[發明專利]一種基于大數據的外語教學輔助方法及裝置

有效

• 申請號: 202210819287.5
• 申請日: 2022-07-13
• 公開（公告）號: CN114898449B
• 公開（公告）日: 2022-10-04
• 發明（設計）人: 任雪花;楊政;李游
• 申請（專利權）人: 電子科技大學成都學院
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/74;G06Q50/20;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京馳納南熙知識產權代理有限公司 11999
• 代理人: 李佳佳

本發明涉及一種基于大數據的外語教學輔助方法及裝置，包括以下步驟：實時采集外語教學下學員面部圖像,并對采集的學員面部圖像進行同化處理；以同化處理后的學員面部圖像做為卷積神經網絡的輸入源，通過卷積神經網絡對學員進行情緒識別；通過大數據對外語教學方式進行分類并匯總，生成外語教學數據庫；根據學員的情緒識別結果，對教師進行提醒，并在外語教學數據庫內為教師匹配教學方式。本發明能夠根據采集的學員圖像判斷學員的情緒狀態，且能夠根據學員的情緒狀態及時幫助教師調整教學方式，能夠輔助教師實時了解學員的學習情緒，改正教師教學中不良的負面影響，能夠幫助教師及時調節學員的學習積極性，能夠提高教師在外語教學中的教學質量。

技術領域

本發明涉及大數據技術領域，尤其涉及一種基于大數據的外語教學輔助方法及裝置。

背景技術

近十年來，互聯網+成為互聯網下一階段的發展趨勢，在教育行業中，以互聯網+教育為核心的網絡教學占據著十分重要的地位。

相較于傳統的課堂教學，網絡教學以其資源豐富、不受時間地點約束、可以個性化授課等優勢，在教育領域所占比重越來越大。

目前，外語教學相較于其他學科對于學員的學習吸引力較弱，在現有的在1對1網絡教學中，不能很好的對根據學員的學習狀態對學員的學習情緒進行有效的調動，缺少交流互動的信息，對于學員的狀態實時反饋能力較差，因此存在較大缺陷。

有鑒于此特提出本發明。

發明內容

為了現有技術存在的上述技術缺陷，本發明提供了一種基于大數據的外語教學輔助方法及裝置，可以有效解決背景技術中的問題。

為了解決上述技術問題，本發明提供的技術方案具體如下：

本發明實施例公開了一種基于大數據的外語教學輔助方法，包括以下步驟：

實時采集外語教學下學員面部圖像,并對采集的學員面部圖像進行同化處理；

以同化處理后的學員面部圖像做為卷積神經網絡的輸入源，通過卷積神經網絡對學員進行情緒識別；

通過大數據對外語教學方式進行分類并匯總，生成外語教學數據庫；

根據學員的情緒識別結果，對教師進行提醒，并在外語教學數據庫內為教師匹配教學方式。

在上述任一方案中優選的是，在所述實時采集外語教學下學員面部圖像,并對采集的學員面部圖像進行同化處理之前，還包括：

通過TFLearn構建卷積神經網絡；

通過大數據獲取人臉表情圖像并篩選，生成訓練數據集，以作為卷積神經網絡的訓練輸入源；

對生成的訓練數據集進行預處理，以提高對卷積神經網絡的訓練準確度；

對預處理后的訓練數據集進行手工標注，標定情緒權值。

在上述任一方案中優選的是，對生成的訓練數據集進行預處理中包括：

對圖像中人臉區域進行識別并提取人臉區域；

對提取人臉區域后的圖像進行圖片縮放；

將縮放后的模糊圖片進行去除，以提升訓練數據集的整體圖像清晰度；

在模糊圖片去除后，對數據集中剩余圖片添加高斯噪聲。

在上述任一方案中優選的是，將縮放后的模糊圖片進行去除包括：

通過拉普拉斯梯度函數衡量圖片中連續像素之間的變化快慢，并設置定值Pr；

若圖片的拉普拉斯算子方差小于Pr，則該圖片為低清晰度圖片，進行去除；