CN110910691A - 一种个性化课程生成方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种个性化课程生成方法及系统,包括步骤:A、获取指定数量的录播教学视频;B、对各个所述教学视频进行解析,并获取解析结果;C、根据所述解析结果生成教学方案,以供用户选择;D、根据用户选择的教学教案,将所述教学教案转化成教学音频,并将其应用于用户选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;E、获取授课进行中用户与虚拟教师交互过程中的音频信息;并据此更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中。由上,本申请有利于用户根据自己的需求和时间的进行个性化的课程选择,且可以与虚拟教师互动,克服了直播课的时间限制和录播课无法互动的限制。
Description
技术领域
本发明设计智能化、个性化的教学领域,尤其涉及一种基于个性化课程生成方法及系统。
背景技术
目前,现有的网络教学方式一般是录播课程和直播课,用户搜索知识点,选择想要的课程。录播课的特点是用户可以随时进行观看,由某一固定化的授课老师和讲授对应的固定化的课件内容,具有很强的确定性;其缺点也显而易见,课程固化,尤其是用户与授课老师无法进行互动,课件形式一成不变。这些都会影响用户的学习兴趣和学习的动力,用户与教师无法进行互动,用户的疑惑不能及时得到反馈,阻碍用户的学习进程。直播课的特点是时间固定,用户需要在固定的时间段参与课程的直播;虽然直播课具有互动性,但是对应一授课教师和及其讲授的课件内容具有固定性,用户不能根据自己的喜好进行选择;而且传统的直播课程成本消耗大,用户无法随时续播。
因此,目前迫切需求一种个性化课程生成方法及系统,以供用户根据自己的需求和时间选择所需的个性化课程,以克服直播课的时间限制和录播课无法互动的限制。
发明内容
本发明的目的在于提供一种个性化课程生成方法及系统,以供用户根据自己的需求和时间选择所需的个性化课程,以克服直播课的时间限制和录播课无法互动的限制。
本申请提供一种个性化课程生成方法,包括步骤:
A、获取指定数量的录播教学视频;
B、对各个所述教学视频进行解析,并获取解析结果;
C、根据所述解析结果生成教学方案,以供用户选择;
D、根据用户选择的教学教案,将所述教学教案转化成教学音频,并将其应用于用户选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;
E、获取授课进行中用户与虚拟教师交互过程中的音频信息;并据此更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中。
由上,通过对多个教学视频解析后合成教学教案供用户根据需要进行个性化选择,进一步的该所述教学教案转化成教学音频,应用于用户选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;且授课进行中用户与虚拟教师交互时,获取用户提问的问题,并据此生成反馈的答案,根据该问题和答案更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中,有利于使得课程更加合理。从而不断的提高课程质量,个性化教案和智能化交互提升用户的学习兴趣和学习效率。由此可见,本申请中首先用户可以根据自己的需求和时间选择所需的个性化课程,克服了直播课的时间限制,其次,本申请与虚拟教师之间可以进行互动,且在互动过程中可以随时更新教学教案和教学音频,克服了现有技术中录播课无法互动的限制。
优选地,所述步骤B,包括:
人物解析,包括将授课教师从录播教学视频背景中解析,获取教师的授课姿态和表情;
音频解析,包括分析讲课音频中的语气和情绪,以及将音频转换为文字,并在文字对应位置标注语气和情绪;
课件解析,包括解析教学视频背景中的课件文字信息,分析其中的知识点的相似性,并据此进行知识点的分类总结;以及对不同的授课教师讲解同一单一知识点的课件进行标记、以及根据讲解质量对所述单一知识点打分并据此分配每个单一知识点的权重。
由上,获取授课教师的姿态和表情,以及在文字对应位置标注语气和情绪,有利于将其应用至虚拟教师中,其中对知识点的分类总结以及对每一单一知识点的进行权重的分配,有利于据此进行教案的合成。
优选地,所述步骤C,包括:
根据分类总结后的知识点,以及每个单一知识点的权重生成教学方案,并在该教学方案中的对应文字位置标注授课语气、情绪以及授课姿态和表情。
优选地,所述步骤D,还包括:
为用户提供不同类型的个性化声音以供用户选择,并将用户选择的个性化声音应用到虚拟教师形象中。
由上,有利于提供给用户多种的个性化声音选择。
