CN110674464B - 一种基于物联网的计算机教学评级系统 - Google Patents

一种基于物联网的计算机教学评级系统 Download PDF

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CN110674464B CN201910797575.3A CN201910797575A CN110674464B CN 110674464 B CN110674464 B CN 110674464B CN 201910797575 A CN201910797575 A CN 201910797575A CN 110674464 B CN110674464 B CN 110674464B
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Abstract

本发明公开一种基于物联网的计算机教学评级系统，用于解决现有的计算机教学评价仅仅依靠学生的成绩对老师的教学评价，不能全面的反应教师的教学质量的问题；包括用户登录模块、数据采集模块、服务器、作业分配模块、作业识别模块、教室分析模块和评级分析模块；所述用户登录模块用于教师或学生通过智能终端登录服务器并输入文本数据；用户登录模块将文本数据发送至服务器；本发明通过教师的学生的询问次数均值、学生的解答次数均值、学生桌面整洁均值、学生地面整洁均值和所有学生的课后作业认真值的均值来判断教师的教学评价，实现了更贴合的评价教师的教学质量。

Description

一种基于物联网的计算机教学评级系统
技术领域
本发明涉及教学评估技术领域，尤其涉及一种基于物联网的计算机教学评级系统。
背景技术
教学评价是以教学目标为依据，按照科学的标准，运用一切有效的技术手段，对教学过程及结果进行测量，并给予价值判断的过程。教学评价:是对教学工作质量所作的测量、分析和评定。它包括:对学生学业成绩的评价，对教师教学质量的评价和进行课程评价。
在专利为“CN109034590A一种智能化的教师教学质量评价管理系统”公开了“结合全班考生针对某一知识点的答题正确率进行计算，能够较为真实地反映教师的教学质量”；存在的不足：仅仅通过学生的成绩反应教师的教学质量，不能全面的反应教师的教学质量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的计算机教学评级系统，本发明通过教师的学生的询问次数均值、学生的解答次数均值、学生桌面整洁均值、学生地面整洁均值和所有学生的课后作业认真值的均值的综合素质来判断教师的教学评价，实现了更贴合的评价教师的教学质量。
本发明所要解决的技术问题为：
(1)如何通过采集教室内桌面和地面的图片，通过图片放大形成像素格图片，利用对像素格颜色的识别获取桌面和地面的整洁情况，通过学生的课后作业完成情况以及整洁情况对教师教学进行评价，解决了现有的计算机教学评价仅仅依靠学生的成绩对老师的教学评价，不能全面的反应教师的教学质量的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于物联网的计算机教学评级系统，包括用户登录模块、数据采集模块、服务器、交流模块、作业分配模块、作业识别模块、教室分析模块和评级分析模块；
所述用户登录模块用于教师或学生通过智能终端登录服务器并输入文本数据；文本数据包括教师输入的课后作业试题、试题对应的难度等级、试题的答案以及学生在学校内考试的所有考试分数和学生输入的试题答案；用户登录模块将文本数据发送至服务器；
所述交流模块用于学生和教师以及学生和学生之间课下在线交流，具体过程如下：
a：学生通过智能终端输入要解决的问题，并发送至服务器内进行显示，教师或其它学生通过智能终端访问服务器内显示的要解决的问题，当教师或其它学生可以解决该问题，则通过智能终端向服务器发送解决指令；
b：服务器将最先发送解决指令的教师或其它学生标记为解答者，将输入要解决的问题的学生标记为疑惑者；交流模块将解答者与疑惑者建立通信，实现语音、文字交流解答；同时要解决的问题在服务器内显示；解答完成后，疑惑者通过智能终端输入已解决或未解决指令并发送至服务器；
