CN109242736A - 一种协助老师了解学生的学习情况的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种协助老师了解学生的学习情况的方法和系统，其方法包括：对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；对答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况。本发明实现不仅脱离了手机，平板电脑等电子设备，避免出现学生以学习为由借机玩手机或平板电脑，耽误学习；还更符合学生的学习场景。协助帮忙批改学生的作业，提高作业批改效率。对每个学生的学习情况的精准掌握，便于后续对各个学生进行精准的差异化训练，提升学生的成绩。

Description

一种协助老师了解学生的学习情况的方法和系统

技术领域

本发明涉及智能学习产品领域，尤指一种协助老师了解学生的学习情况的方法和系统。

背景技术

传统的教育教学过程中，教师通常会分阶段地布置一些课前或者课后的学习任务，例如课前预习、课后温习、课堂作业以及课后作业的布置等等，如此相结合，以达到教育效果的最优化。

由于不同学生的自觉性及兴趣不同，会出现预习、温习做不到位，作业不能及时完成等问题，这都是由于学生与教师之间无良好的沟通反馈机制所造成的，如果能够在学生的学习过程中，始终保持有教师与学生间的良性沟通，就会大大提高学习效果。

然而，老师会有很多的学生，而各个学生的学习进度和知识掌握程度往往是不同的，老师想要实时掌握每个学生的学习情况，需要老师耗费大量的时间进行统计得到每个学生对每个题型的答题时间、答题正确率，从而得到每个学生的学习情况，在学生数量较大的情况下，要求老师对每个学生的学习情况进行了解是不太可能的，而且这会耗费老师很大的人力物力，而老师的时间还要大量花费在备课，批改作业等方面，最终导致老师由于时间不充足，精力不充足只能针对性的对个别或者极少数的学生的学习情况比较了解，无法针对每个学生的知识点薄弱的进行强化训练，使得学生的学习进度跟不上，影响整体的学习成绩。

发明内容

本发明的目的是提供一种协助老师了解学生的学习情况的方法和系统，实现不仅脱离了手机，平板电脑等电子设备，避免出现学生以学习为由借机玩手机或平板电脑，耽误学习；还更符合学生的学习场景。另外，协助帮忙批改学生的作业，提高作业批改效率。对每个学生的学习情况的精准掌握，便于后续对各个学生进行精准的差异化训练，提升学生的成绩。

本发明提供的技术方案如下：

本发明提供一种协助老师了解学生的学习情况的方法，包括步骤：

对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；

根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况。

进一步的，所述对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果具体包括：

对所述答题图像进行识别，识别出所述答题图像对应的答题内容；

查找所述答题图像对应的目标答案，将所述答题内容与所述目标答案进行比对；

当比对结果为符合时，确定所述答题区域对应的答题内容正确；

当比对结果为不符合时，确定所述答题区域对应的答题内容错误；

当比对结果为部分符合时，确定所述答题区域对应的答题内容部分正确。

进一步的，所述根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况具体包括：

分析得到每个答题区域对应的题型和知识点；

根据每个答题区域对应的答题时间和批改结果，计算学生的学习情况；所述学习情况包括对应的题型错误率、知识点掌握程度、题型答题速度、题目完成率，题目采分点得分情况中的任意一种或多种。

进一步的，还包括：

统计出每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率；

根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率，制定学习计划进行学习。

进一步的，所述根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率，制定学习计划进行学习具体包括：

根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析出错原因；

获取与所述出错原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划；或者，

根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析劣势原因；

获取与所述劣势原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划。

本发明还提供一种协助老师了解学生的学习情况的系统，其特征在于，包括步骤：

计时模块，用于对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

拍摄模块，用于在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

处理模块，与所述拍摄模块连接，用于对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；

分析模块，与所述处理模块和所述计时模块连接，用于根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况。

进一步的，所述处理模块包括：

图像识别单元，用于对所述答题图像进行识别，识别出所述答题图像对应的答题内容；

批改单元，与所述图像识别单元连接，用于查找所述答题图像对应的目标答案，将所述答题内容与所述目标答案进行比对；当比对结果为符合时，确定所述答题区域对应的答题内容正确；当比对结果为不符合时，确定所述答题区域对应的答题内容错误；当比对结果为部分符合时，确定所述答题区域对应的答题内容部分正确。

进一步的，所述分析模块包括：

分析单元，用于分析得到每个答题区域对应的题型和知识点；

计算单元，与所述分析单元连接，用于根据每个答题区域对应的答题时间和批改结果，计算学生的学习情况；所述学习情况包括对应的题型错误率、知识点掌握程度、题型答题速度、题目完成率，题目采分点得分情况中的任意一种或多种。

进一步的，还包括：

所述分析模块，还用于统计出每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率；

所述处理模块，还用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率，制定学习计划进行学习。

进一步的，还包括：

所述处理模块，与所述分析模块连接，用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析出错原因；获取与所述出错原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划；

所述处理模块，与所述分析模块连接，用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析劣势原因；获取与所述劣势原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划。

通过本发明提供的一种协助老师了解学生的学习情况的方法和系统，实现不仅脱离了手机，平板电脑等电子设备，避免出现学生以学习为由借机玩手机或平板电脑，耽误学习；还更符合学生的学习场景。另外，协助帮忙批改学生的作业，提高作业批改效率。对每个学生的学习情况的精准掌握，便于后续对各个学生进行精准的差异化训练，提升学生的成绩。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种协助老师了解学生的学习情况的方法和系统的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是本发明协助老师了解学生的学习情况的方法的一个实施例的流程图；

图2是本发明协助老师了解学生的学习情况的方法的另一个实施例的流程图；

图3是本发明协助老师了解学生的学习情况的方法的另一个实施例的流程图；

图4是本发明协助老师了解学生的学习情况的系统的一个实施例的结构示意图；

附图标号说明：计时模块10，拍摄模块20，处理模块30，分析模块40。

具体实施方式

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，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。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，并获得其他的实施方式。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

