摘要
摘要:課堂評價是教育評價的核心環節。文(wén)章基于人工(gōng)智能(néng)等最新的信息技術,結合課堂評價的需求,在全球範圍内,首次給出了(le)課堂教學自(zì)動評價的定義,構建了(le)課堂教學自(zì)動評價理(lǐ)論,并在自(zì)動考勤、學習注意力分析、基于對(duì)話(huà)文(wén)本的師生對(duì)話(huà)與互動評價等方面都取得了(le)初步研究成果。與傳統的課堂評價技術相比,課堂教學自(zì)動評價具有全員、全程、全自(zì)動、高(gāo)采樣率、無擾、客觀等優點,使規模化、常态化課堂教學過程評價成爲可能(néng)。
關鍵詞:課堂評價;學習情感;自(zì)動考勤
引言 課堂評價是改進教學質量的關鍵技術,主要包括課堂教學信息采集與和(hé)信息處理(lǐ)這(zhè)兩個部分。一般而言,結構化的教學信息可以進行自(zì)動化的信息處理(lǐ),如弗蘭德斯互動分析系統(Flanders Interaction Analysis System,FIAS)生成的師生互動1~10的行爲編碼和(hé)調查問卷生成的等級打分;而非結構化的教學信息則難以進行自(zì)動化的信息處理(lǐ),如人種志、課堂觀察報(bào)告等文(wén)本材料。爲了(le)生成能(néng)夠進行自(zì)動處理(lǐ)的課堂信息,目前主流的方法是采用(yòng)課堂測試生成測試分數、調查問卷生成等級分數、符号化的課堂觀察、課堂教學場景的編碼等人工(gōng)生成方法,但(dàn)這(zhè)些(xiē)方法具有人工(gōng)參與程度高(gāo)、人工(gōng)費用(yòng)高(gāo)、客觀性難以保障等缺陷,難以實施常态化、規模化、自(zì)動化的教學信息采集。 近年來(lái),由于信息技術、特别是以深度學習爲基礎的人工(gōng)智能(néng)技術的快(kuài)速發展,研究者将計(jì)算(suàn)機技術引入課堂評價中,嘗試進行教學信息的自(zì)動化采集,包括:①采用(yòng)電子白(bái)闆、電子書包、錄播教室等教育設備來(lái)記錄一些(xiē)過程性的教學信息;②采用(yòng)刷卡、刷指紋、刷臉等信息設備進行課堂自(zì)動考勤;③采用(yòng)姿态識别技術對(duì)學生的聽課姿态進行采集與評價;④采用(yòng)表情識别技術對(duì)學生的學習表情進行采集與評價;⑤采用(yòng)語音(yīn)情感識别技術對(duì)教師的授課情感進行采集與評價;⑥采用(yòng)電子投票器Clicker或手持智能(néng)設備采集學生的問題回答(dá)信息等。到(dào)目前爲止,這(zhè)些(xiē)方法都是采用(yòng)單一的信息技術或教育設備對(duì)單一指标的課堂教學信息進行自(zì)動采集與評價,從(cóng)應用(yòng)情況來(lái)看(kàn),這(zhè)些(xiē)課堂教學信息自(zì)動采集技術還都停留在研究階段,尚還未呈現(xiàn)出大(dà)規模應用(yòng)之勢。 從(cóng)課堂教學信息自(zì)動采集到(dào)自(zì)動處理(lǐ),目前國内外(wài)鮮有關于課堂教學自(zì)動評價理(lǐ)論的研究成果。因此,本研究綜合弗蘭德斯互動分析系統所得的定量數據易于自(zì)動分析、LICC(Learning, Instruction, Curriculum, Culture)課堂觀察可以對(duì)課堂教學進行整體評價的優點,利用(yòng)人臉識别、表情識别、注意力分析、姿态識别、文(wén)本情感識别、情感計(jì)算(suàn)、深度學習等信息技術對(duì)課堂評價自(zì)動化進行的系統研究,提出了(le)課堂教學自(zì)動評價理(lǐ)論,并給出了(le)其在課堂評價領域的初步研究成果。