CN109284390A - 一种基于课堂日志的教学场景编码方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于课堂日志的教学场景编码方法，包括：步骤1：根据课堂教学音视频材料生成课堂日志；步骤2：根据课堂日志对课堂教学活动进行自动分类与编码；步骤2.1：对课堂日志每一条记录的文本进行分词与词性标注文本处理；步骤2.2：对课堂日志每条记录进行文本分类；步骤2.3：使用人机交互技术对课堂教学场景的文本编码进行的手工校正；步骤3：基于教学场景数字编码进行课堂教学活动自动分析与评价。本发明所述基于课堂日志的教学场景编码方法，通过对教学活动进行一级教学场景和二级教学场景的分类，能够全面的进行教学活动的描述。
Description
技术领域
本发明涉及课堂评价技术研究领域，具体涉及一种基于课堂日志的教学场景编码方法。
背景技术
课堂评价是改进课堂教学的依据，是提高教育质量的关键，课堂教学过程评价所产生的大量结构化评价数据是教育大数据的重要来源，直接促进课堂研究、乃至教育研究更深更广地发展，因此，对课堂教学过程进行量化分析与量化评价具有重要的研究意义和广泛现实的应用前景。
例如，申请号为201610288748.5的中国发明专利申请公开了一种课堂教学交互行为分析编码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：编制行为分类表；依据行为主体的教学活动过程，将教学行为划分为教师言语行为、教师活动行为、学生言语行为和学生活动行为；步骤2：编制教学行为类别编码表；根据行为活动主体主导方式不同将教学行为划分为主动或驱动两大类、16小类，并采用16个阿拉伯数字进行编码；步骤3：基于课堂教学视频，依据“转换采样，插值补偿”方法，根据教学行为类别编码表，动态采集行为转换点，插值行为活动样本的中间点，最终形成行为数据序列。
如上的现有技术公开了一种课堂教学交互行为分析编码方法，上述现有技术对教学活动的分类不够细化，以致无法表征一些教学活动，同时，现有的课堂教学编码技术均无法实现自动编码，而劳动强度巨大的手工编码严重阻碍了其在课堂评价中的应用。
有鉴于此，本发明人结合多年的课堂教学活动研究经验，提出一种基于课堂日志的教学场景编码方法。
发明内容
本发明提供一种基于课堂日志的教学场景编码方法，所述基于课堂日志的教学场景编码方法，通过对教学活动进行一级教学场景和二级教学场景的分类，能够全面的进行教学活动的描述。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于课堂日志的教学场景编码方法，包括：
步骤1：根据课堂教学音视频材料生成课堂日志；
步骤1.1：使用基于深度学习技术的语音输入软件，将课堂教学音视频材料中的师生对话转化为文本；
步骤1.2：基于师生对话文本生成包含时间信息的课堂日志、教师或学生说话的起止时间与说话内容作为一条记录，无声教学活动的起止时间与活动说明也作为一条记录，每条记录包含文本内容、起止时间信息、说话人；
步骤2：根据课堂日志对课堂教学活动进行自动分类与编码；
步骤2.1：对课堂日志每一条记录的文本进行分词与词性标注文本处理；
步骤2.2：对课堂日志每条记录进行文本分类，先将教学活动分为9种一级教学场景，包括：教师管理行为、教师提问、教师回应、教师倾听、教师观察、教师讲授、教师安排任务、师生互动及小组活动，然后进一步将一级教学场景细分为多个二级教学场景，并进行数字编码，其中教师管理行为分为管理秩序、座位调整、指挥学生及布置作业4项；教师提问分为开放性问题和封闭性为题；教师回应分为响应学生提问、忽略学生提问、表扬学生行为及批评学生行为；教师倾听分为学生讲述、学生提问、学生回答、学生朗读及学生齐读；教师观察分为学生练习、学生记笔记、学生讨论、理答及自学或领会；教师讲授分为朗读、讲授及板书；教师安排任务分为活动说明、征求意见、启动活动及停止活动；师生互动分为计算机展示、师生展示及学生集体体验；小组活动分为小组讨论、小组实验及小组展示；
步骤2.3：使用人机交互技术对课堂教学场景的文本编码进行适当的手工校正，使用文本编译技术自动获得准确的课堂教学场景数字编码；
步骤3：基于教学场景数字编码进行课堂教学活动自动分析与评价；
步骤3.1：使用统计技术对课堂教学一级教学场景和二级教学场景进行累计时间与发生次数的统计，开展课堂教学活动的可视化分析与评价；
步骤3.2：基于课堂教学一级教学场景的累计时间进行统计分析，对课堂教学进行传统的课堂教学活动分析与评价；