根据本发明提供的一种实施例，如图1所示，一种协助老师了解学生的学习情况的方法，包括：

S100对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

具体的，每个习题册或习题书上都有若干个题目即答题区域，对每个学生在每个答题区域的答题时间分别进行计时，如果学生在习题册或者习题书上进行作答，可以在学生的书写笔移动在答题区域时开始计时，也可以在智能灯具上设置一视线检测模块，视线检测模块采集学生的头部图像，并根据头部图像检测出学生的视线方向，然后在视线方向上确定学生当前作答的答题区域。虽然无论是通过书写笔还是视线检测来确认在一个答题区域开始作答的时间都不准确，但是由于所有学生开始作答进行计时的标准一样，一个学生对不同的答题区域开始作答进行计时的标准一样，因此，其中的计时误差可忽略不计。

同理，在学生的书写笔从当前答题区域移动至下一个答题区域时停止计时，也可以在视线检测模块检测到学生的视线方向从当前答题区域移动至下一个答题区域时停止计时。当然，在最终提交之前，任何时候返回到任意一个答题区域时，再次进行计时，并把该答题区域之前计时得到的答题时间和再次计时得到的答题时间汇总计算得到最终的答题时间。

S200在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

具体的，通过设有摄像头等拍摄模块20的智能灯具进行拍摄获取学生在答题区域进行作答后的内容得到答题图像，可通过摄像头进行拍摄获取答题图像。本发明中的摄像头等拍摄模块20可安装在智能灯具上，包括智能台灯、智能吊灯、智能壁灯等等智能灯具，可将这种智能灯具放置于或者安装在学生进行学习的书桌附近，使智能灯具能够通过智能灯具智能灯具处的摄像头拍摄到在书桌上的书本，拍摄获取到学生在答题区域进行作答后的答题图像。

在学生的书写笔从当前答题区域移动至下一个答题区域时拍摄获取当前答题区域对应的答题图像，也可以在视线检测模块检测到学生的视线方向从当前答题区域移动至下一个答题区域时拍摄获取当前答题区域对应的答题图像。当然，在最终提交之前，任何时候返回到任意一个答题区域再次进行作答或者修改答案时，再次进行拍摄获取该答题区域对应的答题图像，并把重新拍摄获取的该答题区域对应的答题图像覆盖替换此前拍摄获取的答题图像。

S300对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；

具体的，智能灯具中可集成有处理模块30，可对答题图像进行识别，需要识别出答题图像中的答题内容，根据答题标号协助查找到对应的预设答案，然后将答题内容与查找到的预设答案进行比对得到批改结果。此时，便于学生使用自身的智能灯具对自己作答的内容进行批改，不需要学生自己一一查找并比对自身作答是否正确，减少学生自己手动批改的繁琐度。也可将智能灯具拍摄获取的答题图像传递至服务器，使得服务器的处理模块30对答题图像进行识别批改，这样不需要老师对学生作答的内容进行批改，不需要老师一一查找并比对学生作答是否正确，减少老师自己手动批改的繁琐度。优选的，答题图像包括答题科目，答题页数，答题题号，这样可以根据科目，页数和题号找到与之相对应的题目的预设答案，然后将学生在答题区域进行作答的答题内容与预设的预设答案进行比对，根据对比结果就能得到相应的批改结果。

S400根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况。

具体的，由于对每个答题区域均有自身对应的批改结果和答题图像，而往往多个答题区域对应不同的题型，不同的知识点，通过每个答题区域对应的批改结果和答题时间就能分析得到学生的学习情况。可以将一个每个学生的所有答题图像对应的批改结果和答题时间进行分析得到这个学生的学习情况。也可以将多个学生的同一个答题区域对应批改结果和答题时间进行分析得到每个学生对同一个知识点或者题型的学习情况。

具体的，当获取到学习情况后显示告知学生，以便学生及时根据学习情况了解自身在学习上的问题，便于学生尽快根据学习情况进行查漏补缺，提升学习成绩。智能灯具上可以集成设有显示模块(如显示屏，人机交互界面)，投影模块(如投影灯)。通过投影模块和显示模块的任意组合进行显示告知学生学习情况。

本实施例中，在学生完成习题的训练作答后，需要掌握每个学生的学习情况时，智能灯具的摄像头会采集包括对应指向的题目，针对学生在书本上指定的题目进行作答后拍摄获取答题图像，根据答题图像进行图像识别得到答题内容后，将答题内容与预设答案进行比较批改得到对应的批改结果，获取学生在各个答题区域进行作答的答题时间，从而每个答题区域对应的批改结果和答题时间进行分析得到学生的学习情况，减少老师手动进行批改很多次几乎固定答案的作业，不需要收取作业进行手动批改，减少时间的浪费，实现自动批改学生的作业，而且根据批改结果和答题时间进行分析得到学生的学习情况，不需要老师对学生的错题，不会做的题目，未完成的题目进行分析就能快速，方便，准确得了解自身的学习情况，从而及时将学习情况反馈给老师，便于老师根据学习情况进行分析学生需要加强训练，学习的知识点和题型，达到及时查漏补缺的目的，快速，高效，准确针对每个学生的知识薄弱点进行强化，以便提升学生的学习成绩。

基于前述实施例，如图2所示，本实施例中：

S100对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

S200在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

S310对所述答题图像进行识别，识别出所述答题图像对应的答题内容；

具体的，对答题图像进行图像识别，将答题图像进行二值化处理，获取其对应的一维矩阵，以便后续对答题图像进行分析时直接对其矩阵进行分析。根据答题图像对应的一维矩阵，分析答题图像的纹理特征，获取答题图像的图形矩阵参数，基于图形矩阵参数对答题图像进行切分，获取答题图像的图形块，对图形块进行图像分割以获取图形块中的图形特征，并对图形特征进行识别，其中图形特征包括汉字，英图形符，符号，图像，形状中的任意一种或多种。

