[發明專利]一種匹配課堂知識內容的實時學情分析系統及方法

在審

• 申請號: 201710677104.X
• 申請日: 2017-08-09
• 公開（公告）號: CN107609478A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 李昊;黃葉敏
• 申請（專利權）人: 廣州思涵信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/20;G10L15/26;G06F17/27
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司44102
• 代理人: 林麗明

技術領域

本發明涉及信息技術領域和教育技術領域，更具體地，涉及一種匹配課堂知識內容的實時學情分析系統及方法。

背景技術

現有的技術方案，對于課堂學情分析，有以下三種方式：一是不使用技術手段，直接通過專家旁聽的方式去記錄，偏重于聽課人員的主觀印象，屬于全人工方式；二是通過使用輔助設備來采集數據，這類輔助設備需要學生手動去觸動終端來記錄，屬于半自動；三是采用比較新的技術，通過人臉識別，來進行分析判斷；其中，第一種和第二種均依賴大量的人力參與，缺乏實際應用效果；而目前市場上出現的第三種方案，在數據采集之后的計算分析上，缺乏科學性；在實際應用上，缺乏數據應用的關聯分析，沒有和課堂上講授的知識內容進行關聯，因此缺乏針對性和有效性。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種匹配課堂知識內容的實時學情分析系統及方法，將教學內容知識點形成知識圖譜，以時間值為索引對知識點和專注度分析進行關聯，形成課堂知識內容專注度分布結果。

為解決上述問題，本發明提供的技術方案是：一種匹配課堂知識內容的實時學情分析系統，其中，包括知識圖譜生成模塊、實時學情數據生成模塊以及分析對比模塊；

所述的知識圖譜生成模塊用于根據課堂實際教學內容生成實際知識圖譜；

所述的實時學情數據生成模塊用于對現場學習人員學習專注情況進行算法分析，并生成專注度分布圖；

所述的分析對比模塊分別與知識圖譜生成模塊、實時學情數據生成模塊連接，用于以時間為索引，建立實際知識圖譜與專注度分布圖的關聯分析視圖，形成課堂知識內容專注度分布結果。

進一步地，所述的知識圖譜生成模塊包括課堂語音轉文本單元、語義分析提取單元、關鍵知識構建單元以及生成課堂實際知識圖譜單元；

所述的課堂語音轉文本單元將課堂教學過程的視頻資源轉成音頻資源，再通過語音識別技術，將語音內容轉成文本信息；

所述的語義分析提取單元對語音轉文本單元的文本內容進行語義分析，通過TF-IDF算法，識別高頻內容，并提取文本關鍵內容建立概念實體；

所述的關鍵知識構建單元將TF-IDF識別的頻率作為權重值，建立相關屬性-值對；

所述的生成課堂實際知識圖譜單元將課堂語音轉文本單元、語義分析提取單元、關鍵知識構建單元所生成的數據，按照RDF數據格式進行存儲，并生成實際知識圖譜。

進一步地，所述的實時學情數據生成模塊包括監控部署單元、人臉采集單元、分析計算單元以及專注度分布圖生成單元；

所述的監控部署單元用于在教學現場設置監控設備以采集現場學員學習情況；

所述的人臉采集單元與監控部署單元連接，用于對錄制的視頻進行圖像取樣，依據人臉識別原理，識別人臉特征并提取特征值；

所述的分析計算單元與人臉采集單元連接，用于對人臉采集單元所提取的特征值進行算法分析，依據設定時間內現場學員抬頭聽課的人員數量，計算課堂專注度；

所述的專注度分布圖生成單元與分析計算單元連接，用于針對分析計算單元所計算出的專注度以時間為軸生成專注度分布圖。

進一步地，所述的分析對比模塊針對專注度分布圖生成單元所生成的專注度分布圖以及生成課堂實際知識圖譜單元所生成的實際知識圖譜，以時間值為索引，建立學情、知識內容數據的關聯分析視圖，以時間為軸線，形成課堂知識內容的專注度分布結果，完成教學診斷。

本發明還提供一種匹配課堂知識內容的實時學情分析方法，其中，包括以下步驟：

S1.生成實際知識圖譜，根據課堂實際教學內容生成實際知識圖譜；

S2.生成實時學情數據，對現場學習人員學習專注情況進行算法分析，并生成專注度分布圖；

S3.進行分析對比，以時間為索引，建立實際知識圖譜與專注度分布圖的關聯分析視圖，形成課堂知識內容專注度分布結果。

進一步地，所述的生成實際知識圖譜包括以下步驟：

S101.課堂語音轉文本，將課堂教學過程的視頻資源轉成音頻文件后，通過語音識別技術，轉成文本信息；

S102. 語義分析提取，對語音轉文本單元的文本內容進行語義分析，通過TF-IDF算法，識別高頻內容，并提取文本關鍵內容建立概念實體；

S103. 構建關鍵知識內容，將TF-IDF識別的頻率作為權重值，建立相關屬性-值對；

S104. 生成課堂實際知識圖譜，針對S101、S102、S103步驟所生成的數據，按照RDF數據格式進行存儲，并生成實際知識圖譜。