[發(fā)明專利]一種基于人工智能的教學(xué)互動系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111434776.0
• 申請日: 2021-11-29
• 公開（公告）號: CN114038256B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊夢婷;張紅超
• 申請（專利權(quán)）人: 西南醫(yī)科大學(xué)
• 主分類號: G09B5/14
• 分類號: G09B5/14;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣東省中源正拓專利代理事務(wù)所(普通合伙) 44748
• 代理人: 王明亮

本發(fā)明公開了一種基于人工智能的教學(xué)互動系統(tǒng)，涉及網(wǎng)絡(luò)教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括學(xué)習(xí)分析模塊、教學(xué)分析模塊、教學(xué)評估模塊和訓(xùn)練分析模塊；學(xué)習(xí)分析模塊用于將在線監(jiān)控模塊采集的特征數(shù)據(jù)輸入至學(xué)習(xí)狀態(tài)評估模型中獲取學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)簽；教學(xué)分析模塊用于實時獲取所有學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)簽并進(jìn)行教學(xué)值分析，若教學(xué)值小于預(yù)設(shè)教學(xué)閾值，則生成提醒信息至教師端，提醒教師對當(dāng)前教學(xué)課程的教學(xué)內(nèi)容或教學(xué)方式作出改動，以提高教學(xué)質(zhì)量和效率；教學(xué)評估模塊用于根據(jù)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存儲的帶有時間戳的教學(xué)值對教師的教學(xué)水平進(jìn)行綜合評估；訓(xùn)練分析模塊用于獲取學(xué)生的訓(xùn)練信息并進(jìn)行進(jìn)步系數(shù)分析，以及時建議學(xué)生改變學(xué)習(xí)方式，以達(dá)到更好的學(xué)習(xí)效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于人工智能的教學(xué)互動系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在線學(xué)習(xí)，也叫做網(wǎng)絡(luò)教育，即E-Learning，是一種網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)方式，即學(xué)生通過PC或終端上網(wǎng)，登錄在線學(xué)習(xí)平臺，通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行選課、聽課、完成作業(yè)和考試而實現(xiàn)學(xué)習(xí)過程的一種全新的學(xué)習(xí)方式。

目前在線教學(xué)最主流的點播、視頻錄像教學(xué)，都是教師提前錄好視頻上傳，學(xué)生下載視頻或在線看視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)，不能保證所有學(xué)生都按時學(xué)習(xí)，在上課時老師無法觀察到所有學(xué)生是否都在認(rèn)真聽課，從而導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量和效率無法得到保障，學(xué)生們不認(rèn)真聽課，所學(xué)到的東西也會有所欠缺，不能很好的為學(xué)生的自主學(xué)習(xí)提供全過程、全方位的支持與服務(wù)；同時目前還沒有針對教育平臺的教師的教學(xué)質(zhì)量形成一個完善的評價體系；無法為學(xué)生合理的分配教師，實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源的有效推薦，為此，我們提出一種基于人工智能的教學(xué)互動系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。為此，本發(fā)明提出一種基于人工智能的教學(xué)互動系統(tǒng)。

為實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第一方面的實施例提出一種基于人工智能的教學(xué)互動系統(tǒng)，包括在線監(jiān)控模塊、教學(xué)分析模塊、教學(xué)評估模塊、自主訓(xùn)練模塊和訓(xùn)練分析模塊；

所述在線監(jiān)控模塊用于在認(rèn)證成功后通過網(wǎng)絡(luò)控制學(xué)生端的攝像頭和音頻采集單元采集學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的特征數(shù)據(jù)，并將采集到的特征數(shù)據(jù)發(fā)送至學(xué)習(xí)分析模塊；所述特征數(shù)據(jù)包括聲音信息和人臉圖像信息；

所述學(xué)習(xí)分析模塊用于將特征數(shù)據(jù)輸入至學(xué)習(xí)狀態(tài)評估模型中獲取學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)簽，并將學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)簽發(fā)送至教師端，所述教師端用于對接收到的學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)簽進(jìn)行確認(rèn)/修改并反饋至控制器；

在一個完整的教學(xué)課程中，所述教學(xué)分析模塊與學(xué)習(xí)分析模塊相連接，用于實時獲取所有學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)簽并進(jìn)行教學(xué)值分析，若教學(xué)值GX小于預(yù)設(shè)教學(xué)閾值，則生成提醒信息至教師端，提醒教師對當(dāng)前教學(xué)課程的教學(xué)內(nèi)容或教學(xué)方式作出改動，以提高教學(xué)質(zhì)量和效率；

所述自主訓(xùn)練模塊用于學(xué)生課后進(jìn)行模擬題訓(xùn)練，并記錄訓(xùn)練信息，所述訓(xùn)練分析模塊用于獲取學(xué)生的訓(xùn)練信息并進(jìn)行進(jìn)步系數(shù)分析，若進(jìn)步系數(shù)G7＜進(jìn)步系數(shù)閾值，則表明學(xué)生當(dāng)前自主訓(xùn)練的效果差，建議學(xué)生改變學(xué)習(xí)方式，并通過互動教學(xué)模塊與教師進(jìn)行溝通。

進(jìn)一步地，所述教學(xué)分析模塊的具體分析步驟如下：

實時獲取所有學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)簽，得到各個標(biāo)簽的占比；結(jié)合數(shù)據(jù)庫中存儲的各個標(biāo)簽對教學(xué)吸引度評價的影響因子，計算對應(yīng)教師的教學(xué)吸引度Qs；其中學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)簽包括專注、互動、抗拒和迷茫；

建立教學(xué)吸引度Qs隨時間變化的曲線圖，若Qs≥預(yù)設(shè)吸引度閾值，則在對應(yīng)的曲線圖中截取對應(yīng)的曲線段并標(biāo)注為紅色，記為吸引曲線段；

統(tǒng)計吸引曲線段的數(shù)量為W1，將所有的吸引曲線段對時間進(jìn)行積分得到吸引能量E1，利用公式GX＝W1×a1+E1×a2計算得到對應(yīng)教師的教學(xué)值GX，其中a1、a2均為系數(shù)因子。

進(jìn)一步地，所述教學(xué)分析模塊還用于將教學(xué)值GX打上時間戳存儲至數(shù)據(jù)庫；所述教學(xué)評估模塊用于根據(jù)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存儲的帶有時間戳的教學(xué)值對教師的教學(xué)水平進(jìn)行綜合評估，具體評估方法為：