文(wén)章主要進行了(le)如下(xià)研究工(gōng)作(zuò): ①從(cóng)信息技術角度對(duì)目前課堂評價研究進行總結與反思,得出現(xiàn)有課堂評價方法難于滿足常态化、規模化課堂評價需求的結論;基于人工(gōng)智能(néng)、情感技術等最新的信息技術,首次給出了(le)課堂教學自(zì)動評價的定義,即“課堂教學自(zì)動評價是一個全新的教育研究方向,既是一項對(duì)課堂教學衆多評價指标進行量化建模、自(zì)動分析與評價、服務于課堂評價實踐的計(jì)算(suàn)機應用(yòng)技術,也(yě)是一項改進課堂教學效果的教育技術”;同時(shí),構建了(le)關于課堂教學自(zì)動評價的一套完整、系統的理(lǐ)論架構,爲課堂教學自(zì)動評價研究奠定了(le)理(lǐ)論基礎。 ②爲了(le)滿足廣大(dà)任課教師與課堂評價人員對(duì)實用(yòng)課堂評價工(gōng)具的需求,本研究提出了(le)一種基于師生對(duì)話(huà)文(wén)本的課堂教學自(zì)動分析與評價方法,其先從(cóng)課堂教學視(shì)頻獲取師生對(duì)話(huà)文(wén)本,再基于師生互動對(duì)課堂教學場景進行分類,然後使用(yòng)文(wén)本處理(lǐ)技術,将連續的課堂教學過程自(zì)動離散爲一個課堂教學場景時(shí)序序列,實現(xiàn)對(duì)課堂教學過程的可視(shì)化分析與評價[1]。 ③使用(yòng)深度學習技術對(duì)教室内的所有學生進行人臉識别與姿态識别,對(duì)課堂教學過程進行多時(shí)間點的自(zì)動考勤,考勤指标包括:曠課、遲到(dào)、早退、随意進出教室、不認真聽講,實現(xiàn)對(duì)課堂教學的全員、全過程、全自(zì)動、多指标的實時(shí)考勤[2]。 ④對(duì)于課堂教學過程離散出來(lái)的教學場景時(shí)序序列,使用(yòng)不同的信息技術對(duì)一個個具體的教學場景進行準靜态分析,主要對(duì)學生的聽課姿态、注意力、表情、學習情感等參數進行自(zì)動分析與評價[3][4][5]。 一 課堂評價研究的反思與改進 1 定量與定性課堂評價的優缺點分析 定量課堂評價指通過課堂測驗、師生互動編碼、問卷(評價量表)等手段對(duì)評價數據進行自(zì)動分析與評價。目前,對(duì)課堂教學進行定量評價的途徑主要有四個:①使用(yòng)課堂測驗來(lái)獲取學生對(duì)知(zhī)識吸收情況的定量數據;②使用(yòng)問卷來(lái)獲取學生對(duì)課堂教學評價的定量數據;③使用(yòng)與FIAS相類似的技術來(lái)獲取每3秒一個編碼的師生互動行爲分析數據;④課堂觀察人員使用(yòng)符号獲取某些(xiē)教學指标的定量數據。定量課堂評價的缺點在于取得定量數據的工(gōng)作(zuò)量比較大(dà),但(dàn)具有使用(yòng)定量數據進行自(zì)動評價的優勢。受技術的限制,目前定量課堂評價的應用(yòng)範圍比較小(xiǎo)。 與定量課堂評價相比,定性課堂評價通過課堂觀察和(hé)課後座談的形式,可以直觀地對(duì)課堂教學進行評價,評價人員可以根據經驗與需求、直接對(duì)課堂教學效果進行評價,限制因素比較少,所以目前課堂評價大(dà)多采用(yòng)定性課堂評價。但(dàn)從(cóng)發展的眼光來(lái)看(kàn),定性課堂評價也(yě)有全人工(gōng)評價造成的評價費用(yòng)高(gāo)、難以進行持久的大(dà)規模評價、用(yòng)人進行評價難以避免主觀性評價所造成的不客觀等缺陷。因此,爲了(le)對(duì)課堂教學進行大(dà)規模持久的監測與評價,獲取客觀的教育大(dà)數據,實現(xiàn)大(dà)地域、多樣本、全過程的課堂評價,發展課堂教學定量評價技術勢在必行。 2 專業人士對(duì)現(xiàn)有課堂觀察與課堂評價的反思 相比于傳統的範式評價,基于課堂觀察的課堂評價更有助于了(le)解課堂的真實性。以課堂觀察作(zuò)爲主要手段的課堂評價研究與實踐也(yě)存在一些(xiē)無法回避的局限性,王陸等[6]從(cóng)教師、校長、旁觀者、研究者及其自(zì)身對(duì)于課堂觀察進行了(le)諸多反思。綜合起來(lái),現(xiàn)有的課堂觀察與課堂評價主要存在如下(xià)局限性: (1)碎片化。