CN111311134B - 一种智慧教育云平台 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种智慧教育云平台，包括：云端网络层、公共网络层、终端使用层；学生利用用户工作端，教师利用课程管理系统，通过公共网络层进行教学交互；自动化课程评估子系统包括课件设计组件和课程评估组件；课程设计者利用服务器、工作站、数据库系统设计课件设计组件，课程评估组件选择相关的定义特征来表征学生提交的课程作业的质量，建立评分标准；学生通过用户工作端对课件设计组件上的特定主题的课程进行学习和上传课程作业到课程评估组件，课程评估组件生成课程作业等级曲线图和最终成绩；通讯设备和/或视频捕获设备耦合到用户工作端，学生认证子系统利用所述通讯设备和/或视频捕获设备对用户身份进行验证。

Description

一种智慧教育云平台
技术领域
本发明涉及智慧教育云技术，特别涉及一种智慧教育云平台。
背景技术
随着教育机构寻求为更广泛的为学生提供教育的服务，在线课程已变得越来越重要。许多大学都在创建和提供在线大规模课程，且许多公司也已经开始与大学或个人组织合作提供丰富多样的课程。参加在线课程的学生通常会观看视频授课，进行聊天互动以及提交作业，练习和考试。但是该教育模式还存在一些弊端，例如缺乏对学生提交的作业的评价和质量的反馈，另外，由于不是面对面授课，在某些情况下，对网络另一端的学生的身份以及参与度缺乏验证，为了促进这种新的经认可的教育内容传递渠道，则急切需要技术解决方案。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提出一种智慧教育云平台，包括：云端网络层、公共网络层、终端使用层；
所述云端网络层包括云端网络，
所述终端使用层包括用户工作端和课程管理系统；学生利用用户工作端，教师利用课程管理系统，通过公共网络层进行教学交互；
所述课程管理系统基于云端网络层运营，包括服务器、工作站、数据库系统、自动化课程评估子系统和学生认证子系统；自动化课程评估子系统包括课件设计组件和课程评估组件；课程设计者利用服务器、工作站、数据库系统设计课件设计组件，课程评估组件选择相关的定义特征来表征学生提交的课程作业的质量，建立评分标准；
学生通过用户工作端对课件设计组件上的特定主题的课程进行学习和上传课程作业到课程评估组件，课程评估组件生成课程作业等级曲线图和最终成绩；
通讯设备和/或视频捕获设备耦合到用户工作端，学生认证子系统利用所述通讯设备和/或视频捕获设备对用户身份进行验证；
课程管理系统还包括学习阶段监测组件，通过对学生每个学习阶段进行监测，从而确定下一步学习的类型和难度。
进一步地，课件设计组件还包括训练分类器，先向训练分类器提供媒体内容样本及对应的评分，以供训练分类器进行评分训练，使用训练后的分类器对课程作业进行特征提取和经过训练分类，并部署到课程评估组件。
进一步地，经过训练分类后的分类器用于映射以下各项：（i）单词之间的音频能量分布；（ii）单词之间的均衡度或质量；（iii）整体语句跟读水平，以及最后（iv）根据针对单词拼读样本的训练，通过音频识别所达到的质量级别或得分。
进一步地，经过训练分类后的分类器用于映射以下各项：（i）运算类型的分布；（ii）运算量；（iii）在计算过程中识别兴趣点和/或区域。
进一步地，经过训练后的分类器中的内容作为正确答案，将学生通过用户工作端提交的课程作业中的内容进行特征提取和分类，并与正确答案进行比较，执行计分步骤，不同分类中的不同特定特征的正确应答以加权的形式应用到最终成绩计算中。
进一步地，利用通讯设备获取学生的声音进行声纹识别，利用视频捕获设备获取的头像进行面部识别。
进一步地，对学生每个学习阶段进行监测，从而确定下一步学习的类型和难度包括：当学习阶段监测组件判断学生此阶段的等级曲线图以及最终成绩在设定的阈值以下时，则执行对该学生每个学习阶段进行监测，针对性地对该学生建立学习监控模块，学习监控模块累积记录被监测学生的多次学习等级曲线图以及最终成绩，并建立学习履历更新部和学习难度调整部，学习难度调整部基于学习履历更新部的更新的学习信息而调整学生下一阶段的学习难度。
进一步地，当该学生的学习履历更新部更新的等级曲线图以及最终成绩在设定的阈值以上时，则决定取消对该学生每个学习阶段的监测行为。
本发明具有以下的有益效果：
1、通过特征提取和训练分类，对学生的课程作业进行评估，生成等级曲线图和最终成绩，实现了对学生学习效果的评价和质量的反馈。
2、对学习效果不佳的学生建立学习阶段监测组件，从而调整下一步学习的类型和难度，实现个性化的教学。
3、通过通讯设备和/或视频捕获设备的用户身份验证功能，可以避免不同学生提交的课程作业的最终成绩表现出完全或几乎相同的分数的欺骗事件发生。