利用图像的纹理特征来进行分析，估算出图像中文字的特征参数，如可体现图像中图形特征的行宽、列宽、文字大小等图形矩阵参数，这样，即可根据不同图像的矩阵获取其中相应的图形矩阵参数，能根据不同图像中文字的不同特性自适应的获取其对应的图形矩阵参数。本实施例中，待识别的答题图像可以是jpg、bmp、png等图像格式，在此不作限定。由于二值化处理后的图像中只包括汉字，英图形符，符号，图像，形状与背景等像素，基于聚类算法对切分后的图形块进行图像分割处理，仅保留切分后的图形块中的图形特征，去除背景像素给识别带来的干扰，根据图形特征与图形库进行比对得到比对结果，将比对结果根据答题图像的排布进行组合得到答题内容。示例性的，假设图形特征为汉字，则仅保留切分后的图形块中的汉字像素，去除背景像素给识别带来的干扰，根据汉字在预置的系统汉字库中进行比对，其中，系统汉字库中预先存储有常用汉字信息，根据比对图像分割后的图形块中的汉字信息与系统汉字库中预先存储的常用汉字信息的相似度来对图形块中的汉字进行识别，也即对答题图像中的文字进行识别得到答题结果。获取到答案内容后将其余对应于答题区域找到的目标答案进行比对，从而根据比对的结果进行确定答题内容是否正确。

S320查找所述答题图像对应的目标答案，将所述答题内容与所述目标答案进行比对；

S330当比对结果为符合时，确定所述答题区域对应的答题内容正确；

S340当比对结果为不符合时，确定所述答题区域对应的答题内容错误；

S350当比对结果为部分符合时，确定所述答题区域对应的答题内容部分正确；

具体的，针对学生个人，系统统计每位学生每个试题的答案能否与此试题的标准答案对应，客观题有“正确”与“错误”两种状态；主观题根据学生试题的分数与试题满分对比，除“正确”与“错误”两种状态外还包括“部分正确”状态，表示学生在此题上并非全对，以此方便学生查找错误试题。针对班级集体，系统统计每个试题的得分率，即所有学生在此试题的平均得分与此试题得分情况的百分比，凸显班级答题现状。得分率越低的试题越是班级的重点试题，提醒教师重点讲解，帮助老师调整教学计划，为提高教学质量提供依据。

S400根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况。

本实施例通过对答题图像进行识别得到对应的答题内容后，可以根据答题内容中的答题标号进行匹配查找到对应的题目，答题标号包括答题科目，页数和题号，然后将查找到的题目对应的答案与学生作答后的答题内容进行比较，当该答题区域作答的答题内容与预设答案的相同则认定该答题区域的作答是正确的，否则就是错误的。

示例性的，学生对于人民出版社出版的大学物理第六版中第20页的电磁场的习题内容进行联系作答后，学生在该书本上指向第20页的电磁场内容处拍摄得到包括该内容的答题图像，当查找出来书本为人民出版社出版的大学物理第六版时，对答题图像进行匹配查找得到此为第20页的电磁场区域的题目，根据电磁场区域获取对应的答案作为预设答案，然后将学生作答的答题图像与预设答案进行比较批改得到批改结果。

众所周知，对于选择题的答案都是固定的，因此选择题的批改很容易实现，而由于大部分的主观题是没有标准答案的，而且每个学生的解题步骤、解题方法不同，再有作文、造句等也会出现各式各样的结果，因此，一般都是通过教师进行直接审阅才可。但是有些主观题，诸如生物填空题、化学式推导题，数学填空题等等，这一类是具有标准答案的，标准答案与获取的老师上传的解答图像或者根据问题内容习题库中获取对应的解答内容进行比较后即可得到批改结果，如此，能够节省老师的批改精力。

优选的，由于部分题目是根据采分点进行批改评分的，因此根据各个题型，知识点对应的采分点进行训练得到采分点样本，根据采分点样本对获取的答题图像对应的答题内容进行分割为若干份答题子内容，对每个答题子内容对应的采分点批改评估得到对应的评估分数，这样，就能进一步减少老师对于部分题型的批改数量，大大降低老师的批改工作量，也提升了批改效率，使得学生能够及时得到批改结果。

本发明具有良好的实时互动性，不仅提高学生提交作业的效率，学生还可方便即时查看作业的批改结果以便于更好的学习，老师也可轻松即时的了解到学生作业的情况并对学生作业的意见反馈给学生，为师生的互动式教学提供一个较好的技术平台，此外，能够时随地提交作业，批阅作业，在很大程度上优化教学资源，提高老师批改作业的效率，帮助学生提高学习能力。

具体的，当学生在智能灯具的摄像头的拍摄范围内进行做题，拍摄获取答题图像并分析处理得到对应的答题内容后，由智能灯具或者与智能灯具连接的服务器进行批改得到对应的批改结果，将批改结果告知给学生，以便达到智能自主批改作业的目的。智能灯具虽然也能联网通信，但是不能像现有技术中的电子设备那样下载娱乐程序进行娱乐，就像目前的智能冰箱，智能空调一样，虽然能够联网通信控制，但是以后完全不能使用其进行娱乐活动，因此，本技术方案的智能灯具也同理，在学生学习过程中，只要学生没有电子设备，既能够完美的达到电子教学的目的，还能够避免学生使用电子设备进行上网打游戏，看视频等娱乐活动的现象，大大降低了学生玩耍，注意力转移的情况，从而使得学生能够有更多的精力进行学习，提升学习效率。

基于前述实施例，如图3所示，本实施例中，包括：

S100对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

S200在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

S300对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；

S410分析得到每个答题区域对应的题型和知识点；

具体的，提取每个答题区域的题目的文字题目内容(包括题目和题干)，对文字题目内容进行分词、统计和过滤，选取特征字符串，组成特征字符串表，对文字题目内容进行解析分词，经过特征字符串表过滤得到文字题目内容的特征字符串，得到知识点分类结果和题型分类结果。

习题库是重要的教学资源，而习题库中题目的知识点索引值则有着十分重要的作用，它是习题库分类检索的重要字段，也是各种延伸应用的标准。在实际考试批改评分中，只要考察的知识点按步骤写出来了，即使没有解出来最终的结果，也能得到相应部分的分数。然而知识点的生成是一项非常费人工事情，通常需要教学经验丰富的老师根据题意列出知识点，经过审核、录入和校对等环节后再入习题库，当已经有大量的知识点和题型标记的题目后，题目即使没有标记其知识点和题型，也可以通过学习和分类方法，根据现有的带知识点的题目进行分析，对未标记有知识点和题型的题目进行分类得到其对应的题型和知识点，从而可以节约人工成本，不需要人工分析知识点和题型到底是什么，即本实施例中可以通过神经网络的分类学习的方式分析得到每个答案区域的知识点和题型，效率快，不需要人工参与，降低老师的工作量。

