CN109359613A - 一种基于人工智能的教学过程分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的教学过程分析方法，其特征在于，包括：S1：预存教师上课课件内容；S2：采集教师上课视频和学生听课视频；S3：分别将采集到的教师上课视频和学生听课视频进行图像识别处理；S4：分别提取视频中教师和学生的音频数据进行分类并识别处理；S5：将识别后的图像和音频与预存的课件内容进行比对，并根据比对结果对教师教学过程进行分析；本发明实现了全方位的信息采集，使分析的素材更丰富与完整，生产的分析报告也更加详细；有效减少了大量人力资源的利用；使教师可以更加有针对性的提高自己的教学能力。
Description
技术领域
本发明涉及教育技术领域，尤其是一种基于人工智能的教学过程分析方法。
背景技术
教师的授课能力是判断教师能力的关键因素，现今考察教师教学能力的方式常见的为两种：
1、通过公开课方式进行考察，在教师授课过程中，会让其他教师和专家领导进行旁听，并针对被考察教师的授课情况给出分析报告。
2、通过录制教学过程的视频，并在课后组织其余老师和专家领导进行观看和分析并给出分析报告。
上述两个方法均需要大量的人力参与，缺乏实际应用效果，也容易造成分析不全面的问题。
现有技术中，有通过音频文件或视频文件进行分析的方案，但是对课堂数据的采集和分析会有局限性，有些技术仅能采集教师数据不能采集到学生数据，因此得到的分析结果也不完整。
发明内容
本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种基于人工智能的教学过程分析方法。本发明解决了教学分析过程中，信息采集不完整的问题；解决了教学分析会采用大量人力资源的问题；还结局了分析报告不能自动生成的问题。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于人工智能的教学过程分析方法，其特征在于，包括：
S1：预存教师上课课件内容；
S2：采集教师上课视频和学生听课视频；
S3：分别将采集到的教师上课视频和学生听课视频进行图片识别处理；
S4：分别提取视频中教师和学生的音频数据进行分类并识别处理；
S5：将识别后的图像和音频与预存的课件内容进行比对，并根据比对结果对教师教学过程进行分析。
上述步骤，通过全面采集教师和学生上课过程中的数据，进行完整有效的分析，并给出一个全面的分析报告。
进一步的，步骤S3中，分别将采集到的教师上课视频和学生听课视频进行图像识别处理包括：
S301：将视频分为若干帧图像；
S302：将每一帧图像进行图像分割，提取出图像中教师部分并进行标注，其余非教师部分不做标注。
上述步骤，将视频文件分为若干一帧一帧的图像，方便对图像进行处理和识别；将图像分割为人物和非人物两个部分，再根据阙值判断出分割出的人物是教师图像还是课件或视频中出现的人物图像，将图像中识别出的教师部分标注为A，其余部分标注为B，以便作为之后参考的信息。
进一步的，步骤S4中，分别提取视频中教师和学生的音频数据进行分类并识别处理包括：
S401：将视频文件转化为音频文件；
S402：分别标记教师声音和学生声音；
S403：分别记录教师声音时间和学生声音时间。
上述步骤，可以将视频中的声音单独提取出生成音频文件；并将教师的声音和学生的声音进行区分并分别标注，教师声音标注为C，学生声音标注为D；再将教师授课时间进行统计并分类，讲授课件内容为一类，回答学生问题、扩展教学内容等为一类；学生则是统计回答课堂问题的时间，记录学生回答的次数和单次回答问题的时长，作为之后的分析参考信息。
进一步的，步骤S5中，将识别后的图像和音频与预存的课件内容进行比对，并根据比对结果对教师教学过程进行分析包括：
S501：分别分析识别出的教师图像和学生图像；
S502：分别分析识别出的教师音频和学生音频；
S503：结合教师和学生的分析结果，生成分析结果报告。
上述步骤，在分析时，只需要提取标注的有效信息进行，例如教师图像信息A，教师音频信息C和学生音频信息D等，通过教师的图像信息，音频信息可以正面分析出教师授课过程的情况，而通过学生的图像信息和音频信息，可以从侧面分析出教师授课过程的情况，通过两方面的分析，可以自动生成分析结果报告。
