[發明專利]一種遠程教學的教學質量評估方法及系統

有效

• 申請號: 201711213743.7
• 申請日: 2017-11-28
• 公開（公告）號: CN107832740B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 楊林權;谷俊允
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/20
• 代理公司: 武漢知產時代知識產權代理有限公司 42238
• 代理人: 龔春來

一種遠程教學的教學質量評估方法及系統，首先獲取各學習端的拍攝裝置所拍攝的學習者學習時的面部的表情圖像，然后分別對各個拍攝裝置的表情圖像進行處理，對任一個拍攝裝置的表情圖像進行處理的方法如下：先將表情圖像進行表情分類處理，再將表情圖像輸入至分類到的表情所對應的強度處理子模型進行處理，得到分類到的表情的強度，其中一個表情分類下的強度處理子模型中具有該表情分類的多個強度，再根據預設的轉換關系，將得到的各表情分類以及對應的表情的強度進行整體數據分析，得到教學質量評估指標。本發明基于表情識別做出表情強度的估計，準確獲知學習者在學習時高興、疑惑、焦慮的程度，能夠更加準確的反映出學習者的學習狀態以及教學質量的好壞。

技術領域

本發明涉及領域遠程教學領域，更具體地說，涉及一種遠程教學的教學質量評估方法及系統。

背景技術

目前，一些在線教育系統中添加了能夠識別表情的輔助系統，實時的獲取學習者的面部表情，以此判斷出學習者的情感狀態，繼而了解學習者的學習狀態，并對此提出相應的情感支持策略。這些輔助系統只是對基本的表情類別進行粗略的分類，比如開心、疑惑、害怕、傷心、吃驚等，并未基于表情識別做出表情強度的估計，因此無法準確獲知學習者在學習時愉悅或疑惑的程度，缺陷在于不能反映出學習者對問題的理解程度。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的上述現有的輔助系統未基于表情識別做出表情強度的估計，無法準確獲知學習者在學習時愉悅或疑惑的程度，不能反映出學習者對問題的理解程度缺陷，提供一種遠程教學的教學質量評估方法及系統。

本發明解決其技術問題，所采用的種遠程教學的教學質量評估方法包含如下步驟：

S1、獲取各學習端的拍攝裝置所拍攝的學習者學習時的面部的表情圖像；

S2、分別對各個拍攝裝置的表情圖像進行處理；對任一個拍攝裝置的表情圖像進行處理的方法如下：先將表情圖像進行表情分類處理，再將表情圖像輸入至分類到的表情所對應的強度處理子模型進行處理，得到分類到的表情的強度，其中一個表情分類下的強度處理子模型中具有該表情分類的多個強度；

S3、根據預設的轉換關系，將步驟S2得到各表情分類以及對應的表情的強度進行整體數據分析，得到教學質量評估指標。

在本發明的教學質量評估方法的步驟S2中的表情分類由高興、疑惑、及焦慮組成，強度處理子模型是指高興強度處理子模型、疑惑強度處理子模型、焦慮強度處理子模型三種之一。

在本發明的教學質量評估方法中，還包括分別訓練各個強度處理子模型的步驟，任意一個強度處理子模型的訓練步驟包括：

A1、獲取某一表情分類下的用于訓練的包含人面部分的表情數據庫，所述表情數據庫包含具有面部表情強度標簽的數據庫與無面部表情強度標簽的數據庫；

A2、對所述表情數據庫中的圖像數據進行預處理，提取出人面部分的數據；

A3、對提取出的人面部分的數據分別進行面部幾何特征、局部二值模式和Gabor小波變換三種模式的特征提取；

A4、分別使用全監督模式、半監督模式和無監督模式對步驟A3輸出的數據進行訓練，得到特征與面部表情強度的關系；