AI教学质量评估系统
教师教学质量评价是教学质量监控的关键环节，是提高教学质量和办学效益的重要手段。对建立完善的教学质量监控体系，推进教风与学风建设，客观公正地评价教学工作，激发教师教学质量意识，规范教学要求，强化教学管理，全面提高高校教师教学业务水平和教学效果，培养适应时代需求、具有创新精神和实践能力的全面发展的优秀人才有积极的作用。 传统评教模式下，学生评教一般每学期进行一次，时间大都安排在期中或者期末。评教的结果一般在学期末或下学期初公布，这个结果对本学期的教学没有任何的指导意义，而下一学期随着教师任课课程的改变和上课学生的不同，其对教学的指导意义也缺乏针对性。
针对传统评教模式的不足，利用AI人工智能的"视觉识别技术”进行学生课堂表现特征识别、跟踪、分析，其原理是根据学生在课堂教学活动中因心理变化而导致面部表情及动作差异的模型。
通过视频大数据的表情行为分析模型，实现上课质量的评价分析，为各个评价主体进行评价提供重要依据，赋予课堂教学质量评价的多维性，实现对传统评教模式耗时、耗力等问题的突破。实现多地域、任意时段访问系统进行评教，大大增强了评教的灵活性。在本系统中，用户端的视线及表情信息通过摄像头采集并传递到情感模型。情感模型对识别到的表情数据与跟踪得到的视线所处的知识点处理分析，判断学习者对知识的掌握情况、兴趣与否、专注程度及学习进度，将分析结果一一对应地传递到学生模型、课程模型、教师模型中，以此为依据对学习内容与学习过程作出相应调整，并及时给予情感补偿。
模型化分析：
- 对不同老师课堂状况对比分析、对学校课堂纪律状况分析挖掘、对不同课程学生兴趣分析。
- 实时检测分析学生上课情况；模型支撑教学质量效果评价；为教学综合评价提供依据。
一、人脸检测
- 支持人脸检测，支持优选抓拍；
- 支持上报最优的人脸抓图；
- 支持人脸增强，人脸曝光；
- 支持多种人脸属性提取，多种表情识别；
- 支持人脸抠图区域可设：人脸，单寸照；
- 支持单个以及批量人员注册；
- 支持人脸识别相似度设置。
二、AI行为分析
- 支持对课堂人员行为进行分析；行为包括：抬头、低头、读写、举手、听讲、趴桌子、玩手机等行为；
- 支持人员起立检测。
三、课堂教学质量评估
1.通过人脸识别技术实现课堂教学质量评估的系统。
3.支持全时数据分析能力，课堂上以时间为坐标轴的表情走势。
4.支持对人员视图的专注度、活跃度等识别来进行大数据分析，根据教学评估体系标准，来实现课堂质量的评估。
5.支持视频方式对多人同时进行图像采集和特征提取，形成课堂教学质量评估数据，包括开心、悲伤、恐惧、惊讶、无表情等多种表情识别。
6.支持智能人脸信息检索能力，通过人脸关联显示学生信息；支持全校远程集中监控能力，在监控中心通过大屏或电脑对教室实时视频、学生课堂关注度进行量化数据监控；支持数据分析能力，根据教室、时间进行课堂学生关注度统计及排行；提供自动报告能力，可自动生成各教室学生课堂专注数据。
四、无感人脸识别考勤
采用摄像头实现无感考勤，考勤数据实时同步显示，支持智能人脸信息检索能力；支持全校远程集中监控能力。
