CN108629715A - 基于大数据与人工智能的精准教学方法和机器人系统 - Google Patents

Abstract

基于大数据与人工智能的精准教学方法和机器人系统，包括：根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像，从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，选择教学内容推荐给用户。上述方法和系统使得老师上完课之后，能够通过所述画像得知哪个教学单元哪个时段讲得好，哪些哪个教学单元哪个时段讲得欠佳，从而能够对教学过程的效果进行精准评价、能够对教学过程需改进之处进行精准定位，进而帮助老师改进教学效果；同时，将教学资源上传到网上后，学生下载查看时也清楚教学资源中每个教学单元每个时段的教学效果的好坏，从而使得教学资源的利用效果很好。

Description

基于大数据与人工智能的精准教学方法和机器人系统

技术领域

本发明涉及信息技术领域，特别是涉及一种基于大数据与人工智能的精准教学方法和机器人系统。

背景技术

现有教学资源由老师直接上传到网络上，供学生下载查看。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：老师上完课之后，无法得知哪个地方讲得好，哪些地方讲得欠佳，从而无法改进自己的教学效果，从而无法对教学过程的效果进行精准评价、无法对教学过程需改进之处进行精准定位；同时，将教学资源上传到网上后，学生下载查看时也不清楚教学资源的教学效果的好坏，从而使得教学资源的利用效果差。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术中教学的缺陷或不足，提供基于大数据与人工智能的精准教学方法和机器人系统，以解决无法对教学过程的效果进行精准评价、无法对教学过程需改进之处进行精准定位、教学资源的利用效果差的缺点。

第一方面，提供一种教学方法，所述方法包括如下步骤：

建立画像步骤，根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像；

使用画像步骤，从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，选择教学内容推荐给用户。

优选地，所述的建立画像步骤包括：

获取数据步骤，获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一教学单元对应的学生听课录像、老师讲课录像、老师讲课内容；优选地，录像中具有时间信息。

预设动作步骤，获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；

内容画像步骤，将每一老师的每一教学单元每一时段作为所述每一老师的教学内容画像的一个教学单元时段标签，从所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的学生听课录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一教学单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第一内容，将所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的老师讲课录像、老师讲课内容分别作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第二内容、第三内容，将所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签及其对应内容存入教学内容画像知识库。

优选地，所述的使用画像步骤包括：

接受查询步骤，获取待查询的内容；

搜索内容步骤，从教学内容画像知识库中搜索并获取与所述待查询的内容匹配度大于第一预设阈值的教学内容画像，从所述待查询的教学内容画像中获取与所述待查询的内容匹配度大于第二预设阈值的所有教学单元时段标签的第三内容及其对应的第一内容、第二内容；

内容推荐步骤，将查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容、第三内容、第一内容进行组合和筛选后推荐给用户。

优选地，所述的内容推荐步骤包括：

组合步骤，将所述第二内容、所述第三内容按照所属教学单元及时段进行组合后输出；

同步步骤，将所述第二内容、所述第三内容、所述第一内容按照所属教学单元及时段的对应关系进行同步输出；

推荐步骤，将所述第二内容、所述第三内容根据所述第一内容进行排序或/和筛选后推荐给用户。

优选地，所述教学单元包括预设时段的课程。所述预设的认真听课的动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。

第二方面，提供一种教学系统，所述系统包括如下模块：

建立画像模块，用于根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像；

使用画像模块，用于从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，选择教学内容推荐给用户。

优选地，所述的建立画像模块包括：

获取数据单元，用于获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一教学单元对应的学生听课录像、老师讲课录像、老师讲课内容；

预设动作单元，用于获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；

内容画像单元，用于将每一老师的每一教学单元每一时段作为所述每一老师的教学内容画像的一个教学单元时段标签，从所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的学生听课录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一教学单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第一内容，将所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的老师讲课录像、老师讲课内容分别作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第二内容、第三内容，将所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签及其对应内容存入教学内容画像知识库。

优选地，所述的使用画像模块包括：

接受查询单元，获取待查询的内容；

搜索教学单元，从教学内容画像知识库中搜索并获取与所述待查询的内容匹配度大于第一预设阈值的教学内容画像，从所述待查询的教学内容画像中获取与所述待查询的内容匹配度大于第二预设阈值的所有教学单元时段标签的第三内容及其对应的第一内容、第二内容；

