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[發明專利]一種基于物聯網的多模態教學系統在審

專利信息
申請號: 201811117013.1 申請日: 2018-09-25
公開(公告)號: CN109166358A 公開(公告)日: 2019-01-08
發明(設計)人: 郭紅 申請(專利權)人: 上海優謙智能科技有限公司
主分類號: G09B5/02 分類號: G09B5/02;G07C1/10;G06K9/00
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 201315 上海市浦*** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關鍵詞: 主機 智能攝像頭 學生 教學系統 全息投影 大數據 多模態 物聯網 考勤 顯示屏 老師 講臺 顯示屏控制單元 成像單元 成像系統 分析單元 分析平臺 教學單元 教學信息 教學展示 教育水平 人臉識別 視頻教學 應用軟件 智能分析 主機內置 再使用 上端 投射 白板 觸屏 教學 影像 教室 查詢 學習 認可 家長
【說明書】:

一種基于物聯網的多模態教學系統,采用具有納米顯示屏的主機作為教學展示設備,位于納米顯示屏前上端具有智能攝像頭,主機內置有全息投影成像系統,主機內安裝有如下應用軟件,面部分析單元、顯示屏控制單元、教學單元、大數據單元、全息投影成像單元,主機位于教室的講臺處。本發明不需要再使用黑、白板進行教學,老師或學生可以通過觸屏查詢各種需要的教學信息,通過智能攝像頭對學生進行人臉識別考勤,減輕了老師考勤的日常工作,還能智能分析出學生的學習情況、學習態度,得到學生對老師的教育水平認可度,經大數據分析平臺,能方便學校和家長了解教學中情況,還具有將視頻教學中名師影像立體投射到講臺,從而給予學生與名師面對面的效果。

技術領域

本發明涉及多媒體教學技術領域,特別是一種基于物聯網的多模態教學系統。

背景技術

多媒體教學是指在教學過程中,根據教學目標和教學對象的特點,通過教學設計,合理選擇和運用現代教學媒體,并與傳統教學手段有機組合,共同參與教學全過程,以多種媒體信息作用于學生,形成合理的教學過程結構,達到最優化的教學效果。多媒體教學相較于傳統教學由于教學效果好,不但能給老師的教學帶來方便,而且更能讓學生有效接收更多的知識點,因此應用越來越廣泛。

傳統的多媒體教學模式中,一般需要電腦和多媒體展示屏作為教學工具。實際教學中,為了達到好的教學目的還需要結合傳統教具黑板、白板使用,這樣會造成多種設備占有教室的有限空間,還會導致教育經費的投入。老師為了授課需要,一般上課時還需要攜帶存儲教學內容的U盤,不但使用不方便,而且U盤儲存內容有限,也不利于教學的進程。傳統的多媒體教學對于老師的教學水平和學生的學習情況統計分析、以及學生對老師的教育水平反饋都是依靠人工統計從而得出數據,不但實際操作過程麻煩,而且各種數據也不具有時效性。現有的教學模式,對于上課的考勤一般是老師人為操作,不但浪費時間,也給老師帶來了不必要的麻煩。傳統的多媒體教學模式中,對于多媒體設備展示的教學內容只能做到二維模式,比如視頻展示的世界老師教學內容,只能在平面的顯示屏上進行顯示,沒有一種老師到現場進行實地講學的效果,因此其存在一定的局限性。

發明內容

為了克服現有多媒體教學中存在的弊端,本發明提供了一種采用納米顯示屏作為教學中的視頻顯示終端設備,在待機狀態時納米顯示屏呈透明效果,老師可以正常使用白板筆在屏幕表面進行板書教學,從而教學中,老師不需要再使用黑板和白板進行教學,節約了教室空間和教學經費,工作時,納米顯示屏可以展示海量教學資源,老師或學生可以通過觸屏方式進行互動經網絡查詢各種需要的教學信息,方便了教學,同時也不需要老師授課帶U盤進行教學,給老師帶了方便,并提供了更多的教育信息,教學中,通過智能攝像頭對學生進行人臉識別考勤,減輕了老師考勤的日常工作,還能通過智能攝像頭對學生的面部表情追蹤、表情理解識別,智能分析出學生的學習情況、學習態度,進而得到學生對老師的教育水平認可度,各種數據匯入大數據分析平臺,能方便學校和家長隨時了解教學中情況,還具有全體投影成像功能,能將視頻教學中,視頻內的教育名師影像立體投射到講臺,從而給予學生與名師面對面的效果,達到更好教育目的的一種基于物聯網的多模態教學系統。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是:

一種基于物聯網的多模態教學系統,其特征在于采用具有納米顯示屏的主機作為教學展示設備,位于納米顯示屏前上端具有智能攝像頭,主機內置有全息投影成像系統,主機內安裝有如下應用軟件,面部分析單元、顯示屏控制單元、教學單元、大數據單元、全息投影成像單元,主機位于教室的講臺處。

所述納米顯示屏具有觸摸顯示功能,開機后會顯示各種操作界面,在顯示屏控制單元作用下,不使用面部分析單元、教學單元、大數據單元、全息投影成像單元時,在待機狀態時納米顯示屏呈透明效果,老師可以正常使用白板筆在屏幕表面進行傳統板書教學。

所述面部分析單元對智能攝像頭攝得的學生人臉信息進行統計分析,達到考勤目的,還能通過學生的面部表情追蹤識別,表情理解智能分析出學生的學習情況、學習態度,進而得到學生對老師的教育水平認可度。

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