进一步地，步骤1.1中，采用计算机语音识别技术对课堂教学过程中的音视频材料进行师生对话文本信息的提取。
进一步地，步骤1.2中，还包括课堂日志由反映教学活动的课堂记录组成，每条课堂记录包括教学活动起止时间，活动发起人，活动内容文本描述。
进一步地，步骤2.1中，还包括对整理好的文本信息进行文本预处理的步骤，对字体格式、视频链接及编辑时间进行文本清洗；采用NLPIR系统对文本信息中的时间、说话人、无格式文本进行文本分词和词性标注。
进一步地，步骤2.2中，还包括对整理好的文本信息进行提取修改特征词和词性特征模板的步骤。
进一步地，步骤3.2中，传统的课堂教学评价指标包括：教师说话比例、学生说话比例、无声或混乱比例、开发性问题与封闭性问题的分布。
与现有技术相比，本发明的优越效果在于：
1、本发明所述的基于课堂日志的教学场景编码方法，通过对教学活动进行一级教学场景和二级教学场景的分类，能够全面的进行教学活动的描述；
2、本发明所述的基于课堂日志的教学场景编码方法，能够帮助评价教师借助课堂日志文本来对课堂教学进行快速评价，同时也有利于信息技术人员借助文本分析技术、对课堂教学过程进行自动编码，实现基于课堂日志文本的课堂教学自动评价。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述，需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
一种基于课堂日志的教学场景编码方法，其特征在于，包括：
步骤1：根据课堂教学音视频材料生成课堂日志；
步骤1.1：使用基于深度学习技术的语音输入软件，将课堂教学音视频材料中的师生对话转化为文本，其中，文本识别率受制于录音条件；
步骤1.2：师生对话文本生成包含时间信息的课堂日志、教师或学生说话的起止时间与说话内容作为一条记录，无声教学活动的起止时间与活动说明也作为一条记录，每条记录包含文本内容、起止时间信息、说话人，将课堂日志保存成.ass格式以利于文本信息能够直接添加到相应的音视频中进行观看和校对，文本信息与音视频中的语音信息无出入，再将文本信息文件保存成.txt格式；
步骤2：根据课堂日志对课堂教学活动进行自动分类与编码；
步骤2.1：对课堂日志每一条记录的文本进行分词与词性标注文本处理；
步骤2.2：对课堂日志每条记录进行文本分类，先将教学活动分为9种一级教学场景，包括：教师管理行为、教师提问、教师回应、教师倾听、教师观察、教师讲授、教师安排任务、师生互动及小组活动，然后进一步将一级教学场景细分为多个二级教学场景，并进行数字编码，其中，教师管理行为分为管理秩序、座位调整、指挥学生及布置作业4项；教师提问分为开放性问题和封闭性为题；教师回应分为响应学生提问、忽略学生提问、表扬学生行为及批评学生行为；教师倾听分为学生讲述、学生提问、学生回答、学生朗读及学生齐读；教师观察分为学生练习、学生记笔记、学生讨论、理答及自学或领会；教师讲授分为朗读、讲授及板书；教师安排任务分为活动说明、征求意见、启动活动及停止活动；师生互动分为计算机展示、师生展示及学生集体体验；小组活动分为小组讨论、小组实验及小组展示；
步骤2.3：使用人机交互技术对课堂教学场景的文本编码进行的手工校正，使用文本编译技术自动获得准确的课堂教学场景数字编码；
步骤3：基于教学场景数字编码进行课堂教学活动自动分析与评价；
步骤3.1：对课堂教学一级教学场景和二级教学场景进行累计时间与发生次数的统计，开展课堂教学活动的可视化分析与评价；
步骤3.2：对课堂教学一级教学场景的累计时间进行统计分析，对课堂教学进行传统的课堂教学活动分析与评价。
在本实施例的步骤2.2中，教学活动分类包括9个一级教学场景和33个二级教学场景，如表1所示：
教学活动分类的教学场景编码表
表1
在本实施例的步骤1.1中，采用计算机语音识别技术对课堂教学过程中的音视频材料进行师生对话文本信息的提取。
在本实施例的步骤1.2中，还包括课堂日志由反映教学活动的课堂记录组成，每条课堂记录包括教学活动起止时间，活动发起人，活动内容文本描述，有声的师生对话构成了课堂日志的主要部分，即一条记录的活动发起人是教师或学生，教师或学生的说话起止时间是记录的起止时间，说话的内容就是记录的文本描述，无声的教学活动构成了堂日志的其余部分，这类记录的活动发起人是空缺的，即无说话者，无声教学活动的起止时间是记录的起止时间，无声教学活动的文字描述就是记录的文本描述。
在本实施例的步骤2.1中，还包括对整理好的文本信息进行文本预处理的步骤，对字体格式、视频链接及编辑时间进行文本清洗；采用NLPIR系统对文本信息中的时间、说话人、无格式文本进行文本分词和词性标注。
