VDEVocational Development and Education3066-85493066-8557Art and Design10.61369/VDE.2025220021Article基于改进YOLOv8和因子分析的实验教学评价模型设计https://artdesignp.com/journal/VDE/1/22/10.61369/VDE.2025220021陈林,沈微微,吕坤20251222025-11-07针对传统实验教学评价的局限性，本文以某学院实验教学数据为基础，构建融合改进 YOLOv8 与因子分析的评价模型。改进 YOLOv8 通过加入 CBAM 注意力机制和 SPD-Conv 模块，提升异常行为检测性能（准确率 92.5%、召回率 90.2%、F1 分数 91.3%）；因子分析提取 4 个关键公因子（累积方差解释率 65.112%），明确核心影响因素，计算综合得分确定最优教学案例。模型实现实验教学智能化、多维度评价，为质量提升提供依据。实验教学评价,YOLOv8,CBAM 注意力机制,SPD-Conv 模块,因子分析,学生参与度

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