從(cóng)某種程度上(shàng)講,課堂觀察是對(duì)課堂的精細化解構,一節課被量表、指标分解得支離破碎,各個觀察的視(shì)點不一定是一節課最爲有力的切入點。我們常常會(huì)看(kàn)到(dào)各觀察者(組)相互獨立的觀察數據,而它們之間的聯系和(hé)意義的建設對(duì)于隻關注自(zì)己這(zhè)部分的觀察者來(lái)說是很(hěn)難輕易把握的,因此教師會(huì)擔心:“這(zhè)樣的觀察是否丢失了(le)整體性?” (2)貴族化與運動化。“貴族化傾向”是指在一些(xiē)學校,課堂觀察成爲個别精英教師的專利,變成僅供人觀賞的“盆景”,而大(dà)多數教師成爲學校課堂觀察的旁觀者和(hé)邊緣者。一些(xiē)學校的領導和(hé)教師在潛意識中認爲搞課堂觀察煩瑣,會(huì)浪費時(shí)間,存在嚴重的畏難情緒,隻在遇到(dào)檢查或參觀時(shí)才倉促應戰,而在日常的聽課、評課活動中排斥這(zhè)種方法,使課堂觀察變成搞“運動”。 (3)形式化與模式化。一些(xiē)地方的課堂觀察活動搞一刀(dāo)切,不管學校的學情和(hé)教師的教情,完全照搬他(tā)人的模式。而事(shì)實上(shàng),由于背景、文(wén)化、基礎等存在差異,課堂觀察的方式、方法也(yě)要因人而異,應該引導教師選擇合乎實際的手段和(hé)具體方式。學校應指導教師百花(huā)齊放(fàng)、不拘一格,并鼓勵教師開(kāi)拓創新,真正在有效性上(shàng)下(xià)功夫。 (4)功能(néng)化。觀察者隻觀察限定的維度、限定的問題,觀察分工(gōng)有知(zhī)覺功能(néng)上(shàng)的“分裂主義”味道(dào)。科學主義的聽評課會(huì)帶來(lái)這(zhè)樣的結果:①感受缺失。課堂觀察如果缺少了(le)感受,就不會(huì)産生審美(měi)愉悅,從(cóng)而會(huì)蛻變爲一種教學負擔,也(yě)就不具有長久的生命力。②靈性被束縛。當教師了(le)解觀察者的觀察意圖後,可能(néng)會(huì)将觀察意圖轉換爲一種教學訴求。太細化的教學聽評課會(huì)限制教學主體性的發揮,從(cóng)而束縛教學的靈性。③視(shì)點散化。長期的規範訓練會(huì)使教師頭腦(nǎo)中隻有量表,而丢失了(le)自(zì)我。 (5)背景割裂化。課堂研究可以在一定程度上(shàng)說明(míng)課堂的問題,卻難以說明(míng)影響課堂的社會(huì)因素問題。在教師的教學水(shuǐ)平達到(dào)一定的程度、具備基本的教學條件後,教師水(shuǐ)平、技巧和(hé)課堂中物質條件等因素并不構成教學質量問題的關鍵,課堂之外(wài)社會(huì)的、家庭的、環境的因素才是深層次發生影響的重要因素。以課堂觀察爲主要技術的課堂研究,對(duì)于教師提高(gāo)課堂技藝,以及學生改善課堂行爲确實有效,但(dàn)教育質量的整體提高(gāo)僅通過這(zhè)種局部的、微觀的研究是難以徹底達成的。 3 課堂評價與課堂觀察的改進方向 爲滿足基礎教育質量監測的需求,本研究通過與北師大(dà)教育評價、心理(lǐ)、教育技術領域專家的互動,結合筆(bǐ)者在課堂教學自(zì)動評價研究的心得,針對(duì)現(xiàn)有課堂觀察方式的不足之處,就未來(lái)基于課堂觀察的課堂評價提出了(le)如下(xià)改進建議(yì):①無擾觀察。課堂觀察不應該給教學過程帶來(lái)任何幹擾,以保持課堂教學的原生态,得出真實的課堂觀察和(hé)課堂評價結果。因此,應該使用(yòng)攝像頭代替教師進行課堂觀察,基于課堂教學視(shì)頻進行課堂觀察與課堂評價。②公平評價。要盡可能(néng)使用(yòng)計(jì)算(suàn)機進行課堂評價,或參與評價的人員數量盡可能(néng)多,以保證評價結果盡可能(néng)公平。③量化評價指标。爲了(le)便于進行後續的計(jì)算(suàn)機自(zì)動分析與評價,課堂觀察與評價要盡量采用(yòng)量化指标進行評價,即使對(duì)于評價人員給出的評價文(wén)本,也(yě)要采用(yòng)文(wén)本分析技術進行評價指标量化處理(lǐ)。④主客觀協同評價。