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作者：马苗;康璐;李雨桐;崔家郡;
单位：陕西师范大学人工智能与计算机学院;现代教学技术教育部重点实验室;
摘要：准确识别和分析教师言语行为是课堂教学智能评价的重要手段，也是建立教师数字画像的客观依据，然而现有研究多忽视了教师的口头禅、不规范语言、甚至语言暴力等不当行为，为此本文将这类不当行为引入至教师言语行为分析，针对其样本量少、隐蔽性强的特点，提出一种基于双流图卷积网络自适应融合模型的教师言语行为智能识别新方法。该方法首先在弗兰德斯互动分析系统基础上引入教师不当言语，建立教师课堂言语行为编码规则；然后构建双流图卷积网络自适应融合模型实现教师言语行为识别，即利用图卷积网络与图注意网络提取教师言语的全局特征与局部特征，引入自适应特征融合策略实现二者的深度融合，采用文本自训练方法减少语义误差。在作者构建的教师言语行为专用数据集上进行了实验，实验结果表明，所提方法能准确且有效地检测不当言语行为，可将其用于课堂教学过程的督导及教师职业素养的提升。
关键词：数据驱动;;教师言语行为;;不当言语;;行为识别;;图卷积网络
基金资助：国家自然科学基金（62377031）;; 中国教育学会教育科研重点规划课题（202426676908A）
