Student Classroom Engagement Analysis | 学生课堂情绪参与度分析
通过摄像头分析学生课堂表情，实时生成班级参与度评分与热力图。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Student Classroom Engagement Analysis | 学生课堂情绪参与度分析。 它的用途是：通过摄像头分析学生课堂表情，实时生成班级参与度评分与热力图。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/classroom-engagement-analyzer-3/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请启动课堂参与度分析技能，并接入第三教室的摄像头。”，它会开始实时处理视频流，并在你的仪表盘上显示当前班级的整体参与度分数、情绪分布热力图，并在侧边栏轻声提示：“后排靠窗区域检测到专注度下降，建议增加互动。”
介绍
该技能旨在解决传统课堂中教师难以实时、客观评估全班学生整体学习状态与个体参与度差异的问题。通过部署在教室的固定摄像头，系统能无感捕捉学生面部表情，并实时分析出专注、困惑、开心、沮丧、无聊等多种情绪状态。
使用时，教师只需在AI Agent中启动该技能并授权访问摄像头数据流，系统便会自动运行。它不仅能计算出一个0-100分的班级整体参与度评分，还能生成课堂参与度的热力图，直观显示不同区域的参与度高低，并在后台识别出疑似参与度较低的学生个体（仅标记位置，不涉及身份识别）。
该技能非常适合一线教师、教学督导以及教育研究者使用。教师可以借此即时调整教学节奏与互动方式；督导可以客观评估课堂氛围；研究者则可以收集匿名的课堂参与度数据用于教学分析。
使用建议方面，建议在课前向学生说明该系统的用途仅为辅助教学、提升课堂质量，且不存储任何个人身份信息，以消除隐私顾虑。同时，教师的实时提醒应注重正向引导，避免因系统提示而对学生产生标签化影响。
常见问题
会存储学生的脸或身份信息吗？
不会。系统仅实时分析表情特征并计算位置参与度，分析完成后即丢弃原始图像数据，不存储任何可识别个人身份的信息。
需要特殊的摄像头吗？
不需要，普通的教室固定监控摄像头即可，但需要保证画面清晰、能覆盖全班学生面部。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/classroom-engagement-analyzer-3/raw/index.md 读取 Student Classroom Engagement Analysis | 学生课堂情绪参与度分析 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/classroom-engagement-analyzer-3/raw/index.md（查看排版版本）