受限于信息技術發展的水(shuǐ)平,無法對(duì)所有的課堂觀察指标進行客觀評價,還需要評價人員對(duì)一些(xiē)計(jì)算(suàn)機無法評價的指标進行主觀評價,最後進行主客觀協同評價,以擴大(dà)評價範圍。⑤評價結果成體系綜合化。對(duì)于主客觀協同評價得出的數據要進行計(jì)算(suàn)機自(zì)動分析與處理(lǐ),輸出成體系綜合化的評價結果,消除現(xiàn)有課堂評價常常出現(xiàn)的碎片化問題,便于教育用(yòng)戶使用(yòng)。⑥課堂評價過程的自(zì)動化。爲了(le)降低(dī)評價人員的勞動強度,滿足大(dà)規模課堂評價需求,必須盡可能(néng)地使課堂評價自(zì)動化,降低(dī)課堂評價的人力費用(yòng)。⑦提高(gāo)課堂評價系統的易用(yòng)性。爲了(le)擴大(dà)課堂評價的應用(yòng)範圍,課堂評價系統要提高(gāo)易用(yòng)性,易于上(shàng)手、易于熟悉,盡量使具有本科水(shuǐ)平的教師能(néng)夠直接使用(yòng)課堂評價系統對(duì)自(zì)己的課堂進行評價。 二 課堂教學自(zì)動評價理(lǐ)論 課堂教學自(zì)動評價的定義是:一個全新的教育研究方向,既是一項對(duì)課堂教學衆多評價指标進行量化建模、自(zì)動分析與評價、服務于課堂評價實踐的計(jì)算(suàn)機應用(yòng)技術,也(yě)是一項改進課堂教學效果的教育技術。作(zuò)爲主要由計(jì)算(suàn)機與教育進行交叉的科研方向,課堂教學自(zì)動評價需要具有足夠的靈活性,以滿足不同課堂教學類型的評價需求。爲此,本研究設計(jì)了(le)如圖1所示的課堂教學自(zì)動評價流程,其目的是使用(yòng)計(jì)算(suàn)技術,盡量将教育評價專業人員從(cóng)繁瑣重複的規範性評價工(gōng)作(zuò)中解放(fàng)出來(lái),使他(tā)們将精力投向計(jì)算(suàn)機技術難于處理(lǐ)的評價工(gōng)作(zuò)中。 如圖1所示,爲了(le)盡量減少教育評價專業人士的工(gōng)作(zuò)量,課堂教學自(zì)動評價理(lǐ)論将傳統的教師先随班觀察、後給出結論的課堂評價過程進行了(le)深度細化,劃分爲采集課堂教學高(gāo)清視(shì)頻、基于視(shì)頻生成師生對(duì)話(huà)文(wén)本、基于對(duì)話(huà)文(wén)本将課堂教學過程解構爲教學場景時(shí)間序列、精确标注課堂教學場景、對(duì)課堂教學自(zì)動地進行簡單評價、教學場景準靜态分析、采集家長與專業人士的主觀評價、課堂教學綜合評價、輸出評價結果、生成評價報(bào)告等共10步評價操作(zuò),以便于使用(yòng)視(shì)頻采集、語音(yīn)輸入、文(wén)本編碼、文(wén)本與視(shì)頻分析、數據分析、模式識别、信息融合等計(jì)算(suàn)機技術對(duì)課堂教學進行自(zì)動分析與自(zì)動評價。需要教育評價專業人員參與的工(gōng)作(zuò)被壓縮到(dào):課堂教學場景标注的手動更正、基于視(shì)頻的主觀評價(可以省略)、撰寫評價報(bào)告這(zhè)三步操作(zuò)。因此,課堂教學自(zì)動評價可以減少評價人員的工(gōng)作(zuò)量、豐富評價指标、擴大(dà)課堂評價範圍。
圖1 課堂教學自(zì)動評價的框架與工(gōng)作(zuò)流程 三 基于師生對(duì)話(huà)文(wén)本的課堂 教學自(zì)動評價[7] 從(cóng)課堂教學視(shì)頻中可以獲得師生對(duì)話(huà)文(wén)本,包括每一句話(huà)的順序、内容、起始時(shí)刻、結束時(shí)刻。爲了(le)使用(yòng)對(duì)話(huà)句進行基于句子的教學場景自(zì)動編碼(Sentence-based Automatic Coding,SAC),本研究基于師生互動行爲對(duì)課堂教學行爲進行了(le)分類,共分爲9個一級行爲和(hé)33個二級行爲。