CN108281052A - 一种在线教学系统及在线教学方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种在线教学系统，所述在线教学系统包括云服务器，所述云服务器包括虚拟机，云服务器中的虚拟机包括：教师教学用的教师端虚拟机以及学生学习用的学生端虚拟机；教师端包括屏幕广播单元，屏幕广播单元用于将教师端虚拟机的当前界面推送到学生端虚拟机；学生端包括显示单元，显示单元用于接收教师端虚拟机的当前界面，并在学生端虚拟机上实时显示；在所述云服务器上还设置有数据库服务器和文档服务器组。本发明的有益效果是：(1)对老师在线教学的评价结果更加准确可信；(2)能够根据学生的上课认真听讲程度对学生进行因材施教。

Description

一种在线教学系统及在线教学方法
技术领域
本发明涉及教学领域，具体的涉及一种在线教学系统及在线教学方法。
背景技术
目前，基于网络的在线学习是一种应用较为广泛的远程教学形式，在丰富的数字化资源以及各类学习支持系统的支持和辅助下，在线学习者能够灵活调整和控制自己的学习活动和学习过程，充分发挥学习者的自主性。我国在线教育市场规模已达到年均2000亿元，学习者达到1亿人，覆盖了高等教育、中小学教育、职业培训及学前教育等领域。
由于接受在线教育的学生和在线教学的老师数量越来越多，传统的单一服务器教学也无法承受巨大的注册用户以及学习过程中的通信量。在现有的教学实践中，在线教学的课程设置较为固定，通常采用一对多的模式以顺序设置的课程为主导进行教学，不同学习者接受同样的教学内容和测试。同时，由于在线学习支持系统的针对性和时效性不强、学习活动过度同质化，再加上教师的关注不足，很多学习者还不能充分利用在线课程开展自主学习，针对不同的学习者形成有效的、个性化的课程规划，相应的缺乏全面而个性化的教学评价体系。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种在线教学系统及在线教学方法，使得对在线教学课程的评价更加客观，对学生的学习情况判断更加真实。
具体地，本发明是通过如下技术方案实现的：
一种在线教学系统，所述在线教学系统包括包括云服务器，所述云服务器包括虚拟机，云服务器中的虚拟机包括：教师教学用的教师端虚拟机以及学生学习用的学生端虚拟机；教师端包括屏幕广播单元，屏幕广播单元用于将教师端虚拟机的当前界面推送到学生端虚拟机；学生端包括显示单元，显示单元用于接收教师端虚拟机的当前界面，并在学生端虚拟机上实时显示；在所述云服务器上还设置有数据库服务器和文档服务器组，其中，数据库服务器用于存储用户发布的文字数据，并接受教师端虚拟机的文字读取请求；文档服务器用于存储用户上传的文件，教师端虚拟机的文件读取请求；所述在线教学系统还包括分布服务器，所述分布服务器用于根据不同云服务器上的负载情况，将教师端或学生端进行分配。
一种在线教学方法，所述前述的在线教学系统，所述方法包括：
步骤1：教师端向云服务器发送教师注册信息；
步骤2：教师端向云服务器发送课件信息；
步骤3：学生端向分布服务器发送上课请求，分布服务器根据对发出请求的学生端的分类，将目标教师端和目标学生端接入同一云服务器；
步骤4：教师端进行授课，同时云服务器实时监测学生认真听讲程度；
步骤5：教师端向云服务器发送分配作业指令，所述云服务器根据当前学生的历史作业完成情况和学生认真听讲程度，向学生端分配不同难度的作业题；
步骤6：学生端向云服务器递交作业答案；
步骤7：云服务器根据答案正确率，以及每个学生的学习质量，确定本次课程质量；当云服务器判断本次课程质量为优于已保存课程，则将本次课程替换已保存课程。
较佳的，所述步骤1之后、步骤2之前，所述方法还包括包括：
S11）云服务器根据教师注册信息，采用通用的Web爬虫技术从互联网上公开的在线教学社区中获取教师教学领域所需的课件信息，并以HTML文本的方式存储在云服务器中的爬取数据表中；
S12）抽取获取的课件信息的分类信息。
S13）根据课件信息分类信息信息对课件信息进行自动分类；
S14）根据课件信息的分类信息中对应的教学课程的浏览量、用户评价、参加人数对课件信息进行评分，评分结果以[课程id，评分]的格式存储于教学资源评分表中；
S15）老师在教师端根据所述评分，选择一个课件进行确认，云服务器接收到确认信息后，从对应的互联网网站上下载到云服务器中。
较佳的，所述步骤3包括：
云服务器解析所述上课请求，判断学生是否选择点播课程，若学生选择点播课程，则将目标学生端接入存储有对应课程视频的云服务器中，且在对应课程视频播放完毕之后，云服务器向分布服务器发送视频播放完成信息，所述视频播放完成信息包含对应云服务器的服务器地址信息，分布服务器接收到所述视频播放完成信息后，对所述视频播放完成信息中的服务器地址信息进行解析出来，再将对应授课教师的教师端接入目标学生所在的云服务器中。
较佳的，所述步骤4包括：
每隔预设时间长度对学生的学习状态进行一次检测，统计学生在授课全程的学习状态正常率，当该学生的学习状态正常率大于正常率阈值，则说明该学生整体上上课状态正常，若否，则说明该学生上课状态不正常；
针对每个学生，在云服务器中为其分配一个分值统计空间，通过权值赋值法确定学生在教师授课全程的学习状态评分；云服务器读取分值统计空间中存储的学习状态评分累加值，确定为该学生的认真听讲程度分。