S420根据每个答题区域对应的答题时间和批改结果，计算学生的学习情况；所述学习情况包括对应的题型错误率、知识点掌握程度、题型答题速度、题目完成率，题目采分点得分情况中的任意一种或多种。

具体的，由于此前分析出了答题区域对应的题型和知识点，则根据对答题区域的答题内容的批改结果可以得到题型错误率、题目完成率、题目采分点得分。而由于获取到每个答题区域对应的答题时间，从而可以得到题型答题速度。由于知识点掌握程度越高，正确率和答题速度越高，因此根据答题区域的答题内容的批改结果和答题时间可以得到对应的知识点掌握程度。

示例性的，学生甲和乙分别对于两个答题区域分别有题型A和B进行作答得到对应的答题图像PA和PB，如果学生甲对于题型A的答题图像PA的批改结果为正确，答题时长为TA1，对于题型B的答题图像PB的批改结果为正确，答题时长为TB1，学生乙对于题型A的答题图像PA的批改结果为错误，答题时长为TA2，对于题型B的答题图像PB的批改结果为正确，答题时长为TB2，假设TA1＞TA2，TB1＞TB2，则学生甲作答速度即题型答题速度虽然小于学生乙的题型答题速度，但是学生甲的题型错误率低于学生乙的题型错误率，并且学生甲的知识点掌握程度高于学生乙的知识点掌握程度。此处只是示例，其他因为计算得到学生的对于每个题型对应的题型错误率、知识点掌握程度、题型答题速度、题目完成率，题目采分点得分情况的方式也在本发明保护范围内。

本实施例中，对每个答题区域的题型和知识点进行分析得到学生的学习情况，从而无需老师或者学生自行进行统计分析得到学习情况，智能自动得到学生的学习情况，能够减少花费大量时间研究分析学生的学习情况的时间，保证老师对各个学生的学习情况进行了解，从而针对性的进行强化训练，以便提升学生的学习效果和学习效率，大大提高学生的学习成绩。

基于前述实施例，本实施例中，包括：

S100对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

S200在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

S300对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；

S400根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况；

S500统计出每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率；

具体的，根据学生的学习情况即题目完成程度，题型答题速度进行分析自身对应于该题型的难度系数，根据，题目采分点得分情况进行分析得到对应于该题型的得分系数。

S600根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率，制定学习计划进行学习；

具体的，一旦分析得到难度系数低于标准难度阈值，难度系数低于标准难度阈值时表明这些题型都是标准题型或者基础题型，错误率高于平均错误率时，标准题型为少数学生会做的题型，标准题型时的得分系数低于平均得分阈值的的情况可能是学生对于标准题型的知识点掌握度不够，需要进行大量训练强化。而基础题型是大多数学生会做的题型，可能是学生粗心大意或者题目有文字陷阱而学生未注意导致失分，也需要学生进行训练强化减少马虎不仔细的情况。需要获取对应的题型将其作为下次学习计划中的强化练习题型进行训练学习，这样不论是基础题型还是标准题型学生都能够强化训练，能够保证学生对于大多数题型熟练掌握不出错，稳打稳扎，提升学生的成绩。通过将难度系数和得分系数进行深入分析，进一步得出错误率较高知识点。结合基础数据中试题困难度与试题考核知识指标，将难度系数分为多个级别，不同难度系数对应不同层次的知识点掌握程度，由此判定学生现阶段的知识点掌握水平。如果多次统计发现某一题型得分系数高于平均得分系数时，则此知识点是学生的优势题型，学生可以将时间重新分配重点关注盲点知识或者薄弱知识点，个性化地学习，而老师则可以根据数据分析得出班级、年级的整体薄弱知识点，进而为老师修改教学计划，实现有针对的教学和补救给予指导。

本实施例中，根据每个人的对每个知识点的学习情况进行个性化的题型训练评测，通过个性化的题型训练评测更精确的评价出学生的知识点的掌握情况，并且智能的给出个性化的学习计划，从而指导学生对薄弱知识点进行强化学习，并且通过循环反复的学习方式，逐步提高学生的学习能力和成绩。

基于前述实施例，本实施例中，包括：

S100对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

S200在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

S300对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；

S400根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况；

S500统计出每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率；

S610根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析出错原因；

S620获取与所述出错原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划；

具体的，每个题型都有几个知识点，不同知识点的难度系数，得分系数和错误率都可能不同，因此，统计每个题型对应的各个知识点的难度系数、得分系数以及错误率，从而分析得到该题型的出错原因，然后根据出错原因对应的知识点查找考察知识点相同的题型加入下一轮的学习计划进行学习，直至该知识点不再出错或者出错率低于预设出错率阈值为止。

S630根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析劣势原因；

S640获取与所述劣势原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划。

具体的，每个题型都有几个知识点，不同知识点的难度系数，得分系数和错误率都可能不同，因此，统计每个题型对应的各个知识点的难度系数、得分系数以及错误率，从而分析得到该题型的劣势原因，劣势原因可能是盲点知识点，或者偏门冷门知识点等等然后根据劣势原因对应的知识点查找考察知识点相同的题型加入下一轮的学习计划进行学习，直至该知识点不再劣势或者劣势率低于预设劣势率阈值为止。

本实施例中，不论是出错还是劣势，均可能是因为知识点掌握程度不熟练，根据学生作答自动分析出得到答题图像进行分析得到学生的学习情况，避免了老师根据学生平常的学习成绩来分析或者收集各个学生的学习情况，从而实现了高效、准确地确定不同学生的学习情况，帮助学生准确地找出自身学习的弱点和不足，进而使得学生可以根据自身的学习情况有针对性地进行学习。根据学习情况进行获取对应的待训练题型，全面掌握学生的学习情况，因地适宜地推荐合适的巩固强化的学习措施，通过循环反复的针对性，个性化的训练能够巩固强化学习效果，达到因材施教、减少课后学习的盲目性、提高学习效率的目的。