进一步的，步骤S501中，分别分析识别出的教师图像和学生图像具体包括：分析教师授课过程中的行为动作；分析学生上课过程中抬头、低头次数，眼神专注于黑板和教师的次数。
上述步骤，可以通过详细分析教师的肢体动作，可以得到教师在授课过程中的一些影响教学的细微习惯，还可以的道教师在授课过程中因走动的位置不同，而影响到的不同位置的学生等；同时还可以分析出教师在授课过程中注意力是否集中。
进一步的，步骤S502中，分别分析识别出的教师音频和学生音频具体包括：分析教师音频文件，并将教师音频文件内容与预存的课件内容进行比对，并计算出每一个相关内容出现的时间段；分析学生回答课堂提问的音频文件，并将学生音频文件中内容与预存的课件内容进行比对。
上述步骤，通过教师的音频文件信息，可以统计出教师授课速度，对知识点的讲解完成度和对知识点的发散讲解内容占比，并通过与预存的课件内容进行比对，分析出教师授课质量；通过学生的音频文件信息，可以统计出学生回答问题的次数，回答问题的准确度和回答单个问题的时长，可以根据学生回答问题的情况分析出学生对知识点的吸收程度，从侧面分析出教师授课质量。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、本发明通过同时采集教师和学生的图像及音频信息，实现了全方位的信息采集，使分析的素材更丰富与完整，生产的分析报告也更加详细。
2、本发明通过人工智能技术，使分析报告可以自动生成，有效减少了大量人力资源的利用。
3、本发明通过分析报告可以使教师明确了解到授课过程中的各项优缺点，使教师可以更加有针对性的提高自己的教学能力。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1是基于人工智能的教学过程分析方法流程图。
图2是图像识别处理流程图。
图3是音频数据是被处理流程图。
图4是分析过程具体流程图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本说明书（包括任何附加权利要求、摘要）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
实施例1
一种基于人工智能的教学过程分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：预存教师上课课件内容；
上述方法，在授课开始之前，先在服务器中预存本次授课需要使用的课件文件，作为授课结束后进行授课过程分析的参考比对内容。
S2：采集教师上课视频和学生听课视频；
上述方法，通过图像采集设备，如摄像头，相机等，将教师授课时的影像和声音进行录制并上传服务器，再将学生听课时的影像以及回答课堂提问的声音进行录制并上传服务器。
S3：分别将采集到的教师上课视频和学生听课视频进行图片识别处理；
上述方法，将接收到的视频文件中的图像进行处理和识别，得到可进行单独分析的图像文件，如图2所示，具体步骤包括：
S301：将视频分为若干帧图像；
上述方法，将视频文件分为若干一帧一帧的图像，方便对图像进行处理和识别。
S302：将每一帧图像进行图像分割，提取出图像中教师部分并进行标注，其余非教师部分不做标注；
上述方法，将图像分割为人物和非人物两个部分，再根据阙值判断出分割出的人物是教师图像还是课件或视频中出现的人物图像，将图像中识别出的教师部分标注为A，其余部分标注为B。
当图像处理完成后，将处理后的图像传输至服务器以备分析。
S4：分别提取视频中教师和学生的音频数据进行分类并识别处理；
上述方法，将视频中的音频单独提取出，生成音频文件，并将音频文件进行单独的识别和处理，如图3所示，具体步骤包括：
S401：将视频文件转化为音频文件；
上述方法，可以将视频中的声音单独提取出生成音频文件。
S402：分别标记教师声音和学生声音；
上述方法，可以将教师的声音和学生的声音进行区分并分别标注，教师声音标注为C，学生声音标注为D。
S403：分别记录教师声音时间和学生声音时间；
上述方法，将教师授课时间进行统计并分类，讲授课件内容为一类，回答学生问题、扩展教学内容等为一类；学生则是统计回答课堂问题的时间，记录学生回答的次数和单次回答问题的时长。
S5：将识别后的图像和音频与预存的课件内容进行比对，并根据比对结果对教师教学过程进行分析；
上述方法，通过识别到的图像信息和音频信息，可以对教师教学过程进行详细的分析，如图4所示，具体步骤包括：
