基于大数据在课堂教学中对学生精准关注实验,此文是一篇课堂教学论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
课堂教学论文参考文献：
[摘 要]当前的课堂教学通常是一位教师面对几十名学生开展教学活动,同时做到对所有学生的精准关注有一定难度.随着大数据时代的到来,借助数字媒体技术,通过提取人脸表情和体态特征,再进行数据解读和分析,使对学生实现有效关注成为可能.本文设计了一种学生学习活动状态的识别和跟踪系统,通过对学生坐姿、眼部和声音等状态数据进行采集和处理,从而较准确地解读和判断出学生的学习情况.实验表明该方案是可行及有效的.
[关键词]大数据 课堂教学 学生 精准关注
[中图分类号] G645 [文献标识码] A [文章编号]1005-5843（2016）02-0054-04
[DOI]1013980/jcnkixdjykx201602013
一、前言
在教学活动中教师对学生的关注是非常重要的,这是改善教学效果的一种有效方式.目前的教学现状通常由一个教师面对二三十人,甚至四五十人的学生开展教学活动,如何有效、精准地关注学生的学习状态,如注意力集中、听讲、发言、思考、课堂练习、情绪、身体等情况,对提高教学效率具有重要的意义,而这些状态都可以通过人脸表情和体态特征表现出来.对学生学习状态的数据获取有三种方法：一是基于生理参数的检测,通过对脑电图、眼电图和心电图来获取脑细胞群的活动情况、眼球运动情况和心脏的活动状况,这种方法实施成本较高,难度也较大.二是基于行为的检测,监测学生的到课情况、课堂学习时间、课堂参和讨论发言等学习行为.三是基于图像的检测,通过摄像头或红外装置等外界设备捕获学生实时学习情况的图像,确定学生的学习注意力状况.
本文设计了一种学生学习活动状态的识别和跟踪系统,包括学生坐姿测量系统、眼部识别系统和噪音识别系统,通过对学生在课堂的一些生存状态大数据的获取,可以较准确地解读和分析判断出学生的学习情况,如到课情况、思想集中情况、课堂活跃情况、身体疲倦情况,同时有较高的实时性,使对每个学生实现精准有效的关注成为可能.
二、课堂大数据采集
(一)眼部识别系统
眼部识别系统由图像采集模块、光照预处理模块、人眼定位模块以及人眼状态模块组成.在图像采集模块中,CCD传感器对模拟图像信号进行双采样、暗电平截断、可变增益放大和A/D转换后形成数字图像信号发往FPGA,FPGA将接收到的数字图像信号转换为低压差分信号发往上位机,即完成一次图像采集和发送操作.自然条件下获得的人脸图像总存在一些噪声,比如传感器引起的噪声在图像中经常表现出一些孤立离散形的麻点.为去除这些噪声,可采用中值滤波技术,中值滤波是一种非线性滤波方法,在一定条件下可以克服线性滤波器处理图像细节模糊的问题.中值滤波的基本思想是把局部区域的像素按灰度等级进行排序,取该邻域中灰度的中值作为当前像素的灰度值,它对于干扰脉冲和点状噪声有良好的抑制作用,同时又能较好地保持图像的边缘.另外,在*条件不足或过强情况下,图像灰度可能会局限在很小的范围内,造成图像模糊不清.本实验采用非线性灰度变换技术来消除这种影响,以指数函数作为映射函数进行灰度变换：
g（x,y）等于a+[SX（]ln[f（x,y）+1]/b[]lnc（式2-1）
这里,f（x,y）是原图像（x,y）位置处的像素灰度值,g（x,y）是变换后的像素灰度值,a、b、c是可调参数,通过变换,图像的低灰度区有了较大扩展而高灰度区得到了压缩,使图像灰度分布较为均匀.
人眼检测模块采用由粗到细的两极定位算法,将眼睛搜索区域分割成若干大小固定的块,对每一块求其复杂度,找出复杂度最大的几块,然后使用一些规则,将这些候选块删除、合并,最终得到人眼位置,算法公式如下：
C（A）等于[SX（]1[]S（A）[SX）]ijEdge（A）（式2-2）
其中Edge是边缘检测算子,S（A）表示区域A的面积.
从人脸图像中提取出特征值,关键是二值化处理,即将图像上各点的灰度置为0或255,使整个图像呈现出明显的黑白效果,提取出来的人眼黑色块如图1所示.
图1 人眼黑色块
人眼黑色块的面积大小并不固定,而是随着人眼的闭合状态的改变而变化,结合学生上课情况,在进行大量实验之后,我们把采集到的人眼黑色块主要分为瞪眼（1）、正常用眼（2）、眯眯眼（3）、闭眼（4）四种状态.
(二)拾音系统
本系统选用杭州艾力特KO-280高性能拾音器完成语音采集工作.这款拾音器的震膜是一个电容咪头,具有拾音范围大、灵敏度高、频率范围大（20～20KHz）等特点.内置DSP数字降噪、AGC自动增益控制等高速信号处理电路,有效防止语音信号失真及衰减；自适应动态降噪处理,内置高速处理器,采用美国BOURNS专用电位器,音量调节可靠性高、准确度大,并且内置雷击保护、电源极性反接保护和静电保护.由于其卓越的性能,被广泛应用于教室同步录系统、会议录播系统和 室（见图2）.
语音信号→AD转化模块PC
语音的传输工作主要包含以下两部分：（1）由拾音器把课堂学生的语音信号转变为模拟的音频信号,送到音频功率放大器进行放大,再由音响把声音还原出来；（2）把电脑的音频信号从声卡Line Out口引出,由中控音频输出至放大路线,混合输入Aux In,经功率放大,推动音响工作把声音还原出来.其中,前置反馈器高质量可调式全频带均衡器,可进行拾音器音量调节、线路音量的独立调节；配置的RS232通信接口,实现在中控面板上进行音量调节,满足不同音质需求.
(三)学生坐姿测量系统
采用Tekscan公司的体压测量系统完成学生坐姿测量工作.该系统包括基于PC机的A/D转换电路和可重复实用的压力分布坐垫式传感器,采用基于MS Windows的压力显示和分析软件.基于PC机的A/D转换电路对各个传感点进行扫描,测量每个受力点的阻值.基于MS Windows的压力显示和分析软件能够实现压力分布数据的实时采集控制,可视化实时显示,记录压力分布过程并回放,对压力分布数据进行分析等功能.压力分布数据读取及分析模块将读取的压力分布数据进行分析,计算出压力分布敏感区域,输出指定位置压力值等参数,如图3所示.
结论：大学硕士与本科课堂教学毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写课堂教学三要素是什么方面论文范文。
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