实时课堂行为分析以增强工程教育：一种AI辅助的方法

摘要 现代教学取得了显著的进展，许多先进设备和技术被引入教学过程中。工程设计课程的实验教学至关重要。由于教学资源有限，工程学生在有限的实验室时间内需要有效的指导。我们将引入人工智能解决方案到工程教育中。我们将利用人工智能技术进行课堂行为分析，以提高工程设计实践课程的教学效果。在教学环境中，图像采集工具如摄像头能够实时捕捉数据，便于识别和统计学生的情感状态。同时，分析软件评估学生的互动模式并进行综合聚类分析。这种多层次的信息为学生的教育参与提供了宝贵的见解，使教育者能够调整教学方法，促进更优的教学效果。我们开发的情感识别模型ERAM显示出快速的响应率和可靠的准确性，使其成为课堂实施的强大工具。与传统的课后评估相比，我们提出的技术在教学过程中提供即时反馈。这种实时的方法标志着教学方法的重大转变，促进了及时干预和适应性教学策略。对照组实验显示，智能系统提高了教学效果8.44%。智能系统可以帮助教师了解学生的学习状况，并提高工程设计课程中的实验室教学质量。