c：当服务器接收到已解决指令，则服务器将解答者对应的教师或学生的解答次数增加一；疑惑者对应的学生的询问次数增加一；
d：当服务器接收到未解决指令，则要解决的问题重新在服务器内进行显示，重复执行过程a和b，直至服务器接收到已解决指令；
所述数据采集模块用于采集教室内桌面和地面的图片并发送至服务器内存储；所述教室分析模块用于获取服务器内存储的教室内桌面和地面的图片并进行分析得到学生对应的桌面整洁平均值和地面整洁平均值；所述教室分析模块将学生对应的桌面整洁平均值和地面整洁平均值发送至服务器内存储；
所述作业识别模块用于采集学生通过智能终端做课后作业的开始时间、结束时间以及开始时间与结束时间内的眼睛观看时间并进行状态识别得到课后作业认真值；所述作业识别模块将课后作业认真值发送至服务器内存储；
所述评级分析模块用于对教师的教学进行评价，具体评价步骤如下：
步骤一：获取服务器内学生的询问次数、解答次数以及教师的解答次数；将该教师所有的学生对应的询问次数进行求和取平均值得到询问次数均值，并标记为ZX；将该教师所有的学生对应的解答次数进行求和取平均值得到解答次数均值，并标记为ZY；设定教师的解答次数记为LJ；
步骤二：将该教师所有学生对应的桌面整洁平均值进行求和再次取其平均值得到学生桌面整洁均值并标记为XS；将该教师所有学生对应的地面整洁平均值进行求和再次取其平均值得到学生地面整洁均值并标记为DS；
步骤三：利用公式
Figure GDA0003981917910000031
获取得到教师的评价等级值PJ，其中d1、d2、d3、d4、d5均为预设比例系数固定值，RX为该教师所有学生的课后作业认真值的均值；ρ为干扰因子，取值为2.8435。
所述桌面整洁平均值的具体计算步骤如下：
步骤一：对桌面图片进行分：将桌面图片标记为Ai,i＝1、……、n；每个桌面图片Ai对应一个学生；将桌面图片划分为j个区域，j＝1、2、……、15；每个区域记为Aij；
步骤二：将每个区域Aij放大形成像素格，并识别像素格的颜色；将识别像素个的颜色与预设桌面的颜色进行匹配，得到与预设桌面颜色相同的像素格数量M1和与预设桌面颜色不同的像素格数量M2；
步骤三：对像素格数量M2中的颜色类别进行识别，得到M3个颜色类别；
步骤四：利用公式
Figure GDA0003981917910000041
获取得到区域Aij的整洁值ZAij；其中，e1、e2、e3为预设比例系数固定值；
步骤五：统计区域Aij中M2为零的区域Aij个数标记为M4；
步骤六：利用公式
Figure GDA0003981917910000042
获取得到桌面图片Ai的桌面整洁总值ZJAi；其中，e4为预设比例系数，λ为修正因子，取值为1.2374213；
步骤七：将桌面整洁总值ZJAi发送至服务器内存储，同时获取该学生对应的所有桌面整洁总值ZJAi并相加并计算其平均值得到该学生的桌面整洁平均值。
所述地面整洁平均值的具体计算步骤如下：
步骤一：对地面图片直接进行放大和截取，形成矩形像素格图片，设定地面的预设颜色；每个地面图片对应一个学生；
步骤二：对矩形像素格图片中的像素格进行颜色识别，获取到与地面的预设颜色不同的像素格位置坐标，选取矩形像素格图片的一个拐角为原点，计算每一个像素格位置坐标与原点的距离并求和获取得到地面脏污离散值并标记为Dw；
步骤三：统计矩形像素格图片与地面预设颜色相同的像素格个数并标记为Dp；
步骤四：利用公式
Figure GDA0003981917910000043
获取得到学生对应的地面整洁总值XD；其中μ、v1、v2均为预设比例系数固定值；
步骤五：将地面整洁总值XD发送至服务器内存储，同时获取该学生对应的所有地面整洁总值XD并相加并计算其平均值得到该学生的地面整洁平均值。
所述作业分配模块用于将教师输入的课后作业试题和试题对应的难度等级分配至对应的学生，具体分配过程如下：
a：获取服务器内学生在学校内考试的所有考试分数求和并计算其分数平均值；
b：设定分数对比区间记为Qk；k＝1、……、20；Q1<……<Q20；每个分数对比区间Qk包括m道课后作业试题；其中，Q20中试题对应的难度等级大的数量最多，Q1中试题对应的难度等级大的数量最少。
所述作业识别模块进行状态识别得到课后作业认真值的具体步骤如下：