在本实施例的步骤2.2中，还包括对整理好的文本信息进行提取修改特征词和词性特征模板的步骤，通过对课堂日志记录中的特征词进行分析，实现课堂教学场景的自动编码。
在本实施例的步骤3.2中，传统的课堂教学评价指标包括：教师说话比例、学生说话比例、无声或混乱比例、开发性问题与封闭性问题的分布。
作为本实施例的一种优选，为了提高文本信息的提取效率，采用计算机自动语音转写技术进行对课堂教学过程中的音视频进行文本信息的提取，在本实施例中，中文语音提取能够利用基于神经网络识别语音的科大讯飞听听和百度语音这两种。
作为本实施例的另一种优选，为了提高文本信息的提取的准确率，采用人工字幕添加技术进行对课堂教学过程中的音视频进行文本信息的提取，在本实施例中，人工字幕添加技术，主要由外包人员或学生手动添加课堂视频的字幕，人工添加字幕的方式主要是人工听取音频内容同时手动转写，采用人工转写的优点是可以手动划分字幕的时间节点，并且人工转写精确度高，在课堂日志生成过程中，外包人员或学生可以利用自己的知识获取师生对话句的精确文本和起止时间信息，同时对长于20秒的无声教学活动进行文本注释和起止时间信息，其生成的课堂日志便于阅读理解和计算机自动处理。
本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书界定。
Claims (6)
1.一种基于课堂日志的教学场景编码方法，其特征在于，包括：
步骤1：根据课堂教学音视频材料生成课堂日志；
步骤1.1：使用基于深度学习技术的语音输入软件，将课堂教学音视频材料中的师生对话转化为文本；
步骤1.2：师生对话文本生成包含时间信息的课堂日志、教师或学生说话的起止时间与说话内容作为一条记录，无声教学活动的起止时间与活动说明也作为一条记录，每条记录包含文本内容、起止时间信息、说话人；
步骤2：根据课堂日志对课堂教学活动进行自动分类与编码；
步骤2.1：对课堂日志每一条记录的文本进行分词与词性标注文本处理；
步骤2.2：对课堂日志每条记录进行文本分类，先将教学活动分为9种一级教学场景，包括：教师管理行为、教师提问、教师回应、教师倾听、教师观察、教师讲授、教师安排任务、师生互动及小组活动，然后进一步将一级教学场景细分为多个二级教学场景，并进行数字编码，其中，教师管理行为分为管理秩序、座位调整、指挥学生及布置作业4项；教师提问分为开放性问题和封闭性为题；教师回应分为响应学生提问、忽略学生提问、表扬学生行为及批评学生行为；教师倾听分为学生讲述、学生提问、学生回答、学生朗读及学生齐读；教师观察分为学生练习、学生记笔记、学生讨论、理答及自学或领会；教师讲授分为朗读、讲授及板书；教师安排任务分为活动说明、征求意见、启动活动及停止活动；师生互动分为计算机展示、师生展示及学生集体体验；小组活动分为小组讨论、小组实验及小组展示；
步骤2.3：使用人机交互技术对课堂教学场景的文本编码进行的手工校正，使用文本编译技术自动获得准确的课堂教学场景数字编码；
步骤3：基于教学场景数字编码进行课堂教学活动自动分析与评价；
步骤3.1：对课堂教学一级教学场景和二级教学场景进行累计时间与发生次数的统计，开展课堂教学活动的可视化分析与评价；
步骤3.2：对课堂教学一级教学场景的累计时间进行统计分析，对课堂教学进行传统的课堂教学活动分析与评价。
2.根据权利要求1所述的基于课堂日志的教学场景编码方法，其特征在于，步骤1.1中，采用计算机语音识别技术对课堂教学过程中的音视频材料进行师生对话文本信息的提取。
3.根据权利要求1所述的基于课堂日志的教学场景编码方法，其特征在于，步骤1.2中，还包括课堂日志由反映教学活动的课堂记录组成，每条课堂记录包括教学活动起止时间，活动发起人，活动内容文本描述。
4.根据权利要求1所述的基于课堂日志的教学场景编码方法，其特征在于，步骤2.1中，还包括对整理好的文本信息进行文本预处理的步骤，对字体格式、视频链接及编辑时间进行文本清洗；采用NLPIR系统对文本信息中的时间、说话人、无格式文本进行文本分词和词性标注。
5.根据权利要求1所述的基于课堂日志的教学场景编码方法，其特征在于，步骤2.2中，还包括对整理好的文本信息进行提取修改特征词和词性特征模板的步骤。
6.根据权利要求1所述的基于课堂日志的教学场景编码方法，其特征在于，步骤3.2中，传统的课堂教学评价指标包括：教师说话比例、学生说话比例、无声或混乱比例、开发性问题与封闭性问题的分布。
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