学生的兴趣程度能反映学生的学习状态，也是影响学习效果的关键因素。面部表情的分析与识别，是实现智慧课堂的一个重要方面。通过表情识别系统可以有效帮助教师及时了解学生情绪，更好的进行教学活动。表情识别的关键在于建立表情模型和情绪分类，把学生的面部特征和表情变化与学生对于当下所讲述的知识内容和理解程度联系起来，后台自主进行统计得出学生对于某时段教学体验的直观感受。
智慧课堂通过监测学生的五官变化判断其表情和情绪，结合教师教学的现实情况，帮助教师得到学生的及时反馈，并且根据这些反馈信息尽快调整自己的教学方法和内容。例如，当系统监测到学生眉毛抬起、眼睛睁大时很可能表示此学生对现在所教内容表示惊奇，同时也表明教师所教授的内容勾起了学生的兴趣；当系统监测到学生的眉毛压低、嘴角下拉时，很可能表示学生对现在所教内容表示厌恶，老师便应据此及时调整教学模式根据此情况及时与学生沟通，调整难度或者进行进一步细致的教学；当系统监测到学生嘴角抬高、脸颊抬起时，很可能表示此学生现在处于兴奋状态，可能因为听懂了所学内容或者有了更加有趣的想法，教师便可以根据此种反馈肯定自己的教学内容和模式。总体来说，智慧课堂运用的面部表情分析系统可以帮助老师更好地进行教学任务，节省了大量的时间和资源，后期还可以进一步完善。
已投入使用的解决方案包括：2012年，四川大学启动“智慧教学环境建设工程”，先后投入了2亿元，全面推进“智慧教室革命”，打造了400多间智慧教室，共包含了多视窗互动教室、多屏研讨教室、网络互动教室、手机互动教室、灵活多变研讨教室、远程互助教室、专用研讨教室等7种类型，在这些教室上课老师可以及时获取学生的情绪状态，针对性的进行课程内容调整，提高了教室授课效率。
