CN107609478A - 一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信息和教育技术领域，涉及一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统及方法。包括知识图谱生成模块、实时学情数据生成模块以及分析对比模块；知识图谱生成模块根据课堂实际教学内容生成实际知识图谱；实时学情数据生成模块用于对现场学习人员学习专注情况进行算法分析，生成专注度分布图；分析对比模块分别与知识图谱生成模块、实时学情数据生成模块连接，以时间为索引，建立实际知识图谱与专注度分布图的关联分析视图，形成课堂知识内容专注度分布结果。本发明提供的一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统及方法，将教学内容知识点形成知识图谱，以时间值为索引对知识点和专注度分析进行关联，形成课堂知识内容专注度分布结果。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术领域和教育技术领域，更具体地，涉及一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统及方法。
背景技术
现有的技术方案，对于课堂学情分析，有以下三种方式：一是不使用技术手段，直接通过专家旁听的方式去记录，偏重于听课人员的主观印象，属于全人工方式；二是通过使用辅助设备来采集数据，这类辅助设备需要学生手动去触动终端来记录，属于半自动；三是采用比较新的技术，通过人脸识别，来进行分析判断；其中，第一种和第二种均依赖大量的人力参与，缺乏实际应用效果；而目前市场上出现的第三种方案，在数据采集之后的计算分析上，缺乏科学性；在实际应用上，缺乏数据应用的关联分析，没有和课堂上讲授的知识内容进行关联，因此缺乏针对性和有效性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统及方法，将教学内容知识点形成知识图谱，以时间值为索引对知识点和专注度分析进行关联，形成课堂知识内容专注度分布结果。
为解决上述问题，本发明提供的技术方案是：一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统，其中，包括知识图谱生成模块、实时学情数据生成模块以及分析对比模块；
所述的知识图谱生成模块用于根据课堂实际教学内容生成实际知识图谱；
所述的实时学情数据生成模块用于对现场学习人员学习专注情况进行算法分析，并生成专注度分布图；
所述的分析对比模块分别与知识图谱生成模块、实时学情数据生成模块连接，用于以时间为索引，建立实际知识图谱与专注度分布图的关联分析视图，形成课堂知识内容专注度分布结果。
进一步地，所述的知识图谱生成模块包括课堂语音转文本单元、语义分析提取单元、关键知识构建单元以及生成课堂实际知识图谱单元；
所述的课堂语音转文本单元将课堂教学过程的视频资源转成音频资源，再通过语音识别技术，将语音内容转成文本信息；
所述的语义分析提取单元对语音转文本单元的文本内容进行语义分析，通过TF-IDF算法，识别高频内容，并提取文本关键内容建立概念实体；
所述的关键知识构建单元将TF-IDF识别的频率作为权重值，建立相关属性-值对；
所述的生成课堂实际知识图谱单元将课堂语音转文本单元、语义分析提取单元、关键知识构建单元所生成的数据，按照RDF数据格式进行存储，并生成实际知识图谱。
进一步地，所述的实时学情数据生成模块包括监控部署单元、人脸采集单元、分析计算单元以及专注度分布图生成单元；
所述的监控部署单元用于在教学现场设置监控设备以采集现场学员学习情况；
所述的人脸采集单元与监控部署单元连接，用于对录制的视频进行图像取样，依据人脸识别原理，识别人脸特征并提取特征值；
所述的分析计算单元与人脸采集单元连接，用于对人脸采集单元所提取的特征值进行算法分析，依据设定时间内现场学员抬头听课的人员数量，计算课堂专注度；
所述的专注度分布图生成单元与分析计算单元连接，用于针对分析计算单元所计算出的专注度以时间为轴生成专注度分布图。
进一步地，所述的分析对比模块针对专注度分布图生成单元所生成的专注度分布图以及生成课堂实际知识图谱单元所生成的实际知识图谱，以时间值为索引，建立学情、知识内容数据的关联分析视图，以时间为轴线，形成课堂知识内容的专注度分布结果，完成教学诊断。
本发明还提供一种匹配课堂知识内容的实时学情分析方法，其中，包括以下步骤：
S1.生成实际知识图谱，根据课堂实际教学内容生成实际知识图谱；
S2.生成实时学情数据，对现场学习人员学习专注情况进行算法分析，并生成专注度分布图；
S3.进行分析对比，以时间为索引，建立实际知识图谱与专注度分布图的关联分析视图，形成课堂知识内容专注度分布结果。
进一步地，所述的生成实际知识图谱包括以下步骤：
S101.课堂语音转文本，将课堂教学过程的视频资源转成音频文件后，通过语音识别技术，转成文本信息；
S102. 语义分析提取，对语音转文本单元的文本内容进行语义分析，通过TF-IDF算法，识别高频内容，并提取文本关键内容建立概念实体；
S103. 构建关键知识内容，将TF-IDF识别的频率作为权重值，建立相关属性-值对；
S104. 生成课堂实际知识图谱，针对S101、S102、S103步骤所生成的数据，按照RDF数据格式进行存储，并生成实际知识图谱。