优选地,所述知识点的相似性的计算公式为:
其中,A、B分别表示两个知识点,m为由知识点中的词项组成的词项向量的数量;i表示第i个词项向量;其中,i、m为正整数。
由上,有利于进行知识点的分类。
本申请还提供一种个性化课程生成系统,包括:
获取模块,用于获取指定数量的录播教学视频;
解析模块,用于对各个所述教学视频进行解析,并获取解析结果;
生成模块,用于根据所述解析结果生成教学方案,以供用户选择;
应用模块,用于根据用户选择的教学教案,将所述教学教案转化成教学音频,并将其应用于选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;
更新模块,用于获取授课进行中用户与虚拟教师交互过程中的音频信息;并据此更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中。
由上,通过对多个教学视频解析后合成教学教案供用户根据需要进行个性化选择,进一步的该所述教学教案转化成教学音频,应用于用户选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;且授课进行中用户与虚拟教师交互时,获取用户提问的问题,并据此生成反馈的答案,根据该问题和答案更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中。由此可见,本申请中首先用户可以根据自己的需求和时间选择所需的个性化课程,克服了直播课的时间限制,其次,本申请与虚拟教师之间可以进行互动,且在互动过程中可以随时更新教学教案和教学音频,克服了现有技术中录播课无法互动的限制。
优选地,所述解析模块,包括:
人物解析子模块,用于将授课教师从录播教学视频背景中解析,获取教师的授课姿态和表情;
音频解析子模块,用于分析讲课音频中的语气和情绪,以及将音频转换为文字,并在文字对应位置标注语气和情绪;
课件解析子模块,用于解析教学视频背景中的课件文字信息,分析其中的知识点的相似性,并据此进行知识点的分类总结;以及对不同的授课教师讲解同一单一知识点的课件进行标记、以及根据讲解质量对所述单一知识点打分并据此分配每个单一知识点的权重。
由上,获取授课教师的姿态和表情,以及在文字对应位置标注语气和情绪,有利于将其应用至虚拟教师中,其中对知识点的分类总结以及对每一单一知识点的进行权重的分配,有利于据此进行教案的合成。
优选地,所述生成模块,具体用于:
根据分类总结后的知识点,以及每个单一知识点的权重生成教学方案,并在该教学方案中的对应文字位置标注授课语气、情绪以及授课姿态和表情。
优选地,所述系统,还包括:
个性化声音模块,用于为用户提供不同类型的个性化声音以供用户选择,并通过应用模块将用户选择的个性化声音应用到虚拟教师形象中。
由上,有利于提供给用户多种的个性化声音选择。
优选地,所述知识点的相似性的计算公式为:
其中,A、B分别表示两个知识点,m为由知识点中的词项组成的词项向量的数量;i表示第i个词项向量;其中,i、m为正整数。
由上,有利于更好的进行知识点的分类。
综上所述,通过对多个教学视频解析后合成教学教案供用户根据需要进行个性化选择,进一步的该所述教学教案转化成教学音频,应用于用户选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;且授课进行中用户与虚拟教师交互时,获取用户提问的问题,并据此生成反馈的答案,根据该问题和答案更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中,有利于使得课程更加合理。从而不断的提高课程质量,个性化教案和智能化交互提升用户的学习兴趣和学习效率。且本申请还根据需要选择个性化的声音,更加有利于提高用户体验。由此可见,本申请中首先用户可以根据自己的需求和时间选择所需的个性化课程,克服了直播课的时间限制,其次,本申请与虚拟教师之间可以进行互动,且在互动过程中可以随时更新教学教案和教学音频,克服了现有技术中录播课无法互动的限制。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种个性化课程生成方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种个性化课程生成系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图对本申请进行说明。
本申请提供一种个性化课程生成方法,包括步骤:
S101,获取指定数量的录播教学视频;
S102,对各个所述教学视频进行解析,并获取解析结果,包括:
