时间：4月16日（周四）14：30

地点：勤园20-516

报告摘要：

为实时监测大班教学注意力并指导干预，我们构建了基于多视角摄像系统的教师端平台，通过本地化计算学生眨眼率（教育心理学指标）生成实时注意力曲线。核心创新在于将注意力衰减建模为课堂事件（如铃声、教师干预）触发的随机过程。基于101节普通物理课的统计分析发现：课堂高注意力时段平均仅首尾各5分钟，显著低于教育心理学实验值（15分钟）。研究还量化评估了不同干预策略的注意力提升效果。进一步融合统计物理与机器学习方法：1) 开发情绪识别AI教师系统，通过面部表情与肢体动作的时序分析，实时检测学生困惑状态并提供精准反馈；2) 构建作业抄袭检测框架，对跨学生、跨章节的作业结果进行标准化特征提取，训练题目级抄袭预测模型。

报告人简介：

高翔，陕西师范大学物理学与信息技术学院副教授，西安市交叉物理学国际联合研究中心主任。2020年至2024年兼任德国马克斯·普朗克学会动力学与自组织研究所Partner Group Leader。兰州大学本科。浙江大学博士，导师张宏教授。研究聚焦统计物理方法在教育AI中的应用，运用非平衡统计力学与复杂系统建模技术，对课堂教学多模态数据（音视频、文本、图像）进行结构化特征提取与动力学解析。旨在为教育AI提供可解释性数据集，同时揭示教学过程中的涌现规律与集体动力学特征。