CN111402093A - 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统 - Google Patents

基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111402093A
CN111402093A CN202010097388.7A CN202010097388A CN111402093A CN 111402093 A CN111402093 A CN 111402093A CN 202010097388 A CN202010097388 A CN 202010097388A CN 111402093 A CN111402093 A CN 111402093A
Authority
CN
China
Prior art keywords
student
teacher
learning
image
knowledge
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010097388.7A
Other languages
English (en)
Inventor
郑洪涛
江华清
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Chuangke Network Technology Co ltd
Original Assignee
Zhejiang Chuangke Network Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Chuangke Network Technology Co ltd filed Critical Zhejiang Chuangke Network Technology Co ltd
Priority to CN202010097388.7A priority Critical patent/CN111402093A/zh
Publication of CN111402093A publication Critical patent/CN111402093A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G06Q50/205—Education administration or guidance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/335—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/367—Ontology
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G06V40/28—Recognition of hand or arm movements, e.g. recognition of deaf sign language
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/08—Electrically-operated educational appliances providing for individual presentation of information to a plurality of student stations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，包括：多个学生端，用于获取学生对于预设课程的学习视频，基于学习视频分析学生的学习偏向；多个教师端，用于获取教师的授课视频，基于授课视频分析教师的授课特点；服务器，分别与教师端与学生端通信连接。本发明的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，基于各个学生的学习偏好与各个教师的授课特点、学生所处年级与教师所教年级、学生所处地区与教师所在地区，将学生端与教师端进行一一配对，实现精准化教学辅导，并且还可根据学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应学生的学习资料。

Description

基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统
技术领域
本发明涉及推荐方法技术领域，特别涉及一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统。
背景技术
目前，现有的教学辅导系统都是采用根据学生所处的学习阶段匹配推荐教师，学习资料的获取也是现阶段普遍的通用学习资料，并未考虑学生的个体化差异，无法做到精准化的教学辅导。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，基于人工智能技术，采用图像识别技术及语音识别技术对学生的学习视频进行分析，确认学生的学习偏向；采用图像识别技术及语音识别技术对教师的授课视频进行分析，确认教师的授课特点；基于各个学生的学习偏好与各个教师的授课特点、学生所处年级与教师所教年级、学生所处地区与教师所在地区，将学生端与教师端进行一一配对，实现精准化教学辅导，并且还可根据学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应学生的学习资料。
本发明实施例提供的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，包括：
多个学生端，用于获取学生对于预设课程的学习视频，基于学习视频分析学生的学习偏向；
多个教师端，用于获取教师的授课视频，基于授课视频分析教师的授课特点；
服务器，分别与教师端与学生端通信连接；服务器包括精准匹配模块和教育大数据平台模块；
精准匹配模块，用于当服务器获取学生端开始学习和/或教师端开始授课的指令时，基于各个学生的学习偏好与各个教师的授课特点、学生所处年级与教师所教年级、学生所处地区与教师所在地区，将学生端与教师端进行一一配对，实现精准化教学辅导；