步骤一：学生通过智能终端向服务器发送做题指令，服务器将对应的课后作业试题发送至学生的智能终端上；同时作业识别模块统计该时刻记为开始时间,开始时间用T1来表示；
步骤二：作业识别模块对学生进行眼睛识别；当检测到学生眼睛开始计时，当未检测到眼睛，停止计时；将开始计时到停止计时标记为注视时间段；
步骤三：学生通过智能终端输入试题答案并提交完成指令至作业识别模块；作业识别模块统计该时刻为结束时间，结束时间用T2来表示；
步骤四：计算结束时间T2距离上课时间的时间差并记为T3；
步骤五：学生输入的试题答案与服务器内存储的试题答案进行对比，得到课后作业分数并记为KF；
步骤六：统计在开始时间T1和结束时间T2内的注视时间段的总时间标记为T4；
步骤七：利用公式
Figure GDA0003981917910000061
获取得到学生认真值RK，其中g1、g2、g3和g4均为预设比例系数；作业识别模块将学生认真值RK发送值服务器内进行存储；服务器将该学生所有的学生认真值RK求和并取其均值得到该学生的认真均值；服务器将该教师所有学生的认真均值求和并再次取其均值即得到该教师所有学生的课后作业认真值的均值RX。
本发明的有益效果：
(1)本发明通过作业识别模块对学生完成作业的状态识别，可以清楚的了解学生的课后完成作业情况，通过对学生开始做家庭作业的时间和结束的时间以及分数和注视时间段的总时间的；利用公式获取得到学生认真值RK，通过公式可得，学生的开始时间到结束时间越短，学生认真值越大，表示学生认真程度越大，距离开学上课时间的时间差T3越长，学生认真值越大；注视时间段的总时间T4越大，学生认真值越大；课后作业分数KF越高，学生认真值越大；
(2)本发明数据采集模块用于采集教室内桌面和地面的图片并发送至服务器内存储；教室分析模块用于获取服务器内存储的教室内桌面和地面的图片并进行分析得到学生对应的桌面整洁平均值和地面整洁平均值；通过对学生桌面和地面的整洁分析，做为教师评级的标准，通过交流模块使学生和教师以及学生和学生之间课下在线交流，实现解答问题；
(3)本发明评级分析模块用于对教师的教学进行评价，通过教师的学生的询问次数均值、学生的解答次数均值、学生桌面整洁均值、学生地面整洁均值和所有学生的课后作业认真值的均值综合素质来判断教师的教学评价，避免现有的计算机教学评价仅仅依靠学生的成绩对老师的教学评价，不能更贴合的评价教师的教学质量。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于物联网的计算机教学评级系统的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于物联网的计算机教学评级系统，包括用户登录模块、数据采集模块、服务器、交流模块、作业分配模块、作业识别模块、教室分析模块和评级分析模块；
用户登录模块用于教师或学生通过智能终端登录服务器并输入文本数据；智能终端为平板电脑或笔记本电脑；文本数据包括教师输入的课后作业试题、试题对应的难度等级、试题的答案以及学生在学校内考试的所有考试分数和学生输入的试题答案；用户登录模块将文本数据发送至服务器；
交流模块用于学生和教师以及学生和学生之间课下在线交流，具体过程如下：
a：学生通过智能终端输入要解决的问题，并发送至服务器内进行显示，教师或其它学生通过智能终端访问服务器内显示的要解决的问题，当教师或其它学生可以解决该问题，则通过智能终端向服务器发送解决指令；
b：服务器将最先发送解决指令的教师或其它学生标记为解答者，将输入要解决的问题的学生标记为疑惑者；交流模块将解答者与疑惑者建立通信，实现语音、文字交流解答；同时要解决的问题在服务器内显示；解答完成后，疑惑者通过智能终端输入已解决或未解决指令并发送至服务器；
c：当服务器接收到已解决指令，则服务器将解答者对应的教师或学生的解答次数增加一；疑惑者对应的学生的询问次数增加一；
d：当服务器接收到未解决指令，则要解决的问题重新在服务器内进行显示，重复执行过程a和b，直至服务器接收到已解决指令；
数据采集模块用于采集教室内桌面和地面的图片并发送至服务器内存储；数据采集模块包括安装在教室室内屋顶面且位于桌面正上方用于拍摄桌面的图片的拍照摄像头以及安装在桌底面用于拍摄地面的拍照摄像头；教室分析模块用于获取服务器内存储的教室内桌面和地面的图片并进行分析得到学生对应的桌面整洁平均值和地面整洁平均值；其中，桌面整洁平均值的具体计算步骤如下：