较佳的，学生端还具有语音信息采集模块、视频信息采集模块以及动眼仪，视频信息采集模块、语音信息采集模块和动眼仪将采集的视频数据信息、语音数据信息和动眼数据解码后发送至云服务器，之后云服务器进行预处理，提取用户表情数据、发音特征、注视点信息、眼睛睁合度信息；
表情数据与数据库中标准模板进行比较，得出情绪状态信息；
发音特征与数据库中标准模板进行比较，辨别声音类型；
根据注视点信息与眼睛睁合度信息，辨别学生的疲劳与专注度状态；
将所述情绪状态信息、声音类型、疲劳与专注度状态进行组合校正，判断学生的学习状态是否正常。
较佳的，所述步骤5包括：
云服务器获取最多做错题目数量对应的作业类型在作业流中的对应作业，作为备选作业，在备选作业中，统计备选作业的难度系数，根据学生的认真听讲程度分，从备选作业选择与所述认真听讲程度分对应的难度系数的作业分发给对应学生端，其中难度系数越高的作业对应的认真听讲程度分越高。
较佳的，所述步骤7包括：
云服务器根据每个学生端递交的作业答案进行审核，确定每个学生的答案正确率以及全体学生的答题通过率；
根据公式：
课程总体质量分=答案正确分*权重值1+答题正确分*权重值2+认真听讲程度分*权重值3
确定课程总体质量分，其中权重值1、权重值2和权重值3根据授课性质和内容综合考虑进行选择；
当云服务器判断本次课程总体质量分高于在云服务器中已经保存的对应课程的课程总体质量分，则用本次课程的录像替换已保存的课程录像。
较佳的，在所述步骤7之后，所述方法还包括：
S71）解析课程视频文件，获得音频原始文件；
S72）对所述音频原始文件预处理，剔除静音信息，获得多个音频片段；
S73）在每个音频片段中，与该节课对应的老师在语音片段库中的信息进行特征匹配，若匹配成功，则记录对应时间点；
S74）根据对应时间点，对每个记录时间点之前的预设时间长度的音视频片段进行提取，形成教学重点片段，将这些教学重点片段进行拼接，形成最终的媒体文件。
较佳的，在所述步骤7之后，所述方法还包括：
S71’：云服务器将错题根据错误数量进行排序；
S72’：云服务器将错题根据错误数量的不同赋予不同的奖励分值，将排名靠前的错题发送到对该题回答正确的学生端屏幕上；
S73’：学生端提示学生对当前展示的错题进行抢答，并获取学生输入的解答过程，并将解答过程发送到云服务器；
S74’：云服务器将所述解答过程通过教师端虚拟机向老师进行展示，由老师对所述解答过程进行检查，若认为解答过程正确，则向云服务器发送推送指令，将所述解答过程推送至对该题回答错误的学生的学生端屏幕上，并将该题目对应的奖励分值赋予对应的学生；
其中，所述S74’：包括：
S741’：云服务器接收所述解答过程，并在预设的答案库中得到标准解答过程；
S742’：云服务器调用的评分词库信息；
S743’：云服务器将学生解答过程中出现在云服务器评分词库中的词组高亮；
S744’：判断是否从当前解答过程取词组并加入到云服务器评分词库，如果是，执行S745’；如果否，执行S746’；
S745’：获取被选中的词组，并将其加入云服务器评分词库，并返回S742’；
S746’：云服务器获取老师录入的推送或不推送指令。
本发明的有益效果是：(1)对老师在线教学的评价结果更加准确可信；(2)能够根据学生的上课认真听讲程度对学生进行因材施教。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所述一种在线教学系统结构示意图；
图2为发明所述一种在线教学方法示意图；
图3为本发明所述另一种在线教学系统结构示意图；
图4为本发明所述教学重点片段生成示意图；
图5为答题互动方法示意图；
图6为云服务器辅助对学生的解答过程进行判断方法示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
以下将通过实施例对本发明进行详细描述。
一种在线教学系统，如图1所示，包括云服务器，所述云服务器包括虚拟机，而用于运行虚拟机的计算机，可以是PC服务器或者普通的PC机。为了教学使用，云服务器中的虚拟机可以包括：教师教学用的教师端虚拟机以及学生学习用的学生端虚拟机。
教师教学使用的教师端，教师端包括屏幕广播单元，屏幕广播单元用于将教师端虚拟机的当前界面推送到学生端虚拟机。教师利用教师端讲课时，可以使用话筒说话，一边说一边在自己的虚拟机桌面上书写；虚拟机桌面上的应用软件具备黑板和白板功能，老师授课跟在黑板上操作一样，然后通过屏幕广播单元将自己的虚拟机桌面推推送到学生端虚拟机，从而使得学生可以通过自己的虚拟机清楚地看到讲课内容。
学生学习用的学生端，学生端包括显示单元，显示单元用于接收教师端虚拟机的当前界面，并在学生端虚拟机上实时显示。学生通过显示单元可以在自己的虚拟机上清楚地看见教师的讲课内容，并且学生可以通过戴上耳机，更加清楚的听清老师的讲课。从而提高学生的听课效率。
学生和教师可以在有网络的地方，通过智能终端设备随时随地接入自己的虚拟机，进行学习或备课，而不必受到场地的限制。其中智能终端设备可以是手机、平板电脑、PC机以及云终端等。
进一步的，在所述云服务器上还设置有数据库服务器和文档服务器组，其中，数据库服务器用于存储用户发布的文字数据，并接受教师端虚拟机的文字读取请求。文档服务器用于存储用户上传的文件，教师端虚拟机的文件读取请求。
进一步的，所述在线教学系统还包括分布服务器，所述分布服务器用于根据不同云服务器上的负载情况，将教师端或学生端进行合理分配，以使云服务器运转顺畅。
