视频技术支持下的课堂观察方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3.1 文献法 | 第14页 |
| 1.3.2 个案研究法 | 第14页 |
| 1.3.3 内容分析法 | 第14-15页 |
| 1.4 文献综述 | 第15-23页 |
| 1.4.1 传统的课堂观察方法研究 | 第15-17页 |
| 1.4.2 基于视频技术的课堂观察方法研究 | 第17-22页 |
| 1.4.3 小结 | 第22-23页 |
| 2 相关概念 | 第23-29页 |
| 2.1 视频识别技术 | 第23页 |
| 2.2 课堂观察 | 第23-24页 |
| 2.3 其他相关技术 | 第24-29页 |
| 2.3.1 大数据理念与技术 | 第24-26页 |
| 2.3.2 机器学习 | 第26-29页 |
| 3 用于课堂观察数据采集的视频识别技术 | 第29-34页 |
| 3.1 视频分析的流程 | 第29-31页 |
| 3.1.1 明确目的 | 第29-30页 |
| 3.1.2 选择对象 | 第30页 |
| 3.1.3 制定标准 | 第30页 |
| 3.1.4 选择工具 | 第30页 |
| 3.1.5 进行编码 | 第30-31页 |
| 3.1.6 分析特征 | 第31页 |
| 3.1.7 得出结论 | 第31页 |
| 3.2 视频分析用于教学模式识别 | 第31-33页 |
| 3.2.1 模式识别概念和应用 | 第31-32页 |
| 3.2.2 模式识别的自动定位 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 数据分析方法与应用 | 第34-44页 |
| 4.1 课堂行为编码 | 第34-36页 |
| 4.2 收集数据并预测 | 第36-38页 |
| 4.3 聚类和关系挖掘 | 第38-41页 |
| 4.3.1 聚类分析 | 第38-40页 |
| 4.3.2 关系挖掘 | 第40-41页 |
| 4.4 模型建构 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 用于课堂观察数据采集的其他信息技术 | 第44-52页 |
| 5.1 投票器 | 第44-46页 |
| 5.2 点阵数码笔 | 第46-49页 |
| 5.3 可穿戴技术 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 研究结论 | 第52-53页 |
| 6.2 不足与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 附录 食物与营养同步练习题 | 第56-58页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
