A Hybrid CNN-LSTM Model for Video-Based Teaching Style Evaluation

计算机科学 人气 分类 风格(视觉艺术) 人工智能 班级(哲学) 多媒体 深度学习 机器学习 心理学 社会心理学 考古 历史
作者
Aohua Song,Ludi Bai,Qingyun Xiong,Junqi Guo
标识
DOI:10.1109/icivc58118.2023.10270068
摘要

Intelligent teaching style evaluation has grown in popularity. The video is one of the most accessible resources for evaluation. Yet, there is currently no comprehensive, highly accurate method for processing teaching videos. Thankfully, there are numerous top-notch deep learning-based video categorization methods available as references. A hybrid CNN-LSTM model that is effective at modeling time-series teaching style information is what we propose, drawing on the benefits of video classification research. Our efforts' effectiveness is demonstrated through experiments on a dataset we created for in-class teaching.
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