进一步地，所述的生成实时学情数据包括以下步骤：
S201. 进行监控部署，在教学现场设置监控设备以采集现场学员学习情况；
S202. 进行人脸采集，对录制的视频进行图像取样，依据人脸识别原理，识别人脸特征并提取特征值；
S203. 分析计算，对人脸采集单元所提取的特征值进行算法分析，依据设定时间内现场学员抬头听课的人员数量，计算课堂专注度；
S204. 生成专注度分布图，针对分析计算单元所计算出的专注度以时间为轴生成专注度分布图。
进一步地，所述的分析对比为针对专注度分布图生成单元所生成的专注度分布图以及生成课堂实际知识图谱单元所生成的实际知识图谱，以时间值为索引，建立学情、知识内容数据的关联分析视图，以时间为轴线，形成课堂知识内容的专注度分布结果，完成教学诊断。
与现有技术相比，有益效果是：本发明提供的一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统及方法，能够在课堂教学过程中，在无干扰状态下，建立学生专注度的大数据采集标准，并按照可自定义的采样频率建立数据采集样本，利用统计学原理完成专注度分析；能够将教学内容知识点形成知识图谱，以时间值为索引对知识点和专注度分析进行关联，形成课堂知识内容专注度分布结果。本发明对于探究适合的教育教学方法，推动个性化教学，提升教师课堂教学质量有着积极意义。
附图说明
图1 为本发明系统结构示意图。
图2为本发明方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统，其中，包括知识图谱生成模块、实时学情数据生成模块以及分析对比模块；
知识图谱生成模块用于根据课堂实际教学内容生成实际知识图谱；
实时学情数据生成模块用于对现场学习人员学习专注情况进行算法分析，并生成专注度分布图；
分析对比模块分别与知识图谱生成模块、实时学情数据生成模块连接，用于以时间为索引，建立实际知识图谱与专注度分布图的关联分析视图，形成课堂知识内容专注度分布结果。
其中，知识图谱生成模块包括课堂语音转文本单元、语义分析提取单元、关键知识构建单元以及生成课堂实际知识图谱单元；课堂语音转文本单元将课堂教学过程的视频资源转成音频资源，再通过语音识别技术，将语音内容转成文本信息；语义分析提取单元对语音转文本单元的文本内容进行语义分析，通过TF-IDF算法，识别高频内容，并提取文本关键内容建立概念实体；关键知识构建单元将TF-IDF识别的频率作为权重值，建立相关属性-值对；生成课堂实际知识图谱单元将课堂语音转文本单元、语义分析提取单元、关键知识构建单元所生成的数据，按照RDF数据格式进行存储，并生成实际知识图谱。
另外，实时学情数据生成模块包括监控部署单元、人脸采集单元、分析计算单元以及专注度分布图生成单元；监控部署单元用于在教学现场设置监控设备以采集现场学员学习情况；人脸采集单元与监控部署单元连接，用于对录制的视频进行图像取样，依据人脸识别原理，识别人脸特征并提取特征值；分析计算单元与人脸采集单元连接，用于对人脸采集单元所提取的特征值进行算法分析，依据设定时间内现场学员抬头听课的人员数量，计算课堂专注度；专注度分布图生成单元与分析计算单元连接，用于针对分析计算单元所计算出的专注度以时间为轴生成专注度分布图。
其中，分析对比模块针对专注度分布图生成单元所生成的专注度分布图以及生成课堂实际知识图谱单元所生成的实际知识图谱，以时间值为索引，建立学情、知识内容数据的关联分析视图，以时间为轴线，形成课堂知识内容的专注度分布结果，完成教学诊断。
如图2所示，本发明还提供一种匹配课堂知识内容的实时学情分析方法，其中，包括以下步骤：
S1.生成实际知识图谱，根据课堂实际教学内容生成实际知识图谱；
S2.生成实时学情数据，对现场学习人员学习专注情况进行算法分析，并生成专注度分布图；
S3.进行分析对比，以时间为索引，建立实际知识图谱与专注度分布图的关联分析视图，形成课堂知识内容专注度分布结果。
其中，生成实际知识图谱包括以下步骤：
S101.课堂语音转文本，将课堂教学过程的视频资源转成音频文件后，通过语音识别技术，转成文本信息；
S102. 语义分析提取，对语音转文本单元的文本内容进行语义分析，通过TF-IDF算法，识别高频内容，并提取文本关键内容建立概念实体；
S103. 构建关键知识内容，将TF-IDF识别的频率作为权重值，建立相关属性-值对；
S104. 生成课堂实际知识图谱，针对S101、S102、S103步骤所生成的数据，按照RDF数据格式进行存储，并生成实际知识图谱。
另外，生成实时学情数据包括以下步骤：
S201. 进行监控部署，在教学现场设置监控设备以采集现场学员学习情况；
S202. 进行人脸采集，对录制的视频进行图像取样，依据人脸识别原理，识别人脸特征并提取特征值；
S203. 分析计算，对人脸采集单元所提取的特征值进行算法分析，依据设定时间内现场学员抬头听课的人员数量，计算课堂专注度；
S204. 生成专注度分布图，针对分析计算单元所计算出的专注度以时间为轴生成专注度分布图。
其中，分析对比为针对专注度分布图生成单元所生成的专注度分布图以及生成课堂实际知识图谱单元所生成的实际知识图谱，以时间值为索引，建立学情、知识内容数据的关联分析视图，以时间为轴线，形成课堂知识内容的专注度分布结果，完成教学诊断。