步骤一：对桌面图片进行分：将桌面图片标记为Ai,i＝1、……、n；每个桌面图片Ai对应一个学生；将桌面图片划分为j个区域，j＝1、2、……、15；每个区域记为Aij；
步骤二：将每个区域Aij放大形成像素格，并识别像素格的颜色；将识别像素个的颜色与预设桌面的颜色进行匹配，得到与预设桌面颜色相同的像素格数量M1和与预设桌面颜色不同的像素格数量M2；
步骤三：对像素格数量M2中的颜色类别进行识别，得到M3个颜色类别；
步骤四：利用公式
Figure GDA0003981917910000081
获取得到区域Aij的整洁值ZAij；其中，e1、e2、e3为预设比例系数固定值；通过公式可到，与预设桌面颜色相同的像素格数量M1越大，整洁值ZAij越大，表示桌面越整洁；颜色类别M3越少，整洁值ZAij越大，与预设桌面颜色不同的像素格数量M2越少，整洁值ZAij越大；
步骤五：统计区域Aij中M2为零的区域Aij个数标记为M4；
步骤六：利用公式
Figure GDA0003981917910000091
获取得到桌面图片Ai的桌面整洁总值ZJAi；其中，e4为预设比例系数，λ为修正因子，取值为1.2374213；
步骤七：将桌面整洁总值ZJAi发送至服务器内存储，同时获取该学生对应的所有桌面整洁总值ZJAi并相加并计算其平均值得到该学生的桌面整洁平均值；
地面整洁平均值的具体计算步骤如下：
步骤一：对地面图片直接进行放大和截取，形成矩形像素格图片，设定地面的预设颜色；每个地面图片对应一个学生；
步骤二：对矩形像素格图片中的像素格进行颜色识别，获取到与地面的预设颜色不同的像素格位置坐标，选取矩形像素格图片的一个拐角为原点，计算每一个像素格位置坐标与原点的距离并求和获取得到地面脏污离散值并标记为Dw；通过地面脏污离散值的计算，表明地面脏污堆积在拐角处的整洁值大于地面脏污分散在地面的整洁值；
步骤三：统计矩形像素格图片与地面预设颜色相同的像素格个数并标记为Dp；
步骤四：利用公式
Figure GDA0003981917910000092
获取得到学生对应的地面整洁总值XD；其中μ、v1、v2均为预设比例系数固定值；通过公式可到，与地面预设颜色相同的像素格个数Dp越大，地面整洁总值越大，表示地面越整洁；地面脏污离散值越小，地面整洁总值越大；
步骤五：将地面整洁总值XD发送至服务器内存储，同时获取该学生对应的所有地面整洁总值XD并相加并计算其平均值得到该学生的地面整洁平均值；
教室分析模块将学生对应的桌面整洁平均值和地面整洁平均值发送至服务器内存储；
作业识别模块用于采集学生通过智能终端做课后作业的开始时间、结束时间以及开始时间与结束时间内的眼睛观看时间并进行状态识别得到课后作业认真值；作业识别模块将课后作业认真值发送至服务器内存储；作业识别模块进行状态识别得到课后作业认真值的具体步骤如下：
步骤一：学生通过智能终端向服务器发送做题指令，服务器将对应的课后作业试题发送至学生的智能终端上；同时作业识别模块统计该时刻记为开始时间,开始时间用T1来表示；
步骤二：作业识别模块对学生进行眼睛识别；当检测到学生眼睛开始计时，当未检测到眼睛，停止计时；将开始计时到停止计时标记为注视时间段；
步骤三：学生通过智能终端输入试题答案并提交完成指令至作业识别模块；作业识别模块统计该时刻为结束时间，结束时间用T2来表示；
步骤四：计算结束时间T2距离上课时间的时间差并记为T3；通过T3可得到学生的做作业的积极性，距离上课时间越长，表明学生的做作业的积极性越高；
步骤五：学生输入的试题答案与服务器内存储的试题答案进行对比，得到课后作业分数并记为KF；
步骤六：统计在开始时间T1和结束时间T2内的注视时间段的总时间标记为T4；
步骤七：利用公式
Figure GDA0003981917910000101
获取得到学生认真值RK，其中g1、g2、g3和g4均为预设比例系数；通过公式可得，学生的开始时间到结束时间越短，学生认真值越大，表示学生认真程度越大，距离开学上课时间的时间差T3越长，学生认真值越大；注视时间段的总时间T4越大，学生认真值越大；课后作业分数KF越高，学生认真值越大；
