CN111932968A - 一种基于互联网的语言教学互动的方法和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于互联网的语言教学互动的方法、存储介质和电子设备，所述方法包括以下步骤：S1：向第二用户终端派发试题信息；S2：接收第二用户终端针对所述试题信息的答题结果，获取所述答题结果中的音频信息，并将所述音频信息输入音频计算模型中；S3：音频计算模型根据所述音频信息与标准音频信息的相似度，输出当前第二用户终端针对所述试题信息的答题结果对应的分数信息，并将所述分数信息下发至第二用户终端。上述方案通过下发试题信息让第二用户终端所在的用户自行作答，并能对答题结果进行初步打分，极大地节省了教学交互的时间，提升了教学质量和效率。

Description

一种基于互联网的语言教学互动的方法和存储介质

技术领域

本发明涉及通讯领域，特别涉及一种基于互联网的语言教学互动的方法、存储介质和电子设备。

背景技术

随着计算机科技以及因特网的发展，许多学校或培训机构投入到在线教学领域，希望通过计算机多媒体技术提供更多样化的教学内容或是更便利的教学系统。在学习过程中，学校或培训机构一般需要通过考试的方式检验学生的学习成效，然而对于学生学习成效的掌握目前还依赖于人工判断，使得整个检验过程既耗时又费力，最终影响整个教学效率和学习效果。以单词听写或文章段落朗诵为例，需要通过教师在课堂上以听写或提问的方式来考察学生对知识点的掌握程度，在这一过程中，老师宣读、学生默写、收卷、教师批改等操作都会占用大量的教学时间，影响教学效率。且对于学生听写错误的单词或者朗诵不标准的段落，现有的教学方式也没有一个很好的长效反馈机制，使得一段时间后学生又再次遗忘之前的知识，从而导致教学质量进一步下滑。

发明内容

为此，需要提供一种基于互联网的语言教学互动的的技术方案，用以解决教学交互方式步骤繁琐，影响教学效率的问题。

为实现上述目的，作为本申请的第一方面，提供了一种基于互联网的语言教学互动的方法，所述方法包括以下步骤：

S1：向第二用户终端派发试题信息；

S2：接收第二用户终端针对所述试题信息的答题结果，获取所述答题结果中的音频信息，并将所述音频信息输入音频计算模型中；

S3：音频计算模型根据所述音频信息与标准音频信息的相似度，输出当前第二用户终端针对所述试题信息的答题结果对应的分数信息，并将所述分数信息下发至第二用户终端。

进一步地，步骤S1前还包括以下步骤S11：

接收第一用户终端上传的页码范围，根据所述页码范围从词汇库中提取若干考点词汇，生成所述试题信息。

进一步地，步骤S1前还包括以下步骤S12：

接收第一用户终端上传的预设文件，生成与所述预设文件格式相匹配的试题信息；所述试题信息包括词汇信息或文章信息。

进一步地，步骤S1还包括：

接收第一用户终端设定的答题环境参数，将所述试题信息和所述答题环境参数发送给第二用户终端；所述答题环境参数包括完成试题的时间。

进一步地，所述方法包括：

在检测到所述第二用户终端开始对所述试题信息进行做答后，若做答时间达到所述完成试卷的时间，则停止接收所述第二用户终端输入信息，并将当前第二用户终端上的答题结果上传至所述第一用户终端。

进一步地，所述音频信息包括音准信息和音调信息，所述标准音准信息和标准音调信息，步骤S3包括：

音频计算模型记录音频信息中音准信息与标准音准信息不相似的部分，和/或，根据音频信息中音调信息与标准音调信息不相似的部分，得到当前答题结果对应的错题记录；

根据记忆曲线规律按预定的时间日期顺序向所述第二用户终端推送相应的错题记录对应的试题信息。

进一步地，所述答题环境参数还包括限制切屏次数；所述方法包括：

当检测到所述第二用户终端的切屏次数大于预设切屏次数时，则停止接收所述第二用户终端输入信息，并将当前第二用户终端上的答题结果上传至所述第一用户终端；所述切屏次数是指从当前屏幕正在运行的应用程序切换为其他应用程序的次数。

进一步地，步骤S3包括：

获取第一用户终端输入的试题类型和各类型的试题数量，生成多个不同类型的试题信息；不同类型的试题信息的题型不完全相同。

本申请的第二方面提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被运行时执行如本申请第一方面所述的方法。

本申请的第三方面还提供了一种电子设备，所述电子设备包含如本申请第二方面所述的存储介质。

区别于现有技术，本发明提供了一种基于互联网的语言教学互动的方法、存储介质和电子设备，所述方法包括以下步骤：S1：向第二用户终端派发试题信息；S2：接收第二用户终端针对所述试题信息的答题结果，获取所述答题结果中的音频信息，并将所述音频信息输入音频计算模型中；S3：音频计算模型根据所述音频信息与标准音频信息的相似度，输出当前第二用户终端针对所述试题信息的答题结果对应的分数信息，并将所述分数信息下发至第二用户终端。上述方案通过下发试题信息让第二用户终端所在的用户自行作答，并能对答题结果进行初步打分，极大地节省了教学交互的时间，提升了教学质量和效率。

