随着智能教学环境的建设和普及，与之相适应的教育教学模式以及课堂教学行为分析等研究已成为关注的焦点。进行课堂教学行为分析，探究课堂教学活动如何促进学生发展的内在机制，帮助教师反思并获取实践性知识，从而有利于提高课堂教学质量。

然而传统的课堂教学行为分析方法多采用自我报告法、人工观察手动编码等方法采集和分析数据。这些方法存在编码主观性强、费时费力、所获得样本量小等缺点，不利于发现普遍的教学规律。智慧教室的日益普及为这些问题的解决带来了契机。

智慧教室中的课堂教学行为分析

智慧教室采用了人工智能技术，以常态化课堂录播为基础，在教室内配置捕捉课堂视频和音频的终端设备作为数据采集终端，以AI课堂采集终端为驱动模块，自动化实现课堂教学行为分析和可视化呈现，洞悉课堂教学情境，赋能教育教学行为评价和改进，为教学质量提升提供有力支持。

案例背景

案例用户为某AI课堂教学行为分析系统解决方案服务商，为保障其系统精准、稳定运行，对AI课堂观察终端解决方案中的核心计算单元-工业计算机品质与性能提出较高要求：

1.AI课堂教学行为分析对图形处理能力、存储吞吐能力、数据分析能力均提出了较严苛需求，为保障其精准稳定运行，需要具备强大计算能力；

2.智慧教育应用属于典型的负载密集型应用，要求课堂教学行为分析系统具备对人工智能框架的支撑能力，为实现高效行为、表情分析，需要可支持搭载具有AI加速计算和高性能图形能力的GPU；

3.为保障数据稳定性和安全性，需要配置工业级主板、内存等专业等级产品。

源控方案