作业识别模块将学生认真值RK发送值服务器内进行存储；服务器将该学生所有的学生认真值RK求和并取其均值得到该学生的认真均值；服务器将该教师所有学生的认真均值求和并再次取其均值即得到该教师所有学生的课后作业认真值的均值RX；
评级分析模块用于对教师的教学进行评价，具体评价步骤如下：
步骤一：获取服务器内学生的询问次数、解答次数以及教师的解答次数；将该教师所有的学生对应的询问次数进行求和取平均值得到询问次数均值，并标记为ZX；将该教师所有的学生对应的解答次数进行求和取平均值得到解答次数均值，并标记为ZY；设定教师的解答次数记为LJ；
步骤二：将该教师所有学生对应的桌面整洁平均值进行求和再次取其平均值得到学生桌面整洁均值并标记为XS；将该教师所有学生对应的地面整洁平均值进行求和再次取其平均值得到学生地面整洁均值并标记为DS；
步骤三：利用公式
Figure GDA0003981917910000111
获取得到教师的评价等级值PJ，其中d1、d2、d3、d4、d5均为预设比例系数固定值，RX为该教师所有学生的课后作业认真值的均值；ρ为干扰因子，取值为2.8435；通过公式可得，教师的学生的询问次数均值越多，教师的评价等级值越大，表示教师的教学质量越好；教师的学生的解答次数均值越多，教师的评价等级值越大；
作业分配模块用于将教师输入的课后作业试题和试题对应的难度等级分配至对应的学生，具体分配过程如下：
a：获取服务器内学生在学校内考试的所有考试分数求和并计算其分数平均值；
b：设定分数对比区间记为Qk；k＝1、……、20；Q1<……<Q20；每个分数对比区间Qk包括m道课后作业试题；其中，Q20中试题对应的难度等级大的数量最多，Q1中试题对应的难度等级大的数量最少。
本发明的工作原理：教师通过用户登录模块输入布置的家庭作业，然后发送值服务器内，作业分配模块根据学生的成绩分配对应的试题，合理的分配家庭作业难度，提高学生的作业完成效率和学习质量，避免导致成绩较好的学生做简单的课后作业以及成绩不好的学生做难的试题，从而浪费时间导致学习质量下降，通过作业识别模块对学生完成作业的状态识别，可以清楚的了解学生的课后完成作业情况，通过对学生开始做家庭作业的时间和结束的时间以及分数和注视时间段的总时间；利用公式
Figure GDA0003981917910000121
获取得到学生认真值RK，通过公式可得，学生的开始时间到结束时间越短，学生认真值越大，表示学生认真程度越大，距离开学上课时间的时间差T3越长，学生认真值越大；注视时间段的总时间T4越大，学生认真值越大；课后作业分数KF越高，学生认真值越大；数据采集模块用于采集教室内桌面和地面的图片并发送至服务器内存储；教室分析模块用于获取服务器内存储的教室内桌面和地面的图片并进行分析得到学生对应的桌面整洁平均值和地面整洁平均值；通过对学生桌面和地面的整洁分析，做为教师评级的标准，通过交流模块使学生和教师以及学生和学生之间课下在线交流，实现解答问题，评级分析模块用于对教师的教学进行评价，通过教师的学生的询问次数均值、学生的解答次数均值、学生桌面整洁均值、学生地面整洁均值和所有学生的课后作业认真值的均值来判断教师的教学评价，避免现有的计算机教学评价仅仅依靠学生的成绩对老师的教学评价，不能更贴合的评价教师的教学。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于物联网的计算机教学评级系统，其特征在于，包括用户登录模块、数据采集模块、服务器、交流模块、作业分配模块、作业识别模块、教室分析模块和评级分析模块；
所述用户登录模块用于教师或学生通过智能终端登录服务器并输入文本数据；用户登录模块将文本数据发送至服务器；
所述交流模块用于学生和教师以及学生和学生之间课下在线交流，具体过程如下：
a：学生通过智能终端输入要解决的问题，并发送至服务器内进行显示，教师或其它学生通过智能终端访问服务器内显示的要解决的问题，当教师或其它学生可以解决该问题，则通过智能终端向服务器发送解决指令；
b：服务器将最先发送解决指令的教师或其它学生标记为解答者，将输入要解决的问题的学生标记为疑惑者；交流模块将解答者与疑惑者建立通信，实现语音、文字交流解答；同时要解决的问题在服务器内显示；解答完成后，疑惑者通过智能终端输入已解决或未解决指令并发送至服务器；