附图说明

图1是本发明一实施例涉及的基于互联网的语言教学互动的方法的流程图。

具体实施方式

为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。

如图1所示，本发明实施例涉及的基于互联网的语言教学互动的方法的流程图。所述方法包括以下步骤：

S1：向第二用户终端派发试题信息。

优选地，试题信息可以通过第一用户终端派发给多个第二用户终端，所述第一用户终端为教师控制的终端，所述第二用户终端为学生控制的终端，第一用户终端和第二用户终端之间可以通过无线WIFI、有线网络、蓝牙等建立连接，第一用户终端和第二用户终端可以是手机、平板、个人计算机等。

S2：接收第二用户终端针对所述试题信息的答题结果，获取所述答题结果中的音频信息，并将所述音频信息输入音频计算模型中。

在本实施方式中，试题信息优选为待朗诵的段落信息或者待朗读的词汇信息，因而答题结果除了试题信息本身所包含的结果之外，还会接收用户上传的音频信息。这里的音频信息是指第二用户终端根据所述试题信息进行朗读后录入上传的音频信息，上传的音频信息会被输入到音频计算模型中。

S3：音频计算模型根据所述音频信息与标准音频信息的相似度，输出当前第二用户终端针对所述试题信息的答题结果对应的分数信息，并将所述分数信息下发至第二用户终端。

音频计算模型对于接收的音频信息与标准音频信息的智能比对打分，可以通过以下方式实现：首先将试题信息中的文本信息(如待朗读的词汇、文章)和第二用户的发音音频进行对齐，这一步通常称为“强制对齐(forced alignment)”。音频计算模型能够获知当前试题信息文本对应的音素序列，音素(phone)是根据语音的自然属性划分出来的最小语音单位，依据音节里的发音动作来分析，一个动作构成一个音素。而后可以将音素的HMM模型串接起来形成一个大的HMM模型，基于这个音频计算模型，以及从用户音频信息中提取得到的语音特征序列，就能够计算最可能的音素状态序列，也就是每一帧语音属于音素中的哪个音素以及该音素的音调状态。这样就实现了音频帧和音素状态的对应，“强制对齐”这个名称就来源于此。强制对齐后就知道了每个音素对应的语音帧区间范围。如果第二用户(如学生)的发音准确，那么强制对齐后就会准确定位到每个音素对应的语音帧区间。如果第二用户发音存在错误，例如某个音素被错读了，那么对齐后的语音帧区间实际上发的并不是这个音。此外，还可以直接采用语言识别的方式，将音素状态序列最符合预设音素状态序列的音频信息识别计算出来，根据匹配程度进行打分。

音频计算模型进行打分的过程可以通过GOP(Goodness of Pronunciation)算法来实现，该算法本质是一个条件概率，它衡量了“在观测到用户语音的情况下，这段语音对应音素的概率”，这个概率越高，说明发音越准确，这个概率越低，说明发音越差，从物理意义上来理解，该算法是一个合适的打分度量标准。根据GOP公式，可以对试题信息中每个音素的发音情况进行打分，同时，根据强制对齐的结果也可以知道这个音素对应的语音帧区间，从而得到发音错误的位置。更重要的是，根据自由识别的结果，该音频计算模型可知清楚地识别用户真正的读音，然后在将这些信息以分数的形式返回给第二端用户。

上述方案通过下发试题信息让第二用户终端所在的用户自行作答，并能对答题结果进行初步打分，极大地节省了教学交互的时间，提升了教学质量和效率。

步骤S1前还包括以下步骤S11：接收第一用户终端上传的页码范围，根据所述页码范围从词汇库中提取若干考点词汇，生成所述试题信息。所述考点词汇可以为中文、英文或其他语言，优选地，在本实施例中，所述考点词汇为英文。考点词汇可以从词汇库中获得，词汇库根据不同的应用场景又可以划分为不同难度等级，以英文为例，考点词汇分为四级词汇、六级词汇、雅思词汇等。待生成的题型包括选择题、填空题、听写题等，待生成的题型不同，基于词汇进行运算得到待生成题型的方式也不同。在实际应用场景中，教师可以通过第一用户终端选择词汇库页码范围来生成试题信息。例如，某一教师可以选择四级词汇库中某一单元的页码范围，系统便会提取出所选择页码范围内的所有考点词汇，生成相应的待朗读词汇，得到试题信息。