人物解析,包括将各个教学视频中的各个授课教师从录播教学视频背景中解析,获取教师的授课姿态和表情;以用于合成的虚拟授课老师进行授课表情的学习和姿态模仿,丰富虚拟老师的授课形象。利用深度卷积神经网络(DCNN)进行视频中人物表情及授课姿态的识别及获取。
音频解析,包括分析讲课音频中的语气和情绪,以及将音频转换为文字,并在文字对应位置标注语气和情绪。
课件解析,包括解析教学视频背景中的课件文字信息,分析其中的知识点的相似性,并据此进行知识点的分类总结;以及对不同的授课教师讲解同一单一知识点的课件进行标记、以及根据讲解质量对所述单一知识点打分并据此分配每个单一知识点的权重。
其中,所述知识点的相似性的计算公式为:
其中,A、B分别表示两个知识点,m为由知识点中的词项组成的词项向量的数量;i表示第i个词项向量;其中,i、m为正整数。
对不同的授课教师讲解同一单一知识点的课件进行标记,并将其与专业知识库中的知识点进行匹配,以判断每一单一知识点讲解对知识覆盖的完整度,并据此对所述单一知识点进行打分并据此分配每个单一知识点的权重。
S103,根据所述解析结果生成教学方案,以供用户选择;具体地,包括:
根据分类总结后的知识点,以及每个单一知识点的权重生成教学方案,并在该教学方案中的对应文字位置标注授课语气、情绪以及授课姿态和表情。
包括:对于单一知识点选择权重最优的,也即讲解最好的知识点,
S104,根据用户选择的教学教案,将所述教学教案转化成教学音频,并将其应用于用户选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;
S105,获取授课进行中用户与虚拟教师交互过程中的音频信息;并据此更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中。例如,通过收集、分析和归纳用户针对合成的新课程教案提出的问题,根据用户问题反馈,更新个性化课件和个性化教案,以及更新课件音频;同时还可以通过增加解析更多新的教学视频,更新已合成教案和课件。
本申请,还包括:
为用户提供不同类型的个性化声音以供用户选择,并将用户选择的个性化声音应用到虚拟教师形象中;具体地,例如收集特色的声音数据,通过语音识别和语音合成技术,训练具有特色的个性化声音,为用户提供多种讲课声音选择。根据用户选择的个性化声音,结合获取教师讲课语气信息,合成具有特色的个性化新课程教案音频,应用于用户选择的虚拟授课老师进行课程的授予。
实施例二
本申请还提供一种个性化课程生成系统,包括:
获取模块201,用于获取指定数量的录播教学视频;
解析模块202,用于对各个所述教学视频进行解析,并获取解析结果;其中,所述解析模块202,包括:
人物解析子模块2021,用于将授课教师从录播教学视频背景中解析,获取教师的授课姿态和表情;
音频解析子模块2022,用于分析讲课音频中的语气和情绪,以及将音频转换为文字,并在文字对应位置标注语气和情绪;
课件解析子模块2023,用于解析教学视频背景中的课件文字信息,分析其中的知识点的相似性,并据此进行知识点的分类总结;以及对不同的授课教师讲解同一单一知识点的课件进行标记、以及根据讲解质量打分并据此分配每个单一知识点的权重。
其中,分析知识点的相似性时,通过计算两两知识点之间的相似度,将相似度超过指定阈值的知识点归为一类型;
其中,所述知识点的相似性的计算公式为:
其中,A、B分别表示两个知识点,m为由知识点中的词项组成的词项向量的数量;i表示第i个词项向量;其中,i、m为正整数。
对不同的授课教师讲解同一单一知识点的课件进行标记,并将其与专业知识库中的知识点进行匹配,以判断每一单一知识点讲解对知识覆盖的完整度,并据此对所述单一知识点进行打分并据此分配每个单一知识点的权重。
生成模块203,用于根据所述解析结果生成教学方案,以供用户选择;具体包括:根据分类总结后的知识点,以及每个单一知识点的权重生成教学方案,并在该教学方案中的对应文字位置标注授课语气、情绪以及授课姿态和表情。
应用模块204,用于根据用户选择的教学教案,将所述教学教案转化成教学音频,并将其应用于选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;
更新模块205,用于获取授课进行中用户与虚拟教师交互过程中的音频信息;并据此更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中。
其中,所述系统,还包括:
个性化声音模块,用于为用户提供不同类型的个性化声音以供用户选择,并通过应用模块将用户选择的个性化声音应用到虚拟教师形象中。具体地,例如收集特色的声音数据,通过语音识别和语音合成技术,训练具有特色的个性化声音,为用户提供多种讲课声音选择。根据用户选择的个性化声音,结合获取教师讲课语气信息,合成具有特色的个性化新课程教案音频,应用于用户选择的虚拟授课老师进行课程的授予。
