[发明专利]一种基于表情识别的课堂教学评价方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于表情识别的课堂教学评价方法及系统。该方法包括如下步骤：S1，将教师授课图像与时间标签关联存储；S2，对学生课堂图像进行处理，对每个学生的每个采集时间点的听课状态和/或理解程度进行课堂表现达标判断，若不达标则标记该采集时间点为该学生的一个视频段标签；S3，获得该学生的课堂表现评价；S4，计算每个知识点的密集程度并将所有知识点按照密集程度进行排序；基于学生集合中的课堂表现评价进行课堂教学质量评价。对教学评估细化到课堂上每个知识点；对于每个学生课堂表现不达标的时间段通过视频段标签记录下来，便于掌握每个学生的学习效果和学生课后复习，通过听课状态和理解程度对课堂教学质量进行准确评价。

技术领域

本发明涉及智能教育领域，特别是涉及一种基于表情识别的课堂教学评价方法及系统。

背景技术

现有技术中，公开号为CN107169902A的中国专利申请中披露了“一种基于人工智能的微表情分析的课堂教学评价系统，其特征在于:由视频输入模块、云处理系统和输出模块组成，所述云处理系统包括服务器、GPU加速人工智能计算模块、微表情模块、考勤模块、座位位置信息模块、人际关系模块、学工系统、教务系统和评价评估系统组成。”该专利申请运用人工智能深度学习的技术手段，通过上课过程中的综合信息分析全面反映堂教学的信息，从而给教师，教务，家长等提供科学的决策依据来提高教学质量。公开号为CN106878677A的中国专利申请中披露了“一种基于多传感器的学生课堂掌握程度评估系统，其特征在于，信息来源模块有3个，分别是视频采集模块、音频采集模块、成绩录入模块，其中视频采集模块和面部表情分类器模块连接输出面部表情分类结果，音频采集模块和语音分类器模块连接输出语音分类结果，成绩录入模块和成绩分类器模块连接输出成绩分类结果，......课堂教学学生反映评估及建议模块，用于对融合结果进行分析，并给出学生在课堂掌握情况的反映和建议。”该专利申请主要应用于课堂教学学生反映评估，它的实际意义是更客观、更准确的评估课堂学生掌握状况，能对课堂上学生的掌握状祝作出判断并给出教学评估结果及相应建议。

上述两个专利申请对于教学的评估只是针对该课程，没有细化到课堂教学内容，更没有细化到课堂教学内容中的知识点，不利于掌握学生具体的学习效果。另外，高校课程繁重而且课时有限，教师需要在较短的时间内完成教学任务，而高校课程学生逃课、上课瞌睡、走神的现象时有发生，为了保证课堂教学质量，高校教师经常与学生教学互动，例如要求学生现场回答问题，维持课堂纪律，提醒瞌睡、走神的学生，记录学生课堂表现等，无疑给教师增加了授课难度，降低了课堂授课的连贯性，影响授课质量；以及每个学生对于知识的理解程度不同，如何了解每个学生的学习进度进行个性化的指导也一直困扰着老师。因此，研究基于表情识别的课堂教学评价方法及系统具有重要的现实意义。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于表情识别的课堂教学评价方法及系统。

为了实现本发明的上述目的，根据本发明的第一个方面，本发明公开了一种基于表情识别的课堂教学评价方法，包括如下步骤：

S1，间隔时间采集教师授课图像，为每次采集的教师授课图像设置时间标签，将教师授课图像与时间标签关联存储；

S2，以相同或不相同的时间间隔采集学生课堂图像，对学生课堂图像进行处理，获得所有学生在每个采集时间点的出勤状态、听课状态和理解程度，对每个学生在每个采集时间点的听课状态和/或理解程度进行课堂表现达标判断，若不达标则标记该采集时间点为该学生的一个视频段标签；

S3，基于学生所有采集时间点的出勤状态、听课状态和理解程度，获得该学生的课堂表现评价，利用学生信息、课程信息、课堂表现评价和视频段标签创建学生集合；

S4，将学生集合中的视频段标签转换为时间标签，提取与所述时间标签关联的教师授课图像中的知识点，计算每个知识点的密集程度并将所有知识点按照密集程度进行排序；

和/或基于学生集合中的课堂表现评价进行课堂教学质量评价。