Resumen

En este artículo el autor busca resolver los problemas multiescala a los que se enfrenta actualmente la detección de objetivos de comportamiento de estudiantes en el salón basada en la red neuronal convolucional (CNN) en el entorno de red inalámbrica. Se diseñó una nueva red de extracción basada en CNN a partir de convolución dilatada y características piramidales. Además, se presenta un algoritmo de reconstrucción de anclas basado en la agrupación mejorada de K-means para el conjunto de datos de comportamiento estudiantil de elaboración propia. El autor resaltan que esta investigación puede guiar a los estudiantes a reconocer su estado en clase y hacer los ajustes correspondientes para mejorar su eficiencia en el aprendizaje.

• Materias:Simulación de comportamientos Red neuronal convolucional Métodos de enseñanza Comportamientos humanos
• Subjects:Behavioral simulation Convolutional neural network Educational method Human behaviors
• Palabras claves:Multiescala; Aula; Estudiante; Comportamiento; Detección; Convolucional
• Keywords:Multiscale; Classroom; Student; Behavior; Detection; Convolutional