教育大数据平台模块，用于接收学生端获取学习资料指令时，根据学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应学生的学习资料。
优选的，学生端还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过边界识别技术识别出第一图像中学生的范围；
将学生范围外的区域进行模糊化处理，获得第二图像；
将第二图像发送给与学生端配对成功的教师端；
教师端还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过边界识别技术识别出第三图像中教师的范围；
将教师范围外的区域进行模糊化处理，获得第四图像；
将第四图像发送给与教师端配对成功的学生端。
优选的，学生端还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过人脸识别技术识别第一图像中的学生的脸部图像；
当未从第一图像中识别出学生的脸部图像时，学生端不获取学生的语音信息；
当脸部图像为侧脸图像时，学生端不获取学生的语音信息；
当脸部图像为正脸图像时，学生端获取学生的语音信息；
教师端还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过人脸识别技术识别第三图像中的教师的脸部图像；
当未从第三图像中识别出教师的脸部图像时，教师端不获取学生的语音信息；
当脸部图像为侧脸图像时，教师端不获取教师的语音信息；
当脸部图像为正脸图像时，教师端获取教师的语音信息。
优选的，学生端还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过图像识别技术识别出学生手势；
当学生手势为第一预设手势时，启动虚拟画板；
追踪学生手指轨迹，在虚拟画板上基于学生的手指轨迹作图；
当学生手势为第二预设手势时，关闭虚拟画板；
教师端还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过图像识别技术识别出教师手势；
当教师手势为第一预设手势时，启动虚拟画板；
追踪教师手指轨迹，在虚拟画板上基于教师的手指轨迹作图；
当教师手势为第二预设手势时，关闭虚拟画板。
优选的，追踪学生手指轨迹，在虚拟画板上基于学生的手指轨迹作图，具体包括：
以所述第一图像中所述学生的手指尖端为采样对象；
对所述第一预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第一采样位置，同时将所述第一采样位置作为所述虚拟画板的中心位置；
在所述虚拟画板的中间悬浮设置有模式选择板，在所述模式选择板上设置有多个作图模式按钮；所述作图模式按钮包括：自由作图模式按钮、直线作图模式按钮、圆作图模式按钮、写字模式按钮；
当学生手势为第三预设手势时，对所述第三预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第二采样位置，同时选取所述第二采样位置的作图模式按钮，启动对应所述作图模式按钮的作图模式；然后对所述采样对象相对于所述虚拟画板移动过程中形成的运动轨迹进行采样，在所述虚拟画板上生成绘图线；
当所述学生手势为第四预设手势时，删除所述绘图线；
当所述学生手势为第五预设手势时，恢复被删除的所述绘图线；
当所述学生手势为第六预设手势时，重新生成所述虚拟画板；
当所述学生手势为第七预设手势时，对所述第七预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第三采样位置，在所述第三采样位置调出所述模式选择板。
追踪教师手指轨迹，在虚拟画板上基于教师的手指轨迹作图，具体包括：
以第三图像中教师的手指尖端为采样对象，
对所述第一预设手势中所述采样对象在所述第三图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第一采样位置，同时将所述第一采样位置作为所述虚拟画板的中心位置；
在所述虚拟画板的中间悬浮设置有模式选择板，在所述模式选择板上设置有多个作图模式按钮；所述作图模式按钮包括：自由作图模式按钮、直线作图模式按钮、圆作图模式按钮、写字模式按钮；
当教师手势为第三预设手势时，对所述第三预设手势中所述采样对象在所述第三图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第二采样位置，同时选取所述第二采样位置的作图模式按钮，启动对应所述作图模式按钮的作图模式；然后对所述采样对象相对于所述虚拟画板移动过程中形成的运动轨迹进行采样，在所述虚拟画板上生成绘图线；
当所述教师手势为第四预设手势时，删除所述绘图线；
当所述教师手势为第五预设手势时，恢复被删除的所述绘图线；
当所述教师手势为第六预设手势时，重新生成所述虚拟画板；
当所述教师手势为第七预设手势时，对所述第七预设手势中所述采样对象在所述第三图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第三采样位置，在所述第三采样位置调出所述模式选择板。
优选的，第一预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢；
第二预设手势包括张开五指；
第三预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢后食指轻点；
第四预设手势包括手向左侧挥动；
第五预设手势包括手向右侧挥动；
第六预设手势包括握拳；
第七预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢后手部翻转。
优选的，学生的知识图谱为根据学生的历史学习记录数据建立或者根据学生上传的历史学习资料建立或者基于学生对于预设的测试题的作答建立。
优选的，根据学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应学生的学习资料具体包括：
将学生的知识图谱与预先存储的标准知识图谱集进行比对，当综合知识图谱与其中一张标准知识图谱比对一致时，获取对应的新的知识点的资料集合、需要复习的知识点的资料集合、学习新的知识点的资料的集合和需要复习的知识点的资料集合中的每个知识点的资料所需的第一学习时间；
