Research on Optimizing Primary School Classroom Atmosphere Based on Emotional Analysis Model
Notice bibliographique
Résumé
In the field of artificial intelligence education, teaching emotion, as the main assessment basis for teaching evaluation, profoundly affects the teaching method, classroom atmosphere and teaching effect of teachers.This thesis proposes a combined network structure, CRNN, by taking advantage of CNN for speech emotion feature extraction and RNN for sequence modeling, and realizes emotion recognition of classroom discourse through DenseNet neural network to realize the crosstalk between each layer and other layers, and LSTM neural network to complete the task of speech emotion classification.On this basis, the open classroom video of the sixth grade of an elementary school is analyzed for sentiment, and the teaching practice of the application of speech emotion recognition model is carried out to study the optimization effect of the model application on the classroom atmosphere of the elementary school.The overall sentiment value of the classroom interaction video floats in the range of 0~1.9, showing a trend of first increasing and then decreasing, reflecting the feasibility of applying the speech emotion recognition model of this paper to classroom sentiment analysis.Through the teaching experiment, the positive emotional performance of the experimental group is more obvious than that of the control group, and 95.46% of the students agree that the application of the model can improve classroom interaction and the overall atmosphere.The speech emotion recognition model studied here can mobilize the classroom atmosphere, and has more important classroom guidance and application significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».