综上所述,通过对多个教学视频解析后合成教学教案供用户根据需要进行个性化选择,进一步的该所述教学教案转化成教学音频,应用于用户选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;且授课进行中用户与虚拟教师交互时,获取用户提问的问题,并据此生成反馈的答案,根据该问题和答案更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中,有利于使得课程更加合理。从而不断的提高课程质量,个性化教案和智能化交互提升用户的学习兴趣和学习效率。且本申请还根据需要选择个性化的声音,更加有利于提高用户体验。由此可见,本申请中首先用户可以根据自己的需求和时间选择所需的个性化课程,克服了直播课的时间限制,其次,本申请与虚拟教师之间可以进行互动,且在互动过程中可以随时更新教学教案和教学音频,克服了现有技术中录播课无法互动的限制。
以上所述仅为本发明的典型实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种个性化课程生成方法,其特征在于,包括步骤:
A、获取指定数量的录播教学视频;
B、对各个所述教学视频进行解析,并获取解析结果;
C、根据所述解析结果生成教学方案,以供用户选择;
D、根据用户选择的教学教案,将所述教学教案转化成教学音频,并将其应用于用户选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;
E、获取授课进行中用户与虚拟教师交互过程中的音频信息;并据此更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤B,包括:
人物解析,包括将授课教师从录播教学视频背景中解析,获取教师的授课姿态和表情;
音频解析,包括分析讲课音频中的语气和情绪,以及将音频转换为文字,并在文字对应位置标注语气和情绪;
课件解析,包括解析教学视频背景中的课件文字信息,分析其中的知识点的相似性,并据此进行知识点的分类总结;以及对不同的授课教师讲解同一单一知识点的课件进行标记、以及根据讲解质量对所述单一知识点打分并据此分配每个单一知识点的权重。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤C,包括:
根据分类总结后的知识点,以及每个单一知识点的权重生成教学方案,并在该教学方案中的对应文字位置标注授课语气、情绪以及授课姿态和表情。
4.根据权利要求3所述方法,其特征在于,所述步骤D,还包括:
为用户提供不同类型的个性化声音以供用户选择,并将用户选择的个性化声音应用到虚拟教师形象中。
6.一种个性化课程生成系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取指定数量的录播教学视频;
解析模块,用于对各个所述教学视频进行解析,并获取解析结果;
生成模块,用于根据所述解析结果生成教学方案,以供用户选择;
应用模块,用于根据用户选择的教学教案,将所述教学教案转化成教学音频,并将其应用于选择的虚拟教师形象中,以使所述虚拟教师形象据此进行课程的教授;
更新模块,用于获取授课进行中用户与虚拟教师交互过程中的音频信息;并据此更新教学教案及教学音频,并将更新后的教学教案及教学音频应用于虚拟教师授课中。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述解析模块,包括:
人物解析子模块,用于将授课教师从录播教学视频背景中解析,获取教师的授课姿态和表情;
音频解析子模块,用于分析讲课音频中的语气和情绪,以及将音频转换为文字,并在文字对应位置标注语气和情绪;
课件解析子模块,用于解析教学视频背景中的课件文字信息,分析其中的知识点的相似性,并据此进行知识点的分类总结;以及对不同的授课教师讲解同一单一知识点的课件进行标记、以及根据讲解质量对所述单一知识点打分并据此分配每个单一知识点的权重。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述生成模块,具体用于:
根据分类总结的知识点,以及每一单一知识点的权重,生成教学方案,并在其中的标注对应文字位置的授课语气、情绪以及授课姿态和表情。
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,还包括:
个性化声音模块,用于为用户提供不同类型的个性化声音以供用户选择,并通过应用模块将用户选择的个性化声音应用到虚拟教师形象中。
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