获取此次学生用于学习的第二学习时间，比较第一学习时间和第二学习时间；
当第一学习时间大于第二学习时间时，将第一学习时间对应的知识点从新的知识点集合或需要复习的知识点集合中删除，获得第一知识点集合和第二知识点集合；
基于第一知识点集合和第二知识点集合；列举多个第一学习计划，第一学习计划包括至少一个第一知识点和至少一个第二知识点；
基于第一学习时间确认每个第一学习计划的第三学习时间，第三学习时间的计算公式为：
Figure BDA0002385575580000061
其中，t表示第三学习时间；t1i表示第一学习计划内第i个第一知识点的第一时间；t2j表示第一学习计划内第j个第二知识点的第一时间；t0为预设时间值作为第一学习计划中两个知识点的衔接时间；
基于第三时间，选取与第二时间接近的第一学习计划，第一学习计划为适应学生的学习资料。
优选的，服务器还包括：
教学资源管理模块，用于对教学资源的录入、整理、存储和输出，响应学生端和教师端发送的访问；教学资源管理模块根据现有教学体系结构将标准知识图谱录入，在各知识点之间建立关系路径，并按课程分支和学习顺序编码保存；教学资源包括知识图谱数据、题库数据和教学视频，每个知识点对应有试题集和教学视频；
信息安全管理模块，用于对学生端和/或教师端的视频数据进行监控，筛选具有敏感词汇或话题，当发现学生端和/或教师端的视频中出现敏感词汇或话题，发送警告信息至学生端和/或教师端。
优选的，学生的知识图谱为根据学生的历史学习记录数据建立，具体包括：
获取知识图谱模板，
将知识点分为基础知识点、综合知识点，并建立综合知识点与基础知识点的关联及关联度；
将历史学习记录数据按照知识点进行分类；计算各个基础知识点的掌握值；计算公式如下：
Figure BDA0002385575580000062
其中，Zi表示第i个基础知识点的掌握值；Ni0表示历史学习记录数据中第i个基础知识点的训练题数；Ni1表示历史学习记录数据中学习者对第i个基础知识点的训练题的正确数；N为第一预设值；Ni2表示历史学习记录数据中学习者对第i个基础知识点的最后N个的训练题的正确数；
基于综合知识点与基础知识点的关系度和各个基础知识点的掌握值，计算出各个综合知识点的掌握值；计算公式如下：
Figure BDA0002385575580000071
其中，Zj表示第j个综合知识点的掌握值；Aj0表示历史学习记录数据中第j个综合知识点的训练题数；Ai1表示历史学习记录数据中学习者对第j个综合知识点的训练题的正确数；A为第二预设值；Ai2表示历史学习记录数据中学习者对第j个综合知识点的最后A个的训练题的正确数；Zm表示与第j个综合知识点关联的第m个基础知识点的掌握值；a为预设修正权重；bm表示与第j个综合知识点关联的第m个基础知识点的关联的权重；
将计算的各个知识点的掌握值填入知识图谱模板；形成学习者的知识图谱。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
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基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统。
图中：
1、学生端；2、教师端；3、服务器；3-1、精准匹配模块；3-2、教育大数据平台模块。
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。
本发明实施例提供了一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，如图1所示，包括：
多个学生端1，用于获取学生对于预设课程的学习视频，基于学习视频分析学生的学习偏向；
多个教师端2，用于获取教师的授课视频，基于授课视频分析教师的授课特点；
服务器3，分别与教师端2与学生端1通信连接；服务器3包括精准匹配模块3-1和教育大数据平台模块3-2；
精准匹配模块3-1，用于当服务器3获取学生端1开始学习和/或教师端2开始授课的指令时，基于各个学生的学习偏好与各个教师的授课特点、学生所处年级与教师所教年级、学生所处地区与教师所在地区，将学生端1与教师端2进行一一配对，实现精准化教学辅导；
教育大数据平台模块3-2，用于接收学生端1获取学习资料指令时，根据学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应学生的学习资料。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
每一个学生端1和每一个教师端2都与服务器3采用互联网实现通讯连接。服务器3中的精准匹配模块3-1用于当服务器3获取学生端1开始学习和/或教师端2开始授课的指令时，基于各个学生的学习偏好与各个教师的授课特点、学生所处年级与教师所教年级、学生所处地区与教师所在地区，将学生端1与教师端2进行一一配对，实现精准化教学辅导。其中，学习偏好包括语速、内容形象生动或直接等；授课特点包括语速、内容形象生动或直接等。服务器3为每个学生都建立了知识图谱，基于知识图谱从教育大数据中选出适应的学习资料。教育大数据包括存储有适应各个学生学习段的学习资料、由学生端上传的各个学生的学习偏向、由教师端上传的各个教师的授课特点、各个学生的历史学习记录数据(学习视频、答题的判分等)、针对各种知识图谱对应的学习资料等大数据数据。
本发明的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，基于人工智能技术，采用图像识别技术及语音识别技术对学生的学习视频进行分析，确认学生的学习偏向；采用图像识别技术及语音识别技术对教师的授课视频进行分析，确认教师的授课特点；基于各个学生的学习偏好与各个教师的授课特点、学生所处年级与教师所教年级、学生所处地区与教师所在地区，将学生端1与教师端2进行一一配对，实现精准化教学辅导，并且还可根据学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应学生的学习资料。
在一个实施例中，学生端1还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过边界识别技术识别出第一图像中学生的范围；
