为搭建学术交流平台，切实推进学院科学研究发展，计算机与软件学院医疗元宇宙科研团队于2023年12月15日下午在C2-201会议室举行科研经验分享交流会。医疗元宇宙科研团队成员，软件工程系教师杨帆应邀分享科研经验和成长心得。

杨帆老师以学生课堂行为识别为主题，首先回顾了近五年里这一领域的研究现状。他提到，在人工智能和机器学习快速发展的背景下，学生课堂行为识别作为一项应用广泛的领域，受到了广大研究者的极大关注。他向大家介绍了相关技术和算法的突破，以及目前存在的挑战和难题。

随后，杨帆老师详细探讨了学生课堂行为识别的应用领域。他指出，学生课堂行为识别不仅能够辅助教师全面了解学生的学习状态和行为特征，还有助于提高教学质量和学生的学习效果。他阐述了该技术在个性化教学、教学评估和智能辅导等方面的重要意义，并通过实际案例向与会人员展示了学生课堂行为识别技术的实际应用效果。

最后，杨帆老师向大家展示了科研团队的研究成果。他们通过深度学习算法和行为传感器数据挖掘技术，开发出一套针对学生课堂行为的智能识别系统。这个系统能够高效准确地识别学生的行为状态，包括专注、沉思、分心、困倦等。通过实时反馈和个性化辅导，帮助教师更好地指导学生，提高教学效果，为教育教学领域带来了创新之处。

在分享会上，与会人员对医疗元宇宙科研团队的研究成果表达了极大的兴趣和赞赏之情，并就技术实现方法、算法流程等相关问题展开了热烈的讨论交流。这次科研经验分享交流会为广大师生搭建了一个宝贵的学术交流平台，激发了大家对学术研究的兴趣和热情，促进了学院科研的进一步发展。

随着科技的不断进步和应用场景的不断扩展，学生课堂行为识别技术将会在教育领域发挥更大的作用，为学生的学习提供更好的支持和指导。医疗元宇宙科研团队将继续努力，不断推动该领域的科研发展和技术创新，为构建更智能化的教育环境做出更多贡献。