自习课堂学生行为异常检测方法研究

发布时间：2023-01-08 13:12

　　随着人工智能在社会各领域的普遍应用,“人工智能+教育”也逐渐成为研究热点。在当下的中小学教育实践中,学生自主学习能力已成为很重要的教学目标。为充分培养学生独立自主的学习能力,各级各类学校通过设立自习课,使学生能够脱离教师的指导,独立完成学习任务。由于中小学生的自主学习意识较差,容易受到多方面因素的影响,从而导致自主学习的效果不理想。所以,在中小学生进行自主学习时,还需要受到来自各方面的监督。视频监控作为学校教育教学管理设施的一部分,目前其主要功能只是被用于校园安全监控,而其在教学管理中的应用尚未得到充分重视和发挥。为有效提高视频监控对于学生自主学习能力提高的管控作用,本篇文章通过分析在学生自主学习过程中所涉及的内外部监督,指出利用视频监督的优越性。本文研究了基于深度自编码学习的行为异常检测方法,通过将一种在普遍场景中有良好检测效果的ConvLSTM模型迁移到学校自习课中,结合U-Net网络构建了一种用于检测学生自习课行为异常的U-ConvLSTM模型。U-ConvLSTM模型分为空间编码器和时间编码器两个部分,在空间编码器中全部使用卷积提取输入视频帧的空间特征,时间编码器利用ConvL... 

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１?ＣＮＮ网络结构??

图３．２?ＲＮＮ内部结构

图３．５?“Ｕ”型的Ｕ－Ｎｅｔ模型??３．?２．?２?Ｕ－ＣｏｎｖＬＳＴＭ模型的跳层连接??－＿

【参考文献】：
期刊论文
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[2]当前课改强调的三种学习方式及其关系[J]. 庞维国.  当代教育科学. 2003(06)

博士论文
[1]基于网络环境的大学英语自主学习监控理论与实践研究[D]. 何明霞.上海外国语大学 2012

硕士论文
[1]中学生化学学习困难的元认知因素及相应的教学策略[D]. 辛嫚嫚.河南大学 2018
[2]学生自主学习中教师支持策略的研究[D]. 杨东东.西南大学 2017
[3]基于教育生态学理论培养高职学生自主学习能力的研究[D]. 杨艳萍.华东师范大学 2013
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本文编号：3728536