将学生范围外的区域进行模糊化处理，获得第二图像；
将第二图像发送给与学生端1配对成功的教师端2；
教师端2还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过边界识别技术识别出第三图像中教师的范围；
将教师范围外的区域进行模糊化处理，获得第四图像；
将第四图像发送给与教师端2配对成功的学生端1。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过对图像中学生或教师以外的场景进行模糊化处理，有效保护学生或教师的隐私。
在一个实施例中，学生端1还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过人脸识别技术识别第一图像中的学生的脸部图像；
当未从第一图像中识别出学生的脸部图像时，学生端1不获取学生的语音信息；
当脸部图像为侧脸图像时，学生端1不获取学生的语音信息；
当脸部图像为正脸图像时，学生端1获取学生的语音信息；
教师端2还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过人脸识别技术识别第三图像中的教师的脸部图像；
当未从第三图像中识别出教师的脸部图像时，教师端2不获取学生的语音信息；
当脸部图像为侧脸图像时，教师端2不获取教师的语音信息；
当脸部图像为正脸图像时，教师端2获取教师的语音信息。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
人在视频时，脸部都是正对着视频设备的，当出现未识别脸部图像和脸部图像为侧面时，可能旁边有人与正在视频设备前的人员说话，切断视频设备获取语音信息，实现保护隐私。
在一个实施例中，学生端1还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过图像识别技术识别出学生手势；
当学生手势为第一预设手势时，启动虚拟画板；
追踪学生手指轨迹，在虚拟画板上基于学生的手指轨迹作图；
当学生手势为第二预设手势时，关闭虚拟画板；
教师端2还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过图像识别技术识别出教师手势；
当教师手势为第一预设手势时，启动虚拟画板；
追踪教师手指轨迹，在虚拟画板上基于教师的手指轨迹作图；
当教师手势为第二预设手势时，关闭虚拟画板。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
为了方便教师与学生之间交流，采用虚拟画板，方便教师或学生演算，或者画图，从而使教学辅导更加有趣，从而提高教学辅导效果。虚拟画板可以位于视屏图像的右上角；也可以直接取代视屏图形作为显示图像显示；或者将视屏图像缩小，然后在视屏图像上方显示。
在一个实施例中，追踪学生手指轨迹，在虚拟画板上基于学生的手指轨迹作图，具体包括：
以所述第一图像中所述学生的手指尖端为采样对象；
对所述第一预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第一采样位置，同时将所述第一采样位置作为所述虚拟画板的中心位置；
在所述虚拟画板的中间悬浮设置有模式选择板，在所述模式选择板上设置有多个作图模式按钮；所述作图模式按钮包括：自由作图模式按钮、直线作图模式按钮、圆作图模式按钮、写字模式按钮；
当学生手势为第三预设手势时，对所述第三预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第二采样位置，同时选取所述第二采样位置的作图模式按钮，启动对应所述作图模式按钮的作图模式；然后对所述采样对象相对于所述虚拟画板移动过程中形成的运动轨迹进行采样，在所述虚拟画板上生成绘图线；
当所述学生手势为第四预设手势时，删除所述绘图线；
当所述学生手势为第五预设手势时，恢复被删除的所述绘图线；
当所述学生手势为第六预设手势时，重新生成所述虚拟画板；
当所述学生手势为第七预设手势时，对所述第七预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第三采样位置，在所述第三采样位置调出所述模式选择板。
追踪教师手指轨迹，在虚拟画板上基于教师的手指轨迹作图，具体包括：
以第三图像中教师的手指尖端为采样对象，
对所述第一预设手势中所述采样对象在所述第三图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第一采样位置，同时将所述第一采样位置作为所述虚拟画板的中心位置；
在所述虚拟画板的中间悬浮设置有模式选择板，在所述模式选择板上设置有多个作图模式按钮；所述作图模式按钮包括：自由作图模式按钮、直线作图模式按钮、圆作图模式按钮、写字模式按钮；
当教师手势为第三预设手势时，对所述第三预设手势中所述采样对象在所述第三图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第二采样位置，同时选取所述第二采样位置的作图模式按钮，启动对应所述作图模式按钮的作图模式；然后对所述采样对象相对于所述虚拟画板移动过程中形成的运动轨迹进行采样，在所述虚拟画板上生成绘图线；
当所述教师手势为第四预设手势时，删除所述绘图线；
当所述教师手势为第五预设手势时，恢复被删除的所述绘图线；
当所述教师手势为第六预设手势时，重新生成所述虚拟画板；
当所述教师手势为第七预设手势时，对所述第七预设手势中所述采样对象在所述第三图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第三采样位置，在所述第三采样位置调出所述模式选择板。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过手势控制虚拟画板的使用，使虚拟画板的功能更加强大，使学生与教师之间交流更加准确。
为了使控制虚拟画板的手势更加简单，在一个实施例中，第一预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢；
第二预设手势包括张开五指；