通过摄像头采集学生的答题图像，从而由老师录入的预设答案或者网络上现有的预设答案对学生的作答进行批改，降低老师的批改工作量。而且由于学生使用智能灯具拍摄学生在纸质的习题册或者习题书上进行作答，避免学生使用电子设备进行学习作答的过程中被电子设备的娱乐、游戏吸引的情况，提升学生的学习效率，也减少学生通过电子设备的显示屏进行查看试卷作答的时间，保护学生的视力；此外通过摄像头实时获取统计答题时间，根据答题图像批改分析每个题型知识点的掌握程度，实现对每个学生的学习情况的精准掌握，便于后续对各个学生进行精准的差异化训练，提升学生的成绩。

本发明第六实施例，如图4所示，一种协助老师了解学生的学习情况的系统包括：

计时模块10，用于对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

具体的，每个习题册或习题书上都有若干个题目即答题区域，对每个学生在每个答题区域的答题时间分别进行计时，如果学生在习题册或者习题书上进行作答，可以在学生的书写笔移动在答题区域时开始计时，也可以在智能灯具上设置一视线检测模块，视线检测模块采集学生的头部图像，并根据头部图像检测出学生的视线方向，然后在视线方向上确定学生当前作答的答题区域。虽然无论是通过书写笔还是视线检测来确认在一个答题区域开始作答的时间都不准确，但是由于所有学生开始作答进行计时的标准一样，一个学生对不同的答题区域开始作答进行计时的标准一样，因此，其中的计时误差可忽略不计。

同理，在学生的书写笔从当前答题区域移动至下一个答题区域时停止计时，也可以在视线检测模块检测到学生的视线方向从当前答题区域移动至下一个答题区域时停止计时。当然，在最终提交之前，任何时候返回到任意一个答题区域时，再次进行计时，并把该答题区域之前计时得到的答题时间和再次计时得到的答题时间汇总计算得到最终的答题时间。

拍摄模块20，用于在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

具体的，通过设有摄像头等拍摄模块20的智能灯具进行拍摄获取学生在答题区域进行作答后的内容得到答题图像，可通过摄像头进行拍摄获取答题图像。本发明中的摄像头等拍摄模块20可安装在智能灯具上，包括智能台灯、智能吊灯、智能壁灯等等智能灯具，可将这种智能灯具放置于或者安装在学生进行学习的书桌附近，使智能灯具能够通过智能灯具智能灯具处的摄像头拍摄到在书桌上的书本，拍摄获取到学生在答题区域进行作答后的答题图像。

在学生的书写笔从当前答题区域移动至下一个答题区域时拍摄获取当前答题区域对应的答题图像，也可以在视线检测模块检测到学生的视线方向从当前答题区域移动至下一个答题区域时拍摄获取当前答题区域对应的答题图像。当然，在最终提交之前，任何时候返回到任意一个答题区域再次进行作答或者修改答案时，再次进行拍摄获取该答题区域对应的答题图像，并把重新拍摄获取的该答题区域对应的答题图像覆盖替换此前拍摄获取的答题图像。

具体的，智能灯具中可集成有处理模块30，可对答题图像进行识别，需要识别出答题图像中的答题内容，根据答题标号协助查找到对应的预设答案，然后将答题内容与查找到的预设答案进行比对得到批改结果。此时，便于学生使用自身的智能灯具对自己作答的内容进行批改，不需要学生自己一一查找并比对自身作答是否正确，减少学生自己手动批改的繁琐度。也可将智能灯具拍摄获取的答题图像传递至服务器，使得服务器的处理模块30对答题图像进行识别批改，这样不需要老师对学生作答的内容进行批改，不需要老师一一查找并比对学生作答是否正确，减少老师自己手动批改的繁琐度。优选的，答题图像包括答题科目，答题页数，答题题号，这样可以根据科目，页数和题号找到与之相对应的题目的预设答案，然后将学生在答题区域进行作答的答题内容与预设的预设答案进行比对，根据对比结果就能得到相应的批改结果。

分析模块40，与所述处理模块30和所述计时模块10连接，用于根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况。

具体的，由于对每个答题区域均有自身对应的批改结果和答题图像，而往往多个答题区域对应不同的题型，不同的知识点，通过每个答题区域对应的批改结果和答题时间就能分析得到学生的学习情况。可以将一个每个学生的所有答题图像对应的批改结果和答题时间进行分析得到这个学生的学习情况。也可以将多个学生的同一个答题区域对应批改结果和答题时间进行分析得到每个学生对同一个知识点或者题型的学习情况。

具体的，当获取到学习情况后显示告知学生，以便学生及时根据学习情况了解自身在学习上的问题，便于学生尽快根据学习情况进行查漏补缺，提升学习成绩。智能灯具上可以集成设有显示模块(如显示屏，人机交互界面)，投影模块(如投影灯)。通过投影模块和显示模块的任意组合进行显示告知学生学习情况。

本实施例中，在学生完成习题的训练作答后，需要掌握每个学生的学习情况时，智能灯具的摄像头会采集包括对应指向的题目，针对学生在书本上指定的题目进行作答后拍摄获取答题图像，根据答题图像进行图像识别得到答题内容后，将答题内容与预设答案进行比较批改得到对应的批改结果，获取学生在各个答题区域进行作答的答题时间，从而每个答题区域对应的批改结果和答题时间进行分析得到学生的学习情况，减少老师手动进行批改很多次几乎固定答案的作业，不需要收取作业进行手动批改，减少时间的浪费，实现自动批改学生的作业，而且根据批改结果和答题时间进行分析得到学生的学习情况，不需要老师对学生的错题，不会做的题目，未完成的题目进行分析就能快速，方便，准确得了解自身的学习情况，从而及时将学习情况反馈给老师，便于老师根据学习情况进行分析学生需要加强训练，学习的知识点和题型，达到及时查漏补缺的目的，快速，高效，准确针对每个学生的知识薄弱点进行强化，以便提升学生的学习成绩。

