Student Classroom Engagement Analysis | 学生课堂情绪参与度分析
实时分析课堂表情，计算参与度评分
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：实时分析课堂表情，计算参与度评分 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/student-classroom-engagement-analysis-学生课堂情绪参与度分析-x-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
'启动教室摄像头分析，输出当前班级参与度评分和低参与度学生位置。' 它会实时分析视频流，生成参与度热力图，并在发现注意力分散的学生时弹出座位提示，帮助教师及时调整教学节奏。
介绍
该技能解决教师无法实时掌握全班学生参与度的问题。传统课堂中，教师只能凭经验观察少数学生，容易忽略后排或注意力不集中的学生。本系统通过教室固定摄像头，自动捕捉学生面部表情（专注、困惑、开心、沮丧、无聊等），并实时计算班级整体参与度评分（0-100分），帮助教师量化课堂氛围。
使用方式简单：安装摄像头并连接运行本技能的设备，系统自动开始分析。教师可在监控界面看到参与度热力图和异常告警。当检测到个别学生参与度明显偏低时，系统会提示该学生的大致座位位置（不存储身份信息），教师可据此进行针对性提醒或调整教学节奏。
适合K12及高校教师、教育研究者、教学管理人员使用。尤其适合大班授课、在线教学辅助、课堂互动质量评估等场景。无需人工标注，开箱即用，对硬件要求不高（普通教室摄像头即可）。
注意事项：本技能仅用于实时辅助教学，不存储人脸数据，不识别学生身份，符合隐私保护要求。建议在光线充足、摄像头角度能覆盖全班的教室使用。若学生戴口罩或侧脸较多，准确率可能下降。
核心特点
与通用情感分析工具不同，本技能专门针对教室场景优化，不仅计算群体参与度，还能定位低参与度学生的座位区域，且全程不存储身份信息，保护隐私的同时实现实时干预。
注意事项
不适合需要长期追踪个体行为或识别学生身份的场合，也无法处理学生大面积遮挡面部的情况。
常见问题
是否需要联网？
推荐本地部署，也可选配云端分析，但为降低延迟建议在教室局域网内运行。
支持同时分析多少学生？
标准配置支持40人以内班级，通过优化可支持60人，具体取决于摄像头分辨率与算力。
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/student-classroom-engagement-analysis-学生课堂情绪参与度分析-x-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/student-classroom-engagement-analysis-学生课堂情绪参与度分析-x-3/raw/index.md（查看排版版本）