基于SDAE深度学习框架的现代学徒制课程教学质量评价研究

• 作者: 左国才 张珏 王海东 苏秀芝 韩东初
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 堆栈式去噪自编码器 深度学习 教学质量
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 系统开发与应用
• 页码范围: 165-167
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.52
• 字数: 2284字
• 语种: 中文

摘要

国家大力推行现代学徒制人才培养模式,取得了一定的成效,为了客观评价基于现代学徒制的课程教学质量,本文提出一种基于堆栈式去噪自编码器(SDAE)深度学习框架,应用于现代学徒制的课程教学质量分析,为现代学徒制课程教学质量评价提供客观评价的依据.实验证明,使用堆栈式去噪自编码器深度学习框架提取人脸深度特征,检测人脸与人的姿态,完成人脸与姿态识别,分析判断教师授课时的状态以及学生上课时的专注度,为教学实施过程提供客观量化的分析评测结果,为现代学徒制课程教学评价提供依据,督促学生认真听课,方便教师及时调整课程教学设计与课堂教学实施方案,切实提高课程教学质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海东		64	726	16.0	25.0
2	左国才		39	86	6.0	7.0
3	苏秀芝		24	26	2.0	4.0
4	张珏		15	1	1.0	1.0
5	韩东初		2	2	1.0	1.0