本文基于西安电子科技大学教育教学改革研究项目“模式识别课程教学状态和教学质量监测技术”，探讨了如何通过智慧教室感知系统和多源异构数据智能解译技术提升模式识别课程的教学质量。研究首先分析了模式识别课程的教学现状和面临的挑战，然后提出了基于四层架构的智慧教室感知系统设计方案，重点研究了多源异构数据的智能解译模型。通过对抗自编码网络和图卷积神经网络的结合，实现了多源教育数据的有效表征和融合。实践表明，该技术方案能够为教师提供精准的教学反馈，为学生提供个性化的学习支持，显著提升了模式识别课程的教学效果和学习体验。
