CN111047481A - 一种具有监督功能的在线学习系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种具有监督功能的在线学习系统，包括学生端、教师端、服务器端；所述学生端，包括采集模块，用于采集用户生物信息；生物信息发送模块，用于将用户生物信息发送给所述服务器端；所述服务器端，包括生物信息接收模块，用于接收用户生物信息；计算模块，用于根据所述用户生物信息计算所述用户学习过程中的学习状态信息；学习状态信息发送模块，用于将所述用户的学习状态信息发送给所述学生端和所述教师端；所述教师端，包括学习状态信息接收模块，用于接收服务器端发送的学习状态信息。

Description

一种具有监督功能的在线学习系统
技术领域
本发明涉及在线学习技术领域，特别涉及一种具有监督功能的在线学习系统。
背景技术
网络教育作为一种新兴的教育方式在全球蓬勃发展，目前，已有的学习监督系统，通过统计用户在每天、每周、每月访问平台的整体情况，分析出用户自主学习能力的强弱，并根据用户整体访问平台的高峰时间，提前预知用户访问平台的高峰时间，提供及时的学习支持服务，但其监督功能不全，只能统计用户在线时间，无法得到用户在线学习的有效时间，从而无法真正监督用户的学习状态。
发明内容
本发明提供一种具有监督功能的在线学习系统，可以有效的监督学生学习。
一种具有监督功能的在线学习系统，包括：学生端、教师端、服务器端；
所述学生端，包括：
采集模块，用于采集用户生物信息；
生物信息发送模块，用于将用户生物信息发送给所述服务器端；
所述服务器端，包括：
生物信息接收模块，用于接收用户生物信息；
计算模块，用于根据所述用户生物信息计算所述用户学习过程中的学习状态信息；
学习状态信息发送模块，用于将所述用户的学习状态信息发送给所述学生端和所述教师端；
所述教师端，包括：
学习状态信息接收模块，用于接收服务器端发送的学习状态信息。
具体的，所述采集模块，包括：
人脸采集单元，用于采集用户人脸信息。
具体的，所述计算模块，包括：
第一计算单元，用于根据所述学生端发送的人脸信息计算用户学习的积极度指数。
具体的，所述采集模块，还包括：
闭眼状态采集单元，用于采集用户闭眼频率信息；
头部姿态采集单元，用于采集用户头部姿态信息；
视线采集单元，用于采集用户视线信息。
具体的，所述计算模块，包括：
第二计算单元，用于根据以下至少一种信息来计算用户消极度指数：
所述用户闭眼频率信息、所述用户头部姿态信息和所述用户视线信息。
具体的，所述第二计算单元，用于：
实时监测用户在每一个监测周期内的闭眼次数；
统计闭眼次数大于预设次数阈值的监测周期的数目；
根据所述闭眼次数大于预设次数阈值的监测周期的数目计算用户消极度指数。
具体的，所述第二计算单元，用于：
判断用户头部朝向与设定方向的角度偏差超出预设角度的持续时间是否大于预设时间阈值；
根据判断结果计算用户消极度指数。
具体的，所述第二计算单元，用于：
根据目标点和头部朝向判断用户视线是否超出预设范围；
根据所述用户视线是否超出预设范围的判断结果计算用户消极度指数。
具体的，所述计算模块，包括：
第三计算单元，用于根据用户积极度指数和消极度指数计算所述用户学习过程中的专注度指数。
具体的，所述学习状态发送模块，包括：
第一发送单元，用于将所述用户学习过程中的消极度指数以及调整建议发送给所述学生端；
第二发送单元，用于将所述用户学习过程中的专注度指数发送给所述教师端。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种具有监督功能的在线学习系统的结构示意图；
图2为本发明实施例中一种具有监督功能的在线学习系统的框图；
图3为本发明实施例中一种具有监督功能的在线学习系统的框图；
图4为本发明实施例中一种具有监督功能的在线学习系统的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
二十一世纪，计算机技术和网络技术迅速发展，在社会各个领域得到广泛的应用，并逐渐对教育产生影响，网络教育，作为一种新兴的教育形式己在世界各国蓬勃发展，网络教育不仅能突破传统教育受时间、空间限制的不足，使每个学生都能随时随地的学习，而且能够实现教育资源的无边界共享和教育规模的不断增长，网络教育作为现代通信技术和教育的结合，在教育中，通过网络教育，任何人可以在任何时间、任何地点、从任何一个起点、进行任何类型的学习；网络教育使得优秀的资源得以在大范围中共享，实现资源价值的最大化和教育机会的公平；现有的在线学习系统，只能统计用户的在线学习时长，并不能统计学生的有效学习时间，也无法对学生进行监督，如何统计学生的有效学习时长，对学生进行监督，是一亟待解决的问题。
本发明中，系统采集用户的人脸信息，通过算法对人脸信息进行计算得到用户的有效学习时长，根据用户的有效学习时长对用户进行监督。
图1为本发明实施例中一种具有监督功能的在线学习系统的结构示意图，如图1所示，一种具有监督功能的在线学习系统，包括：学生端11、教师端12、服务器端13；