第三预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢后食指轻点；其他手指是食指伸出的手的除了食指以外的其他手指；
第四预设手势包括手向左侧挥动；
第五预设手势包括手向右侧挥动；
第六预设手势包括握拳；
第七预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢后手部翻转。
上述手势都针对单一手，即可以是左手或右手。
在一个实施例中，学生的知识图谱为根据学生的历史学习记录数据建立或者根据学生上传的历史学习资料建立或者基于学生对于预设的测试题的作答建立。
根据学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应学生的学习资料具体包括：
将学生的知识图谱与预先存储的标准知识图谱集进行比对，当综合知识图谱与其中一张标准知识图谱比对一致时，获取对应的新的知识点的资料集合、需要复习的知识点的资料集合、学习新的知识点的资料的集合和需要复习的知识点的资料集合中的每个知识点的资料所需的第一学习时间；
获取此次学生用于学习的第二学习时间，比较第一学习时间和第二学习时间；
当第一学习时间大于第二学习时间时，将第一学习时间对应的知识点从新的知识点集合或需要复习的知识点集合中删除，获得第一知识点集合和第二知识点集合；
基于第一知识点集合和第二知识点集合；列举多个第一学习计划，第一学习计划包括至少一个第一知识点和至少一个第二知识点；
基于第一学习时间确认每个第一学习计划的第三学习时间，第三学习时间的计算公式为：
Figure BDA0002385575580000141
其中，t表示第三学习时间；t1i表示第一学习计划内第i个第一知识点的第一时间；t2j表示第一学习计划内第j个第二知识点的第一时间；t0为预设时间值作为第一学习计划中两个知识点的衔接时间；
基于第三时间，选取与第二时间接近的第一学习计划，第一学习计划为适应学生的学习资料。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
基于学生的此次学习时间，对知识图谱进行分析，从而制定个性化的学习计划。
在一个实施例中，服务器3还包括：
教学资源管理模块，用于对教学资源的录入、整理、存储和输出，响应学生端1和教师端2发送的访问；教学资源管理模块根据现有教学体系结构将标准知识图谱录入，在各知识点之间建立关系路径，并按课程分支和学习顺序编码保存；教学资源包括知识图谱数据、题库数据和教学视频，每个知识点对应有试题集和教学视频；
信息安全管理模块，用于对学生端1和/或教师端2的视频数据进行监控，筛选具有敏感词汇或话题，当发现学生端1和/或教师端2的视频中出现敏感词汇或话题，发送警告信息至学生端1和/或教师端2。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
教学资源管理模块保证教学资源的系统化并及时更新；信息安全管理模块保证学生与教师的交流的安全以及有益化。
在一个实施例中，学生的知识图谱为根据学生的历史学习记录数据建立，具体包括：
获取知识图谱模板，
将知识点分为基础知识点、综合知识点，并建立综合知识点与基础知识点的关联及关联度；
将历史学习记录数据按照知识点进行分类；计算各个基础知识点的掌握值；计算公式如下：
Figure BDA0002385575580000151
其中，Zi表示第i个基础知识点的掌握值；Ni0表示历史学习记录数据中第i个基础知识点的训练题数；Ni1表示历史学习记录数据中学习者对第i个基础知识点的训练题的正确数；N为第一预设值；Ni2表示历史学习记录数据中学习者对第i个基础知识点的最后N个的训练题的正确数；
基于综合知识点与基础知识点的关系度和各个基础知识点的掌握值，计算出各个综合知识点的掌握值；计算公式如下：
Figure BDA0002385575580000152
其中，Zj表示第j个综合知识点的掌握值；Aj0表示历史学习记录数据中第j个综合知识点的训练题数；Ai1表示历史学习记录数据中学习者对第j个综合知识点的训练题的正确数；A为第二预设值；Ai2表示历史学习记录数据中学习者对第j个综合知识点的最后A个的训练题的正确数；Zm表示与第j个综合知识点关联的第m个基础知识点的掌握值；a为预设修正权重；bm表示与第j个综合知识点关联的第m个基础知识点的关联的权重；
将计算的各个知识点的掌握值填入知识图谱模板；形成学习者的知识图谱。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过基础知识点和综合知识点的分类分析，能更好建立学生的知识图谱，便于制定出适应的学习计划。
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)

1.一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，包括：
多个学生端(1)，用于获取学生对于预设课程的学习视频，基于所述学习视频分析所述学生的学习偏向；
多个教师端(2)，用于获取教师的授课视频，基于所述授课视频分析所述教师的授课特点；
服务器(3)，分别与所述教师端(2)与所述学生端(1)通信连接；所述服务器(3)包括精准匹配模块(3-1)和教育大数据平台模块(3-2)；
所述精准匹配模块(3-1)，用于当所述服务器(3)获取所述学生端(1)开始学习和/或所述教师端(2)开始授课的指令时，基于各个所述学生的学习偏好与各个教师的授课特点、学生所处年级与教师所教年级、学生所处地区与教师所在地区，将所述学生端(1)与所述教师端(2)进行一一配对，实现精准化教学辅导；
所述教育大数据平台模块(3-2)，用于接收所述学生端(1)获取学习资料指令时，根据所述学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应所述学生的学习资料。
2.如权利要求1所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，
所述学生端(1)还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过边界识别技术识别出所述第一图像中学生的范围；