c：当服务器接收到已解决指令，则服务器将解答者对应的教师或学生的解答次数增加一；疑惑者对应的学生的询问次数增加一；
d：当服务器接收到未解决指令，则要解决的问题重新在服务器内进行显示，重复执行过程a和b，直至服务器接收到已解决指令；
所述数据采集模块用于采集教室内桌面和地面的图片并发送至服务器内存储；所述教室分析模块用于获取服务器内存储的教室内桌面和地面的图片并进行分析得到学生对应的桌面整洁平均值和地面整洁平均值；所述教室分析模块将学生对应的桌面整洁平均值和地面整洁平均值发送至服务器内存储；
所述作业识别模块用于采集学生通过智能终端做课后作业的开始时间、结束时间以及开始时间与结束时间内的眼睛观看时间并进行状态识别得到课后作业认真值；所述作业识别模块将课后作业认真值发送至服务器内存储；
所述评级分析模块用于对教师的教学进行评价，具体评价步骤如下：
步骤一：获取服务器内学生的询问次数、解答次数以及教师的解答次数；将该教师所有的学生对应的询问次数进行求和取平均值得到询问次数均值，并标记为ZX；将该教师所有的学生对应的解答次数进行求和取平均值得到解答次数均值，并标记为ZY；设定教师的解答次数记为LJ；
步骤二：将该教师所有学生对应的桌面整洁平均值进行求和再次取其平均值得到学生桌面整洁均值并标记为XS；将该教师所有学生对应的地面整洁平均值进行求和再次取其平均值得到学生地面整洁均值并标记为DS；
步骤三：利用公式
Figure FDA0003981917900000021
获取得到教师的评价等级值PJ，其中d1、d2、d3、d4、d5均为预设比例系数固定值，RX为该教师所有学生的课后作业认真值的均值；ρ为干扰因子，取值为2.8435。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的计算机教学评级系统，其特征在于，所述桌面整洁平均值的具体计算步骤如下：
步骤一：对桌面图片进行分：将桌面图片标记为Ai,i＝1、……、n；每个桌面图片Ai对应一个学生；将桌面图片划分为j个区域，j＝1、2、……、15；每个区域记为Aij；
步骤二：将每个区域Aij放大形成像素格，并识别像素格的颜色；将识别像素个的颜色与预设桌面的颜色进行匹配，得到与预设桌面颜色相同的像素格数量M1和与预设桌面颜色不同的像素格数量M2；
步骤三：对像素格数量M2中的颜色类别进行识别，得到M3个颜色类别；
步骤四：利用公式
Figure FDA0003981917900000031
获取得到区域Aij的整洁值ZAij；其中，e1、e2、e3为预设比例系数固定值；
步骤五：统计区域Aij中M2为零的区域Aij个数标记为M4；
步骤六：利用公式
Figure FDA0003981917900000032
获取得到桌面图片Ai的桌面整洁总值ZJAi；其中，e4为预设比例系数，λ为修正因子，取值为1.2374213；
步骤七：将桌面整洁总值ZJAi发送至服务器内存储，同时获取该学生对应的所有桌面整洁总值ZJAi并相加并计算其平均值得到该学生的桌面整洁平均值。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的计算机教学评级系统，其特征在于，所述地面整洁平均值的具体计算步骤如下：
步骤一：对地面图片直接进行放大和截取，形成矩形像素格图片，设定地面的预设颜色；每个地面图片对应一个学生；
步骤二：对矩形像素格图片中的像素格进行颜色识别，获取到与地面的预设颜色不同的像素格位置坐标，选取矩形像素格图片的一个拐角为原点，计算每一个像素格位置坐标与原点的距离并求和获取得到地面脏污离散值并标记为Dw；
步骤三：统计矩形像素格图片与地面预设颜色相同的像素格个数并标记为Dp；
步骤四：利用公式
Figure FDA0003981917900000033
获取得到学生对应的地面整洁总值XD；其中μ、v1、v2均为预设比例系数固定值；
步骤五：将地面整洁总值XD发送至服务器内存储，同时获取该学生对应的所有地面整洁总值XD并相加并计算其平均值得到该学生的地面整洁平均值。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的计算机教学评级系统，其特征在于，所述作业分配模块用于将教师输入的课后作业试题和试题对应的难度等级分配至对应的学生，具体分配过程如下：