内容推荐单元，将查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容、第三内容、第一内容进行组合和筛选后推荐给用户。

优选地，所述内容推荐单元包括：

组合单元，用于将所述第二内容、所述第三内容按照所属教学单元及时段进行组合后输出；

同步单元，用于将所述第二内容、所述第三内容、所述第一内容按照所属教学单元及时段的对应关系进行同步输出；

推荐单元，用于将所述第二内容、所述第三内容按照所述第一内容的大小进行排序和筛选后推荐给用户。

第三方面，提供一种教学机器人系统，所述机器人系统中分别配置有第二方面所述的教学系统。

本发明的实施例具有如下优点和有益效果：

本发明的实施例提供的基于大数据与人工智能的精准教学方法和机器人系统，根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像，从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，并进行教学内容推荐，从而使得老师上完课之后，能够通过所述画像得知哪个教学单元哪个时段讲得好，哪些哪个教学单元哪个时段讲得欠佳，从而能够对教学过程的效果进行精准评价、能够对教学过程需改进之处进行精准定位，进而帮助老师改进教学效果；同时，将教学资源上传到网上后，学生下载查看时也清楚教学资源中每个教学单元每个时段的教学效果的好坏，从而使得教学资源的利用效果很好。

附图说明

图1为本发明的一个实施例提供的教学方法的流程图；

图2为本发明的一个实施例提供的建立画像步骤的流程图；

图3为本发明的一个实施例提供的使用画像步骤的流程图；

图4为本发明的一个实施例提供的教学系统的原理框图；

图5为本发明的一个实施例提供的建立画像模块的原理框图；

图6为本发明的一个实施例提供的使用画像模块的原理框图。

具体实施方式

下面结合本发明实施方式，对本发明实施例中的技术方案进行详细地描述。

本发明的实施例提供基于大数据与人工智能的精准教学方法和机器人系统。大数据技术包含教学过程大数据的获取、处理技术，人工智能技术包含识别技术、教学内容画像技术。

(一)基于大数据与人工智能的精准教学方法

如图1所示，一个实施例提供的教学方法，包括如下步骤：

建立画像步骤S100，根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像。优选地，所述的教学内容画像是一种用户画像；所述教学内容画像可以上传到教学资源网站或教学资源云中进行共享。其中，用户画像是人工智能的核心技术之一。

使用画像步骤S200，从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，选择教学内容推荐给用户。优选地，所述教学内容画像可以从教学资源网站或教学资源云中下载和获取。所述教学内容包括讲课录像和讲课内容。

所述实施例提供的智能教学方法将基于过程大数据的教学内容画像作为教学内容及其教学效果的依据，所述画像的特色是非常精细，精确到了具体老师、具体教学单元、具体时段，而且教学单元和时段都可以根据需求进行预设，进而将所述教学内容画像用于学生根据各教学内容对应的教学效果对教学资源中的具体教学单元具体时段进行更充分的利用，所述教学内容画像还能用于老师根据各教学内容对应的教学效果来对具体教学单元具体时段的教学进行改进，从而可以提高教学资源的利用效果、能够对教学过程的效果进行精准评价、能够对教学过程需改进之处进行精准定位。

1、建立画像步骤

在一个优选的实施例中，所述的建立画像步骤S100包括：

获取数据步骤S110，获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一教学单元对应的学生听课录像、老师讲课录像、老师讲课内容。所述的教学录像包括对学生听课、做实验、练习、记笔记、回答问题、朗读等课堂教学过程情况的录像。

预设动作步骤S120，获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作。

内容画像步骤S130，将每一老师的每一教学单元每一时段作为所述每一老师的教学内容画像的一个教学单元时段标签，从所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的学生听课录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一教学单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第一内容，将所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的老师讲课录像、老师讲课内容分别作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第二内容、第三内容，将所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签及其对应内容存入教学内容画像知识库。优选地，所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的学生听课录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一教学单元的总时长的比例对应的是所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的教学效果，所以第一内容对应的是教学效果。

