半监督学习与像素特征强化的课堂密集学生学习状态检测方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
半监督学习与像素特征强化的课堂密集学生学习状态检测方法
申请号:CN202510984654
申请日期:2025-07-17
公开号:CN120766187A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种半监督学习与像素特征强化的课堂密集学生学习状态检测方法,以像素特征强化的课堂密集学生学习状态检测网络为核心架构,以半监督学习为优化策略,以多渠道像素感知模块作为网络主干核心模块,挖掘学生学习状态特征;以像素细节增强模块,增强学习状态细节;以自适应学习状态分布检测头作为网络头部组成,优化因高频学习状态类别导致的网络偏向性;并结合低成本半监督学习策略;本发明设计合理,适用于课堂教学场景中对学生注意力水平、行为表现、专注程度等多维学习状态的实时检测与分析,为教师课堂管理、个性化教学和教育质量评估提供科学依据,助力教育数字化升级,具有广阔的市场前景和应用价值。
技术关键词
学生学习状态 像素 多层次 标签 监督学习策略 渠道 半监督训练 网络 半监督学习优化 模块 分布特征 通道 阶段 检测头 置信度阈值 课堂教学场景 多功能教室 数据