Volume 4,Issue 9
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
在教育数字化转型持续推进的背景下，高职课堂管理正由经验判断转向数据辅助决策。针对人工点名效率较低、过程性学情难以连续记录等问题，本研究以某高职院校人工智能技术应用专业两个班级为试点，构建由人脸识别考勤、课堂行为分析、数据存储与可视化反馈组成的智慧课堂管理系统，并采用实施前后描述性对比、课堂观察和教师访谈等方法考察其应用效果。一个学期的试点记录显示，班级平均出勤率由约88%提高至约96%，每次课主动互动次数由约4次增加至约9次，课堂违纪事件记录频次明显减少。系统能够提高考勤与信息汇总效率，帮助教师识别课堂节奏变化并开展针对性干预。但相关结果仍受样本范围、统计口径和算法识别误差影响，行为数据不宜直接等同于学习质量。研究据此提出坚持教师主导、最小必要采集、人工复核和分层反馈，以形成“感知— 分析— 干预— 改进”的课堂管理闭环。本研究可为高职院校审慎推进AI考勤与行为分析提供实践参考。
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