所述的建立画像步骤S100通过教学过程中的录像进行识别，得到具体老师具体教学单元具体时段的教学效果的画像，而不是仅仅以学生的主观打分、或评委的主动打分、或学生的考试成绩来进行教学效果的画像，从而使得所述教学效果的画像能客观地精准地反映教学过程的实际效果。

(1)在一个进一步优选的实施例中，获取数据步骤S110包括：

S111，获取每一个老师包括姓名、编号(例如张三、2018002；李四、2018003；王五、2018005；等等)，存入大数据存储库(例如Hbase)。

S112，获取每一个教学单元包括课程名称、起止时间(例如高等数学、2018-5-23至2018-8-12；英语、2018学年；化学、2017年上学期；化学、2017年下学期；美术、2016年上学期前三个周；等等)，存入大数据存储库。

S113，获取每一老师的每一教学单元(例如，张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12；张三、2018002、英语、2018学年；李四、2018003、化学、2017年上学期；等等)，存入大数据存储库。

S114，获取每一老师的每一教学单元的教学录像(例如，张三在2018-5-23至2018-8-12期间上高等数学的所有教学录像；张三在2018学年上英语的所有教学录像；李四在2017年上学期上化学的所有教学录像；等等)，存入大数据存储库(例如Hdfs)。

(2)在一个进一步优选的实施例中，预设动作步骤S120包括：

S121，提示用户对认真听课的动作，包括动作的名称、动作的特征(例如，发言、头向前且嘴巴动；记笔记、低头且手握笔写字；等等)，进行预先设置。

S122，提示用户对不认真听课的动作，包括动作的名称、动作的特征(例如，睡觉、闭眼且时间超过1分钟；玩手机、低头看手机且时间超过1分钟；等等)，进行预先设置。

S123，接受用户的输入，将预设的认真听课的动作的集合、预设的不认真听课的动作的集合的补集，加入第一预设动作的集合，存入教学效果识别知识库。

(3)在一个进一步优选的实施例中，内容画像步骤S130包括：

S131，从大数据存储系统中读取每一老师的每一教学单元(例如张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12；张三、2018002、英语、2018学年；李四、2018003、化学、2017年上学期；等等)；为每一老师建立一个教学内容画像(例如张三的教学内容画像；李四的教学内容画像；等等)。

S132，获取预设的时段长度(例如，预设长度的时间作为时段长度，或一个时点作为一个时段；例如，录像的每1帧作为一个时段，录像的每1000帧作为一个时段，或3分钟作为一个时段，或半小时作为一个时段，或一个课时作为一个时段)。

S133，将所述每一老师的每一教学单元(例如，张三在2018-5-23至2018-8-12期间上高等数学的所有教学录像)及其对应的录像、教学内容按照所述预设的时段长度(例如一个课时作为一个时段)进行切分得到所述每一老师的每一教学单元的每一时段及其对应的录像和教学内容(例如，张三在2018-5-23至2018-8-12期间上高等数学的第1节课及其对应的教学录像和教学内容，张三在2018-5-23至2018-8-12期间上高等数学的第2节课及其对应的教学录像和教学内容，......，张三在2018-5-23至2018-8-12期间上高等数学的最后一节课及其对应的教学录像和教学内容)。

S134，将每一老师的每一教学单元每一时段作为所述每一老师的教学内容画像的一个教学单元时段标签(例如，张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12的第1节课作为张三的教学内容画像的一个教学单元时段标签；张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12的第2节课作为张三的教学内容画像的一个教学单元时段标签；......；张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12的最后一节课作为张三的教学内容画像的一个教学单元时段标签；张三、2018002、英语、2018学年的第1节课作为张三的教学内容画像的一个教学单元时段标签；张三、2018002、英语、2018学年的第2节课作为张三的教学内容画像的一个教学单元时段标签；......；张三、2018002、英语、2018学年的最后一节课作为张三的教学内容画像的一个教学单元时段标签；李四、2018003、化学、2017年上学期的第1节课作为李四的教学内容画像的一个教学单元时段标签；李四、2018003、化学、2017年上学期的第2节课作为李四的教学内容画像的一个教学单元时段标签；......；李四、2018003、化学、2017年上学期的最后一节课作为李四的教学内容画像的一个教学单元时段标签；等等)。

