在中小学课堂教学分析中,常用S-T教学分析法来评价课堂教学质量。但人工采集数据的方式既耗时又不够客观,急需一种更加方便快捷的软件系统去解决痛点。通过人工智能相关的技术,特别是深度学习的方式,设计一种课堂教学模式智能分析系统,能够快速准确地判定课堂教学模式,助力教学教研评价。该系统由三分部分组成。包括视频关键帧快速提取系统,课堂特征因子提取系统,贝叶斯因果网判定系统。首先利用FFmpeg流媒体解码器对课堂教学视频进行帧化处理,得到大量的课堂教学图片。然后利用深度学习框架的相关算法检测图像,完成人脸检测、人脸年龄估计、黑板轮廓检测、行人检测等操作,通过MTCNN、MPCAnet等算法的实验调参,不断把检测效果达到最优。再把每一帧的检测数据进行统计分析,通过建立贝叶斯因果网模型构建起帧图像底层语义到高层语义的映射,最终实现S-T分析法生成课堂教学视频的分析报告,判定该视频的课堂教学模式。通过大量的课堂教学视频数据的训练和检验,证明该系统的教学模式判别准确率在84%以上。一节45分钟左右的教学课,通过人工观察分析的方法需要2小时才获得结果,而该系统大约10分钟完成任务,并把课堂分析结果可视化。因此课堂教学模式智能分析系统具有很好的应用前景。