数字化转型背景下 AI 考勤与行为分析在智慧课堂管理中的应用探索

庞欣杰 白旭乾
（云南轻纺职业学院，云南昆明 650300）

摘要：在数字化转型背景下，职业教育智慧课堂管理面临新的机遇与挑战。本研究设计出一套智慧课堂管理系统，将 AI 考勤（基于人脸识别）与课堂行为分析技术相结合，实现对学生出勤情况和课堂行为特征的实时监测与数据分析，为教学管理提供数据支撑。通过在职业院校进行试点应用，结果表明该系统能够有效提高课堂考勤效率和教学管理效能，增强课堂互动与学生参与度，同时促进教学质量提升。通过这一探索，为职业教育中开拓智慧课堂管理模式提供了实践参考，助力教育数字化转型。

关键词：数字化转型；智慧课堂；人脸识别；AI 考勤；行为分析；职业教育

一、研究背景与意义

在全球教育数字化转型加速的趋势下，人工智能技术正广泛融入教育领域，教学模式改革中不断创新。在职业教育领域，产业升级对高素质技能人才的需求日益迫切，传统课堂管理方式难以满足新时代人才培养要求。目前职业院校课堂管理普遍存在考勤与纪律管理效率低、数据欠缺支撑等不足。例如，传统人工点名考勤耗时费力且容易出现代签到、漏签到现象，考勤数据零散难以统计分析。并且，教师上课需兼顾教学和维持课堂秩序，很难实时关注到每个学生状态并及时反馈，往往无法全面掌控课堂动态。这些问题导致课堂出勤、参与度和纪律管理效果不理想，解决教学过程中存在的问题难以及时发现和解决。

教育数字化转型的目标在于通过技术赋能提高教学管理效能，实现精准化、个性化教学。将人工智能技术引入智慧课堂管理，能有效弥补传统课堂管理不足。AI 人脸识别考勤能够自动、高效地记录学生出勤信息，避免人工考勤误差并即时汇总数据供教师查询；AI 行为分析技术可持续监测课堂上的学生行为表现，量化学生专注度，提升学生参与度，为教师提供客观数据以支撑教学决策。因此，在教育信息化背景下探索 AI 考勤与行为分析应用于课堂管理，具备现实必要性，且有助于将创新代入到职业教育教学模式中。本研究聚焦高职院校的智慧课堂管理实践，旨在探讨利用AI 技术提升课堂管理效率与教学评价精准度。

二、研究设计与方法

本研究以某高职院校人工智能技术应用专业 1 班、2 班为试点对象，构建“人脸识别考勤+学生行为分析”的智慧课堂管理模式。课堂管理系统设置如下：在试点班级部署包含摄像头、人脸识别系统、行为分析算法，上课时自动完成学生签到并实时分析学生听课行为。研究方法主要采用对比分析、观察记录、可视化呈现相结合，通过对比试点实施前后的相关数据指标，分析 AI 课堂管理模式的效果变化；进行课堂观察，对教师进行访谈，评估师生对新技术的适应情况。将上述量化数据可视化呈现，直观展示 AI 赋能课堂管理的应用成效。此研究方案在控制变量前提下评估 AI 考勤与行为分析技术在课堂管理中的实际作用，为后续更大范围应用提供参考。

三、系统构建与运行机制

1.系统组成模块

智慧课堂管理系统由前端感知与后台分析两大部分构成。前端包括教室内部署的高清摄像头及拾音设备，用于采集学生的图像和声音数据；后台由人脸识别考勤模块、学生行为分析模块和数据存储与反馈模块组成。人脸识别考勤模块运用计算机视觉算法，将摄像头捕获的学生面部与预先录入的学生身份库进行比对，实现学生到课情况的自动识别。行为分析模块利用深度学习模型对视频流进行分析，识别学生上课过程中的典型行为、表情特征，如举手发言、专心听讲、低头阅读、趴桌走神等，并对不同行为赋予一定权重评分。数据存储与反馈模块则将考勤结果和行为分析数据实时上传至数据库，并以可视化界面提供给授课教师查看。