基于前述实施例，本实施例中，所述处理模块30包括：

图像识别单元，用于对所述答题图像进行识别，识别出所述答题图像对应的答题内容；

具体的，对答题图像进行图像识别，将答题图像进行二值化处理，获取其对应的一维矩阵，以便后续对答题图像进行分析时直接对其矩阵进行分析。根据答题图像对应的一维矩阵，分析答题图像的纹理特征，获取答题图像的图形矩阵参数，基于图形矩阵参数对答题图像进行切分，获取答题图像的图形块，对图形块进行图像分割以获取图形块中的图形特征，并对图形特征进行识别，其中图形特征包括汉字，英图形符，符号，图像，形状中的任意一种或多种。

利用图像的纹理特征来进行分析，估算出图像中文字的特征参数，如可体现图像中图形特征的行宽、列宽、文字大小等图形矩阵参数，这样，即可根据不同图像的矩阵获取其中相应的图形矩阵参数，能根据不同图像中文字的不同特性自适应的获取其对应的图形矩阵参数。本实施例中，待识别的答题图像可以是jpg、bmp、png等图像格式，在此不作限定。由于二值化处理后的图像中只包括汉字，英图形符，符号，图像，形状与背景等像素，基于聚类算法对切分后的图形块进行图像分割处理，仅保留切分后的图形块中的图形特征，去除背景像素给识别带来的干扰，根据图形特征与图形库进行比对得到比对结果，将比对结果根据答题图像的排布进行组合得到答题内容。示例性的，假设图形特征为汉字，则仅保留切分后的图形块中的汉字像素，去除背景像素给识别带来的干扰，根据汉字在预置的系统汉字库中进行比对，其中，系统汉字库中预先存储有常用汉字信息，根据比对图像分割后的图形块中的汉字信息与系统汉字库中预先存储的常用汉字信息的相似度来对图形块中的汉字进行识别，也即对答题图像中的文字进行识别得到答题结果。获取到答案内容后将其余对应于答题区域找到的目标答案进行比对，从而根据比对的结果进行确定答题内容是否正确。

批改单元，与所述图像识别单元连接，用于查找所述答题图像对应的目标答案，将所述答题内容与所述目标答案进行比对；当比对结果为符合时，确定所述答题区域对应的答题内容正确；当比对结果为不符合时，确定所述答题区域对应的答题内容错误；当比对结果为部分符合时，确定所述答题区域对应的答题内容部分正确。

具体的，针对学生个人，系统统计每位学生每个试题的答案能否与此试题的标准答案对应，客观题有“正确”与“错误”两种状态；主观题根据学生试题的分数与试题满分对比，除“正确”与“错误”两种状态外还包括“部分正确”状态，表示学生在此题上并非全对，以此方便学生查找错误试题。针对班级集体，系统统计每个试题的得分率，即所有学生在此试题的平均得分与此试题得分情况的百分比，凸显班级答题现状。得分率越低的试题越是班级的重点试题，提醒教师重点讲解，帮助老师调整教学计划，为提高教学质量提供依据。

本实施例通过对答题图像进行识别得到对应的答题内容后，可以根据答题内容中的答题标号进行匹配查找到对应的题目，答题标号包括答题科目，页数和题号，然后将查找到的题目对应的答案与学生作答后的答题内容进行比较，当该答题区域作答的答题内容与预设答案的相同则认定该答题区域的作答是正确的，否则就是错误的。

示例性的，学生对于人民出版社出版的大学物理第六版中第20页的电磁场的习题内容进行联系作答后，学生在该书本上指向第20页的电磁场内容处拍摄得到包括该内容的答题图像，当查找出来书本为人民出版社出版的大学物理第六版时，对答题图像进行匹配查找得到此为第20页的电磁场区域的题目，根据电磁场区域获取对应的答案作为预设答案，然后将学生作答的答题图像与预设答案进行比较批改得到批改结果。

众所周知，对于选择题的答案都是固定的，因此选择题的批改很容易实现，而由于大部分的主观题是没有标准答案的，而且每个学生的解题步骤、解题方法不同，再有作文、造句等也会出现各式各样的结果，因此，一般都是通过教师进行直接审阅才可。但是有些主观题，诸如生物填空题、化学式推导题，数学填空题等等，这一类是具有标准答案的，标准答案与获取的老师上传的解答图像或者根据问题内容习题库中获取对应的解答内容进行比较后即可得到批改结果，如此，能够节省老师的批改精力。

优选的，由于部分题目是根据采分点进行批改评分的，因此根据各个题型，知识点对应的采分点进行训练得到采分点样本，根据采分点样本对获取的答题图像对应的答题内容进行分割为若干份答题子内容，对每个答题子内容对应的采分点批改评估得到对应的评估分数，这样，就能进一步减少老师对于部分题型的批改数量，大大降低老师的批改工作量，也提升了批改效率，使得学生能够及时得到批改结果。

本发明具有良好的实时互动性，不仅提高学生提交作业的效率，学生还可方便即时查看作业的批改结果以便于更好的学习，老师也可轻松即时的了解到学生作业的情况并对学生作业的意见反馈给学生，为师生的互动式教学提供一个较好的技术平台，此外，能够时随地提交作业，批阅作业，在很大程度上优化教学资源，提高老师批改作业的效率，帮助学生提高学习能力。

具体的，当学生在智能灯具的摄像头的拍摄范围内进行做题，拍摄获取答题图像并分析处理得到对应的答题内容后，由智能灯具或者与智能灯具连接的服务器进行批改得到对应的批改结果，将批改结果告知给学生，以便达到智能自主批改作业的目的。智能灯具虽然也能联网通信，但是不能像现有技术中的电子设备那样下载娱乐程序进行娱乐，就像目前的智能冰箱，智能空调一样，虽然能够联网通信控制，但是以后完全不能使用其进行娱乐活动，因此，本技术方案的智能灯具也同理，在学生学习过程中，只要学生没有电子设备，既能够完美的达到电子教学的目的，还能够避免学生使用电子设备进行上网打游戏，看视频等娱乐活动的现象，大大降低了学生玩耍，注意力转移的情况，从而使得学生能够有更多的精力进行学习，提升学习效率。