具体地，当老师在教师端虚拟机发布信息时，文字数据将存储至数据库服务器中，附件将存储到文档服务器中。当老师在教师端虚拟机中提出读取信息请求时，云服务器将读取数据请求发送至数据库服务器及文档服务器，数据库服务器反馈至教师端虚拟机，此时若读取的信息包含附件，则文档服务器将附件进行转换，然后以预览的方式反馈至教师端虚拟机，与反馈的数据组合后呈献给老师。
本发明还提供了一种在线教学方法，如图2所示，所述方法包括：
S1：教师端向云服务器发送教师注册信息。
所述教师注册信息包括教师的教学领域以及注册ID，所述教学领域即该教师擅长教授哪门课程，如小学数学、小学语文，等等。
S2：教师端向云服务器发送课件信息。
所述课件信息既可以是教师自行制作的PPT课件，也可以是在所述云服务器中已经保存好的教学课件，此时教师端只需向云服务器发送对应课件的搜寻信息即可，所述搜寻信息可以是该课件在云服务器中的存储地址。
当教师完成信息注册后，所述云服务器会在教师信息数据库中为该新注册的教师分配一个个人数据存储空间，之后该教师的一切教学活动信息都会被存储在该个人数据存储空间中，如教师的上课次数，每次上课的教学评分等。
进一步的，在S1之后、S2之前，所述方法还可以包括：
S11）云服务器根据教师注册信息，采用通用的Web爬虫技术从互联网上公开的在线教学社区中获取教师教学领域所需的课件信息，并以HTML文本的方式存储在云服务器中的爬取数据表中；通过Web爬虫技术获取的课件信息以[url，页面HTML]的方式存储在数据爬取表中。若存在爬取错误的页面，对页面URL进行标记，下次爬取时可再次爬取；所述错误的页面包括：HTML页面为404页面，或重要信息字段缺失的页面链接。
S12）抽取获取的课件信息的分类信息，如名称、描述、所属机构或学校、老师，以及与所述课件相对应的课程起止时间、标签、语言、参加人数、评论、用户评价等。
进行信息抽取后的分类信息数据以[课程id，url，名称，描述，…]存储在云服务器的教学资源数据表中。
S13）根据课件信息的名称、描述、标签、发布机构、讲师信息对课件信息进行自动分类；
S14）根据课件信息对应的教学课程的浏览量、用户评价、参加人数对课件信息进行评分，评分结果以[课程id，评分]的格式存储于教学资源评分表。所述评分结果score的计算方法为：score＝α×v+β×p+γ×r，其中，v为在线教学资源的浏览量，p为参加人数，r为用户评价；
计算时，先将所述三个指标归一化到[0，100]的范围，然后设定三个系数α、β、γ以表示所述各个指标的权重，三个系数的值可根据实际排序需要进行调整。
S15）老师在教师端根据所述评分，选择一个自己认为合适的课件进行确认，云服务器接收到确认信息后，从对应的互联网网站上下载到云服务器中。
S3：学生端向云服务器发送上课请求，分布服务器根据对发出请求的学生端的分类，将目标教师端和目标学生端接入同一云服务器。
本发明中的在线教学系统是一个学科广泛的系统，其中包含了多学科的教师以及对多学科教学内容有需求的学生，而每一学科根据学生需求量的不同，需要占用的教学系统的资源量也不同。学生端向分布服务器发送上课请求，所述上课请求至少包含学科要求，分布服务器根据不同学生的学科要求，将上课请求进行分类，将具有相同上课需求的学生以及具有该门课程授课能力的老师分配进同一云服务器中。
进一步的，所述上课请求还包括学生选择直播课程或者点播课程的信息，本发明中所谓直播课程，即教师通过云服务器现场进行授课，学生现场进行听课，以及课后与老师进行答题互动；所述点播课程，即云服务器将本地存储的录制好的授课视频通过在教师端虚拟机上的放映，使学生在学生端进行观看。若学生选择直播课程，则分布服务器根据对发出请求的学生端的分类，将目标教师端和目标学生端接入同一云服务器；云服务器解析所述上课请求，判断学生是否选择点播课程，若学生选择点播课程，则将目标学生端接入存储有对应课程视频的云服务器中，且在对应课程视频播放完毕之后，云服务器向分布服务器发送视频播放完成信息，所述视频播放完成信息包含对应云服务器的服务器地址信息，分布服务器接收到所述视频播放完成信息后，对所述视频播放完成信息中的服务器地址信息进行解析出来，再将对应授课教师的教师端接入目标学生所在的云服务器中，使对应授课教师能够对学生反馈的问题进行解答。
S4：教师端进行授课，同时云服务器实时监测学生认真听讲程度。
当具有相同上课需求的学生以及具有该门课程授课能力的老师分配进同一云服务器中，即可以开始进行授课。老师通过教师端从云服务器中的文档服务器中调取课件，在教师虚拟机上进行课件演示，同时学生端的显示单元上同步放映教师虚拟机端的演示画面已经教师的教学声音。
同时，如图3所示，学生端还具有语音信息采集模块以及视频信息采集模块，其中语音信息采集模块可以获取学生在上课时发出的语音，视频信息采集模块可以获取学生在上课时的表情数据，通过与云服务器中的数据库进行对比，判断学生在上课时的表情数据，得出愉快、不耐烦、疑惑、失望、疲劳、兴奋、期待、生气或反感的表情。根据每个学生的上课情绪反应来确定授课现场质量指标。
老师在授课过程中，学生端的视频信息采集模块采集对应学生的视频数据信息，语音信息采集模块采集对应学生的语音数据信息。
其中，采集的视频数据信息包括学生的性别、年龄、人种和面部表情信息；所述采集的音频数据信息包括声波、声纹。
