基于深度学习的学习行为感知研究.pdf
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1、2 0 4 2 0 2 3年8期2 0 2 3年第4 5卷第8期基于深度学习的学习行为感知研究陈 静1 梁俊毅2收稿时间:2 0 2 3-0 6-1 5基金项目:广西工业职业技术学院2 0 2 0年度科研项目资助(“基于深度学习的“智慧课堂管家”系统研究与实现”课题(桂工业院科2 0 2 01号)作者简介:陈静(1 9 8 3-),硕士,副教授,研究方向为教学论、计算机教育;梁俊毅(1 9 8 1-),硕士,副教授,研究方向为计算机教育、信息技术,E-m a i l:L j y n h 1 6 3.c o m(通信作者)。(1.广西工业职业技术学院 南宁5 3 0 0 0 1;2.北海职业学院
2、 广西 北海5 3 6 0 0 0)摘 要 文中探讨了如何利用深度学习技术解决在线教育中的学生情绪识别问题,首先介绍了卷积神经网络的结构和训练过程,然后介绍了A f f e c t N e t数据集的特点,接着详细描述了C NN在人脸识别和情绪识别中的应用,以及模型训练和评估方法。实验结果表明,在使用A f f e c t N e t数据集进行情绪识别的实验中,C NN模型可以实现较高的准确率、精确率、召回率和F 1分数,达到了预期的效果,有望应用于智能教育领域,以提高课堂教学效果。关键词:人脸识别;卷积神经网络;在线教育;深度学习中图法分类号 T P 1 8R e s e a r c ho
3、nL e a r n i n gB e h a v i o rP e r c e p t i o nB a s e do nD e e pL e a r n i n gCHE NJ i n g1a n dL I AN GJ u n y i2(1.G u a n g x iV o c a t i o n a l&T e c h n i c a l I n s t i t u t eo f I n d u s t r y,N a n n i n g5 3 0 0 0 1,C h i n a;2.B e i h a iV o c a t i o n a lC o l l e g e,B e i h
4、a i,G u a n g x i 5 3 6 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t T h i sp a p e rd i s c u s s e sh o wt ou s ed e e p l e a r n i n gt e c h n o l o g yt os o l v e t h ep r o b l e mo f s t u d e n te m o t i o nr e c o g n i t i o ni no n l i n ee d u c a t i o n.T h i sp a p e r f i r s t i n t r o d u c
5、 e s t h es t r u c t u r ea n dt r a i n i n gp r o c e s so f c o n v o l u t i o n a ln e u r a ln e t w o r k s,t h e ni n t r o d u c e s t h ec h a r a c t e r i s t i c so fA f f e c t N e td a t a s e t,a n dt h e nd e s c r i b e st h ea p p l i c a t i o no fC NNi nf a c i a lr e c o g n i
6、 t i o na n de m o t i o nr e c o g n i t i o n i nd e t a i l,a sw e l l a sm o d e l t r a i n i n ga n de v a l u a t i o nm e t h o d s.T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t i n t h ee x p e r i m e n to f e m o t i o nr e c o g n i t i o nu s i n gA f f e c t N e td a t a s
7、 e t,t h eC NNm o d e l c a na c h i e v eh i g ha c c u r a c y,r e c a l l r a t ea n dF 1s c o r e,a n da c h i e v e t h e e x p e c t e de f f e c t.I t i s e x p e c t e d t ob e a p p l i e d i n t h e f i e l do f i n t e l l i g e n t e d u c a t i o n t o i m p r o v e c l a s s r o o mt e
8、 a c h i n ge f f e c t.K e y w o r d s F a c er e c o g n i t i o n,C o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k,O n l i n ee d u c a t i o n,D e e p l e a r n i n g0 引言在线学习平台中的学生状态检测问题非常重要1。在线学习平台通常具备丰富的功能,如视频会议、聊天室、在线测试和作业等。这些功能可以帮助学生更好地参与课堂活动,提高学习效果,但也带来了一些挑战2。在在线学习平台上,学生可能会因各种原因(如缺乏兴趣、学习
9、压力、技术问题等)而逐渐失去参与度,其学习状态和情感状态也会影响学习效果。通过检测学生状态,可以帮助教师更好地了解学生的情况,并提供更加个性化和有效的教学,以提高学生的学习效果。为了解决学生状态检测问题,可以采用多种方法,如结合教师的经验和专业知识,进行有效的判断和干预,也可以使用语音识别技术、情感分析技术、学习分析技术等3,来检测学生的参与度、学习状态和情感状态。由于图像和视频中包含更加丰富的信息,因此基于深度学习的图像分析技术更为有效。卷 积 神 经 网 络(C o n v o l u t i o n a l N e u r a l N e t w o r k s,C NN)4-5是一种在
10、图像识别等领域被广泛应用的神经网络模型,其可以用于在线学习平台中的学生状态检测问题。具体而言,可以将学生的视频信息输入C NN模型,来进行特征提取和学习。通过C NN模型的卷积层和池化层等对其进行处理,自动提取出学生的某些特征,如面部表情、情感特点等。然后将这些特征输入全连接层,进行状态识别和情感分析。使用C NN进行学生状态检测,可以自动提取学生的特征,减少对人工特征的依赖,同时进行实时监测,提高检测效率。为进一步推动C NN网络的应用,本文探讨2 0 2 3年8期2 0 5 了卷积神经网络在在线学习平台中的学生状态检测问题的解决方案,深入研究了卷积神经网络的结构和训练过程,并在A f f
11、e c t N e t数据集上做了测试,希望能为学术界和工业界的相关研究人员提供一定的参考和借鉴。1 基于C N N和支持向量机的学习行为感知系统框架1.1 系统整体框架该学习行为感知系统主要利用C NN和支持向量机对用户的面部特征和情绪状态进行检测和分析,以实现人脸识别和情绪状态感知功能。该系统的整体框架如图1所示。在人脸识别部分,当用户登陆时,系统会通过摄像头捕捉用户的面部图像,并将其输入C NN网络中进行处理。C NN网络会自动提取用户的面部特征,并进行面部识别,以判断该用户是否为合法用户。如果不是合法用户,则可能存在冒名顶替的现象。在情绪状态感知部分,系统会通过摄像头捕捉学生的面部表情
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