深度学习支持的课堂教学行为识别与分析研究 ——基于2015-2025年系统性文献综述

Abstract

随着人工智能技术的快速发展，深度学习在课堂教学行为识别与分析中展现出巨大潜力。本研究系统性综述了2015-2025年间该领域的研究现状，通过检索中国知网（CNKI）和Web of Science数据库，筛选出56篇相关文献进行编码分析。研究发现，当前研究主要聚焦于数据集构建、识别算法模型、分析技术及应用场景。研究结果表明，尽管深度学习技术在课堂教学行为识别与分析领域取得了一定进展，但仍存在数据集构建不足、算法模型泛化能力有限、分析方法需进一步优化等问题。本研究为后续研究提供了参考和借鉴，对推动教育领域的技术革新和教学方法改进具有重要意义。