附图说明
图1示意性描绘了智慧教育云平台系统图；
图2描绘了智慧教育云平台系统层级间的数据流和与之交互以及与操作的依赖关系。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示意性描绘了本发明的智慧教育云平台系统，通过该智慧教育云平台系统向学生用户提供多媒体教育内容，并可以基于从交互响应中提取的特征来认证用户的身份和反馈教学效果。
智慧教育云平台系统主要包括云端网络层L1、公共网络层L2、终端使用层L3；云端网络层L1包括云端网络4，终端使用层L3包括用户工作端1和课程管理系统3；学生使用用户工作端1，教师使用课程管理系统3，通过公共网络层L2进行教学交互。
课程管理系统3包括服务器5、工作站2和数据库系统6，课程管理系统3的操作包括多媒体教育内容的创建，课程管理系统的操纵，云平台环境的维护等，参与者包括教育机构、测试服务机构，认证机构等，以基于云端网络层L1运营本文所述的课程管理系统3。
学生14使用用户工作端1，对课程管理系统3上创建的多媒体教育内容进行学习和系统操纵，通讯设备和/或视频捕获设备可以耦合到用户工作端1，例如摄像机11、麦克风12、2D或3D扫描仪、音响等，并从用户工作端1访问特定主题的课程，上传课程作业等。通讯设备和/或视频捕获设备还具备用户身份验证功能。
图2描绘了智慧教育云平台系统层级间的数据流和与之交互以及与操作的依赖关系，该课程管理系统3还包括自动化课程评估子系统7和学生认证子系统8。
自动化课程评估子系统7包括课件设计组件9和课程评估组件10。课程设计者13以针对给定的课程对课件设计组件9进行设计，包括多媒体教育内容的创建、课程测验、作业分配；课程评估组件10选择相关的定义特征15来表征学生提交的课程作业的质量，建立评分标准。
课程设计者13在课件设计前，首先需要向训练分类器18提供媒体内容样本16及对应的评分17，以供训练分类器18进行评分训练，分类器训练18将反馈效果19提供给课程设计者13。基于使用课程设计者13在课件设计组件9中的训练分类器18输入的定义特征15，进行特征提取和经过训练分类，并将提取后的特征以及经过训练后的分类器20部署到课程评估组件10。在优选的实施例中，课程设计者将为教师定义的每个元素规则都部署经过训练后的分类器。例如，在英文语句学习的示例中，可以部署经过训练后的分类器来映射以下各项：（i）所选英文语句中单词之间的音频能量分布；（ii）英文语句中单词之间的均衡度或质量；（iii）整体英文语句跟读水平，以及最后（iv）根据针对单词拼读样本的训练，通过音频识别所达到的质量级别或得分。再例如，在数学计算的示例中，可以部署经过训练后的分类器来映射以下各项：（i）运算类型的分布；（ii）运算量；（iii）在计算上可识别的兴趣点和/或区域。
学生14通过用户工作端1提交课程作业21，例如课程作业A、B、C……N，提交的多个课程作业输入到提取后的特征以及经过训练后的分类器20中进行比对，生成等级曲线图21，最后记录相应的提交的课程作业21的最终成绩130分 22，并将其提供给学生14。
上述生成等级曲线图21以及最终成绩22的生成过程具体为：提取后的特征以及经过训练后的分类器20中的内容作为正确答案，将学生通过用户工作端1提交的课程作业21中的内容进行特征提取和分类，并与用于评分的正确答案进行比较，以对每个分类中的特定特征的正确答案或不正确答案的形式执行计分步骤。此时，不同分类中的不同特定特征的正确应答是以加权的形式应用到设置的最终成绩中，以提高评分的准确性，最后根据不同分类中的不同特定特征的正确应答质量生成最终成绩对应的等级曲线图21，该等级曲线图21用红色表示错误答案数量，并详细显示了对不正确答案的细节评价，用蓝色表示正确答案数量，如此，能够从视觉上进行直观确认。最后，等级曲线图21以及最终成绩22反馈给用户工作端1的屏幕上。
学生认证子系统8用于学生身份的认证，确定特定课程作业21实际上是由被指定的学生提交的，防止欺诈或抄袭事件发生。例如，利用通讯设备（例如麦克风12）获取学生的声音进行声纹识别，和/或利用视频捕获设备（例如摄像机11）获取的头像进行面部识别，则可以避免从课程作业21提交表面上看是来自不同的学生，而最终成绩却表现出完全或几乎相同的分数的欺骗事件发生。
