一种用于评估教师教学行为质量的对比式视频语言多模态方法

《Expert Systems with Applications》：A Contrastive Video Language Multimodal Method for Teacher Action Quality Assessment

教师教学动作质量评估体系构建及多模态方法研究，首次创建覆盖9学科4类教学动作的TAQA数据集（3738样本），提出文本引导的对比视频语言模型CoVL，通过语义对齐提升评估精度，仅需视频输入即可融合文本监督，实验验证数据集合理性与方法有效性。

　　教师教学行为的质量评估是提升课堂教学效果的重要环节。在教育领域，教师的授课方式、肢体语言以及互动行为不仅影响学生的学习体验，也直接关系到教学内容的传达效率和课堂氛围的营造。因此，建立一套科学、客观、有效的教师行为评估体系，有助于教师不断优化自身的教学表现，从而实现更高质量的教育。然而，当前在教师行为质量评估方面，缺乏系统的数据支持，这在一定程度上限制了该领域的研究进展和技术应用。为了弥补这一不足，本文提出并构建了首个专门针对教师教学行为质量评估的数据库——Teacher Action Quality Assessment (TAQA) 数据集，旨在为教师行为分析提供更全面、更精准的评估依据。

TAQA 数据集涵盖了九个学科，包括语文、数学、英语、政治、历史、地理、物理、化学和生物，其内容主要聚焦于教师在教学过程中常见的四种行为，分别是邀请学生回答问题、指向教学设备、在教室中走动以及在黑板上书写。这些行为是课堂教学中不可或缺的部分，对教学效果有着直接的影响。通过详细记录这些行为在不同情境下的表现，TAQA 数据集不仅提供了丰富的样本数据，还通过多粒度联合标注系统，将连续评分标签与离散等级标签相结合，从而增强了行为质量评估的表达能力和研究空间。该数据集包含共计3738个样本，相较于目前所有现有的行为质量评估数据集，其规模更为庞大，具有更高的代表性。

为了提高行为质量评估的准确性，本文还首次将文本提示（textual prompts）引入到该任务中，以学习标签中的语义信息。通过引入对比视频-语言的多模态方法（Contrastive Video-Language Multimodal Method，简称CoVL），该方法能够有效建模视频行为表现与目标评分之间的语义一致性，从而直接引导模型学习预测目标，提升评估性能。值得注意的是，CoVL 方法仅需要视频数据作为输入，而对应的文本信息则通过预定义的提示模板从评分标签中自动生成。这种方法不仅简化了数据处理流程，还几乎不会增加计算复杂度，使得行为质量评估更加高效。

此外，本文还对TAQA数据集进行了系统性的实验验证，并在两个主流的行为质量评估数据集MTL-AQA和FR-FS上进行了对比实验。MTL-AQA和FR-FS虽然并非专门针对教师行为，但它们在任务特征上与本文的目标任务存在一定的相似性，因此在这些数据集上的实验结果进一步验证了CoVL方法在一般行为质量评估任务中的泛化能力和适应性。实验结果表明，TAQA数据集不仅具备合理的结构和稳定的评估性能，还能够为教师行为质量评估任务提供坚实的数据基础，从而推动相关技术的发展和应用。

在构建TAQA数据集的过程中，本文特别关注了数据的多样性和客观性。数据来源于真实的课堂环境，确保了样本的真实性和代表性。同时，为了避免单一学科带来的数据偏差，TAQA数据集涵盖了多个学科的教学行为，使其能够更全面地反映教师在不同教学场景下的表现。这种多学科的覆盖不仅有助于提高数据集的通用性，也为不同教育背景下的教师行为分析提供了更多的参考价值。

然而，尽管TAQA数据集在多个方面具有显著优势，但在实际应用中仍存在一定的局限性。其中，第一点是类别和评分分布的不平衡问题。在当前的数据集中，极端评分的样本相对较少，这可能会影响模型在极端评分情况下的学习效果，进而影响评估的准确性。第二点是数据的采集和标注过程仍需进一步优化，以确保不同教师在不同教学环境下的行为表现能够被更全面地记录和分析。这些局限性为未来的研究提供了方向，同时也促使研究者在数据集的构建和评估方法的改进上持续探索。

在教学行为评估的发展过程中，本文的研究具有重要的现实意义和学术价值。首先，TAQA数据集的构建填补了教育领域行为质量评估数据的空白，为后续研究提供了基础。其次，CoVL方法的提出不仅拓展了行为质量评估的技术手段，还提升了模型在实际应用中的表现。最后，本文的实验结果表明，教师行为质量评估不仅能够通过人工智能技术实现，还能够在不同学科和教学场景下保持较高的评估准确性。这些研究成果为教育技术的发展提供了新的思路和方法，同时也为教师教学行为的优化提供了科学依据。

综上所述，本文通过构建首个教师行为质量评估数据集TAQA，并提出基于对比视频-语言多模态方法的评估体系，为教师行为分析和教学质量提升提供了新的研究方向和技术手段。未来的研究可以进一步优化数据集的构建，探索更高效的评估方法，并拓展到更多教学场景和学科领域，以实现更全面、更精准的教师行为质量评估。