在本发明中，①利用教室前置的1-2个摄像头（具体数量依据教室规模大小来定）采集课堂上课时学生的脸部视频，摄像头的部署位置居于教室中央两侧，可采集所覆盖范围的所有人脸图像，为保证采集检测效果，设摄像头的部署高度为ha(与教室人脸平均高度的高度差),摄象头覆盖长度为la，则arc tan(ha/la)=10°~ arc tan(ha/la)=30°；②对录制的视频进行图像取样（1-30s的取样范围值，用户可以自定义），依据人脸识别原理，对图像中的人脸图像进行特征提取，将特征集入库存取；如涉及到多个摄像头，则将不同摄像头之间采集到的特征集进行比对，按照设定的阈值确认人员重复数量，消重，避免人员被重复统计；③根据步骤②，可确定在每一个采样间隔中，学生抬头听课的人员数量，专注度设为1。未抬头听课的人员数量（考勤人数-抬头人数），专注度设为0；依据统计学的二项式分布原理，即重复n次的伯努利试验，可以得到整个专注度的概率分析。由于设置的N足够大，根据概率论的大数定律，随机事件的频率近似于它的真实概率，从而可以得到整个课堂学生整体专注度的置信区间；如需识别任何一个学生的个人专注度行为，则在前期需建立全校学生的人脸图库，增加人脸比对从而识别每个学生个人的专注度数据，再依据上述算法进行识别。
在本发明中，能够在课堂教学过程中，在无干扰状态下，建立学生专注度的大数据采集标准，并按照可自定义的采样频率建立数据采集样本，利用统计学原理完成专注度分析；能够将教学内容知识点形成知识图谱，以时间值为索引对知识点和专注度分析进行关联，形成课堂知识内容专注度分布结果。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统，其特征在于，包括知识图谱生成模块、实时学情数据生成模块以及分析对比模块；
所述的知识图谱生成模块用于根据课堂实际教学内容生成实际知识图谱；
所述的实时学情数据生成模块用于对现场学习人员学习专注情况进行算法分析，并生成专注度分布图；
所述的分析对比模块分别与知识图谱生成模块、实时学情数据生成模块连接，用于以时间为索引，建立实际知识图谱与专注度分布图的关联分析视图，形成课堂知识内容专注度分布结果。
2.根据权利要求1所述的一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统，其特征在于，所述的知识图谱生成模块包括课堂语音转文本单元、语义分析提取单元、关键知识构建单元以及生成课堂实际知识图谱单元；
所述的课堂语音转文本单元将课堂教学过程的视频资源转成音频资源，再通过语音识别技术，将语音内容转成文本信息；
所述的语义分析提取单元对语音转文本单元的文本内容进行语义分析，通过TF-IDF算法，识别高频内容，并提取文本关键内容建立概念实体；
所述的关键知识构建单元将TF-IDF识别的频率作为权重值，建立相关属性-值对；
所述的生成课堂实际知识图谱单元将课堂语音转文本单元、语义分析提取单元、关键知识构建单元所生成的数据，按照RDF数据格式进行存储，并生成实际知识图谱。
3.根据权利要求2所述的一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统，其特征在于，所述的实时学情数据生成模块包括监控部署单元、人脸采集单元、分析计算单元以及专注度分布图生成单元；
所述的监控部署单元用于在教学现场设置监控设备以采集现场学员学习情况；
所述的人脸采集单元与监控部署单元连接，用于对录制的视频进行图像取样，依据人脸识别原理，识别人脸特征并提取特征值；
所述的分析计算单元与人脸采集单元连接，用于对人脸采集单元所提取的特征值进行算法分析，依据设定时间内现场学员抬头听课的人员数量，计算课堂专注度；
所述的专注度分布图生成单元与分析计算单元连接，用于针对分析计算单元所计算出的专注度以时间为轴生成专注度分布图。
4.根据权利要求3所述的一种匹配课堂知识内容的实时学情分析系统，其特征在于，所述的分析对比模块针对专注度分布图生成单元所生成的专注度分布图以及生成课堂实际知识图谱单元所生成的实际知识图谱，以时间值为索引，建立学情、知识内容数据的关联分析视图，以时间为轴线，形成课堂知识内容的专注度分布结果，完成教学诊断。
5.一种匹配课堂知识内容的实时学情分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.生成实际知识图谱，根据课堂实际教学内容生成实际知识图谱；
S2.生成实时学情数据，对现场学习人员学习专注情况进行算法分析，并生成专注度分布图；
S3.进行分析对比，以时间为索引，建立实际知识图谱与专注度分布图的关联分析视图，形成课堂知识内容专注度分布结果。
6.根据权利要求5所述的一种匹配课堂知识内容的实时学情分析方法，其特征在于，所述的生成实际知识图谱包括以下步骤：
S101.课堂语音转文本，将课堂教学过程的视频资源转成音频文件后，通过语音识别技术，转成文本信息；
S102. 语义分析提取，对语音转文本单元的文本内容进行语义分析，通过TF-IDF算法，识别高频内容，并提取文本关键内容建立概念实体；
S103. 构建关键知识内容，将TF-IDF识别的频率作为权重值，建立相关属性-值对；
S104. 生成课堂实际知识图谱，针对S101、S102、S103步骤所生成的数据，按照RDF数据格式进行存储，并生成实际知识图谱。
