摘要
摘要:課堂評價是教育評價的(de)核心環節。文章(zhāng)基于人工智能等最新的(de)信息技術,結合課堂評價的(de)需求,在全球範圍內(nèi),首次給出了課堂教學(xué)自(zì)動評價的(de)定義,構建了課堂教學(xué)自(zì)動評價理(lǐ)論,并在自(zì)動考勤、學(xué)習注意力分析、基于對話文本的(de)師生對話與互動評價等方面都取得了初步研究成果。與傳統的(de)課堂評價技術相比,課堂教學(xué)自(zì)動評價具有全員、全程、全自(zì)動、高(gāo)采樣率、無擾、客觀等優點,使規模化、常态化課堂教學(xué)過程評價成為(wèi)可(kě)能。
關鍵詞:課堂評價;學(xué)習情感;自(zì)動考勤
引言 課堂評價是改進教學(xué)質量的(de)關鍵技術,主要包括課堂教學(xué)信息采集與和(hé)信息處理(lǐ)這兩個部分。一(yī)般而言,結構化的(de)教學(xué)信息可(kě)以進行自(zì)動化的(de)信息處理(lǐ),如(rú)弗蘭德斯互動分析系統(Flanders Interaction Analysis System,FIAS)生成的(de)師生互動1~10的(de)行為(wèi)編碼和(hé)調查問卷生成的(de)等級打分;而非結構化的(de)教學(xué)信息則難以進行自(zì)動化的(de)信息處理(lǐ),如(rú)人種志、課堂觀察報告等文本材料。為(wèi)了生成能夠進行自(zì)動處理(lǐ)的(de)課堂信息,目前主流的(de)方法是采用課堂測試生成測試分數、調查問卷生成等級分數、符号化的(de)課堂觀察、課堂教學(xué)場景的(de)編碼等人工生成方法,但這些方法具有人工參與程度高(gāo)、人工費用高(gāo)、客觀性難以保障等缺陷,難以實施常态化、規模化、自(zì)動化的(de)教學(xué)信息采集。 近年(nián)來,由于信息技術、特别是以深度學(xué)習為(wèi)基礎的(de)人工智能技術的(de)快速發展,研究者将計算機技術引入課堂評價中,嘗試進行教學(xué)信息的(de)自(zì)動化采集,包括:①采用電子(zǐ)白闆、電子(zǐ)書包、錄播教室等教育設備來記錄一(yī)些過程性的(de)教學(xué)信息;②采用刷卡、刷指紋、刷臉等信息設備進行課堂自(zì)動考勤;③采用姿态識别技術對學(xué)生的(de)聽課姿态進行采集與評價;④采用表情識别技術對學(xué)生的(de)學(xué)習表情進行采集與評價;⑤采用語音情感識别技術對教師的(de)授課情感進行采集與評價;⑥采用電子(zǐ)投票(piào)器Clicker或手持智能設備采集學(xué)生的(de)問題回答信息等。到目前為(wèi)止,這些方法都是采用單一(yī)的(de)信息技術或教育設備對單一(yī)指标的(de)課堂教學(xué)信息進行自(zì)動采集與評價,從應用情況來看,這些課堂教學(xué)信息自(zì)動采集技術還都停留在研究階段,尚還未呈現出大規模應用之勢。 從課堂教學(xué)信息自(zì)動采集到自(zì)動處理(lǐ),目前國內(nèi)外鮮有關于課堂教學(xué)自(zì)動評價理(lǐ)論的(de)研究成果。因此,本研究綜合弗蘭德斯互動分析系統所得的(de)定量數據易于自(zì)動分析、LICC(Learning, Instruction, Curriculum, Culture)課堂觀察可(kě)以對課堂教學(xué)進行整體評價的(de)優點,利用人臉識别、表情識别、注意力分析、姿态識别、文本情感識别、情感計算、深度學(xué)習等信息技術對課堂評價自(zì)動化進行的(de)系統研究,提出了課堂教學(xué)自(zì)動評價理(lǐ)論,并給出了其在課堂評價領域的(de)初步研究成果。文章(zhāng)主要進行了如(rú)下研究工作: ①從信息技術角度對目前課堂評價研究進行總結與反思,得出現有課堂評價方法難于滿足常态化、規模化課堂評價需求的(de)結論;基于人工智能、情感技術等最新的(de)信息技術,首次給出了課堂教學(xué)自(zì)動評價的(de)定義,即“課堂教學(xué)自(zì)動評價是一(yī)個全新的(de)教育研究方向,既是一(yī)項對課堂教學(xué)衆多評價指标進行量化建模、自(zì)動分析與評價、服務于課堂評價實踐的(de)計算機應用技術,也是一(yī)項改進課堂教學(xué)效果的(de)教育技術”;同時,構建了關于課堂教學(xué)自(zì)動評價的(de)一(yī)套完整、系統的(de)理(lǐ)論架構,為(wèi)課堂教學(xué)自(zì)動評價研究奠定了理(lǐ)論基礎。 ②為(wèi)了滿足廣大任課教師與課堂評價人員對實用課堂評價工具的(de)需求,本研究提出了一(yī)種基于師生對話文本的(de)課堂教學(xué)自(zì)動分析與評價方法,其先從課堂教學(xué)視(shì)頻獲取師生對話文本,再基于師生互動對課堂教學(xué)場景進行分類,然後使用文本處理(lǐ)技術,将連續的(de)課堂教學(xué)過程自(zì)動離(lí)散為(wèi)一(yī)個課堂教學(xué)場景時序序列,實現對課堂教學(xué)過程的(de)可(kě)視(shì)化分析與評價[1]。 ③使用深度學(xué)習技術對教室內(nèi)的(de)所有學(xué)生進行人臉識别與姿态識别,對課堂教學(xué)過程進行多時間點的(de)自(zì)動考勤,考勤指标包括:曠課、遲到、早退、随意進出教室、不認真聽講,實現對課堂教學(xué)的(de)全員、全過程、全自(zì)動、多指标的(de)實時考勤[2]。 ④對于課堂教學(xué)過程離(lí)散出來的(de)教學(xué)場景時序序列,使用不同的(de)信息技術對一(yī)個個具體的(de)教學(xué)場景進行準靜态分析,主要對學(xué)生的(de)聽課姿态、注意力、表情、學(xué)習情感等參數進行自(zì)動分析與評價[3][4][5]。 一(yī) 課堂評價研究的(de)反思與改進 1 定量與定性課堂評價的(de)優缺點分析 定量課堂評價指通過課堂測驗、師生互動編碼、問卷(評價量表)等手段對評價數據進行自(zì)動分析與評價。目前,對課堂教學(xué)進行定量評價的(de)途徑主要有四個:①使用課堂測驗來獲取學(xué)生對知識吸收情況的(de)定量數據;②使用問卷來獲取學(xué)生對課堂教學(xué)評價的(de)定量數據;③使用與FIAS相類似的(de)技術來獲取每3秒一(yī)個編碼的(de)師生互動行為(wèi)分析數據;④課堂觀察人員使用符号獲取某些教學(xué)指标的(de)定量數據。定量課堂評價的(de)缺點在于取得定量數據的(de)工作量比較大,但具有使用定量數據進行自(zì)動評價的(de)優勢。受技術的(de)限制,目前定量課堂評價的(de)應用範圍比較小。 與定量課堂評價相比,定性課堂評價通過課堂觀察和(hé)課後座談的(de)形式,可(kě)以直觀地(dì)對課堂教學(xué)進行評價,評價人員可(kě)以根據經驗與需求、直接對課堂教學(xué)效果進行評價,限制因素比較少,所以目前課堂評價大多采用定性課堂評價。但從發展的(de)眼光來看,定性課堂評價也有全人工評價造成的(de)評價費用高(gāo)、難以進行持久的(de)大規模評價、用人進行評價難以避免主觀性評價所造成的(de)不客觀等缺陷。因此,為(wèi)了對課堂教學(xué)進行大規模持久的(de)監測與評價,獲取客觀的(de)教育大數據,實現大地(dì)域、多樣本、全過程的(de)課堂評價,發展課堂教學(xué)定量評價技術勢在必行。 2 專業人士對現有課堂觀察與課堂評價的(de)反思 相比于傳統的(de)範式評價,基于課堂觀察的(de)課堂評價更有助于了解課堂的(de)真實性。以課堂觀察作為(wèi)主要手段的(de)課堂評價研究與實踐也存在一(yī)些無法回避的(de)局限性,王陸等[6]從教師、校長(cháng)、旁觀者、研究者及其自(zì)身對于課堂觀察進行了諸多反思。綜合起來,現有的(de)課堂觀察與課堂評價主要存在如(rú)下局限性: (1)碎片化。從某種程度上講,課堂觀察是對課堂的(de)精細化解構,一(yī)節課被量表、指标分解得支離(lí)破碎,各個觀察的(de)視(shì)點不一(yī)定是一(yī)節課最為(wèi)有力的(de)切入點。我們常常會看到各觀察者(組)相互獨立的(de)觀察數據,而它們之間的(de)聯系和(hé)意義的(de)建設對于隻關注自(zì)己這部分的(de)觀察者來說是很難輕易把握的(de),因此教師會擔心:“這樣的(de)觀察是否丢失了整體性?” (2)貴族化與運動化。“貴族化傾向”是指在一(yī)些學(xué)校,課堂觀察成為(wèi)個别精英教師的(de)專利,變成僅供人觀賞的(de)“盆景”,而大多數教師成為(wèi)學(xué)校課堂觀察的(de)旁觀者和(hé)邊緣者。一(yī)些學(xué)校的(de)領導和(hé)教師在潛意識中認為(wèi)搞課堂觀察煩瑣,會浪費時間,存在嚴重的(de)畏難情緒,隻在遇到檢查或參觀時才倉促應戰,而在日常的(de)聽課、評課活動中排斥這種方法,使課堂觀察變成搞“運動”。 (3)形式化與模式化。一(yī)些地(dì)方的(de)課堂觀察活動搞一(yī)刀切,不管學(xué)校的(de)學(xué)情和(hé)教師的(de)教情,完全照搬他人的(de)模式。而事實上,由于背景、文化、基礎等存在差異,課堂觀察的(de)方式、方法也要因人而異,應該引導教師選擇合乎實際的(de)手段和(hé)具體方式。學(xué)校應指導教師百花齊放、不拘一(yī)格,并鼓勵教師開拓創新,真正在有效性上下功夫。 (4)功能化。觀察者隻觀察限定的(de)維度、限定的(de)問題,觀察分工有知覺功能上的(de)“分裂主義”味道(dào)。科學(xué)主義的(de)聽評課會帶來這樣的(de)結果:①感受缺失。課堂觀察如(rú)果缺少了感受,就不會産生審美愉悅,從而會蛻變為(wèi)一(yī)種教學(xué)負擔,也就不具有長(cháng)久的(de)生命力。②靈性被束縛。當教師了解觀察者的(de)觀察意圖後,可(kě)能會将觀察意圖轉換為(wèi)一(yī)種教學(xué)訴求。太細化的(de)教學(xué)聽評課會限制教學(xué)主體性的(de)發揮,從而束縛教學(xué)的(de)靈性。③視(shì)點散化。長(cháng)期的(de)規範訓練會使教師頭腦中隻有量表,而丢失了自(zì)我。 (5)背景割裂化。課堂研究可(kě)以在一(yī)定程度上說明課堂的(de)問題,卻難以說明影響課堂的(de)社會因素問題。在教師的(de)教學(xué)水平達到一(yī)定的(de)程度、具備基本的(de)教學(xué)條件後,教師水平、技巧和(hé)課堂中物質條件等因素并不構成教學(xué)質量問題的(de)關鍵,課堂之外社會的(de)、家庭的(de)、環境的(de)因素才是深層次發生影響的(de)重要因素。以課堂觀察為(wèi)主要技術的(de)課堂研究,對于教師提高(gāo)課堂技藝,以及學(xué)生改善課堂行為(wèi)确實有效,但教育質量的(de)整體提高(gāo)僅通過這種局部的(de)、微觀的(de)研究是難以徹底達成的(de)。 3 課堂評價與課堂觀察的(de)改進方向 為(wèi)滿足基礎教育質量監測的(de)需求,本研究通過與北師大教育評價、心理(lǐ)、教育技術領域專家的(de)互動,結合筆(bǐ)者在課堂教學(xué)自(zì)動評價研究的(de)心得,針對現有課堂觀察方式的(de)不足之處,就未來基于課堂觀察的(de)課堂評價提出了如(rú)下改進建議:①無擾觀察。課堂觀察不應該給教學(xué)過程帶來任何幹擾,以保持課堂教學(xué)的(de)原生态,得出真實的(de)課堂觀察和(hé)課堂評價結果。因此,應該使用攝像頭代替教師進行課堂觀察,基于課堂教學(xué)視(shì)頻進行課堂觀察與課堂評價。②公平評價。要盡可(kě)能使用計算機進行課堂評價,或參與評價的(de)人員數量盡可(kě)能多,以保證評價結果盡可(kě)能公平。③量化評價指标。為(wèi)了便于進行後續的(de)計算機自(zì)動分析與評價,課堂觀察與評價要盡量采用量化指标進行評價,即使對于評價人員給出的(de)評價文本,也要采用文本分析技術進行評價指标量化處理(lǐ)。④主客觀協同評價。受限于信息技術發展的(de)水平,無法對所有的(de)課堂觀察指标進行客觀評價,還需要評價人員對一(yī)些計算機無法評價的(de)指标進行主觀評價,最後進行主客觀協同評價,以擴大評價範圍。⑤評價結果成體系綜合化。