视频信息采集模块和语音信息采集模块将采集的视频数据信息和语音数据信息解码后发送至云服务器，之后云服务器进行预处理，提取用户面部特征和发音特征送入设置在云服务器中的表情对比单元以及声音对比单元中进行分析对比，并将比较结果反馈至云服务器。
其中，表情数据与数据库中标准模板进行比较，得出愉快、不耐烦、疑惑、失望、疲劳、兴奋、期待、生气或反感的表情，完成微表情分析。面部特征识别功能进行微表情分析，实时把握学习者情绪的变化。
发音特征与数据库中标准模板进行比较，判断是否进行发音评测或/和语音识别，若是，则进行相应操作，并得出语音评测的分值或/和语音识别的结果、可信度，完成学习效果分析，可信度具体是指机器对自己识别出来的结果的准确性判断。语音识别功能实时验证学习者的发音是否达到一定的标准，能否准确回答系统预设的一些问题，有效验证学习的效果。例如，当老师要求学生在线进行课文朗读时，学生的发音特征可以被采集分析，进而通过学生的发音语气判断学生的学习兴趣和学习意愿。
通过表情识别算法分析表情数据，生成与表情数据对应的情绪状态信息包括以下步骤：
S41）采用灰度图像直方图均衡法对表情数据进行图像预处理；
S42）利用人脸识别分类器对经过图像预处理后的表情数据进行人脸识别，生成人脸区域；
S43）通过LDA(Latent Dirichlet Allocation)特征提取算法从人脸区域中提取表情特征；
S44）采用支持向量机对表情特征进行表情分类，得到分类后的人脸表情；
S45）识别分类后的人脸表情，生成与人脸表情对应的情绪状态信息。
进一步的，如图3所示，在学生端还可以设置动眼仪，用于采集对应学的动眼数据，
通过眼动跟踪算法分析动眼数据中的视线数据，得到学生的注视点信息，其具体步骤为：
S41’)采集图片样本，包括捕获校准眼图和捕获标定眼图。具体实现时，可以事先采集一组标准眼图数据，让测试人员在学生正常在线学习状态下拍摄记录该学生视线正对屏幕时的眼图，并将该眼图作为校准眼图；将记录学生正视屏幕边缘、四角时的眼图作为标定眼图。
S42’)眼睛定位，包括椭圆拟合法瞳孔中心定位和Susan(Small univaluesegment assimilating nucleus)算子内眼角点定位。
S43’)视线估计，包括校准和标定两个过程。校准过程根据图片样本采集中校准点眼图对应的校准点坐标和眼睛定位中获得的眼动数据，计算出学生视线与标准眼图之间的坐标映射系数。标定过程根据映射系数和眼睛定位中获得的标定点眼动数据计算出标定点的注视坐标(也就是学生视线落在屏幕上的坐标)，即得到学生的注视点信息。
还可以通过人眼状态识别算法分析动眼数据中的眼球数据，生成与学生的眼睛睁合度信息，器具体包括以下步骤：
S41”)首先进行人脸识别，可采用基于Hear的人脸识别分类器等方法；
S42”)在识别出的人脸中截取眼睛区域，具体方法为:首先使用已有的算法进行肤色提取，其次分析肤色区域，进而对人脸区域进行预检测，之后结合人眼几何特征进行初步定位，最后利用人眼的灰度信息进行精确定位；
S43”)为了获取清晰准确的眼部图像信息，首先将人脸图像灰度化、进行Gabor滤波、增强脸部各区域特征，然后将图像二值化，即得到二值化图像；
S44”)对二值化图像进行水平积分投影，将二值化后人脸的特征点(诸如头发、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等)明显的分割出来，对该二值化图像进行水平积分投影，即可准确的定位人眼；
S45”)判别眼睛状态，根据眼睛的眼球大小判别眼睛睁合度信息。眼睛睁合度信息可以作为疲劳程度的表征。眼睛睁合度信息包括睁眼、闭眼、眯眼等；睁眼表示为不疲劳，连续闭眼时间超过预设时间(例如5秒)表示为疲劳，眯眼时眼睛睁合越小(即捕获的眼球面积越小)，表示学生越疲劳。
将得出的上述注视点信息和上述眼睛睁合度信息进行综合分析，得到学生的疲劳与专注度状态信息。
所述发音特征识别方法，具体包括以下步骤：
(a)事先专门由测试人员录制一些分别对应喜、怒、哀等不同状态的声音，并对这些声音信号进行特征提取和分析，建立声音语料库，借由声音语料库的语音信号所包括的语音及其音高等属性，建立语音模型。
(b)采集学生的语音，根据教学者的需求选取在线学习过程中其想要了解的时间段进行采样检测。
(c)提取待检测语音的音高属性，输入语音模型进行判别。声音判别类型包括喜、怒、哀、正常四种分类。
在获得了学生的在声音、表情和动眼方面的特征后，就能够通过综合分析这三方面特征判断学生的学习状态，包括：
表情识别与人眼状态检测组合校正。首先利用表情识别确定学习者是否表情正常，然后结合人眼状态检测判断其眼睛睁闭状态，判断出“表情认真，却长时间闭目养神”等这类不正常的学习状态。
人眼状态检测与眼动跟踪组合校正。首先利用人眼状态检测方法确定学习者的眼睛状态，判断学习者是否睁眼学习，然后结合眼动跟踪的分析结果判别学习者的关注点变化以及视觉是否疲劳，判断出“眼睛睁闭状态正常，却目光呆滞、视线长时间滞留在屏幕某个区域”等这类不正常的学习状态。
声音识别与表情识别组合校正。结合获得的语音特征，对基于表情识别获取的学习者面部特征进行判别，在时间维度上，以语音和笑声为基准的前后5s内，根据学习者各种面部图像特征信号判别的学习者学习状态不正常的结果，我们认定为是误判，改为判别学习者学习状态正常。