将所述学生范围外的区域进行模糊化处理，获得第二图像；
将所述第二图像发送给与所述学生端(1)配对成功的所述教师端(2)；
所述教师端(2)还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过边界识别技术识别出所述第三图像中教师的范围；
将所述教师范围外的区域进行模糊化处理，获得第四图像；
将所述第四图像发送给与所述教师端(2)配对成功的所述学生端(1)。
3.如权利要求1所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，
所述学生端(1)还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过人脸识别技术识别所述第一图像中的学生的脸部图像；
当未从所述第一图像中识别出所述学生的脸部图像时，所述学生端(1)不获取所述学生的语音信息；
当所述脸部图像为侧脸图像时，所述学生端(1)不获取所述学生的语音信息；
当所述脸部图像为正脸图像时，所述学生端(1)获取所述学生的语音信息；
所述教师端(2)还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过人脸识别技术识别所述第三图像中的教师的脸部图像；
当未从所述第三图像中识别出所述教师的脸部图像时，所述教师端(2)不获取所述学生的语音信息；
当所述脸部图像为侧脸图像时，所述教师端(2)不获取所述教师的语音信息；
当所述脸部图像为正脸图像时，所述教师端(2)获取所述教师的语音信息。
4.如权利要求1所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，
所述学生端(1)还用于：
通过视频设备获取第一图像，通过图像识别技术识别出学生手势；
当学生手势为第一预设手势时，启动虚拟画板；
追踪学生手指轨迹，在所述虚拟画板上基于所述学生的手指轨迹作图；
当学生手势为第二预设手势时，关闭所述虚拟画板；
所述教师端(2)还用于：
通过视频设备获取第三图像，通过图像识别技术识别出教师手势；
当教师手势为所述第一预设手势时，启动虚拟画板；
追踪教师手指轨迹，在所述虚拟画板上基于所述教师的手指轨迹作图；
当教师手势为所述第二预设手势时，关闭所述虚拟画板。
5.如权利要求4所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，所述追踪学生手指轨迹，在所述虚拟画板上基于所述学生的手指轨迹作图，具体包括：
以所述第一图像中所述学生的手指尖端为采样对象；
对所述第一预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第一采样位置，同时将所述第一采样位置作为所述虚拟画板的中心位置；
在所述虚拟画板的中间悬浮设置有模式选择板，在所述模式选择板上设置有多个作图模式按钮；所述作图模式按钮包括：自由作图模式按钮、直线作图模式按钮、圆作图模式按钮、写字模式按钮；
当学生手势为第三预设手势时，对所述第三预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第二采样位置，同时选取所述第二采样位置的作图模式按钮，启动对应所述作图模式按钮的作图模式；然后对所述采样对象相对于所述虚拟画板移动过程中形成的运动轨迹进行采样，在所述虚拟画板上生成绘图线；
当所述学生手势为第四预设手势时，删除所述绘图线；
当所述学生手势为第五预设手势时，恢复被删除的所述绘图线；
当所述学生手势为第六预设手势时，重新生成所述虚拟画板；
当所述学生手势为第七预设手势时，对所述第七预设手势中所述采样对象在所述第一图像中的位置进行采样，将采样获得的位置作为第三采样位置，在所述第三采样位置调出所述模式选择板。
6.如权利要求5所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，
所述第一预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢；
所述第二预设手势包括张开五指；
所述第三预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢后食指轻点；
所述第四预设手势包括手向左侧挥动；
所述第五预设手势包括手向右侧挥动；
所述第六预设手势包括握拳；
所述第七预设手势包括食指向上伸出，其他手指并拢后手部翻转。
7.如权利要求1所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，
所述学生的知识图谱为根据所述学生的历史学习记录数据建立或者根据所述学生上传的历史学习资料建立或者基于所述学生对于预设的测试题的作答建立。
8.如权利要求1所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，根据所述学生的知识图谱筛从教育大数据中选出适应所述学生的学习资料具体包括：
将所述学生的知识图谱与预先存储的标准知识图谱集进行比对，当所述综合知识图谱与其中一张标准知识图谱比对一致时，获取对应的新的知识点的资料集合、需要复习的知识点的资料集合、学习新的知识点的资料的集合和需要复习的知识点的资料集合中的每个知识点的资料所需的第一学习时间；
获取此次学生用于学习的第二学习时间，比较所述第一学习时间和所述第二学习时间；
当所述第一学习时间大于所述第二学习时间时，将所述第一学习时间对应的知识点从所述新的知识点集合或所述需要复习的知识点集合中删除，获得第一知识点集合和第二知识点集合；
基于所述第一知识点集合和所述第二知识点集合；列举多个第一学习计划，所述第一学习计划包括至少一个所述第一知识点和至少一个第二知识点；
基于所述第一学习时间确认每个所述第一学习计划的第三学习时间，所述第三学习时间的计算公式为：
Figure FDA0002385575570000051
其中，t表示第三学习时间；t1i表示所述第一学习计划内第i个第一知识点的第一时间；t2j表示所述第一学习计划内第j个第二知识点的第一时间；t0为预设时间值作为所述第一学习计划中两个知识点的衔接时间；
基于第三时间，选取与所述第二时间接近的所述第一学习计划，所述第一学习计划为适应所述学生的学习资料。