7.根据权利要求6所述的一种匹配课堂知识内容的实时学情分析方法，其特征在于，所述的生成实时学情数据包括以下步骤：
S201. 进行监控部署，在教学现场设置监控设备以采集现场学员学习情况；
S202. 进行人脸采集，对录制的视频进行图像取样，依据人脸识别原理，识别人脸特征并提取特征值；
S203. 分析计算，对人脸采集单元所提取的特征值进行算法分析，依据设定时间内现场学员抬头听课的人员数量，计算课堂专注度；
S204. 生成专注度分布图，针对分析计算单元所计算出的专注度以时间为轴生成专注度分布图。
8.根据权利要求7所述的一种匹配课堂知识内容的实时学情分析方法，其特征在于，所述的分析对比为针对专注度分布图生成单元所生成的专注度分布图以及生成课堂实际知识图谱单元所生成的实际知识图谱，以时间值为索引，建立学情、知识内容数据的关联分析视图，以时间为轴线，形成课堂知识内容的专注度分布结果，完成教学诊断。
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|---|---|
| CN (1) | CN107609478A (zh) |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108492632A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-09-04 | 四川科华天府科技有限公司 | 一种基于情景化教学的课堂教学系统 |
| CN108563780A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-09-21 | 北京比特智学科技有限公司 | 课程内容推荐方法和装置 |
| CN108564495A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-09-21 | 深圳市鹰硕技术有限公司 | 网络教学关注度评估方法以及装置 |
| CN108875606A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-23 | 重庆大学 | 一种基于表情识别的课堂教学评价方法及系统 |
| CN109740446A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-10 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 课堂学生行为分析方法及装置 |
| CN110110958A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-08-09 | 深圳市深网视界科技有限公司 | 一种学情分析方法、电子设备及存储介质 |
| CN110309363A (zh) * | 2018-03-02 | 2019-10-08 | 广州润沁教育科技有限公司 | 一种基于知识点的教学视频片段交易方法 |
| CN111339801A (zh) * | 2018-12-19 | 2020-06-26 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种人员注意力检测方法、装置、设备及系统 |
| CN111368145A (zh) * | 2018-12-26 | 2020-07-03 | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 | 一种知识图谱的创建方法、创建系统及终端设备 |
| CN111915111A (zh) * | 2019-05-08 | 2020-11-10 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 在线课堂的互动质量评价方法、装置及终端设备 |
| CN112055257A (zh) * | 2019-06-05 | 2020-12-08 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 视频课堂的互动方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112668384A (zh) * | 2020-08-07 | 2021-04-16 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种知识图谱构建方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN112911326A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-04 | 平安科技（深圳）有限公司 | 弹幕信息处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN112966493A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-15 | 重庆惠统智慧科技有限公司 | 一种知识图谱构建方法及系统 |