a：获取服务器内学生在学校内考试的所有考试分数求和并计算其分数平均值；
b：设定分数对比区间记为Qk；k＝1、……、20；Q1<……<Q20；每个分数对比区间Qk包括m道课后作业试题；其中，Q20中试题对应的难度等级大的数量最多，Q1中试题对应的难度等级大的数量最少。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的计算机教学评级系统，其特征在于，所述作业识别模块进行状态识别得到课后作业认真值的具体步骤如下：
步骤一：学生通过智能终端向服务器发送做题指令，服务器将对应的课后作业试题发送至学生的智能终端上；同时作业识别模块统计该时刻记为开始时间,开始时间用T1来表示；
步骤二：作业识别模块对学生进行眼睛识别；当检测到学生眼睛开始计时，当未检测到眼睛，停止计时；将开始计时到停止计时标记为注视时间段；
步骤三：学生通过智能终端输入试题答案并提交完成指令至作业识别模块；作业识别模块统计该时刻为结束时间，结束时间用T2来表示；
步骤四：计算结束时间T2距离上课时间的时间差并记为T3；
步骤五：学生输入的试题答案与服务器内存储的试题答案进行对比，得到课后作业分数并记为KF；
步骤六：统计在开始时间T1和结束时间T2内的注视时间段的总时间标记为T4；
步骤七：利用公式
Figure FDA0003981917900000041
获取得到学生认真值RK，其中g1、g2、g3和g4均为预设比例系数；作业识别模块将学生认真值RK发送值服务器内进行存储；服务器将该学生所有的学生认真值RK求和并取其均值得到该学生的认真均值；服务器将该教师所有学生的认真均值求和并再次取其均值即得到该教师所有学生的课后作业认真值的均值RX。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112258351B (zh) * 2020-08-25 2024-05-07 帝杰曼科技股份有限公司 一种基于大数据分析的智慧教学系统
CN112801830B (zh) * 2021-01-22 2021-10-12 深圳市中银科技有限公司 一种用于在线教学的课后辅助系统
CN113537777A (zh) * 2021-07-19 2021-10-22 燕航程 一种思政教育管理系统
CN114357411B (zh) * 2022-01-19 2022-09-02 英才(广州)在线教育科技有限公司 一种基于区块链的在线教育系统
CN116137012B (zh) * 2023-04-20 2023-07-25 深圳市摩天之星企业管理有限公司 一种基于互联网教育的线上教学质量监督管理系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4346748B2 (ja) * 1999-09-24 2009-10-21 株式会社野村総合研究所 三次元空間双方向教育システム
JP6161534B2 (ja) * 2013-12-26 2017-07-12 Kddi株式会社 教え合い品質推定装置、教え合い品質推定方法およびプログラム
KR20160095543A (ko) * 2015-02-03 2016-08-11 주식회사 다우인큐브 학습활동 분석 방법 및 시스템
CN107085721A (zh) * 2017-06-26 2017-08-22 厦门劢联科技有限公司 一种基于人像识别的智能巡课管理系统
CN108805009A (zh) * 2018-04-20 2018-11-13 华中师范大学 基于多模态信息融合的课堂学习状态监测方法及系统
CN109255028B (zh) * 2018-08-28 2021-08-13 西安交通大学 基于教学评价数据可信度的教学质量综合评价方法
CN110059978B (zh) * 2019-04-26 2023-04-18 湖南科技学院 一种基于云计算辅助教学测评的教师评价系统

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