9.如权利要求1所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，所述服务器(3)单元还包括：
教学资源管理模块，用于对教学资源的录入、整理、存储和输出，响应所述学生端(1)和教师端(2)发送的访问；所述教学资源管理模块根据现有教学体系结构将标准知识图谱录入，在各知识点之间建立关系路径，并按课程分支和学习顺序编码保存；教学资源包括知识图谱数据、题库数据和教学视频，每个知识点对应有试题集和教学视频；
信息安全管理模块，用于对所述学生端(1)和/或所述教师端(2)的视频数据进行监控，筛选具有敏感词汇或话题，当发现所述学生端(1)和/或所述教师端(2)的视频中出现敏感词汇或话题，发送警告信息至所述学生端(1)和/或所述教师端(2)。
10.如权利要求7所述的基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统，其特征在于，所述学生的知识图谱为根据所述学生的历史学习记录数据建立，具体包括：
获取知识图谱模板，
将知识点分为基础知识点、综合知识点，并建立所述综合知识点与基础知识点的关联及关联度；
将所述历史学习记录数据按照知识点进行分类；计算各个基础知识点的掌握值；计算公式如下：
Figure FDA0002385575570000061
其中，Zi表示第i个基础知识点的掌握值；Ni0表示历史学习记录数据中第i个基础知识点的训练题数；Ni1表示历史学习记录数据中所述学习者对第i个基础知识点的训练题的正确数；N为第一预设值；Ni2表示历史学习记录数据中所述学习者对第i个基础知识点的最后N个的训练题的正确数；
基于所述综合知识点与基础知识点的关系度和各个基础知识点的掌握值，计算出各个综合知识点的掌握值；计算公式如下：
Figure FDA0002385575570000062
其中，Zj表示第j个综合知识点的掌握值；Aj0表示历史学习记录数据中第j个综合知识点的训练题数；Ai1表示历史学习记录数据中所述学习者对第j个综合知识点的训练题的正确数；A为第二预设值；Ai2表示历史学习记录数据中所述学习者对第j个综合知识点的最后A个的训练题的正确数；Zm表示与第j个综合知识点关联的第m个基础知识点的掌握值；a为预设修正权重；bm表示与第j个综合知识点关联的第m个基础知识点的关联的权重；
将计算的各个知识点的掌握值填入所述知识图谱模块；形成所述学习者的知识图谱。
CN202010097388.7A 2020-02-17 2020-02-17 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统 Pending CN111402093A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010097388.7A CN111402093A (zh) 2020-02-17 2020-02-17 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010097388.7A CN111402093A (zh) 2020-02-17 2020-02-17 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111402093A true CN111402093A (zh) 2020-07-10

Family

ID=71436017

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010097388.7A Pending CN111402093A (zh) 2020-02-17 2020-02-17 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111402093A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112102130A (zh) * 2020-09-24 2020-12-18 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 智能教师辅助备课授课系统和方法
CN112487290A (zh) * 2020-11-27 2021-03-12 大连交通大学 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学方法及系统
CN113313982A (zh) * 2021-07-29 2021-08-27 深圳市轻生活科技有限公司 一种基于5g网络的教育系统
CN113538990A (zh) * 2021-07-05 2021-10-22 武汉柯利弗德科技有限公司 一种智慧教育用的掌上培训交互系统
CN117557428A (zh) * 2024-01-11 2024-02-13 深圳市华视圣电子科技有限公司 一种基于ai视觉的教学辅助方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101442836A (zh) * 2007-11-23 2009-05-27 佛山市顺德区顺达电脑厂有限公司 自动切换模式的移动电话
CN107784880A (zh) * 2017-09-28 2018-03-09 重庆加河科技有限公司 一种基于vr技术的远程教育系统
KR20180038704A (ko) * 2016-10-07 2018-04-17 주식회사 미티영 언어 학습을 위한 콘텐츠 추천 방법 및 그를 수행하기 위한 단말 장치 및 서버
CN109522420A (zh) * 2018-11-16 2019-03-26 广东小天才科技有限公司 一种获取学习需求的方法及系统
CN109785691A (zh) * 2019-01-18 2019-05-21 广东小天才科技有限公司 一种通过终端辅助学习的方法和系统