使用(yòng)文(wén)本編譯技術可以對(duì)師生對(duì)話(huà)文(wén)本進行編譯,獲得SAC自(zì)動編碼。基于師生對(duì)話(huà)文(wén)本和(hé)教學場景編碼,可以對(duì)課堂教學過程進行全過程、全自(zì)動的可視(shì)化分析與評價。如圖2所示,将連續的課堂教學過程離散爲教學場景時(shí)序序列以後,就可以基于一節課的課堂教學場景編碼結果,不僅能(néng)夠對(duì)一級教學行爲分布進行可視(shì)化分析,還能(néng)夠對(duì)一級教學行爲内的二級教學行爲進行可視(shì)化分析,進而對(duì)課堂教學進行直觀的評價,評價結果不依賴評價人員的好(hǎo)惡,因此客觀性比較好(hǎo)。 (A)一級行爲可視(shì)化分布 (B)二級行爲可視(shì)化分布 圖2 基于課堂教學場景的可視(shì)化自(zì)動評價 四 基于計(jì)算(suàn)機視(shì)覺技術的課堂 教學自(zì)動評價 1 基于深度學習的課堂教學自(zì)動考勤[8] 課堂考勤作(zuò)爲課堂教學日常評價的重要基礎環節,對(duì)課堂教學質量有着重要的作(zuò)用(yòng)。使用(yòng)深度學習技術對(duì)課堂教學高(gāo)清視(shì)頻中的全部學生進行自(zì)動人臉檢測與識别,實現(xiàn)課堂教學的全程無擾全自(zì)動考勤,不僅可以對(duì)曠課、遲到(dào)、早退、随意出入教室這(zhè)4項常規考勤指标進行監測,而且可以對(duì)學生的不認真聽講情況進行監測。如圖3所示,本研究使用(yòng)基于深度學習技術的人臉識别軟件SeeTaFace[9],可以獲得滿意的人臉識别效果。 圖3 SeeTaFace人臉識别效果 2 基于學生學習注意力分析的課堂教學自(zì)動評價[10][11] 在教室前後牆的中間位置進行吸頂安裝兩隻攝像頭。如圖4(A)所示,前攝像頭的視(shì)頻用(yòng)于識别學生人臉、檢測臉部特征點、計(jì)算(suàn)出學生的空(kōng)間位置/頭部姿态/面部法線的指向。如圖4(B)所示,後攝像頭的視(shì)頻用(yòng)于将學生面部法線投射到(dào)視(shì)場中,進行注意力的可視(shì)化表示,黑闆前進行闆書的教師脖子旁處的圓點就是教室中聽課學生的視(shì)線投射點。 (A)前攝像頭的視(shì)場 (B)後攝像頭的視(shì)場 圖4 基于前後攝像頭的學習注意力分析系統 根據學生聽課的注意力分析結果,可以對(duì)學生的學習狀态粗略地進行分類。如圖5(A)所示,當學生注意力聚焦于授課教師時(shí),說明(míng)學生學習處于專注狀态。如圖5(B)所示,當學生注意力遊離于黑闆外(wài)邊時(shí),說明(míng)學生學習處于漠視(shì)狀态。此外(wài),當學生注意力沒有聚焦于教師、但(dàn)還看(kàn)着黑闆時(shí),則說明(míng)學生學習不夠專注,但(dàn)處于關注狀态,即還保持對(duì)授課内容的關注。 (A)專注:視(shì)線聚焦于教師 (B)漠視(shì):視(shì)線遊離出黑闆右側 圖5 基于前後攝像頭的學習注意力分析系統 3 基于學生學習表情分析的課堂教學自(zì)動評價[12] 通過收集并分析一線教師和(hé)教育研究人員關于學生聽課表情的相關論述,同時(shí)通過觀看(kàn)教學視(shì)頻對(duì)真實課堂教學所做的大(dà)量觀察,本研究首先将學習表情粗分爲愉悅(Joy)、驚訝(Sur)、專注(Foc)、困惑(Con)、走神(Dis)等5類,然後自(zì)建了(le)一個專用(yòng)于課堂教學自(zì)動評價的學習表情數據庫,最後開(kāi)發了(le)一個基于學習表情識别的課堂教學自(zì)動評價系統。 如圖6所示,本研究對(duì)一堂課前15分鐘(zhōng)視(shì)頻中的一個學生進行表情識别,表情分析結果表明(míng):課堂教學剛開(kāi)始的4~5分鐘(zhōng),由于精神集中,對(duì)于教師所導入的教學材料,該生呈現(xiàn)了(le)較好(hǎo)的學習表情,表情主要爲愉悅和(hé)專注;随着教師講授新知(zhī)識點,該生出現(xiàn)了(le)較多的困惑、走神表情,說明(míng)該生在理(lǐ)解上(shàng)出現(xiàn)了(le)困難;在後5分鐘(zhōng),教師對(duì)新知(zhī)識點進行鞏固教學,該生的困惑/走神表情減少,出現(xiàn)了(le)較多的專注/驚訝/愉悅表情,說明(míng)該生吸收、掌握了(le)這(zhè)個知(zhī)識點。