基于深度学习的计算机视觉技术在中职计算机实训中的应用

摘要

针对中职计算机实训教学中操作过程监测困难、评价反馈滞后、教师指导覆盖面不足等问题，本文探索深度学习计算机视觉技术的实际应用路径与教学实施效果。研究综合运用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、目标检测算法(YOLO)及生成对抗网络(GAN)等技术，设计图像识别、目标检测、图像生成三类实训案例，并选取两个平行班级开展对比教学实验。结果表明：实验班操作规范达标率达92.3%,较对照班提升15.8个百分点，技能考核平均成绩提高10.4分，问题反馈响应时间由5 min缩短至8 s,教师人均指导学生数提升60.7%。深度学习计算机视觉技术能够有效提升中职实训教学质量与效率，为职业教育智能化转型提供可行方案。

关键词

深度学习 / 计算机视觉 / 中职教育 / 实训教学 / 智能监测