在优选实施例中，本发明的智慧教育云平台中的课程管理系统还进一步地包括学习阶段监测组件，通过对学生每个学习阶段进行监测，从而确定下一步学习的类型和难度，当学习阶段监测组件判断学生此阶段的等级曲线图21以及最终成绩22在设定的阈值以下时，即决定执行对该学生每个学习阶段进行监测，具体地，需要针对性地对该学生建立学习监控模块，学习监控模块累积记录被监控学生的多次学习等级曲线图21以及最终成绩22，并建立学习履历更新部和学习难度调整部，学习难度调整部基于学习履历更新部的更新的学习信息调整学生下一阶段的学习难度，例如学习时间、学习间隔、学习量，同时进一步建立学习请求部，使得在学习者需要帮助时自动支持学习者的问题请求。学习请求部通过学生所建立的解题信息以及链接该学生的学习履历更新部更新的学习信息来确定和请求学习，可以请求系统的自助学习信息和/或教师的在线辅导学习信息。系统的自助学习为根据学习者的学习监控模块的监控信息在系统调用由与请求相关的教师授课视频的硬件存储，以与学生请求学习目标和其累积学习履历信息为基础，提供学习者定制的帮助。
为了节约云平台运营负荷，该学习阶段监测组件只针对等级曲线图21以及最终成绩22在设定的阈值以下的学生建立和使用。当该学生的学习履历更新部更新的等级曲线图21以及最终成绩22在设定的阈值以上时，则决定取消对该学生每个学习阶段的监测行为。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，本领域的普通技术人员可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围，本发明的保护范围应以权利要求书所述为准。

Claims (4)

1.一种智慧教育云平台，其特征在于，包括：云端网络层、公共网络层、终端使用层；
所述云端网络层包括云端网络，
所述终端使用层包括用户工作端和课程管理系统；学生利用用户工作端，教师利用课程管理系统，通过公共网络层进行教学交互；
所述课程管理系统基于云端网络层运营，包括服务器、工作站、数据库系统、自动化课程评估子系统和学生认证子系统；自动化课程评估子系统包括课件设计组件和课程评估组件；课程设计者利用服务器、工作站、数据库系统设计课件设计组件，课程评估组件选择相关的定义特征来表征学生提交的课程作业的质量，建立评分标准；课件设计组件包括训练分类器，先向训练分类器提供媒体内容样本及对应的评分，以供训练分类器进行评分训练，使用训练后的分类器对课程作业进行特征提取和经过训练分类，并部署到课程评估组件；
学生通过用户工作端对课件设计组件上的特定主题的课程进行学习和上传课程作业到课程评估组件，上传的课程作业被输入到进行特征提取后的特征中和经过训练后的分类器中进行比对，生成课程作业等级曲线图和最终成绩；生成等级曲线图以及最终成绩的生成过程具体为：将提取后的特征以及经过训练后的分类器中的内容作为正确答案，将学生通过用户工作端提交的课程作业中的内容进行特征提取和分类，并与用于评分的正确答案进行比较，以对每个分类中的特定特征的正确答案或不正确答案的形式执行计分步骤；
通讯设备和/或视频捕获设备耦合到用户工作端，学生认证子系统利用所述通讯设备和/或视频捕获设备对用户身份进行验证；
课程管理系统还包括学习阶段监测组件，通过对学生每个学习阶段进行监测，从而确定下一步学习的类型和难度，当学习阶段监测组件判断学生此阶段的等级曲线图以及最终成绩在设定的阈值以下时，则执行对该学生每个学习阶段进行监测，针对性地对该学生建立学习监控模块，学习监控模块累积记录被监测学生的多次学习等级曲线图以及最终成绩，并建立学习履历更新部和学习难度调整部，学习难度调整部基于学习履历更新部的更新的学习信息而调整学生下一阶段的学习难度，学习难度包括学习时间、学习间隔、学习量；当该学生的学习履历更新部更新的等级曲线图以及最终成绩在设定的阈值以上时，则决定取消对该学生每个学习阶段的监测行为；
建立学习请求部，通过学生所建立的解题信息以及链接该学生的学习履历更新部更新的学习信息来确定和请求自助学习信息，自助学习信息为根据学习者的学习监控模块的监控信息调用由与请求相关的教师授课视频的硬件存储；
经过训练分类后的分类器用于映射以下各项：（i）单词之间的音频能量分布；（ii）单词之间的均衡度或质量；（iii）整体语句跟读水平，以及最后（iv）根据针对单词拼读样本的训练，通过音频识别所达到的质量级别或得分。
2.根据权利要求1所述的一种智慧教育云平台,其特征在于：经过训练分类后的分类器用于映射以下各项：（i）运算类型的分布；（ii）运算量；（iii）在计算过程中识别兴趣点和/或区域。
3.根据权利要求1所述的一种智慧教育云平台,其特征在于：经过训练后的分类器中的内容作为正确答案，将学生通过用户工作端提交的课程作业中的内容进行特征提取和分类，并与正确答案进行比较，执行计分步骤，不同分类中的不同特定特征的正确应答以加权的形式应用到最终成绩计算中。
4.根据权利要求1所述的一种智慧教育云平台,其特征在于：利用通讯设备获取学生的声音进行声纹识别，利用视频捕获设备获取的头像进行面部识别。
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