| CN113435827A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-24 | 广州番禺职业技术学院 | 一种智慧场域下的课堂知识应用传播系统 |
| CN114390331A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-04-22 | 徐州工业职业技术学院 | 一种视频教学方法、系统、设备及介质 |
| CN115239527A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-10-25 | 重庆市科学技术研究院 | 基于知识库的教学特征融合与建模的教学行为分析系统 |
| CN116452072A (zh) * | 2023-06-19 | 2023-07-18 | 华南师范大学 | 一种教学评价方法、系统、设备和可读存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104090955A (zh) * | 2014-07-07 | 2014-10-08 | 科大讯飞股份有限公司 | 一种音视频标签自动标注方法及系统 |
| US20140372447A1 (en) * | 2013-06-12 | 2014-12-18 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Knowledge index system and method of providing knowledge index |
| CN104517102A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-04-15 | 华中师范大学 | 学生课堂注意力检测方法及系统 |
| CN105761183A (zh) * | 2016-03-14 | 2016-07-13 | 成都爱易佰网络科技有限公司 | 知识点体系教学方法及基于知识点测度的自适应教学系统 |
| CN106815293A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-06-09 | 中国电子科技集团公司第三十二研究所 | 一种面向情报分析的构建知识图谱的系统及方法 |
-
2017
- 2017-08-09 CN CN201710677104.XA patent/CN107609478A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140372447A1 (en) * | 2013-06-12 | 2014-12-18 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Knowledge index system and method of providing knowledge index |
| CN104090955A (zh) * | 2014-07-07 | 2014-10-08 | 科大讯飞股份有限公司 | 一种音视频标签自动标注方法及系统 |
| CN104517102A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-04-15 | 华中师范大学 | 学生课堂注意力检测方法及系统 |
| CN105761183A (zh) * | 2016-03-14 | 2016-07-13 | 成都爱易佰网络科技有限公司 | 知识点体系教学方法及基于知识点测度的自适应教学系统 |
| CN106815293A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-06-09 | 中国电子科技集团公司第三十二研究所 | 一种面向情报分析的构建知识图谱的系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 孙波等: "智慧学习环境中基于面部表情的情感分析", 《现代远程教育研究》 * |
Cited By (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110309363A (zh) * | 2018-03-02 | 2019-10-08 | 广州润沁教育科技有限公司 | 一种基于知识点的教学视频片段交易方法 |
| CN108564495A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-09-21 | 深圳市鹰硕技术有限公司 | 网络教学关注度评估方法以及装置 |
| CN108492632A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-09-04 | 四川科华天府科技有限公司 | 一种基于情景化教学的课堂教学系统 |
| CN108563780A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-09-21 | 北京比特智学科技有限公司 | 课程内容推荐方法和装置 |
| CN108563780B (zh) * | 2018-04-25 | 2022-04-26 | 北京比特智学科技有限公司 | 课程内容推荐方法和装置 |