S135，从所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的教学录像中通过人脸识别技术，识别出每一个学生，并将其中学生进行编码。

S136，从教学效果识别知识库中获取预设的第一动作的集合，从所述集合中获取预设的认真听课的动作集合、预设的不认真听课的动作集合。

S137，在所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的教学录像中识别每一个学生的动作并与预设的认真听课的动作的集合中每一个动作进行匹配(如果预设的认真听课的动作的特征中含有时长，则需要结合所述识别的动作的前后相邻的视频帧或照片中对应动作进行匹配)，获得至少一个第一匹配度(例如，认真听课的动作的集合中有2个动作，则能获得2个第一匹配度)，如果有一个第一匹配度大于或等于第一预设匹配度，则所述识别的动作为第一预设动作，如果第一匹配度小于第一预设匹配度，则将所述识别的动作与预设的不认真听课的动作集合中的每一个动作进行匹配(如果预设的不认真听课的动作的特征中含有时长，则需要结合所述识别的动作的前后相邻的视频帧或照片中对应动作进行匹配)，获得至少一个第二匹配度，如果每一个第二匹配度都小于第二预设匹配度，则所述识别的动作为第一预设动作。例如，张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12的第1节课的教学录像的视频或抓拍的照片集中从左到右、从上到下识别每一个学生，并将每一个学生在每一帧视频或每一张照片的动作与发言、记笔记、等等预设的认真听课的动作进行匹配，有一个匹配度例如与发言的匹配度为0.7大于第一预设匹配度例如0.6，则可判定所述识别的动作为认真听课的动作。又例如，张三、2018002、英语、2018学年的第2节课的教学录像的视频或抓拍的照片集中从左到右、从上到下识别每一个学生，并将每一个学生在每一帧视频或每一张照片的动作与发言、记笔记、等等预设的认真听课的动作进行匹配，所有匹配度都小于第一预设匹配度例如0.6，则将所述识别的动作与睡觉、玩手机等预设的不认真听课的动作进行匹配，所有匹配度都小于第二预设匹配度例如0.8，则所述识别的动作为第一预设动作。又例如，李四、2018003、化学、2017年上学期的第3节课的教学录像的视频或抓拍的照片集中从左到右、从上到下识别每一个学生，并将每一个学生在每一帧视频或每一张照片的动作与发言、记笔记、等等预设的认真听课的动作进行匹配，所有匹配度都小于第一预设匹配度例如0.6，则将所述识别的动作与睡觉、玩手机等预设的不认真听课的动作进行匹配，有一个匹配度例如与玩手机的匹配度为0.82大于第二预设匹配度例如0.8，则所述识别的动作不是第一预设动作。

S138，统计所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的教学录像中(例如，张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12的第1节课的教学录像的视频或抓拍的照片集)中识别出的每一个学生的第一预设动作所占的时长或视频帧数或照片数(例如，编号为001的学生具有第一预设动作的录像视频中识别出所述001号学生做笔记时长为150分钟，发言时长为50分钟，睡觉时长为200分钟，玩手机时长为1000分钟，其余时长为600分钟，可以得到所述001号学生的第一预设动作所占的时长为1000分钟)占所述每一教学单元的总时长或视频帧数或照片数(例如所述教学录像时长为2000分钟)的比例(例如50％)。将所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的教学录像中(例如，张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12的第1节课的教学录像的视频或抓拍的照片集)中每一个学生的第一预设动作所占的时长或视频帧数或照片数占所述每一教学单元的总时长的比例相加求平均(例如，所述教学录像中共有5个学生，所述比例分别为50％、20％、30％、60％、40％，则相加求平均为(50％+20％+30％+60％+40％)/5＝40％)，作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第一内容(例如，张三的教学内容画像的教学单元时段标签″张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12的第1节课″的第一内容为40％)。将所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的老师讲课录像、老师讲课内容分别作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第二内容、第三内容。