2.技术原理与运行流程

上课铃声响起后，系统摄像头自动启动人脸识别流程，无需教师逐一点名就能完成对学生的身份核验签到。课堂进行过程中，行为分析模块每隔 10 秒对学生的肢体动作和面部表情进行一次扫描评估。系统将每位学生的听课状态量化为动态分数，并在后台持续记录每个学生的专注度数据。例如，学生起立回答问题、积极举手等行为会获得加分，而打瞌睡、玩手机等则会被记录为异常行为。通过这种机制，整节课期间每位学生“学情”数据轨迹都会被完整记录下来。教师可实时查看课堂考勤结果和学生专注度概览，若发现个别学生长时间注意力偏低，教师可有针对性地提问或走到学生身边提醒，以实现及时干预。同时，系统在课后会为本节课生成课堂行为报告，包括全班平均专注度曲线、各类互动行为次数统计等。

3.教学嵌入方式

为确保 AI 课堂管理系统有效融入教学而非干扰教学，本研究在实施中采取“技术后台辅助、教师前台主导”的嵌入策略。也就是说，课堂中所有 AI 考勤和行为数据采集都是静默进行的，并不会打断教师授课流程；教师可在需要时才调阅相关数据，以避免过度依赖系统而忽视师生互动。此外，系统记录的学生课堂表现数据还可与教学资源平台对接，实现课后对缺勤学生的自动通知、课堂录影回放推送给缺课学生等功能，增强教学服务的个性化。总体而言，该智慧课堂管理系统通过“数据采集-分析反馈-教学应用”的闭环，将先进的信息技术手段融入课堂管理，构建出一种数据驱动的课堂管理新模式。

四、教学应用成效分析

为评估 AI 考勤与行为分析赋能课堂管理的效果，本研究对试点班级在实施前后的关键指标进行如下对比分析。主要考察了学生出勤率、课堂互动次数以及课堂纪律事件数量三项指标的变化。试点实施前，两个班级平均出勤率约为88%，课堂上学生主动互动（如回答问题、讨论发言）的平均次数为每课 4 次左右，每次课堂发生课堂违纪（例如睡觉、玩手机等）事件约 5 起。经过一个学期的智慧课堂管理试点后，出勤率提升至约 96%，课堂人均互动次数提高到每课 9次，课堂违纪事件显著下降到平均每周 1 起左右。这些数据表明，引入 AI 考勤和行为分析系统后，课堂管理的各项指标均有积极改善。图 1 直观展示了试点前后相关指标的对比变化。

通过对教师访谈，部分教师反馈通过系统及时了解学生状态后，能够更灵活地调整教学节奏，例如当发现多数学生表现出茫然神情时放慢讲课速度，加强难点讲解，这在一定程度上可以提高教学成效。总体而言，智慧课堂管理模式在试点中的应用能够有效改善学生出勤率和课堂行为表现，可以提升课堂教学秩序和教学互动质量。

五、结论与展望

本研究围绕教育数字化转型背景下 AI 考勤与行为分析在高职智慧课堂管理中的应用进行了初步探索。通过在人工智能技术应用专业试点班级的实践，我们发现引入人脸识别签到和学生行为分析的智慧课堂管理模式能够在一定程度上提升课堂管理效率，改善学生出勤率和课堂表现，并为教学评价提供客观详实数据支撑。教师借助该系统可以更加精准地掌握每个学生的学习动态，从而实现对课堂教学过程更科学的调控与反馈。这种技术赋能的课堂管理方式在提高课堂管理效率的同时，也提升了教学评价的精准度——以往难以量化的平时课堂表现如今有据可依，使评价体系更加全面、公正。
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本文系云南省教育厅科学研究基金项目资助，云南省教育厅科学研究基金项目，名称：基于数字化转型的教学改革探究 -以人工智能技术应用专业为例（编号：2024J1857）的成果论文。

作者简介：庞欣杰（1998 年 1 月-）男，汉族，云南昆明人，硕士，助教，研究方向：信息安全、人工智能。