近年来,以人脸识别、语音识别和图像处理等为代表的人工智能技术为智能化的教育发展带来了新的变革,当前这些技术被广泛应用教育领域。对于学生来说,课堂是最重要的学习场所。在课堂教学场景下,除了教师自身教学水平等因素,教师的肢体动作也会对教学效果产生影响。因此帮助教师及时了解其在课堂教学中使用的肢体动作,与教学内容相呼应,改进教学策略,有助于提升教学技能,促进课堂质量的提升。然而,目前的教师肢体动作分类体系不完善,传统的教师肢体教学识别与分析依赖人工观察的方式,效率低下且耗费人力资源,如何智能识别与分析教师课堂中的教师教学肢体动作逐渐成为热门话题。针对上述问题,本文基于最新教育理论和新一代人工智能技术,立足于真实的课堂学习环境,提出将深度学习方法应用于教师教学肢体动作识别,以期更好的为教学提供服务。本文主要工作如下:第一,在已有的研究基础上,构建中学课堂教师肢体动作分析编码系统。本文针对当前教师肢体教学行为编码表等现有研究内容进行分析,克服传统教师肢体动作分类模糊的困难,构建出了与课堂环境符合的教师肢体动作分析编码系统,将教师肢体动作分为讲授、板书、指令、巡视指导、学习者上台演示五种类别。第二,构建教师肢体动作数据库。当前已有的教师肢体动作数据库数量较少,而一个高质量的数据库对训练有效的识别模型以及准确理解教师教学行为具有重要作用。因此本文从公开的中学阶段的课堂教学视频中,按每秒一帧的方式提取图像,并对图像进行清洗与分类,构建出当前研究所需要的数据库,该数据库包含了约2万幅原始图像。第三,提出基于深度学习的教师肢体动作识别方法。首先将自建的数据库分为训练集、验证集和测试集,通过训练集训练Vgg16、Vgg19等网络模型,发现Vgg16与Vgg19网络模型识别精度相差不大,但是Vgg16的参数量少于Vgg19,因此本文通过采用Vgg16对教师肢体动作进行识别。最后通过与人工方法识别对比探讨了不同方法对于教师肢体动作的识别效果,验证了本文方法的有效性。