對于主客觀協同評價得出的(de)數據要進行計算機自(zì)動分析與處理(lǐ),輸出成體系綜合化的(de)評價結果,消除現有課堂評價常常出現的(de)碎片化問題,便于教育用戶使用。⑥課堂評價過程的(de)自(zì)動化。為(wèi)了降低(dī)評價人員的(de)勞動強度,滿足大規模課堂評價需求,必須盡可(kě)能地(dì)使課堂評價自(zì)動化,降低(dī)課堂評價的(de)人力費用。⑦提高(gāo)課堂評價系統的(de)易用性。為(wèi)了擴大課堂評價的(de)應用範圍,課堂評價系統要提高(gāo)易用性,易于上手、易于熟悉,盡量使具有本科水平的(de)教師能夠直接使用課堂評價系統對自(zì)己的(de)課堂進行評價。 二 課堂教學(xué)自(zì)動評價理(lǐ)論 課堂教學(xué)自(zì)動評價的(de)定義是:一(yī)個全新的(de)教育研究方向,既是一(yī)項對課堂教學(xué)衆多評價指标進行量化建模、自(zì)動分析與評價、服務于課堂評價實踐的(de)計算機應用技術,也是一(yī)項改進課堂教學(xué)效果的(de)教育技術。作為(wèi)主要由計算機與教育進行交叉的(de)科研方向,課堂教學(xué)自(zì)動評價需要具有足夠的(de)靈活性,以滿足不同課堂教學(xué)類型的(de)評價需求。為(wèi)此,本研究設計了如(rú)圖1所示的(de)課堂教學(xué)自(zì)動評價流程,其目的(de)是使用計算技術,盡量将教育評價專業人員從繁瑣重複的(de)規範性評價工作中解放出來,使他們将精力投向計算機技術難于處理(lǐ)的(de)評價工作中。 如(rú)圖1所示,為(wèi)了盡量減少教育評價專業人士的(de)工作量,課堂教學(xué)自(zì)動評價理(lǐ)論将傳統的(de)教師先随班觀察、後給出結論的(de)課堂評價過程進行了深度細化,劃分為(wèi)采集課堂教學(xué)高(gāo)清視(shì)頻、基于視(shì)頻生成師生對話文本、基于對話文本将課堂教學(xué)過程解構為(wèi)教學(xué)場景時間序列、精确标注課堂教學(xué)場景、對課堂教學(xué)自(zì)動地(dì)進行簡單評價、教學(xué)場景準靜态分析、采集家長(cháng)與專業人士的(de)主觀評價、課堂教學(xué)綜合評價、輸出評價結果、生成評價報告等共10步評價操作,以便于使用視(shì)頻采集、語音輸入、文本編碼、文本與視(shì)頻分析、數據分析、模式識别、信息融合等計算機技術對課堂教學(xué)進行自(zì)動分析與自(zì)動評價。需要教育評價專業人員參與的(de)工作被壓縮到:課堂教學(xué)場景标注的(de)手動更正、基于視(shì)頻的(de)主觀評價(可(kě)以省略)、撰寫評價報告這三步操作。因此,課堂教學(xué)自(zì)動評價可(kě)以減少評價人員的(de)工作量、豐富評價指标、擴大課堂評價範圍。
圖1 課堂教學(xué)自(zì)動評價的(de)框架與工作流程 三 基于師生對話文本的(de)課堂 教學(xué)自(zì)動評價[7] 從課堂教學(xué)視(shì)頻中可(kě)以獲得師生對話文本,包括每一(yī)句話的(de)順序、內(nèi)容、起始時刻、結束時刻。為(wèi)了使用對話句進行基于句子(zǐ)的(de)教學(xué)場景自(zì)動編碼(Sentence-based Automatic Coding,SAC),本研究基于師生互動行為(wèi)對課堂教學(xué)行為(wèi)進行了分類,共分為(wèi)9個一(yī)級行為(wèi)和(hé)33個二級行為(wèi)。使用文本編譯技術可(kě)以對師生對話文本進行編譯,獲得SAC自(zì)動編碼。基于師生對話文本和(hé)教學(xué)場景編碼,可(kě)以對課堂教學(xué)過程進行全過程、全自(zì)動的(de)可(kě)視(shì)化分析與評價。如(rú)圖2所示,将連續的(de)課堂教學(xué)過程離(lí)散為(wèi)教學(xué)場景時序序列以後,就可(kě)以基于一(yī)節課的(de)課堂教學(xué)場景編碼結果,不僅能夠對一(yī)級教學(xué)行為(wèi)分布進行可(kě)視(shì)化分析,還能夠對一(yī)級教學(xué)行為(wèi)內(nèi)的(de)二級教學(xué)行為(wèi)進行可(kě)視(shì)化分析,進而對課堂教學(xué)進行直觀的(de)評價,評價結果不依賴評價人員的(de)好惡,因此客觀性比較好。 (A)一(yī)級行為(wèi)可(kě)視(shì)化分布 (B)二級行為(wèi)可(kě)視(shì)化分布 圖2 基于課堂教學(xué)場景的(de)可(kě)視(shì)化自(zì)動評價 四 基于計算機視(shì)覺技術的(de)課堂 教學(xué)自(zì)動評價 1 基于深度學(xué)習的(de)課堂教學(xué)自(zì)動考勤[8] 課堂考勤作為(wèi)課堂教學(xué)日常評價的(de)重要基礎環節,對課堂教學(xué)質量有着重要的(de)作用。使用深度學(xué)習技術對課堂教學(xué)高(gāo)清視(shì)頻中的(de)全部學(xué)生進行自(zì)動人臉檢測與識别,實現課堂教學(xué)的(de)全程無擾全自(zì)動考勤,不僅可(kě)以對曠課、遲到、早退、随意出入教室這4項常規考勤指标進行監測,而且可(kě)以對學(xué)生的(de)不認真聽講情況進行監測。如(rú)圖3所示,本研究使用基于深度學(xué)習技術的(de)人臉識别軟件SeeTaFace[9],可(kě)以獲得滿意的(de)人臉識别效果。 圖3 SeeTaFace人臉識别效果 2 基于學(xué)生學(xué)習注意力分析的(de)課堂教學(xué)自(zì)動評價[10][11] 在教室前後牆的(de)中間位置進行吸頂安裝兩隻攝像頭。如(rú)圖4(A)所示,前攝像頭的(de)視(shì)頻用于識别學(xué)生人臉、檢測臉部特征點、計算出學(xué)生的(de)空間位置/頭部姿态/面部法線的(de)指向。如(rú)圖4(B)所示,後攝像頭的(de)視(shì)頻用于将學(xué)生面部法線投射到視(shì)場中,進行注意力的(de)可(kě)視(shì)化表示,黑闆前進行闆書的(de)教師脖子(zǐ)旁處的(de)圓點就是教室中聽課學(xué)生的(de)視(shì)線投射點。 (A)前攝像頭的(de)視(shì)場 (B)後攝像頭的(de)視(shì)場 圖4 基于前後攝像頭的(de)學(xué)習注意力分析系統 根據學(xué)生聽課的(de)注意力分析結果,可(kě)以對學(xué)生的(de)學(xué)習狀态粗略地(dì)進行分類。如(rú)圖5(A)所示,當學(xué)生注意力聚焦于授課教師時,說明學(xué)生學(xué)習處于專注狀态。如(rú)圖5(B)所示,當學(xué)生注意力遊離(lí)于黑闆外邊時,說明學(xué)生學(xué)習處于漠視(shì)狀态。此外,當學(xué)生注意力沒有聚焦于教師、但還看着黑闆時,則說明學(xué)生學(xué)習不夠專注,但處于關注狀态,即還保持對授課內(nèi)容的(de)關注。 (A)專注:視(shì)線聚焦于教師 (B)漠視(shì):視(shì)線遊離(lí)出黑闆右側 圖5 基于前後攝像頭的(de)學(xué)習注意力分析系統 3 基于學(xué)生學(xué)習表情分析的(de)課堂教學(xué)自(zì)動評價[12] 通過收集并分析一(yī)線教師和(hé)教育研究人員關于學(xué)生聽課表情的(de)相關論述,同時通過觀看教學(xué)視(shì)頻對真實課堂教學(xué)所做(zuò)的(de)大量觀察,本研究首先将學(xué)習表情粗分為(wèi)愉悅(Joy)、驚訝(Sur)、專注(Foc)、困惑(Con)、走神(Dis)等5類,然後自(zì)建了一(yī)個專用于課堂教學(xué)自(zì)動評價的(de)學(xué)習表情數據庫,最後開發了一(yī)個基于學(xué)習表情識别的(de)課堂教學(xué)自(zì)動評價系統。 如(rú)圖6所示,本研究對一(yī)堂課前15分鍾視(shì)頻中的(de)一(yī)個學(xué)生進行表情識别,表情分析結果表明:課堂教學(xué)剛開始的(de)4~5分鍾,由于精神集中,對于教師所導入的(de)教學(xué)材料,該生呈現了較好的(de)學(xué)習表情,表情主要為(wèi)愉悅和(hé)專注;随着教師講授新知識點,該生出現了較多的(de)困惑、走神表情,說明該生在理(lǐ)解上出現了困難;在後5分鍾,教師對新知識點進行鞏固教學(xué),該生的(de)困惑/走神表情減少,出現了較多的(de)專注/驚訝/愉悅表情,說明該生吸收、掌握了這個知識點。