EDTREducational Theory Observation2995-50172995-5025Art and Technology10.61369/EDTR.2026100030Article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https://artdesignp.com/journal/EDTR/4/10/10.61369/EDTR.2026100030庞欣杰,白旭乾20264102026-10-20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。数字化转型,智慧课堂,人脸识别,AI考勤,行为分析,职业教育

[1] 张丽莉. 智慧课堂行为管理系统探究-中国社会科学网[EB/OL].[2019-12-03].https://www.cssn.cn/jyx/jyxyl/202211/t20221108_5561017.shtml.[2] 李春鹏, 刘爽, 郭景波. 智慧学习环境下高职课堂个性化教学模式探究[J].黑龙江教师发展学院学报,2026,45(9):97-100.[3] 饶凯平, 陆冷飞. 智慧课堂中个性化教学指导服务体系研究[J].中国教育信息化,2020,(24):28-32.[4] 黄荣怀, 胡永斌, 杨俊锋等. 智慧教室的概念及特征[J].开放教育研究,2012,18(2):22-27.[5] 杨淑枝. 教育智能体赋能高职智慧课堂的理论框架、实践策略与风险治理[J].广东农工商职业技术学院学报,2026,42(2):72-77.DOI:10.26981/j.cnki.gdaib.2026.02.012.