S139，所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第一内容、第二内容、第三内容将存入教学内容画像知识库(例如，张三的教学内容画像的教学单元时段标签″张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12的第1节课″的第一内容为40％；张三的教学内容画像的教学单元时段标签″张三、2018002、英语、2018学年的第2节课″的值为80％；李四的教学内容画像的教学单元时段标签″李四、2018003、化学、2017年上学期的第3节课″的值为30％；等等)。

2、使用画像步骤

在一个优选的实施例中，所述的使用画像步骤S200包括：

接受查询步骤S210，获取待查询的内容。

搜索内容步骤S220，从教学内容画像知识库中搜索并获取与所述待查询的内容匹配度大于第一预设阈值的教学内容画像，从所述待查询的教学内容画像中获取与所述待查询的内容匹配度大于第二预设阈值的所有教学单元时段标签的第三内容及其对应的第一内容、第二内容。

内容推荐步骤S230，将查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容、第三内容、第一内容进行组合和筛选后推荐给用户。然后将所述待查询的老师的教学单元的教学效果输出给用户。

所述的使用画像步骤S200通过从教学效果的画像中搜索待查询的老师及待查询的内容对应的具体老师具体教学单元具体时段的第一内容、第二内容、第三内容，来得到所述待查询的老师及内容对应的教学内容、讲课录像和教学效果，从而使得对教学内容的重用和挖掘是基于教学内容画像进行的，而教学内容画像又是基于教学过程大数据进行的，从而可以方便学生方便地精准定位到具体老师具体教学单元具体时段的教学内容、讲课录像并能知道其教学效果，从而提高学生学习的效率，帮助学生选择教学效果较好的教学资源；同时可以方便老师方便地精准定位到教学效果较好的教学单元时段和教学效果更差的教学单元时段，从而方便老师精准地进行教学的改进。

(1)在一个进一步优选的实施例中，接受查询步骤S210包括：

S211，提示用户输入待查询的内容包括老师、课程名称、时段、关键词；并提示用户可以输入任一项或几项。

S212，获取待查询的内容(例如，关键词：大数据；或老师：张三；或课程名称：高等数学；或时段：2018年学年；或老师：张三，关键词：big data)。

(2)在一个进一步优选的实施例中，搜索内容步骤S220包括：

S221，从教学内容画像知识库中搜索并获取与所述待查询的内容(例如张三，关键词：big data)匹配度大于第一预设阈值(例如为0％))的教学内容画像(例如，张三的教学画像匹配成功)。优选地，匹配具体过程是将所述待查询的内容中的老师字段的内容与教学内容画像知识库每一个教学画像的老师名称进行匹配(如果所述老师字段的内容为空，则匹配度默认为100％)，如果匹配度大于第一预设阈值，则匹配成功，则获取所述每一教学画像。

S222，从所述获取的教学内容画像(例如张三的教学内容画像)中获取每一个教学单元时段标签(张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12；张三、2018002、英语、2018学年；等等)，并从中选出与所述待查询的内容(例如张三，关键词：big data)匹配度大于第二预设阈值(例如为0％))的所有教学单元时段标签(例如，张三、2018002、英语、2018学年的第一节课，张三、2018002、英语、2018学年的最后一节课，在这个例子中，第一节课、最后一节课的英语课程的教学内容中含有big data)。优选地，匹配具体过程是将所述待查询的内容中的课程名称字段的内容与教学内容画像知识库所述每一个教学画像的教学单元时段标签中的教学单元中的课程名称进行匹配(如果所述课程名称字段的内容为空，则匹配度默认为100％)，将所述待查询的内容中的时段字段的内容与教学内容画像知识库所述每一个教学画像的教学单元时段标签中的时段进行匹配(如果所述时段字段的内容为空，则匹配度默认为100％)，将所述待查询的内容中的关键词字段的内容与教学内容画像知识库所述每一个教学画像的教学单元时段标签中的讲课内容进行模糊匹配(如果所述关键词字段的内容为空，则匹配度默认为100％)，如果各个匹配度的乘积大于第一预设阈值，则匹配成功，则获取所述每一教学画像。

S223，从教学内容画像知识库中获取所述获取的教学内容画像的所述选出的所有教学单元时段标签(例如，张三、2018002、英语、2018学年的第一节课，张三、2018002、英语、2018学年的最后一节课)的第三内容(讲课内容)及其对应的第一内容(教学效果)、第二内容(讲课录像)。