学生端11，包括：
采集模块111，用于采集用户生物信息；
生物信息发送模块112，用于将用户生物信息发送给所述服务器端13；
服务器端13，包括：
生物信息接收模块131，用于接收用户生物信息；
计算模块132，用于根据用户生物信息计算用户学习过程中的学习状态信息；
教师端12，包括：
学习状态信息接收模块121，用于接收服务器端13发送的学习状态信息。
例如，执行本实施例的在线学习系统是在线学习网站，学生登录网站前需要打开电脑的摄像头，在学生学习的过程中，摄像头会实时捕获学生的生物信息，该学习网站的服务器会对学生的生物信息进行处理，计算出学生学习过程中的学习状态信息，如果学生的学习状态不好，网站会及时的提醒学生注意修正；教师获取学生的学习状态信息，可以清楚的了解到学生上网课的状态，改变教师以前通过主观想法对学生进行评分以及授课的方式，根据学生上网课的状态进行评分，有针对性的对学生学习进行辅导，改进教学质量。
另外，本实施例中在线学习系统可以是在线学习网站，还可以是电脑上的app、平板电脑或手机上的app等具有摄像功能并且可以传输处理用户生物信息的系统。
需要说明的是，学生端11端还可以包括交流模块，所述交流模块可以提供学生之间必要的学习交流，当学生遇见通过讨论可以解决的问题时，学生可以自主进行交流。
上述技术方案的有益效果为：学生端11采集学生的生物信息并发送给服务器端13，服务器端13对接受到学生的生物信息进行分析、计算，然后发送给学生端11和教师端12，学生可以根据反馈的信息进行状态的调整，教师可以根据反馈的信息进行教学的改进。
在一个实施例中，如图2所示，采集模块111，包括：
人脸采集单元1111，用于采集用户人脸信息。
在本实施例中，人脸采集单元1111用于实时的采集人脸信息，上课期间，用户面部处于采集范围时，人脸采集单元1111会对用户的人脸信息进行采集，如果用户中途离开则会停止采集。
在一个实施例中，如图3所示，计算模块132，包括：
第一计算单元1321，用于根据学生端11发送的人脸信息计算用户学习的积极度指数。
积极度指数由用户的在线学习时长决定，例如，一节课程的总时长为四十五分钟，系统每隔五分钟检测一次人脸然后与注册账户时的人脸进行比对，比对成功后将各段时间加起来即为有效在线学习时长，积极度指数由以下公式得到：
Q＝100×(t/T)
其中，Q为积极度指数，t为人脸比对成功时长，T为课程总时长。
在一个实施例中，如图2所示，采集模块111，还包括：
闭眼状态采集单元1112，用于采集用户闭眼频率信息；
头部姿态采集单元1113，用于采集用户头部姿态信息；
视线采集单元1114，用于采集用户视线信息。
在本实施例中，闭眼状态采集单元1112，用于采集用户闭眼频率信息，如果用户在学习过程中频繁的进行闭眼操作；头部姿态采集单元1113，用于采集用户头部姿态信息，在学习过程中，用户的头部处于一个正确的姿态才能保证学习效率；视线采集单元1114，用于采集用户视线信息，学习过程中，用户的视线应该处于课程播放的范围，有一个正确的视线范围才能保证用户专注的进行学习，综上，采集用户的闭眼频率信息、用户头部姿态信息、视线信息尤为重要。
在一个实施例中，如图3所示，计算模块132，包括：
第二计算单元1322，用于根据以下至少一种信息来计算用户消极度指数：
用户闭眼频率信息、用户头部姿态信息和用户视线信息。
在本实施例中，学生在长时间学习过程中可能并不能保证完全的学习专注度，评判学生的学习效率不能仅仅取决于在线时长，还要参考学生上课时的不专注表现，计算出学生的消极度指数，消极度指数依据是用户闭眼频率信息、用户头部姿态信息和用户视线信息。
在一个实施例中，第二计算单元1322，用于：
实时监测用户在每一个监测周期内的闭眼次数；
统计闭眼次数大于预设次数阈值的监测周期的数目；
根据闭眼次数大于预设次数阈值的监测周期的数目计算用户消极度指数。
在用户学习过程中，系统通过检测用户人脸信息获取眼部关键点，判断用户闭眼次数，即眨眼次数，如设定每个监测周期为5分钟，预设次数为75次，当用户在一个监测周期内的眨眼次数大于或等于75次时判定用户处于消极状态，闭眼次数小于75次，闭眼惩罚因子V为0，等于75次时惩罚因子V为1，此后每增加10次眨眼次数，闭眼惩罚因子V增加1，消极度指数由以下公式得到：
N1＝N4+1×V
其中，N4为前一监测周期的消极度指数，V为闭眼惩罚因子。
在一个实施例中，第二计算单元1322，用于：
判断用户头部朝向与设定方向的角度偏差超出预设角度的持续时间是否大于预设时间阈值；
根据判断结果计算用户消极度指数。
根据头部关键点求出欧拉角信息预测头部姿态，用户头部朝向电脑屏幕的方向与屏幕的夹角不得小于75°，设定阈值五分钟内可以有30秒角度小于75°，超过30秒判定用户处于消极状态，小于或等于30秒时头部姿态惩罚因子W为0，大于30秒时头部姿态惩罚因子W为3，消极度指数由以下公式得到：
N2＝N5+1×W
其中，N5为前一个五分钟的消极度指数，W为头部姿态惩罚因子。
在一个实施例中，第二计算单元1322，用于：
根据目标点和头部朝向判断用户视线是否超出预设范围；
