[發(fā)明專利]課堂行為分析方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011000661.6
• 申請日: 2020-09-22
• 公開（公告）號: CN112132009A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周立新
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南惟楚有才教育科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q10/06;G06Q50/20;G09B5/02
• 代理公司: 長沙鑫澤信知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43247
• 代理人: 刁飛

本發(fā)明公開了一種課堂行為分析方法，應(yīng)用于多媒體課堂教學(xué)，通過人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)課堂錄播、無感式人臉考勤及課堂行為分析，其特征在于，包括如下步驟：步驟S10、錄制課堂視頻的同時實時采集教學(xué)過程中教師與學(xué)生的生物信息，所述生物信息包括行為數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、表情數(shù)據(jù)及肢體動作數(shù)據(jù)；步驟S20、根據(jù)所述生物信息進行多維度分析并生成課堂質(zhì)量報告；步驟S30、將錄制的課堂視頻及生成的課堂質(zhì)量報告發(fā)送至云端保存。與相關(guān)技術(shù)相比，本發(fā)明提供的課堂行為分析方法，省時省力、所獲得樣本量大且更利于發(fā)現(xiàn)普遍的教學(xué)規(guī)律。本發(fā)明還提供了一種課堂行為分析系統(tǒng)及電子設(shè)備。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及教育信息化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種課堂行為分析方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著智能教學(xué)環(huán)境的建設(shè)和普及，與之相適應(yīng)的教育教學(xué)模式及課堂教學(xué)行為分析等研究，成為了人們關(guān)注的焦點。課堂行為分析，通過探究課堂教學(xué)活動促進學(xué)生發(fā)展的內(nèi)在機制，幫助教師反思獲得實踐性知識，有利于促進課堂教學(xué)質(zhì)量的提升。

然而，傳統(tǒng)的課堂教學(xué)行為分析方法，多是通過自我報告法、人工觀察手動編碼等方法采集和分析數(shù)據(jù)，存在著編碼主觀性強，費時費力，所獲得樣本量小的缺點，不利于發(fā)現(xiàn)普遍的教學(xué)規(guī)律。同時，現(xiàn)有技術(shù)中對人臉的檢測分析，往往采用安防的通用模型與抽幀分析的靜態(tài)分析方式，不適用于存在大量肢體動作和交互的教學(xué)場景中。

因此，有必要提供一種省時省力、所獲得樣本量大且更利于發(fā)現(xiàn)普遍的教學(xué)規(guī)律的課堂行為分析方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備來解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種省時省力、所獲得樣本量大且更利于發(fā)現(xiàn)普遍的教學(xué)規(guī)律的課堂行為分析方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案:

一種課堂行為分析方法，應(yīng)用于多媒體課堂教學(xué)，通過人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)課堂錄播、無感式人臉考勤及課堂行為分析，包括如下步驟：

步驟S10、錄制課堂視頻的同時實時采集教學(xué)過程中教師與學(xué)生的生物信息，所述生物信息包括行為數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、表情數(shù)據(jù)及肢體動作數(shù)據(jù)；

步驟S20、根據(jù)所述生物信息進行多維度分析并生成課堂質(zhì)量報告；

步驟S30、將錄制的課堂視頻及生成的課堂質(zhì)量報告發(fā)送至云端保存。

優(yōu)選的，所述步驟S20包括如下子步驟：

步驟S21、對教師的生物信息進行編碼得到教學(xué)行為分析，所述教學(xué)行為分析包括老師講授、指導(dǎo)學(xué)生、學(xué)生演示匯報、教師板書、師生互動、學(xué)生討論、課件展示及教學(xué)資源展示，對各類型的教學(xué)行為進行生成出現(xiàn)時間及持續(xù)時長的可視化報告；

步驟S22、對學(xué)生的生物信息進行編碼得到學(xué)生考勤分析，對教室內(nèi)滿足識別條件的人臉進行識別，同時，通過實時分析技術(shù)搭配學(xué)生離場動作識別，對學(xué)生早退人數(shù)進行識別，生成具有出席人數(shù)、應(yīng)到人數(shù)、遲到人數(shù)、早退人數(shù)及出席率的可視化報告；

步驟S23、對學(xué)生的生物信息進行編碼得到學(xué)生學(xué)情分析，根據(jù)所述生物信息利用大數(shù)據(jù)算法分析學(xué)生學(xué)情，所述學(xué)生學(xué)情分析包括學(xué)生專注度分析、學(xué)生動作分析及學(xué)生表情分析。

優(yōu)選的，所述步驟S23包括如下子步驟：

步驟S231、學(xué)生專注度分析，建立學(xué)生專注度的大數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，采用大數(shù)據(jù)算法計算整堂課各階段學(xué)生的專注度情況，并以時間軸的形式對學(xué)生在課堂時間內(nèi)的專注度變化趨勢進行可視化圖形展示；

步驟S232、學(xué)生動作分析，根據(jù)所述肢體動作數(shù)據(jù)，對頭部、身體、四只進行實時分割與追蹤，并實時識別學(xué)生的肢體動作，所述肢體動作包括趴桌子、舉手及站立；