因此,學習表情分析可以對(duì)學生的聽課效果進行評價,即使用(yòng)表情識别技術可以對(duì)課堂教學過程中的學生聽課效果進行自(zì)動評價。 圖6 課堂教學前15分鐘(zhōng)的一名學生的表情分析結果 五 結語 本研究首先系統地介紹了(le)課堂教學自(zì)動評價理(lǐ)論,接着依次介紹了(le)在基于師生對(duì)話(huà)文(wén)本的課堂自(zì)動評價和(hé)基于計(jì)算(suàn)機視(shì)覺技術的課堂教學自(zì)動評價(包括自(zì)動考勤、學習注意力分析和(hé)學習表情分析)、課堂教學自(zì)動考勤、學生學習注意力/學習表情/學習情感分析技術等方面取得的初步研究成果。本研究認爲課堂教學自(zì)動評價是一項非常有前景的課堂評價技術,能(néng)夠對(duì)課堂教學進行常态化、規模化課堂評價,但(dàn)課堂教學自(zì)動評價應該結合課堂教學的實際需求開(kāi)展研究,以切實改善課堂教學質量爲主要突破方向,避免單純追求技術進步的教具式改進研究,同時(shí)也(yě)要适度考慮師生的個人隐私保護問題。 參考文(wén)獻 [1][7]Lu J, Wang D, Luo Z Y. Automatic evaluation of teacher-student interaction based on dialogue text[A]. Education, management and computing technology[C]. Paris: Atlantis Press, 2017:1517-1522. [2][8]Wang D, Fu R, Luo Z Y. Classroom attendance auto-management based on deep learning[A]. Education, management and computing technology[C]. Paris: Atlantis Press, 2017:1523-1528. [3][10]Li D X, Liu H, Chang W Q, etc. Visualization analysis of learning attention based on single-image PnP head pose estimation[A]. Education, management and computing technology[C]. Paris: Atlantis Press, 2017:1508-1516. [4][11]Li D X, Luo Z Y, Chang W Q. The study on problems and their answer in elementary education quality monitoring[J]. Science innovation, 2017,(4):220-226. [5][12]Tang C G, Xu P F, Luo Z Y, etc. Automatic facial expression analysis of students in teaching environment[A]. Biometric recognition[C]. Switzerland: Springer International Publishing, 2015:439-447. [6]王陸,張敏霞.課堂觀察方法與技術[M].北京:北京師範大(dà)學出版社,2012:223-230. [9]GitHub. SeeTa Face引擎 [OL]. <https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine>