课堂行为识别一直是教育领域的研究重点和难点。在传统课堂上,教师通过观察学生的行为判断学生学习状态,进而形成教学反馈,但这种方式耗时费力,不能满足当今智慧学习环境下大规模课堂分析需求。因此,探索利用人工智能技术自动识别学生课堂行为具有十分重要的意义。本文重点关注复杂教室环境下的学生课堂行为识别,提出将深度学习方法应用于课堂行为识别,实现对学生日常课堂行为的监测与分析。该研究对提高课堂教学质量、助力教育决策与教学管理等具有重要的指导意义。本研究针对课堂行为识别中利用人工观察的方式,繁琐且耗时等问题,利用卷积神经网络强大的特征学习能力,探索解决学生课堂行为自动识别的有效方案。论文的具体工作如下:(1)构建学生课堂行为数据库。目前并无公开的学生课堂行为数据库,因此,本文采集了大量学生课堂数据,最终选取包含五类行为的3630张图像,构建学生课堂行为数据库,具体的行为包括:举手、站立、看书、听课和写字。(2)设计基于深度学习的学生课堂行为识别方法。由于教室中背景复杂且学生个体像素少、数量较多,同时学生之间遮挡较为严重等问题,致使学生课堂行为识别比较困难。因此,本文首先提出对小目标检测效果好、速度快的YOLOV3模型进行训练,实现对学生个体的检测;其次,使用在ImageNet上训练的Xception网络作为预训练模型,利用迁移学习将训练得到模型应用于学生课堂行为识别中,最终实现了在复杂场景下学生个体检测与行为识别。(3)学生行为识别结果分析。为了便于直观地对学生行为进行分析与评价,本文使用Python库Streamlit快速构建学生行为数据分析的用户交互工具,能够实现对学生行为检测与识别结果的可视化输出,以此判断学生整体学习状况。