随着人工智能技术迅速发展,教育领域迎来了人工智能时代。表情识别技术作为教育人工智能的关键技术,正在助力教育的变革。表情识别技术通过捕捉人脸面部表情,利用算法分析,赋予计算机识别、理解人类情感的能力。经过大量的文献研究发现,目前在教育领域,表情识别技术主要被应用到网络环境下的学习中,用来解决网络环境下师生交互过程中情感缺失问题。而对于课堂环境下应用表情识别技术辅助教师完善课堂教学评价的研究还不是非常广泛。课堂教学评价是对课堂教学过程中客体对象产生的行为进行评价,主要包括教和学两个方面。对于一堂课来说,完善的课堂评价机制既能够促进学生成长,也能够推动教师专业教学能力的提高。因此课堂教学评价在现代教学中占有重要地位,它不仅是成功开展教学的基础,更是实施各种教育决策的基础。但是经过调查研究发现,目前课堂教学评价效果并不是很理想,现代的课堂评价存在以下问题:其一,评价角度多为认知层面,忽略了对学生情感方面的评价;其二,一对多的课堂教学环境,难免造成评价的不全面,不及时性;其三,现有的评价方式不利于个别化教学的开展,无法充分的发展学生的个性;其四,评价方式单一,随着信息技术的迅速发展,技术改善教学是教育的大势所趋。本研究提出了一种适用于课堂教学的,基于表情识别技术的智能情感评价方法。首先,通过文献分析法和调查法总结了课堂教学中常见的五种学习情感状态,包括倾听、理解、疑惑、抗拒和不屑,并定义了五种学习情感状态的表情特征,以及给出了表情分类的依据。其次,提出了评价课堂教学质量的三个指标,包括关注度、参与度和疑难度,并给出了系统计算公式。再次,对智能情感评价系统进行需求分析,详细介绍了该系统的设计思路,包括总体架构和各模块设计。最后,采用实验法,将智能情感评价系统应用到大连市某高级中学的语文课堂,通过具体应用实例来探究本系统的可行性和有效性。最后以访谈的形式与该校师生进行沟通和交流,获取他们对情感评价系统的反馈意见。结果表明本系统操作简单且识别结果具有较高的准确率,能够为教师提供智能的、全面的教学反馈,促使教师及时掌握课堂教学内容及学生学习情况,节省人力和物力的同时实现了对于课堂教学来说较强的实用价值。