(3)在一个进一步优选的实施例中，内容推荐步骤S230包括：

S231，组合步骤，将所述查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容(讲课录像)、第三内容(讲课内容)按照所属教学单元及时段进行组合(例如，张三、2018002、英语、2018学年的第一节课与最后一节课的2个讲课内容文档合并为了1个讲课内容文档，2个讲课录像文件合并为了1个讲课录像文件)。优选地，组合的具体过程是先获取所述查询得到的所有教学单元时段标签的各教学单元时段，然后将属于同一个教学单元的多个时段根据时间的先后关系合并为一个时段，同时将所述多个时段对应的多个第二内容合并为一个第二内容，将所述多个时段对应的多个第三内容合并为一个第三内容，并在合并后得到的一个时段、一个第二内容、一个第三内容之间建立对应关系，例如多个讲课录像合并为1个讲课录像，多个讲课内容合并为1个讲课内容，并且遵守时间先后顺序。

S232，同步步骤，将所述查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容(讲课录像)、第三内容(讲课内容)、第一内容(教学效果)按照所属教学单元及时段的对应关系进行同步输出(例如，在播放张三、2018002、英语、2018学年的第一节课的讲课录像的同时显示所述第一节课的讲课内容，同时将所述第一节课的教学效果叠加在讲课录像上)。优选地，根据所述查询得到的所有教学单元时段标签中时段的时间先后顺序在第一窗口播放每一个时段对应的第二内容(讲课录像)，同时在第二窗口播放第三内容(讲课内容)，同时将第一内容(教学效果)叠加到第二内容(讲课录像)所在的窗口。

S233，推荐步骤，将所述第二内容、所述第三内容根据所述第一内容进行排序或/和筛选后推荐给用户。优选地，排序筛选的具体过程为获取排序的规则(例如从大到小或从小到大)、筛选的规则(例1，大于80％；例2，小于30％)；如果排序规则不为空(例如，从大到小)，则将所述查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容(讲课录像)、第三内容(讲课内容)按照第一内容(教学效果)并结合排序规则进行排序后输出(例如按照教学效果对应的比例从大到小输出)；如果筛选规则不为空(例1，大于80％；例2，小于30％)，则将所述查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容(讲课录像)、第三内容(讲课内容)按照第一内容(教学效果)并结合筛选规则进行筛选后推荐给用户；例1，将第一内容(教学效果)大于预设第一效果阈值例如80％的第二内容(讲课录像)、第三内容(讲课内容)推荐给学生用户，可用于学生或其他老师选择教学效果好的教学内容进行观看学习；例2，将第一内容(教学效果)小于预设第二效果阈值例如30％的第二内容(讲课录像)、第三内容(讲课内容)推荐给老师用户，可用于老师查看教学效果差的部分来进行有针对性地改进)。

3、教学单元

在一个优选的实施例中，所述教学单元包括预设时段的课程。

(1)在一个进一步优选的实施例中，预设时段的课程包括：课程名称、开始时间和结束时间，或课程名称、所属学年，或课程名称、所属学期。

(2)在一个进一步优选的实施例中，预设时段的课程还包括非正式课程，例如讲座、沙龙、实验等等。

所述的教学单元通过涵盖课程及其时间段，从而使得教学单元可以根据需要进行个性化的设置，可以用于各种各样类型的课程及非正式课程的评价，还可以推广到与课程类似的场合进行评价。

4、预设动作

在一个优选的实施例中，所述预设的认真听课的动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。

(1)在一个进一步优选的实施例中，预设的认真听课的动作还包括预设的不认真听课的动作以外的动作，在识别时采用排除法，如果不是预设的不认真听课的动作，那么就判定为是预设的认真听课的动作。

(2)在一个进一步优选的实施例中，预设的认真听课的动作还包括表情、声音、口型、瞳孔等变化。

所述的预设动作通过接受用户设置，并且可以随时更新，使得所述实施例可以采用能够判断教学效果的动作；同时所述的预设动作通过多种认真听课的动作及多种不认真听课的动作的组合，提高了通过听课动作判断教学效果的准确度和精度。