声音识别与人眼状态检测组合校正。结合获得的语音特征，对基于人眼状态检测获取的学习者眼部特征进行判别，消除“语音上大笑而视觉上疲劳”等误判的情况。
以上组合校正的触发方法为：任何一种组合校正中的两种识别或检测结果中，如果两个判别均为正常，则认为学习者学习状态正常；如果其中有一个或两个判别结果为不正常，则触发组合校正方法，重新判别学习者的状态。
可以通过权值赋值法确定一个特定学生在教师授课全程的学习状态评分，具体的，可以每预设时间长度（如5分钟）对学生的学习状态进行一次包括声音、表情和动眼情况的全面检测，记录一次检测二值结果，即学习状态“正常”和“不正常”两种结果，通过统计某一特定学生在授课全程的学习状态正常率（“正常”状态数除以总检测次数）来确定。当该学生的学习状态正常率大于正常率阈值，则说明该学生整体上上课状态正常，若否，则说明该学生上课状态不正常。
进一步的，云服务器还采集老师的授课录音，实时对老师授课录音中的关键词进行检测，当老师说出关键词，如“注意”、“重点”、“牢记”等表明当前授课进入到课程重点内容中的关键词时，同时确定学生端学的学习状态，当老师授课讲到重点内容时，对于学习态度端正的学生来说，除了所述的学习状态应该为“正常”状态，还会对老师的教学内容表现出关注、感兴趣之类的情绪波动；反之，若学生本身对当前学习的内容不感兴趣，即使师授课讲到重点内容，学生会产生厌烦、不耐烦的情绪波动。所以当老师说出关键词时刻，云服务器分析学生的表情数据以及动眼数据，当检测到的表情数据以及动眼数据表现出的是学生对授课内容的关注、感兴趣的情绪波动，则为该学生的学习状态赋予更高的评级，如评为“优秀”，当老师授课结束后，统计该学生的学习状态优秀率（获得“优秀”评级的次数除以检测到老师说出关键词的次数）。针对每个学生，根据其学习状态优秀率和学习状态正常率综合评判其上课过程中认真听讲的程度。
或者，针对每个学生，在云服务器中为其分配一个分值统计空间，采用赋值法对学生认真听讲的程度进行打分，即学习状态评分，如学生每获得一次学习状态“正常”的评级加1分，获得学习状态“优秀”的评级加3分，获得学习状态“不正常”的评级扣1分，当老师授课结束后，云服务器读取分值统计空间中存储的学习状态评分累加值，确定为该学生的认真听讲程度分。
S5：教师端向云服务器发送分配作业指令，所述云服务器根据当前学生的历史作业完成情况和学生认真听讲程度，向学生端分配不同难度的作业题。
针对不同认真听讲程度的学生，其对授课内容理解的深度不同，相应的能完成的作业题的难度也不同。对于越认真听课的学生，可以向其分配难度越大的作业题。现有技术中，通常的做法是向学生分配难度一致的作业题，这样的分配方式虽然能够区分出学生的学习效果，但对于认真听课程度差的学生来说，做错过多的题会对兴趣和自信心产生打击，会进一步增加厌学情绪，这由其是对义务教育阶段的学生来说是不利的，而对于认真听课的学生来说，向其提供的试题过于简单，其答题时也会觉得索然无味，甚至导致听课的情绪慢慢懈怠。本发明中，针对不同认真听讲程度的学生分配不同难度的试题，有利于针对学生因材施教，使得学生能够时刻保持好好学习的上进心。
云服务器上保存有每个学生的作业完成历史记录，例如，每次作业涉及的作业类型，每个作业下完成的题目的数量，做错的题目，做错题目的数量，做正确的题目，做正确的题目的数量以及每次的正确率、错误率等信息。若每个作业就是一个题目，则直接统计每个作业的完成情况即可。在从作业完成历史记录中统计学习用户的做错题目时，可统计预设时间段内学习用户的做错题目，例如，统计一个月、两个月、一个季度或一个学期内学习用户的做错题目。对做错题目进行聚类操作，得到做错题目的作业类型以及每个作业类型下做错题目的数量。
在本发明实施例中，从作业完成历史记录中获取到做错题目后，对做错的题目进行聚类操作，例如，通过K-MEANS、Clara算法对做错的题目进行聚类操作，得到做错题目的类型以及每个类型下做错题目的数量。
云服务器获取最多做错题目数量对应的作业类型在作业流中的对应作业，作为备选作业，在备选作业中，统计备选作业的难度系数，根据学生的认真听讲程度分，从备选作业选择与所述认真听讲程度分对应的难度系数的作业分发给对应学生端，其中难度系数越高的作业对应的认真听讲程度分越高。
在本发明实施例中，某一作业类型的学生端做错的题目数量最多，则说明对应学生对该类型作业针对的知识点掌握不到位，需要加强训练。此时，获取最多做错题目数量对应的作业类型在作业流中的对应作业，将获取的对应作业分发给学生端，从而在在线教学系统中实现作业的自动化、差异化分配，提高教学效率和在线教学系统的可用性。
S6：学生端向云服务器递交作业答案。
S7：云服务器根据答案正确率、答题通过率以及学生的认真听讲程度，确定本次课程质量；当云服务器判断本次课程质量为优于已保存课程，则将本次课程替换已保存课程。
云服务器根据每个学生端递交的作业答案进行审核，确定每个学生的答案正确率以及全体学生的答题通过率，例如每个学生回答10道作业题，每道作业题分值1分，学生答对7道题视为合格，即答案正确率70%为合格，当前接受教学的学生有100人，其中至少有80个学生答案正确率都合格，则答题通过率为80%。
