通过主观观测来判断学生对课堂教学的投入程度，这些交互形式在反馈信息的传输上均存在一定的片面性和滞后性。

近年来，人工智能与互联网得到了飞速发展，其中计算机视觉与视频监控系统的结合在跟踪、检测、行为分析等领域场景中都展现出了极大的性能优势，提供了强大的实时、主动、精准分析能力。……