(二)基于大数据与人工智能的精准教学系统

如图2所示，一个实施例提供的一种教学系统，包括如下模块：

建立画像模块100，用于根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像；

使用画像模块200，用于从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，选择教学内容推荐给用户。

所述智能教学系统具有与前面所述智能教学方法同样的有益效果，在此不再赘述。

1、建立画像模块

在一个优选的实施例中，所述的建立画像模块100包括：

获取数据单元110，用于获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一教学单元对应的学生听课录像、老师讲课录像、老师讲课内容；

预设动作单元120，用于获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；

内容画像单元130，用于将每一老师的每一教学单元每一时段作为所述每一老师的教学内容画像的一个教学单元时段标签，从所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的学生听课录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一教学单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第一内容，将所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的老师讲课录像、老师讲课内容分别作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第二内容、第三内容，将所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签及其对应内容存入教学内容画像知识库。

所述建立画像模块100具有与前面所述建立画像步骤S100同样的有益效果，在此不再赘述。

(1)在一个进一步优选的实施例中，获取数据单元110又包括单元111、112、113、114。单元111、112、113、114分别与前面所述优选的实施例中所述步骤S111、S112、S113、S114一一对应，在此不再重复赘述。单元111、112、113、114分别用于执行所述S111、S112、S113、S114。

(2)在一个进一步优选的实施例中，预设动作单元120又包括单元121、122、123。单元121、122、123分别与前面所述优选的实施例中所述步骤S121、S122、S123一一对应，在此不再重复赘述。单元121、122、123分别用于执行所述S121、S122、S123。

(3)在一个进一步优选的实施例中，内容画像单元130又包括单元131、132、133、134、135、136、137、138、139。单元131、132、133、134、135、136、137、138、139分别与前面所述优选的实施例中所述步骤S131、S132、S133、S134、S135、S136、S137、S138、S139一一对应，在此不再重复赘述。单元131、132、133、134、135、136、137、138、139分别用于执行所述S131、S132、S133、S134、S135、S136、S137、S138、S139。

2、使用画像模块

在一个优选的实施例中，所述的使用画像模块200包括：

接受查询单元210，获取待查询的内容；

搜索教学单元220，从教学内容画像知识库中搜索并获取与所述待查询的内容匹配度大于第一预设阈值的教学内容画像，从所述待查询的教学内容画像中获取与所述待查询的内容匹配度大于第二预设阈值的所有教学单元时段标签的第三内容及其对应的第一内容、第二内容；

内容推荐单元230，将查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容、第三内容、第一内容进行组合和筛选后推荐给用户。

所述使用画像模块200具有与前面所述使用画像模块S200同样的有益效果，在此不再赘述。

(1)在一个进一步优选的实施例中，接受查询单元210又包括单元211、212。单元211、212分别与前面所述优选的实施例中所述步骤S211、S212一一对应，在此不再重复赘述。单元211、212分别用于执行所述S211、S212。

(2)在一个进一步优选的实施例中，搜索教学单元220又包括单元221、222、223。单元221、222、223分别与前面所述优选的实施例中所述步骤5221、S222、S223一一对应，在此不再重复赘述。单元221、222、223分别用于执行所述S221、S222、S223。

(3)在一个进一步优选的实施例中，内容推荐单元230又包括单元231、232、233。单元231、232、233分别与前面所述优选的实施例中所述步骤S231、S232、S233一一对应，在此不再重复赘述。单元231、232、233分别用于执行所述S231、S232、S233。

3、教学单元和预设动作

在一个优选的实施例中，所述教学单元包括预设时段的课程；所述预设的认真听课的动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。

所述教学单元和预设动作的有益效果如前所述。

(三)基于大数据与人工智能的精准教学机器人系统

一个实施例提供的一种教学机器人系统，所述机器人系统中配置有所述的智能教学系统。

所述教学机器人系统具有与前面所述教学系统同样的有益效果，在此不再赘述。

本发明的实施例提供的基于大数据与人工智能的精准教学方法和机器人系统，根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像，从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，从而使得老师上完课之后，能够通过所述画像得知哪个教学单元哪个时段讲得好，哪些哪个教学单元哪个时段讲得欠佳，从而能够对教学过程的效果进行精准评价、能够对教学过程需改进之处进行精准定位，进而帮助老师改进教学效果；同时，将教学资源上传到网上后，学生下载查看时也清楚教学资源中每个教学单元每个时段的教学效果的好坏，从而使得教学资源的利用效果很好。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种教学方法，其特征在于，所述方法包括：