根据所述用户视线是否超出预设范围的判断结果计算用户消极度指数。
例如，上述的预设范围为70°，大于70°，判定用户不专注，小于或等于70°时视线惩罚因子Z为5，消极度指数由以下公式得到：
N3＝N6+1×Z
其中，N6为初始消极度指数，Z为视线惩罚因子，需要说明的是初始消极度指数为0。
在一个实施例中，如图3所示，计算模块132，包括：
第三计算单元1323，用于根据用户积极度指数和消极度指数计算用户学习过程中的专注度指数。
用户的专注度指数P由积极度减去消极度得到，可以是：
P＝Q-N1；P＝Q-N2；P＝Q-N3；P＝Q-N1-N2-N3等。
在本实施例中，用户的学习状态信息由专注度指数的得到，而专注度指数取决于用户的积极度指数和消极度指数，可以是由积极度指数减去由头部姿态得到的消极度指数得到，例如，用户的积极度指数为90分，而用户由头部姿态计算的消极度指数为10分，则用户的专注度指数为80分。
在一个实施例中，如图4所示，学习状态信息发送模块133，包括：
第一发送单元1331，用于将用户学习过程中的消极度指数以及调整建议发送给学生端11；
第二发送单元1332，用于将用户学习过程中的专注度指数发送给教师端12。
在本实施例中，服务器端13对用户生物信息处理完以后，根据用户的消极度指数提出来调整的建议，然后将消极度指数以及建议反馈给用户，用户可以根据专注度指数了解到学习过程中的缺陷，同时根据调整建议及时的规范自己的行为，例如，对坐姿进行调整；服务器端13还可以将计算出的专注度指数发送给教师端12，教师对学生专注度指数进行分析，改进教学方案。
上述技术方案的有益效果为：学生可以根据消极度指数以及调整建议调整自己的学习状态，提高自己的学习效率；教师可以根据专注指数客观的对学生进行指导，优化教学质量。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种具有监督功能的在线学习系统，其特征在于，包括：学生端、教师端、服务器端；
所述学生端，包括：
采集模块，用于采集用户生物信息；
生物信息发送模块，用于将用户生物信息发送给所述服务器端；
所述服务器端，包括：
生物信息接收模块，用于接收用户生物信息；
计算模块，用于根据所述用户生物信息计算所述用户学习过程中的学习状态信息；
学习状态信息发送模块，用于将所述用户的学习状态信息发送给所述学生端和所述教师端；
所述教师端，包括：
学习状态信息接收模块，用于接收服务器端发送的学习状态信息。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述采集模块，包括：
人脸采集单元，用于采集用户人脸信息。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算模块，包括：
第一计算单元，用于根据所述学生端发送的人脸信息计算用户学习的积极度指数。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述采集模块，还包括：
闭眼状态采集单元，用于采集用户闭眼频率信息；
头部姿态采集单元，用于采集用户头部姿态信息；
视线采集单元，用于采集用户视线信息。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算模块，包括：
第二计算单元，用于根据以下至少一种信息来计算用户消极度指数：
所述用户闭眼频率信息、所述用户头部姿态信息和所述用户视线信息。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第二计算单元，用于：
实时监测用户在每一个监测周期内的闭眼次数；
统计闭眼次数大于预设次数阈值的监测周期的数目；
根据所述闭眼次数大于预设次数阈值的监测周期的数目计算用户消极度指数。
7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第二计算单元，用于：
判断用户头部朝向与设定方向的角度偏差超出预设角度的持续时间是否大于预设时间阈值；
根据判断结果计算用户消极度指数。
8.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第二计算单元，用于：
根据目标点和头部朝向判断用户视线是否超出预设范围；
根据所述用户视线是否超出预设范围的判断结果计算用户消极度指数。
9.如权利要求5-8任意一项所述的系统，其特征在于，所述计算模块，包括：
第三计算单元，用于根据用户积极度指数和消极度指数计算所述用户学习过程中的专注度指数。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述学习状态发送模块，包括：
第一发送单元，用于将所述用户学习过程中的消极度指数以及调整建议发送给所述学生端；
第二发送单元，用于将所述用户学习过程中的专注度指数发送给所述教师端。
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