云服务器根据答案正确率、答题通过率以及学生的认真听讲程度，判断本次课程总体质量。课程总体质量是对老师教学总体水平的评级，教师的总体教学水平不仅仅体现在学生的考试成绩上，也体现在学生的接受程度和喜爱程度上，由其是当今提倡素质教育的阶段，学生的应试成绩越来越淡化，评价老师的教学水平也不应该唯成绩论，而例如一些素质教育类课程，如影视鉴赏、美术鉴赏之类的素质课程，着重点就在于对学生审美情趣的培养，更不能以学生的考试成绩作为考核老师教学水平的依据，而更应当考核学生上课是否认真听讲，是否对老师所讲授的内容感兴趣为判断老师教学水平的依据。
具体的，可以针对不同的授课内容，对答案正确率、答题通过率以及学生的认真听讲程度这三项指标赋予不同的权重，如前文所述，学生的认真听讲程度可以以分数值来量化表示，同样，学生的答案正确率、答题通过率也可以以分数值来量化表示，如一个学生的答案正确率低于合格率，则答案正确分记为0分，每超过答案合格率一个百分点，则答案正确分加1分，同样的，答题通过率若低于答题合格率指标，则答题通过分记为0分，每超过答题合格率一个百分点，则答题正确分加1分，最终，课程总体质量分=答案正确分*权重值1+答题正确分*权重值2+认真听讲程度分*权重值3，其中权重值1、权重值2和权重值3是根据授课性质和内容综合考虑进行选择的，如对于基础识记类的课程，课程要求的即是学生能够记住所学的知识点，如数学课中要求完全正确记忆的公理、定理、运算法则等，则权重值1和权重值2相对更大，权重值3要相对小；而对于历史课，要求完全正确记忆年代、人物、事件等，权重值1和权重值2相对要大，但历史课与数学课又存在一些区别，数学课锻炼的是人的理性思维，由其对低龄学生来说，会更加觉得“枯燥”，这是学科特点所决定的，而对于历史课来说，由于其贯穿了很多故事内容，人物事件，更加具有趣味性，所以相应的学生在上课时不会觉得特别“枯燥”，这样，如何将历史课讲授的更加“活灵活现”是对历史老师提出的要求，这样，就应该将权重值3对应提高，以体现历史老师的实际授课水平和技巧。
当云服务器判断本次课程总体质量分高于在云服务器中已经保存的对应课程的课程总体质量分时，则用本次课程的录像替换已保存的课程录像。这样，能够使云服务器中保存的课程录像时刻保持为课程质量最好的课程的录像。
进一步的，在所述步骤S7中，将本次课程替换已保存课程之后，如图4所示，所述方法还包括：
S71）解析课程视频文件，获得音频原始文件；
S72）对所述音频原始文件预处理，剔除静音信息，获得多个音频片段；
S73）在每个音频片段中，与该节课对应的老师在语音片段库中的信息进行特征匹配，若匹配成功，则记录对应时间点；
S74）根据对应时间点，对每个记录时间点之前的预设时间长度的音视频片段进行提取，形成教学重点片段，将这些教学重点片段进行拼接，形成最终的媒体文件。
确定教学重点片段的判定标准：在老师授课进行到重点内容阶段，老师会以说出重点词或关键词的方式引起学生的注意，如老师会说出“请注意”、“重点”、“重要”等词汇，因此，本发明中教学重点片段的判定标准为，当老师说出“请注意”、“重点”、“重要”等语音片段之一时，认为该时间点前后预设时长的教学片断为教学重点片段。
获取语音片段方式包括：
老师提前录制好判定标准中各个词汇的语音片段；
从先前老师的课程视频中提取判定标准中各个词汇的语音片段；
语音片段预处理：基于音响大小，识别出静音成分，并去除静音成分；
特征信息提取：对经处理过的语音片段进行分帧；
对每帧都提取梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)及其一阶差分(delta-MFCCs)，组成24维的特征向量，语音片段所有帧的特征向量组成特征向量集；
将特征向量集与特定单词的语音片段形成一一映射的关系；
将特征向量集、特征向量集对应的单词和老师的ID信息存入特征信息库；
完成语音片段的特征信息库建立。
教学重点片段提取包括：
解析上课媒体文件，获得音频原始文件：媒体文件可以为各种标准化格式，如MP4等，通过解码，得到音频原始文件；
音频文件中会有很多无效信息，比重最大的是静音部分或者响度很低的噪音部分，音频片段分帧，每帧长度40ms，通过对文件中各帧(40ms/帧)的声音响度分析，剔除静音或者噪音部分，从而将音频文件切分为多个独立的有效音频片段。
音频特征匹配步骤如下：
1)对有效音频片段分帧，每帧长度40ms，对每帧提取梅尔频率倒谱系数及其一阶差分组成的特征向量；
2)将首帧的特征向量与特征信息库中该老师的各个特征向量集的首个特征向量进行相关性计算，根据相关度判定匹配度，若不匹配，则进入5)；
3)选定库中特征向量集，计算有效音频片段后续帧的特征向量；与该特征向量集对应位置的特征向量进行匹配，如遇不匹配，则进入5)，若全部匹配，则进入4)；
4)说明该有效音频片段为精彩片段的响应，对该片段做打点记录，记录包括该音频片段的时间戳及片段ID信息；
5)若有效音频片段处理完成，则完成整个匹配过程，否则，选择下一个有效音频片段，进入1)。
当获得具有关键词汇的对应时间点后，对每个记录时间点之前的预设时间长度的音视频片段进行提取，形成教学重点片段，将这些教学重点片段进行拼接，形成最终的媒体文件。形成的所述媒体文件一方面能够作为课程宣传视频对外进行播放，吸引学生选择对应教学视频进行点播学习，另一方面能够作为已经学习的学生进行再次重点复习的参考。
进一步的，在所述步骤7之后，如图5所示，所述方法还包括：
S71’：云服务器将错题根据错误数量进行排序；
S72’：云服务器将错题根据错误数量的不同赋予不同的奖励分值，将排名靠前的错题发送到对该题回答正确的学生端屏幕上；