基于前述实施例，本实施例中，所述分析模块40包括：

分析单元，用于分析得到每个答题区域对应的题型和知识点；

具体的，提取每个答题区域的题目的文字题目内容(包括题目和题干)，对文字题目内容进行分词、统计和过滤，选取特征字符串，组成特征字符串表，对文字题目内容进行解析分词，经过特征字符串表过滤得到文字题目内容的特征字符串，得到知识点分类结果和题型分类结果。

习题库是重要的教学资源，而习题库中题目的知识点索引值则有着十分重要的作用，它是习题库分类检索的重要字段，也是各种延伸应用的标准。在实际考试批改评分中，只要考察的知识点按步骤写出来了，即使没有解出来最终的结果，也能得到相应部分的分数。然而知识点的生成是一项非常费人工事情，通常需要教学经验丰富的老师根据题意列出知识点，经过审核、录入和校对等环节后再入习题库，当已经有大量的知识点和题型标记的题目后，题目即使没有标记其知识点和题型，也可以通过学习和分类方法，根据现有的带知识点的题目进行分析，对未标记有知识点和题型的题目进行分类得到其对应的题型和知识点，从而可以节约人工成本，不需要人工分析知识点和题型到底是什么，即本实施例中可以通过神经网络的分类学习的方式分析得到每个答案区域的知识点和题型，效率快，不需要人工参与，降低老师的工作量。

计算单元，与所述分析单元连接，用于根据每个答题区域对应的答题时间和批改结果，计算学生的学习情况；所述学习情况包括对应的题型错误率、知识点掌握程度、题型答题速度、题目完成率，题目采分点得分情况中的任意一种或多种。

具体的，由于此前分析出了答题区域对应的题型和知识点，则根据对答题区域的答题内容的批改结果可以得到题型错误率、题目完成率、题目采分点得分。而由于获取到每个答题区域对应的答题时间，从而可以得到题型答题速度。由于知识点掌握程度越高，正确率和答题速度越高，因此根据答题区域的答题内容的批改结果和答题时间可以得到对应的知识点掌握程度。

示例性的，学生甲和乙分别对于两个答题区域分别有题型A和B进行作答得到对应的答题图像PA和PB，如果学生甲对于题型A的答题图像PA的批改结果为正确，答题时长为TA1，对于题型B的答题图像PB的批改结果为正确，答题时长为TB1，学生乙对于题型A的答题图像PA的批改结果为错误，答题时长为TA2，对于题型B的答题图像PB的批改结果为正确，答题时长为TB2，假设TA1＞TA2，TB1＞TB2，则学生甲作答速度即题型答题速度虽然小于学生乙的题型答题速度，但是学生甲的题型错误率低于学生乙的题型错误率，并且学生甲的知识点掌握程度高于学生乙的知识点掌握程度。此处只是示例，其他因为计算得到学生的对于每个题型对应的题型错误率、知识点掌握程度、题型答题速度、题目完成率，题目采分点得分情况的方式也在本发明保护范围内。

本实施例中，对每个答题区域的题型和知识点进行分析得到学生的学习情况，从而无需老师或者学生自行进行统计分析得到学习情况，智能自动得到学生的学习情况，能够减少花费大量时间研究分析学生的学习情况的时间，保证老师对各个学生的学习情况进行了解，从而针对性的进行强化训练，以便提升学生的学习效果和学习效率，大大提高学生的学习成绩。

基于前述实施例，本实施例中，还包括：

所述分析模块40，还用于统计出每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率；

具体的，根据学生的学习情况即题目完成程度，题型答题速度进行分析自身对应于该题型的难度系数，根据，题目采分点得分情况进行分析得到对应于该题型的得分系数。

所述处理模块30，还用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率，制定学习计划进行学习。

具体的，一旦分析得到难度系数低于标准难度阈值，难度系数低于标准难度阈值时表明这些题型都是标准题型或者基础题型，错误率高于平均错误率时，标准题型为少数学生会做的题型，标准题型时的得分系数低于平均得分阈值的的情况可能是学生对于标准题型的知识点掌握度不够，需要进行大量训练强化。而基础题型是大多数学生会做的题型，可能是学生粗心大意或者题目有文字陷阱而学生未注意导致失分，也需要学生进行训练强化减少马虎不仔细的情况。需要获取对应的题型将其作为下次学习计划中的强化练习题型进行训练学习，这样不论是基础题型还是标准题型学生都能够强化训练，能够保证学生对于大多数题型熟练掌握不出错，稳打稳扎，提升学生的成绩。通过将难度系数和得分系数进行深入分析，进一步得出错误率较高知识点。结合基础数据中试题困难度与试题考核知识指标，将难度系数分为多个级别，不同难度系数对应不同层次的知识点掌握程度，由此判定学生现阶段的知识点掌握水平。如果多次统计发现某一题型得分系数高于平均得分系数时，则此知识点是学生的优势题型，学生可以将时间重新分配重点关注盲点知识或者薄弱知识点，个性化地学习，而老师则可以根据数据分析得出班级、年级的整体薄弱知识点，进而为老师修改教学计划，实现有针对的教学和补救给予指导。

本实施例中，根据每个人的对每个知识点的学习情况进行个性化的题型训练评测，通过个性化的题型训练评测更精确的评价出学生的知识点的掌握情况，并且智能的给出个性化的学习计划，从而指导学生对薄弱知识点进行强化学习，并且通过循环反复的学习方式，逐步提高学生的学习能力和成绩。

基于前述实施例，本实施例中，还包括：

所述处理模块30，与所述分析模块40连接，用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析出错原因；获取与所述出错原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划；

具体的，每个题型都有几个知识点，不同知识点的难度系数，得分系数和错误率都可能不同，因此，统计每个题型对应的各个知识点的难度系数、得分系数以及错误率，从而分析得到该题型的出错原因，然后根据出错原因对应的知识点查找考察知识点相同的题型加入下一轮的学习计划进行学习，直至该知识点不再出错或者出错率低于预设出错率阈值为止。

