张冠超介绍说，系统采用的摄像头背后都是一个小型处理器，操作原理为通过对学生面部的判断，之后形成一个与之相对应的代码。系统采集的对象为代码，而非学生的面部影像，否则数据量太大，服务器也吃不消。“比如坐直了的代码为A，趴下了是C，每次扫描采集完信息后，发往服务器的只是一个个代码，并就此进行运算。”
对于不能刻板地把学生高兴定义为好的行为，把皱眉、趴桌等定义为不好的行为，张冠超表示认可。他觉得，张开嘴不一定是在笑，皱着眉头也不一定就是愤怒，所以系统在运行时没有把学生表情运算进去，目前作为负分的行为只有趴桌子。且最终的结果都是通过大数据对比，看一堂课中学生们的积极成分多还是负面的多，并不会将具体的某一个行为作为决定性的因素。
行为分析报告仅对任课教师开放
张冠超还强调，系统不使用云计算，而用本地的服务器，也是考虑到信息不能够外泄。后期统计出的数据也分权限，如校领导和中层管理人员，可以看到的数据信息也不同。至于代码运算出来的结果，则仅供任课教师关于课堂效果的一个参考。举例来说，若A教师与B教师在上同样一节同一单元的课程，此时智慧课堂行为管理系统提供的结果则更具参考价值。相比之下，如果B教师的分值较低，他便要反观自己的教学行为，导致课堂气氛不够活跃等。
“系统运行时间仅为每天八节课，课间及体育课都不会采集，结果也不会计入日常考评”，有校方负责人称，以系统目前运行的情况来看，获取的数据仅为片段性，尚没有形成大数据来支撑对学生行为的判断。
据介绍，目前系统运行结果所形成的报告仅对任课教师开放，但接下来学校有计划通过微信平台向家长及学生开放，以供参考。
张冠超表示，目前该系统仍需完善。计划截至今年暑假，完成智慧课堂行为管理系统在校内所有教室的布局，实现刷脸考勤。同时辅助老师走班化制度下的管理。“如果说这个行为分析的确起到了这样一个教学的改善管理的作用的话，这个平台也还是会继续。”