S501：分别分析识别出的教师图像和学生图像；
上述方法，通过教师的图像信息，可以分析出教师在授课过冲中的肢体动作是否过多，是否会分散学生的注意力，在讲台前站位时，有没有遮挡学生观看课件，还可以分析出教师在授课过程中注意力是否集中等；通过学生的图像信息，可以分析出学生在上课过程中抬头和低头的次数，并比对教师授课进度判断学生产生抬头或低头动作时是否是注意力不集中，同时还可以根据产生抬头低头的人数判断是否是注意力不集中；还可以根据学生眼睛是否关注于教师判断学生的听课状态，通过学生上课时的实时状态再结合教师授课内容可以侧面分析出教师授课过程中的问题。
S502：分别分析识别出的教师音频和学生音频；
上述方法，通过教师的音频文件信息，可以统计出教师授课速度，对知识点的讲解完成度和对知识点的发散讲解内容占比，并通过与预存的课件内容进行比对，分析出教师授课质量；通过学生的音频文件信息，可以统计出学生回答问题的次数，回答问题的准确度和回答单个问题的时长，可以根据学生回答问题的情况分析出学生对知识点的吸收程度，从侧面分析出教师授课质量。
S503：结合教师和学生的分析结果，生成分析结果报告；
上述方法，在分析时，只需要提取标注的有效信息进行，例如教师图像信息A，教师音频信息C和学生音频信息D等；通过教师的图像信息，音频信息可以正面分析出教师授课过程的情况，而通过学生的图像信息和音频信息，可以从侧面分析出教师授课过程的情况，通过两方面的分析，可以自动生成分析结果报告，该报告包括了知识点讲解的时间分布情况，教师肢体变化情况，教师语气变化情况，知识点遗漏情况，学生听课状态和对知识点掌握的情况等；同时在分析报告中还会提出对教学时间分布的参考方案供教师参考。
本发明通过人工智能进行教师的教学过程分析，可以全面的采集教师和学生在上课过程中的各项数据，还可以使教师更加了解自己授课过程中出现的问题，可以根据分析报告提出的问题进行针对性改进，使教学质量得到有效的提高，也有效减少了对学校人力资源的利用，减少了成本。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。
Claims (6)
1.一种基于人工智能的教学过程分析方法，其特征在于，包括：
S1：预存教师上课课件内容；
S2：采集教师上课视频和学生听课视频；
S3：分别将采集到的教师上课视频和学生听课视频进行图像识别处理；
S4：分别提取视频中教师和学生的音频数据进行分类并识别处理；
S5：将识别后的图像和音频与预存的课件内容进行比对，并根据比对结果对教师教学过程进行分析。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的教学过程分析方法，其特征在于，步骤S3中，分别将采集到的教师上课视频和学生听课视频进行图像识别处理包括：
S301：将视频分为若干帧图像；
S302：将每一帧图像进行图像分割，提取出图像中教师部分并进行标注，其余非教师部分不做标注。
3.如权利要求1所述的基于人工智能的教学过程分析方法，其特征在于，步骤S4中，分别提取视频中教师和学生的音频数据进行分类并识别处理包括：
S401：将视频文件转化为音频文件；
S402：分别标记教师声音和学生声音；
S403：分别记录教师声音时间和学生声音时间。
4.如权利要求1所述的基于人工智能的教学过程分析方法，其特征在于，步骤S5中，将识别后的图像和音频与预存的课件内容进行比对，并根据比对结果对教师教学过程进行分析包括：
S501：分别分析识别出的教师图像和学生图像；
S502：分别分析识别出的教师音频和学生音频；
S503：结合教师和学生的分析结果，生成分析结果报告。
5.如权利要求4所述的基于人工智能的教学过程分析方法，其特征在于，步骤S501中，分别分析识别出的教师图像和学生图像具体包括：分析教师授课过程中的行为动作；分析学生上课过程中抬头、低头次数，眼神专注于黑板和教师的次数。
6.如权利要求4所述的基于人工智能的教学过程分析方法，其特征在于，步骤S502中，分别分析识别出的教师音频和学生音频具体包括：分析教师音频文件，并将教师音频文件内容与预存的课件内容进行比对，并计算出每一个相关内容出现的时间段；分析学生回答课堂提问的音频文件，并将学生音频文件中内容与预存的课件内容进行比对。
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