| CN108875606A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-23 | 重庆大学 | 一种基于表情识别的课堂教学评价方法及系统 |
| CN109740446A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-10 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 课堂学生行为分析方法及装置 |
| CN111339801A (zh) * | 2018-12-19 | 2020-06-26 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种人员注意力检测方法、装置、设备及系统 |
| CN111339801B (zh) * | 2018-12-19 | 2023-10-17 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种人员注意力检测方法、装置、设备及系统 |
| CN111368145A (zh) * | 2018-12-26 | 2020-07-03 | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 | 一种知识图谱的创建方法、创建系统及终端设备 |
| CN110110958A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-08-09 | 深圳市深网视界科技有限公司 | 一种学情分析方法、电子设备及存储介质 |
| CN111915111A (zh) * | 2019-05-08 | 2020-11-10 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 在线课堂的互动质量评价方法、装置及终端设备 |
| CN112055257A (zh) * | 2019-06-05 | 2020-12-08 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 视频课堂的互动方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112055257B (zh) * | 2019-06-05 | 2022-04-05 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 视频课堂的互动方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112668384A (zh) * | 2020-08-07 | 2021-04-16 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种知识图谱构建方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN112668384B (zh) * | 2020-08-07 | 2024-05-31 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种知识图谱构建方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN112911326A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-04 | 平安科技（深圳）有限公司 | 弹幕信息处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN112966493A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-15 | 重庆惠统智慧科技有限公司 | 一种知识图谱构建方法及系统 |
| CN113435827B (zh) * | 2021-05-31 | 2022-11-25 | 广州番禺职业技术学院 | 一种智慧场域下的课堂知识应用传播系统 |
| CN113435827A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-24 | 广州番禺职业技术学院 | 一种智慧场域下的课堂知识应用传播系统 |
| CN114390331A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-04-22 | 徐州工业职业技术学院 | 一种视频教学方法、系统、设备及介质 |
| CN114390331B (zh) * | 2022-01-13 | 2023-09-08 | 徐州工业职业技术学院 | 一种视频教学方法、系统、设备及介质 |
| CN115239527A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-10-25 | 重庆市科学技术研究院 | 基于知识库的教学特征融合与建模的教学行为分析系统 |
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