S73’：学生端提示学生对当前展示的错题进行抢答，并获取学生输入的解答过程，并将解答过程发送到云服务器；
S74’：云服务器将所述解答过程通过教师端虚拟机向老师进行展示，由老师进行人为检查后，若认为解答过程正确，则向云服务器发送推送指令，将所述解答过程推送至对该题回答错误的学生的学生端屏幕上，并将该题目对应的奖励分值赋予对应的学生。
采用这样的方式，使得学生主动参与到作业解答的互动中来，通常老师批改一道题要比老师讲解一道题快的多，通过这样的方式，若学生输入的解题过程是正确的，则老师只需快速审视解题过程，认为正确之后，就可以将该解题过程推送至回答错误的学生的学生端进行显示，由此大大缩短了老师讲题板书的时间，并且，对学生来说，很有可能出现答案正确但解答过程错误或者有偏差的情况，采用这样的方式，以奖励的方式让答题正确的学生再写一遍解答过程，相当于对该进行进一步的答题思路过程的考核，能够进一步验证答题正确的学生是否真正领会到题目所要考察的能力和知识点。
进一步的，在步骤S74’中，如图6所示，还可以采用云服务器辅助对学生的解答过程进行判断，所述辅助判断方法如下：
S741’：云服务器接收所述解答过程，并在预设的答案库中得到标准解答过程；在对某作业的学生解答过程进行判卷时，获取该作业对应的学生解答过程。例如，当作业的学生解答过程为在学生端的电子书写板上书写的时，可以采用文字识别技术对电子书写板上的学生解答过程中的文字进行识别，得到电子形式的学生解答过程。
S742’：云服务器调用的评分词库信息；在云服务器评分词库中预设了解答过程的评分标准，与传统的人工阅卷相同，对于解答过程的评阅主要是看解答过程中是否出现了关键的词或词组，也就是通常所谓的得分点，根据解答过程对得分点的覆盖情况及其他考量因素给出分数。在云服务器评分词库也预设了解答过程的答案的关键词，并与关键词一起，还收录了对关键词的解释，关键词的同义词，可能出现的相关表达等。
S743’：云服务器将学生解答过程中出现在云服务器评分词库中的词组高亮；云服务器将得到的学生解答过程与云服务器评分词库内预存的标准相对比，如果某词或词组被预存在云服务器评分词库中，那么这个词或词组将被高亮显示出来。老师非常容易地在电子答案中找到这此得分关键词，极大的提高了工作的效率。
S744’：判断是否从当前解答过程取词组并加入到云服务器评分词库，如果是，执行S745’；如果否，执行S746’。在解答过程的审阅过程中，经常会遇到某些答案也是基本正确的，但没有被记录在标准答案中，或者难以用标准答案作为依据给出分数。一般来说，老师将根据自己的经验直接给出分数，那么这个评分就带有十分强的主观判断，而且可能其他老师也会遇到同样的问题，大家的尺度难以统一。本发明提出了老师维护标准答案的思想，如果老师在步骤S743’中显示的解答过程中，发现了其某个词也可以作为得分项，但没有被记录在云服务器评分词库中，其最直观的表现就是这个词在屏幕上没有被高亮，则可以将这个词选中并加入到云服务器评分词库中，从而使标准答案的内容更全面。
S745’：获取被选中的词组，并将其加入云服务器评分词库，并返回S742’；当云服务器评分词库增加了这个词后，云服务器会重新的将解答过程与云服务器评分词库进行对比，经过对比，这个词也将会被高亮。
S746’：云服务器获取老师录入的推送或不推送指令。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种在线教学系统，其特征在于，所述在线教学系统包括包括云服务器，所述云服务器包括虚拟机，云服务器中的虚拟机包括：教师教学用的教师端虚拟机以及学生学习用的学生端虚拟机；教师端包括屏幕广播单元，屏幕广播单元用于将教师端虚拟机的当前界面推送到学生端虚拟机；学生端包括显示单元，显示单元用于接收教师端虚拟机的当前界面，并在学生端虚拟机上实时显示；在所述云服务器上还设置有数据库服务器和文档服务器组，其中，数据库服务器用于存储用户发布的文字数据，并接受教师端虚拟机的文字读取请求；文档服务器用于存储用户上传的文件，教师端虚拟机的文件读取请求；所述在线教学系统还包括分布服务器，所述分布服务器用于根据不同云服务器上的负载情况，将教师端或学生端进行分配。
2.一种在线教学方法，所述在线教学方法使用权利要求1所述的在线教学系统，其特征在于，所述方法包括：
步骤1：教师端向云服务器发送教师注册信息；
步骤2：教师端向云服务器发送课件信息；
步骤3：学生端向分布服务器发送上课请求，分布服务器根据对发出请求的学生端的分类，将目标教师端和目标学生端接入同一云服务器；
步骤4：教师端进行授课，同时云服务器实时监测学生认真听讲程度；
步骤5：教师端向云服务器发送分配作业指令，所述云服务器根据当前学生的历史作业完成情况和学生认真听讲程度，向学生端分配不同难度的作业题；
步骤6：学生端向云服务器递交作业答案；
步骤7：云服务器根据答案正确率，以及每个学生的学习质量，确定本次课程质量；当云服务器判断本次课程质量为优于已保存课程，则将本次课程替换已保存课程。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1之后、步骤2之前，所述方法还包括包括：
S11）云服务器根据教师注册信息，采用通用的Web爬虫技术从互联网上公开的在线教学社区中获取教师教学领域所需的课件信息，并以HTML文本的方式存储在云服务器中的爬取数据表中；
S12）抽取获取的课件信息的分类信息；
