本研究旨在探索人工智能与网络技术在教学中的应用。通过研究基于人工智能的智慧课堂教学模式以及利用网络技术进行网络教学的优缺点，以数学课堂为例，对教学过程中课堂教师的提问环节进行智能分析。针对教师提出的问题，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络分类模型，按照问题内容和类型对问题进行分类，并进行实验验证。结果表明，在教师提问内容维度的分类结果上，CNN模型整体表现优于LSTM模型。CNN具有更高的准确率，关键知识点分类准确率达到86.3%。LSTM只有79.2%，CNN提升了8.96%。在教师问题类型的分类结果中，CNN的准确率更高。提示问题的分类准确率最高，达到了87.82%。LSTM只有83.2%，CNN提升了4.95%。CNN在教师问题分类结果中表现更好。