建立画像步骤，根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像；

使用画像步骤，从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，选择教学内容推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的教学方法，其特征在于，所述的建立画像步骤包括：

获取数据步骤，获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一教学单元对应的学生听课录像、老师讲课录像、老师讲课内容；

预设动作步骤，获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；

内容画像步骤，将每一老师的每一教学单元每一时段作为所述每一老师的教学内容画像的一个教学单元时段标签，从所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的学生听课录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一教学单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第一内容，将所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的老师讲课录像、老师讲课内容分别作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第二内容、第三内容，将所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签及其对应内容存入教学内容画像知识库。

3.根据权利要求1所述的教学方法，其特征在于，所述的使用画像步骤包括：

接受查询步骤，获取待查询的内容；

搜索内容步骤，从教学内容画像知识库中搜索并获取与所述待查询的内容匹配度大于第一预设阈值的教学内容画像，从所述待查询的教学内容画像中获取与所述待查询的内容匹配度大于第二预设阈值的所有教学单元时段标签的第三内容及其对应的第一内容、第二内容；

内容推荐步骤，将查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容、第三内容、第一内容进行组合和筛选后推荐给用户。

4.根据权利要求2所述的教学方法，其特征在于，所述内容推荐步骤包括：

组合步骤，将所述第二内容、所述第三内容按照所属教学单元及时段进行组合后输出；

同步步骤，将所述第二内容、所述第三内容、所述第一内容按照所属教学单元及时段的对应关系进行同步输出；

推荐步骤，将所述第二内容、所述第三内容根据所述第一内容进行排序或/和筛选后推荐给用户。

5.根据权利要求2所述的教学方法，其特征在于，所述教学单元包括预设时段的课程；所述预设的认真听课的动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。

6.一种教学系统，其特征在于，所述系统包括：

建立画像模块，用于根据教学过程大数据建立每一老师的教学内容画像；

使用画像模块，用于从教学内容画像中查询教学内容及其教学效果，选择教学内容推荐给用户。

7.根据权利要求6所述的教学系统，其特征在于，所述的建立画像模块包括：

获取数据单元，用于获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一教学单元对应的学生听课录像、老师讲课录像、老师讲课内容；

预设动作单元，用于获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；

内容画像单元，用于将每一老师的每一教学单元每一时段作为所述每一老师的教学内容画像的一个教学单元时段标签，从所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的学生听课录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一教学单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第一内容，将所述每一老师的每一教学单元每一时段对应的老师讲课录像、老师讲课内容分别作为所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签的第二内容、第三内容，将所述每一老师的教学内容画像的所述一个教学单元时段标签及其对应内容存入教学内容画像知识库。

8.根据权利要求7所述的教学系统，其特征在于，所述的使用画像模块包括：

接受查询单元，用于获取待查询的内容；

搜索教学单元，用于从教学内容画像知识库中搜索并获取与所述待查询的内容匹配度大于第一预设阈值的教学内容画像，从所述待查询的教学内容画像中获取与所述待查询的内容匹配度大于第二预设阈值的所有教学单元时段标签的第三内容及其对应的第一内容、第二内容；

内容推荐单元，用于将查询得到的所有教学单元时段标签的第二内容、第三内容、第一内容进行组合和筛选后推荐给用户。

9.根据权利要求8所述的教学系统，其特征在于，所述内容推荐单元包括：

组合单元，用于将所述第二内容、所述第三内容按照所属教学单元及时段进行组合后输出；

同步单元，用于将所述第二内容、所述第三内容、所述第一内容按照所属教学单元及时段的对应关系进行同步输出；

推荐单元，用于将所述第二内容、所述第三内容按照所述第一内容的大小进行排序和筛选后推荐给用户。

10.一种教学机器人系统，其特征在于，所述机器人系统中分别配置有如权利要求6-9任一项所述的智能教学系统。