所述处理模块30，与所述分析模块40连接，用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析劣势原因；获取与所述劣势原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划。

具体的，每个题型都有几个知识点，不同知识点的难度系数，得分系数和错误率都可能不同，因此，统计每个题型对应的各个知识点的难度系数、得分系数以及错误率，从而分析得到该题型的劣势原因，劣势原因可能是盲点知识点，或者偏门冷门知识点等等然后根据劣势原因对应的知识点查找考察知识点相同的题型加入下一轮的学习计划进行学习，直至该知识点不再劣势或者劣势率低于预设劣势率阈值为止。

本实施例中，不论是出错还是劣势，均可能是因为知识点掌握程度不熟练，根据学生作答自动分析出得到答题图像进行分析得到学生的学习情况，避免了老师根据学生平常的学习成绩来分析或者收集各个学生的学习情况，从而实现了高效、准确地确定不同学生的学习情况，帮助学生准确地找出自身学习的弱点和不足，进而使得学生可以根据自身的学习情况有针对性地进行学习。根据学习情况进行获取对应的待训练题型，全面掌握学生的学习情况，因地适宜地推荐合适的巩固强化的学习措施，通过循环反复的针对性，个性化的训练能够巩固强化学习效果，达到因材施教、减少课后学习的盲目性、提高学习效率的目的。

通过摄像头采集学生的答题图像，从而由老师录入的预设答案或者网络上现有的预设答案对学生的作答进行批改，降低老师的批改工作量。而且由于学生使用智能灯具拍摄学生在纸质的习题册或者习题书上进行作答，避免学生使用电子设备进行学习作答的过程中被电子设备的娱乐、游戏吸引的情况，提升学生的学习效率，也减少学生通过电子设备的显示屏进行查看试卷作答的时间，保护学生的视力；此外通过摄像头实时获取统计答题时间，根据答题图像批改分析每个题型知识点的掌握程度，实现对每个学生的学习情况的精准掌握，便于后续对各个学生进行精准的差异化训练，提升学生的成绩。

上述系统实施例中，拍摄模块20，计时模块10设于智能灯具，处理模块30和分析模块40可以设于智能灯具，也可以设于与智能灯具远程连接的服务器处，也可以只设于与智能灯具远程连接的服务器处。设置方式不做限定，只要实现本发明技术构思的均属于本发明保护范围内。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种协助老师了解学生的学习情况的方法，其特征在于，包括步骤：

对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；

根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况。

2.根据权利要求1所述的协助老师了解学生的学习情况的方法，其特征在于，所述对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果具体包括：

对所述答题图像进行识别，识别出所述答题图像对应的答题内容；

查找所述答题图像对应的目标答案，将所述答题内容与所述目标答案进行比对；

当比对结果为符合时，确定所述答题区域对应的答题内容正确；

当比对结果为不符合时，确定所述答题区域对应的答题内容错误；

当比对结果为部分符合时，确定所述答题区域对应的答题内容部分正确。

3.根据权利要求1所述的协助老师了解学生的学习情况的方法，其特征在于，所述根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况具体包括：

分析得到每个答题区域对应的题型和知识点；

根据每个答题区域对应的答题时间和批改结果，计算学生的学习情况；所述学习情况包括对应的题型错误率、知识点掌握程度、题型答题速度、题目完成率，题目采分点得分情况中的任意一种或多种。

4.根据权利要求1-3任一项所述的协助老师了解学生的学习情况的方法，其特征在于，还包括：

统计出每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率；

根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率，制定学习计划进行学习。

5.根据权利要求4所述的协助老师了解学生的学习情况的方法，其特征在于，所述根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率，制定学习计划进行学习具体包括：

根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析出错原因；

获取与所述出错原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划；或者，

根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析劣势原因；

获取与所述劣势原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划。

6.一种协助老师了解学生的学习情况的系统，其特征在于，包括步骤：

计时模块，用于对学生在每个答题区域开始作答时开始计时，直至在每个答题区域停止作答时停止计时；

拍摄模块，用于在每个答题区域停止作答后拍摄获取每个答题区域对应的答题图像；

处理模块，与所述拍摄模块连接，用于对所述答题图像进行识别，将识别得到答题内容与预设答案进行比对得到对应的批改结果；

分析模块，与所述处理模块和所述计时模块连接，用于根据每个答题区域对应的批改结果和答题时间，得到学生的学习情况。

7.根据权利要求6所述的协助老师了解学生的学习情况的系统，其特征在于，所述处理模块包括：

图像识别单元，用于对所述答题图像进行识别，识别出所述答题图像对应的答题内容；

批改单元，与所述图像识别单元连接，用于查找所述答题图像对应的目标答案，将所述答题内容与所述目标答案进行比对；当比对结果为符合时，确定所述答题区域对应的答题内容正确；当比对结果为不符合时，确定所述答题区域对应的答题内容错误；当比对结果为部分符合时，确定所述答题区域对应的答题内容部分正确。

8.根据权利要求6所述的协助老师了解学生的学习情况的系统，其特征在于，所述分析模块包括：

分析单元，用于分析得到每个答题区域对应的题型和知识点；

计算单元，与所述分析单元连接，用于根据每个答题区域对应的答题时间和批改结果，计算学生的学习情况；所述学习情况包括对应的题型错误率、知识点掌握程度、题型答题速度、题目完成率，题目采分点得分情况中的任意一种或多种。

9.根据权利要求6-8任一项所述的协助老师了解学生的学习情况的系统，其特征在于，还包括：

所述分析模块，还用于统计出每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率；

所述处理模块，还用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率，制定学习计划进行学习。

10.根据权利要求9所述的协助老师了解学生的学习情况的系统，还包括：

所述处理模块，与所述分析模块连接，用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析出错原因；获取与所述出错原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划；

所述处理模块，与所述分析模块连接，用于根据每个题型对应的难度系数、得分系数以及错误率通过关联分析，分析劣势原因；获取与所述劣势原因的知识点相同的待练习题型，并添加至所述学习计划。