S13）根据课件信息分类信息信息对课件信息进行自动分类；
S14）根据课件信息的分类信息中对应的教学课程的浏览量、用户评价、参加人数对课件信息进行评分，评分结果以[课程id，评分]的格式存储于教学资源评分表中；
S15）老师在教师端根据所述评分，选择一个课件进行确认，云服务器接收到确认信息后，从对应的互联网网站上下载到云服务器中。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
云服务器解析所述上课请求，判断学生是否选择点播课程，若学生选择点播课程，则将目标学生端接入存储有对应课程视频的云服务器中，且在对应课程视频播放完毕之后，云服务器向分布服务器发送视频播放完成信息，所述视频播放完成信息包含对应云服务器的服务器地址信息，分布服务器接收到所述视频播放完成信息后，对所述视频播放完成信息中的服务器地址信息进行解析出来，再将对应授课教师的教师端接入目标学生所在的云服务器中。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤4包括：
每隔预设时间长度对学生的学习状态进行一次检测，统计学生在授课全程的学习状态正常率，当该学生的学习状态正常率大于正常率阈值，则说明该学生整体上上课状态正常，若否，则说明该学生上课状态不正常；
针对每个学生，在云服务器中为其分配一个分值统计空间，通过权值赋值法确定学生在教师授课全程的学习状态评分；云服务器读取分值统计空间中存储的学习状态评分累加值，确定为该学生的认真听讲程度分。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，学生端还具有语音信息采集模块、视频信息采集模块以及动眼仪，视频信息采集模块、语音信息采集模块和动眼仪将采集的视频数据信息、语音数据信息和动眼数据解码后发送至云服务器，之后云服务器进行预处理，提取用户表情数据、发音特征、注视点信息、眼睛睁合度信息；
表情数据与数据库中标准模板进行比较，得出情绪状态信息；
发音特征与数据库中标准模板进行比较，辨别声音类型；
根据注视点信息与眼睛睁合度信息，辨别学生的疲劳与专注度状态；
将所述情绪状态信息、声音类型、疲劳与专注度状态进行组合校正，判断学生的学习状态是否正常。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤5包括：
云服务器获取最多做错题目数量对应的作业类型在作业流中的对应作业，作为备选作业，在备选作业中，统计备选作业的难度系数，根据学生的认真听讲程度分，从备选作业选择与所述认真听讲程度分对应的难度系数的作业分发给对应学生端，其中难度系数越高的作业对应的认真听讲程度分越高。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤7包括：
云服务器根据每个学生端递交的作业答案进行审核，确定每个学生的答案正确率以及全体学生的答题通过率；
根据公式：
课程总体质量分=答案正确分*权重值1+答题正确分*权重值2+认真听讲程度分*权重值3
确定课程总体质量分，其中权重值1、权重值2和权重值3根据授课性质和内容综合考虑进行选择；
当云服务器判断本次课程总体质量分高于在云服务器中已经保存的对应课程的课程总体质量分，则用本次课程的录像替换已保存的课程录像。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述步骤7之后，所述方法还包括：
S71）解析课程视频文件，获得音频原始文件；
S72）对所述音频原始文件预处理，剔除静音信息，获得多个音频片段；
S73）在每个音频片段中，与该节课对应的老师在语音片段库中的信息进行特征匹配，若匹配成功，则记录对应时间点；
S74）根据对应时间点，对每个记录时间点之前的预设时间长度的音视频片段进行提取，形成教学重点片段，将这些教学重点片段进行拼接，形成最终的媒体文件。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述步骤7之后，所述方法还包括：
S71’：云服务器将错题根据错误数量进行排序；
S72’：云服务器将错题根据错误数量的不同赋予不同的奖励分值，将排名靠前的错题发送到对该题回答正确的学生端屏幕上；
S73’：学生端提示学生对当前展示的错题进行抢答，并获取学生输入的解答过程，并将解答过程发送到云服务器；
S74’：云服务器将所述解答过程通过教师端虚拟机向老师进行展示，由老师对所述解答过程进行检查，若认为解答过程正确，则向云服务器发送推送指令，将所述解答过程推送至对该题回答错误的学生的学生端屏幕上，并将该题目对应的奖励分值赋予对应的学生；
其中，所述S74’：包括：
S741’：云服务器接收所述解答过程，并在预设的答案库中得到标准解答过程；
S742’：云服务器调用的评分词库信息；
S743’：云服务器将学生解答过程中出现在云服务器评分词库中的词组高亮；
S744’：判断是否从当前解答过程取词组并加入到云服务器评分词库，如果是，执行S745’；如果否，执行S746’；
S745’：获取被选中的词组，并将其加入云服务器评分词库，并返回S742’；
S746’：云服务器获取老师录入的推送或不推送指令。
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