课堂行为识别--学情分析

教育信息化2.0时代，人工智能、大数据等新兴技术将会驱动学校提升教学质量。深度课堂系统，是一套贯穿于教、学、研的综合教学分析AI系统，它能够实现深度的数据挖掘与模型构建，并通过多维度数据关联，将课程背后的真正反映教学意义的数据信息呈现出来，帮助学校构建数据驱动教学的生态圈。

产品特色：

• 深度挖掘教学信息：利用AI合大数据技术，深度、实时采集课堂教学行为，追踪学生行为趋势变化，统计课堂不同行为占比，通过教学评价系统的构建，实现基于实证的教研评估。
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• 多维度数据整合：分析课堂考勤、课堂活跃度、学生参与度、授课类型、教学过程时序与占比等数据，全面、立体的为教学评价提供数据整合。
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• 智能评价与常态化相结合：提供微信小程序、网页等多种访问方式，实现在线督导、巡课，让评价结果客观公证。
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• 无感知分析与报告：自动获取课程信息并完成教学评估，无需老师干预，不影响日常授课，自动形成课程评价报告，让老师成长轨迹一目了然。

功能特点：

• 智能高效：基于对教育场景的理解从多个维度分析课堂数据，并进行挖掘。课后立即产生分析报告，校领导、学科负责人、教师等通过多终端查看教学分析报告，从而掌握课堂情况。
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• 教学行为分析：自动获取教师板书、教授、巡视，以及学生听讲、应答、读写等行为，生成教学行为时序图与教学活动时间占比，评估老师授课类型与课堂
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• 听讲状态分析：智能获取学生课堂参与度、契合度、疑惑度与活跃度，分析学生的听讲效率对知识的理解、接受情况。
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• 智能考勤分析：自动获取应到、实到人数与到勤率，分析并显示正常上课学生与异常听课情况，对低出勤率等情况自动预警。
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• 常态化教研分析：课堂质量评价表可根据学校需求灵活定制，教师可在线课程打分与评价。支持课中与课后评价，让教研评估不受时空限制。
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• 课程质量对比：自动生成课程质量评价数据，支持不同课程、老师、班级、年级之间的数据统计与对比，全面呈现课程质量与排名。
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• 集成化管理：AI服务器可实现多间教室的教学分析与集成化的数据汇总，足不出户，多间教室尽收眼底。

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