摘  要：随着智慧教室的不断普及，采用传统人工评教方法已经不能满足评估教师在这些教室教学视频中教学行为的需要。针对这些教学视频，建立了智能化评价教师教学行为的框架。这个框架首先基于HRNet深度学习网络获得教师人体姿态信息，然后根据教师的姿态信息建立了评价其教学行为的指标，最后采用模糊综合评价的方法实现了对教师教学行为的综合评分。实验表明，本框架的评价结果总体和传统的人工评价结果是一致的。

关键词：教师教学行为;深度学习;模糊综合评价;HRNet模型;姿势识别

中图分类号：TP391.41     文献标识码：A

文章编号：2096-1472（2021）-04-06-04

Abstract： With the continuous popularity of smart classrooms， traditional manual evaluation methods are far from meeting the needs of evaluating teaching behaviors in teaching videos of smart classrooms. In view of this problem， this paper proposes a framework for intelligently evaluating teaching behaviors. In the framework， teachers' body posture information is first obtained though HRNet （High Resolution Net） deep learning network. Then an index to evaluate their teaching behavior is established according to the teachers' posture information. Finally， comprehensive scoring of the teachers' teaching behavior is achieved by using the fuzzy comprehensive evaluation method. Experiments show that the overall evaluation results of the proposed framework are consistent with traditional manual evaluation results.

Keywords： teaching behaviors; deep learning; fuzzy comprehensive evaluation; HRNet model; posture recognition

1   引言（Introduction）

教師教学行为评价是指学校对教师在课堂上的教学行为有效性进行评价的过程。将评价结果反馈给相关教师，可以指导他们课堂教学能力的提升。当前，教师教学行为评价在很大程度上依赖于学校管理人员、教学督导或其他专业教师的课堂观察。这种评价方法只能对教师具体的一节课堂教学进行评价，却难以对教师在整个学期的全部课堂教学进行观察，不能对教师的课堂教学形成客观和长期的分析。研究新的教师评价方法和框架成为推动教学改革的新动力之一。当前，人工智能在教育领域的应用成为教育技术领域的新兴研究课题之一。将人工智能技术应用于教师教学行为评价，更是一个新兴的研究领域。随着智能教室等教育信息基础设施不断投入使用，实时和全教学过程地获取教师教学行为成为可能。……