因此,學(xué)習表情分析可(kě)以對學(xué)生的(de)聽課效果進行評價,即使用表情識别技術可(kě)以對課堂教學(xué)過程中的(de)學(xué)生聽課效果進行自(zì)動評價。 圖6 課堂教學(xué)前15分鍾的(de)一(yī)名學(xué)生的(de)表情分析結果 五 結語 本研究首先系統地(dì)介紹了課堂教學(xué)自(zì)動評價理(lǐ)論,接着依次介紹了在基于師生對話文本的(de)課堂自(zì)動評價和(hé)基于計算機視(shì)覺技術的(de)課堂教學(xué)自(zì)動評價(包括自(zì)動考勤、學(xué)習注意力分析和(hé)學(xué)習表情分析)、課堂教學(xué)自(zì)動考勤、學(xué)生學(xué)習注意力/學(xué)習表情/學(xué)習情感分析技術等方面取得的(de)初步研究成果。本研究認為(wèi)課堂教學(xué)自(zì)動評價是一(yī)項非常有前景的(de)課堂評價技術,能夠對課堂教學(xué)進行常态化、規模化課堂評價,但課堂教學(xué)自(zì)動評價應該結合課堂教學(xué)的(de)實際需求開展研究,以切實改善課堂教學(xué)質量為(wèi)主要突破方向,避免單純追求技術進步的(de)教具式改進研究,同時也要适度考慮師生的(de)個人隐私保護問題。 參考文獻 [1][7]Lu J, Wang D, Luo Z Y. Automatic evaluation of teacher-student interaction based on dialogue text[A]. Education, management and computing technology[C]. Paris: Atlantis Press, 2017:1517-1522. [2][8]Wang D, Fu R, Luo Z Y. Classroom attendance auto-management based on deep learning[A]. Education, management and computing technology[C]. Paris: Atlantis Press, 2017:1523-1528. [3][10]Li D X, Liu H, Chang W Q, etc. Visualization analysis of learning attention based on single-image PnP head pose estimation[A]. Education, management and computing technology[C]. Paris: Atlantis Press, 2017:1508-1516. [4][11]Li D X, Luo Z Y, Chang W Q. The study on problems and their answer in elementary education quality monitoring[J]. Science innovation, 2017,(4):220-226. [5][12]Tang C G, Xu P F, Luo Z Y, etc. Automatic facial expression analysis of students in teaching environment[A]. Biometric recognition[C]. Switzerland: Springer International Publishing, 2015:439-447. [6]王陸,張敏霞.課堂觀察方法與技術[M].北京:北京師範大學(xué)出版社,2012:223-230. [9]GitHub. SeeTa Face引擎 [OL]. <https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine>