[發明專利]一種學習參與度確定方法、裝置及計算機設備

在審

• 申請號: 202010950408.0
• 申請日: 2020-09-10
• 公開（公告）號: CN112085392A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 任延飛;胡婷婷;王清寧;張士法
• 申請（專利權）人: 北京易華錄信息技術股份有限公司;中國華錄集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/20
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 梁巖

1.一種學習參與度確定方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取目標課堂中參與主體的學習參與度評價特征，所述學習參與度評價特征包括行為特征、表情特征、語言交流特征和眼部特征中的至少兩種；

根據預設評價算法，確定每一種學習參與度評價特征的分值和權重；

根據所述每一種學習參與度評價特征的權重和分值，確定所述參與主體的學習參與度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，當所述學習參與度評價特征包括行為特征或表情特征，所述方法還包括：

獲取目標課堂中參與主體的視頻數據；

對所述視頻數據進行結構化處理；

根據結構化處理后的視頻數據得到所述參與主體的行為特征和表情特征；或者，

當所述學習參與度評價特征包括眼部特征，所述方法還包括：

獲取目標課堂中參與主體的眼部狀態數據；

對所述眼部狀態數據進行結構化處理；

根據結構化處理后的眼部狀態數據得到所述參與主體的眼部特征。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述學習參與度評價特征包括：語言交流特征，所述方法還包括：

獲取目標課堂中參與主體的音頻數據；

根據所述音頻數據識別所述參與主體的語言內容；

根據所述語言內容與預設的數據庫進行比對后確定參與主體的語言交流特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據預設評價算法，確定每一種學習參與度評價特征的分值，包括：

獲取每一種所述學習參與度評價特征的評價指標；

根據所述評價指標對應的屬性特征以及所述屬性特征對應的權重，得到每一種學習參與度評價特征的分值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據預設評價算法，確定每一種學習參與度評價特征的權重，包括：

其中，β_i表示每一種學習參與度評價特征的權重；m表示學習參與度評價特征的數量；a的取值為：r_i,k表示根據每一種學習參與度評價特征建立的模糊一致判斷矩陣的第k列、第i行對應的數值，所述數值表征對應的兩個學習參與度評價特征χ_i和χ_k的隸屬度。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述每一種學習參與度評價特征的權重和分值，確定所述參與主體的學習參與度，包括：

其中，y表示目標課堂參與主體的學習參與度；χ_i表示每一個學習參與度評價特征的分值；β_i表示每一個學習參與度評價特征對應的權重，m表示學習參與度評價特征的數量。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：存儲每一個參與主體在每一個目標課堂的學習參與度。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取目標課堂每一個參與主體的學習參與度；

根據所述每一個參與主體的學習參與度得到目標課堂學習參與度。

9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取參與主體在待統計時間內每天的學習參與度；

根據所述參與主體在待統計時間內每天的學習參與度得到參與主體在待統計時間內的學習參與度。

10.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取參與主體目標課程的學習參與度；

根據所述目標課程的學習參與度得到預設間隔時間內參與主體目標課程的學習參與度。