基于人体行为识别技术的教师课堂非言语行为研究及应用的任务书.docx

基于人体行为识别技术的教师课堂非言语行为研究及应用的任务书
任务书
任务名称：基于人体行为识别技术的教师课堂非言语行为研究及应用
任务背景：随着现代教育理念的不断发展，教育教学方式也在不断创新。在课堂教学中，教师的非言语行为在很大程度上反映了教学效果和教师形象。然而，由于传统评估方法的局限性和主观性，教师的非言语行为评估仍存在较大的困难。因此，本研究旨在探究基于人体行为识别技术的教师课堂非言语行为研究及应用，以期提高教师教学品质和教学效果。
任务目的：本研究的目的在于：
1.探究人体行为识别技术在教师课堂非言语行为研究中的应用；
2.研究教师课堂非言语行为的特征及其对教学效果的影响；
3.建立基于人体行为识别技术的教师课堂非言语行为评估模型，并验证其可行性。
任务内容：
1.理论研究：回顾和分析现有的人体行为识别技术在教育教学中的应用，探索教师课堂非言语行为的特征及其对教学效果的影响。
2.数据采集：采用深度学习算法和智能硬件设备，对教师的非言语行为进行实时捕捉和记录。
3.数据分析：分析教师课堂非言语行为的特征，如肢体动作、面部表情、音量变化等，并研究其与教学效果之间的关联。
4.建立评估模型：基于人体行为识别技术和数据分析结果，建立基于非言语行为的教师课堂评估模型，并进行模型的实验验证。
5.结果分析：分析评估模型的可行性和优缺点，提出改进建议，进一步完善模型，并探讨其在教学管理中的应用价值。
任务计划：
第一阶段（2个月）：理论研究和数据采集
1.回顾和分析人体行为识别技术在教育教学中的应用，确定教师课堂非言语行为的特征指标和数据采集方案；
2.进行智能硬件设备的选购、安装和调试，进行数据采集。
第二阶段（3个月）：数据分析和评估模型建立
1.对采集的数据进行预处理和分析，提取出教师课堂非言语行为的特征指标；
2.建立基于非言语行为的教师课堂评估模型，进行实验验证。
第三阶段（1个月）：结果分析和报告撰写
1.分析评估模型的可行性和优缺点，提出改进建议；
2.完成研究报告的撰写和相关论文的发表。
任务要求：
1.重视数据的质量，确保数据采集和处理准确、有效；
2.学术素质高，具有一定的统计学和数据分析能力；
3.有良好的团队合作精神和沟通能力，能够协同完成研究任务。
预期成果：
1.基于人体行为识别技术的教师课堂非言语行为特征研究及应用的相关论文至少两篇；
2.基于非言语行为的教师课堂评估模型及程序代码，并进行实验验证；
3.研究报告一份。
参考文献：
1.DuS.,TaoD.,ZhangL.,andGaoW.(2018).AdynamicbodylanguagerecognitionnetworkusingLSTM.PatternRecognitionLetters,110,80-87.
2.DaiY.,LiM.,LiY.,andHanL.(2020).Aspeechandfacialemotionalrecognitionsysteminthecontextofdrivingdistractions.MultimediaToolsandApplications,79,21587–21602.
3.FanL.,WangH.,KongQ.,andWuP.(2021).Auto3DLearner:areinforcementlearning-basedautotuningsystemdeploymenton3Dgraphconvolutionalnetwork.FrontiersinNeuroscience,14,614866.