CN109949638A (zh) * 2019-04-22 2019-06-28 软通智慧科技有限公司 知识掌握程度确定方法、装置、终端和介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101442836A (zh) * 2007-11-23 2009-05-27 佛山市顺德区顺达电脑厂有限公司 自动切换模式的移动电话
KR20180038704A (ko) * 2016-10-07 2018-04-17 주식회사 미티영 언어 학습을 위한 콘텐츠 추천 방법 및 그를 수행하기 위한 단말 장치 및 서버
CN107784880A (zh) * 2017-09-28 2018-03-09 重庆加河科技有限公司 一种基于vr技术的远程教育系统
CN109522420A (zh) * 2018-11-16 2019-03-26 广东小天才科技有限公司 一种获取学习需求的方法及系统
CN109785691A (zh) * 2019-01-18 2019-05-21 广东小天才科技有限公司 一种通过终端辅助学习的方法和系统
CN109949638A (zh) * 2019-04-22 2019-06-28 软通智慧科技有限公司 知识掌握程度确定方法、装置、终端和介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
姚挺等: "虚拟现实中多通道实时手势绘图技术研究", vol. 18, no. 1, pages 132 - 135 *
张毅编著: "移动机器人技术基础与制作", 《哈尔滨工业大学出版社》, pages: 218 - 223 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112102130A (zh) * 2020-09-24 2020-12-18 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 智能教师辅助备课授课系统和方法
CN112487290A (zh) * 2020-11-27 2021-03-12 大连交通大学 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学方法及系统
CN112487290B (zh) * 2020-11-27 2024-03-12 大连交通大学 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学方法及系统
CN113538990A (zh) * 2021-07-05 2021-10-22 武汉柯利弗德科技有限公司 一种智慧教育用的掌上培训交互系统
CN113313982A (zh) * 2021-07-29 2021-08-27 深圳市轻生活科技有限公司 一种基于5g网络的教育系统
CN113313982B (zh) * 2021-07-29 2021-11-09 深圳市轻生活科技有限公司 一种基于5g网络的教育系统
CN117557428A (zh) * 2024-01-11 2024-02-13 深圳市华视圣电子科技有限公司 一种基于ai视觉的教学辅助方法及系统
CN117557428B (zh) * 2024-01-11 2024-05-07 深圳市华视圣电子科技有限公司 一种基于ai视觉的教学辅助方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111402093A (zh) 基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导管理系统
KR100466709B1 (ko) 학습 시스템
CN111368182B (zh) 基于教育平台大数据分析的个性化自适应学习推荐方法
CN107491890A (zh) 一种可量化课堂教学质量评估系统及方法
CN107918821A (zh) 基于人工智能技术的教师课堂教学过程分析方法和系统
CN109903203A (zh) 一种基于人脸识别在线英语教育系统
CN110580470A (zh) 基于人脸识别的监测方法、装置、存储介质及计算机设备
CN115239527A (zh) 基于知识库的教学特征融合与建模的教学行为分析系统
CN110189238A (zh) 辅助学习的方法、装置、介质以及电子设备
CN106803377A (zh) 一种英语学习管理机器人
CN115131867A (zh) 基于学生学习效率检测方法、系统、设备及介质
CN109754653A (zh) 一种个性化教学的方法及系统
WO2022009875A1 (ja) 集中度判別プログラム
KR101963867B1 (ko) 이러닝 서버, 이를 포함하는 이러닝 시스템 및 그 서비스 방법
CN115482397A (zh) 一种动作评分系统
CN114283036A (zh) 一种基于大数据的减负增效学习系统
Balasubramanian Transforming autodidactic experiences with ChatGPT–New challenges in teaching-learning
Li et al. Research and application of personalized learning under the background of artificial intelligence
CN108985988A (zh) 一种基于在线教学学业成长算法
Tran et al. Recognition of student behavior through actions in the classroom
CN109447863A (zh) 一种4mat实时分析方法及系统
CN115878766A (zh) 一种基于ai技术的教师经验型智能题库及其使用方法
CN115273582A (zh) 一种基于人工智能的课堂教学应用系统
CN115527404A (zh) 一种人工智能自适应互动教学系统
KR20190112499A (ko) 학습자 맞춤형 코딩 클라우드 교육 플랫폼이 내장된 중앙 서버, 이를 포함하는 학습자 맞춤형 코딩 교육 시스템 및 그 방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200710