学生课堂注意力监测及分析评价系统

1.业务介绍
本系统面向课堂教学质量监测与管理场景，旨在实现对课堂过程的规范化、智能化管理。通过对学生课堂状态、课程安排、教师授课、音视频课堂记录等信息进行集中采集与分析，帮助管理者全面掌握课堂教学情况，及时发现问题、评估效果，提升教学管理效率与课堂质量。
2. 功能介绍
（1）注意力监测模块
实时或事后对学生课堂专注度（如低头、转头、闭眼等动作）进行识别与统计，记录学生上课状态，形成课堂专注度数据，为教学评估提供客观依据。
（2）音视频管理模块
支持课堂音视频数据的采集、存储、回放与管理，实现课堂过程可追溯、可查看，保障教学过程有据可查。
（3）教学管理模块
完成课程信息管理、班级管理、教师分配、课程排课、授课计划等教学相关业务的统一维护与调度。
（4）系统管理模块
提供用户权限管理、角色分配、数据字典、日志管理、参数配置等基础支撑功能，保证系统稳定、安全运行。
（5）数据分析与评估报告
基于学生上课数据、课程数据、教师授课数据进行综合解析，自动生成课堂分析、学习状态分析、教学效果分析等评估报告，实现数据可视化展示。

一:整体架构与设计思路
系统采用 B/S 架构 实现，整体采用模块化、服务化设计。其中AI 识别模块独立部署为单独服务，基于 Python 实现图像采集、语音识别与学生动作识别，与主系统解耦，提升系统稳定性与扩展性。
二：个人职责
独立负责核心模块从需求分析、方案设计、功能开发、联调测试到项目落地的全流程工作，保障模块稳定上线与正常运行。
三：项目难点与解决方案
1.硬件环境限制导致图像识别效果不稳定
问题：教室摄像头分辨率不足、光照条件差、广角不够，造成后排学生捕捉不清晰、画面覆盖不全，影响识别效果。
解决方案：升级使用高分辨率广角摄像头，优化画面采集范围与清晰度，提升后排学生识别率。
2.环境噪音导致语音识别准确率低
问题：教室环境复杂、噪音干扰大，造成语音识别结果偏差。
解决方案：采用降噪麦克风优化收音效果；同时优化语音识别模型，在关键字匹配中增加平舌 / 卷舌、音调容错与模糊处理，显著提升识别准确率。
3.学生动作识别精度不足
问题：角度偏差、姿态多变导致动作识别不准确。
解决方案：规范图像采集角度，优先采集学生正面图像，并优化识别逻辑，提升动作识别稳定性与准确度。