在某些实施例中，步骤S1前还包括以下步骤S12：接收第一用户终端上传的预设文件，生成与所述预设文件格式相匹配的试题信息；所述试题信息包括词汇信息或文章信息。这样，教师只需选择词汇库页码范围并上传预设文件，系统就会自动生成与预设文件格式相匹配的试卷(即生成的题型排布、题型数量与预设文件所包含的题型排布、题型数量相匹配)，极大地简化了教师的操作步骤，提升了试题生成效率。当然，在另一些实施例中，教师也可以通过其控制的第一用户终端直接输入生成的题型类型和各题型对应的数量来生成待推送试卷，以满足不同应用场景的需求。

在某些实施例中，步骤S1还包括：接收第一用户终端设定的答题环境参数，将所述试题信息和所述答题环境参数发送给第二用户终端；所述答题环境参数包括完成试题的时间。所述第二用户终端是指学生操作的终端设备，教师控制的第一用户终端可以在将待推送试卷发送给第二用户终端时，同步设置当前试卷的答题时间，以使得第二用户终端接收所述待推送试卷后，能够按照教师所涉及的完成试卷的试卷进行作答，保证考试或随堂小测的有效推进。

在某些实施例中，所述方法包括：在检测到所述第二用户终端开始对所述试题信息进行做答后，若做答时间达到所述完成试卷的时间，则停止接收所述第二用户终端输入信息，并将当前第二用户终端上的答题结果上传至所述第一用户终端。这样，当达到考试时间时，系统可以实现自动收卷功能，既提升了效率又保证了考试的公平性。

在某些实施例中，所述音频信息包括音准信息和音调信息，所述标准音准信息和标准音调信息，步骤S3包括：音频计算模型记录音频信息中音准信息与标准音准信息不相似的部分，和/或，根据音频信息中音调信息与标准音调信息不相似的部分，得到当前答题结果对应的错题记录；根据记忆曲线规律按预定的时间日期顺序向所述第二用户终端推送相应的错题记录对应的试题信息。音准信息和音调信息的智能比对方式前文已有论述，此处不再展开，这里的错题记录是指音准信息或音调信息偏差比较大的词汇信息，或者是某一文章段落中的某个句子或词汇。

记忆曲线告诉人们在学习中的遗忘是有规律的，遗忘的进程很快，并且先快后慢。设初次记忆后经过了x小时，那么记忆率y近似地满足y＝1-0.56x^0.06。观察曲线，不难发现，学得的知识在一天后，如不抓紧复习,就只剩下原来的25％。随着时间的推移,遗忘的速度减慢，遗忘的数量也就减少。有人做过一个实验，两组学生学习一段课文，甲组在学习后不复习，一天后记忆率36％，一周后只剩13％。乙组按艾宾浩斯记忆规律复习，一天后保持记忆率98％，一周后保持86％，乙组的记忆率明显高于甲组。

因此，根据记忆曲线规律按预定的时间间隔顺序向所述第二用户终端推送新的考点信息包括：针对各第二用户终端推送相应的错题信息，且时间日期为符合记忆曲线的变化规律时推送新的考点信息给第二用户终端，同时在每次推送时对应设置本次完成时间，以使得第二用户终端能够在预定的完成时间内完成做答。假设记忆曲线规律被设置为1天后、3天后、7天后和14天后，则系统会依次在一天后、三天后、一周后、两周后推送错题信息给第二用户终端，同时在每次推送时对应设置本次完成时间，以使得第二用户终端能够在预定的完成时间内完成做答。推送的错题信息的权重根据用户历史数据中做答的正确率和时间戳信息进行确定，正确性越低，答错的题距离当前时间越近，则被推送的权重越高。

例如在某一次针对试题信息进行做答时一位学生做错了20道题(这里的做错是指发音不标准或错误)，则在一天后系统会推送这20道题给该学生进行练习，在本次练习中该学生又做错了10道题，则在三天后推送的错题中，会推送该学生在上一次练习累计做错的10道题，而对于上一次练习已经做对的10道题，尽管也还会进行推送，但是推送的权重值有所下降，如果在本次练习过程中，该学生又做对了上次做对的所有10道题，则在下一次(一周后)的推送错题过程中，系统只会推送两次练习都做对的5道题给该学生练习，如果5道题又都做对了，则在下一次(两周后)的推送错题的过程中，将不再推送这5道题。通过错误率统计和推送错题的数量的平衡计算，能够使得错题的推送更具针对性，使得学生更容易掌握相应的知识点，提升教学质量。

在某些实施例中，所述答题环境参数还包括限制切屏次数；所述方法包括：当检测到所述第二用户终端的切屏次数大于预设切屏次数时，则停止接收所述第二用户终端输入信息，并将当前第二用户终端上的答题结果上传至所述第一用户终端；所述切屏次数是指从当前屏幕正在运行的应用程序切换为其他应用程序的次数。优选地，所述限制切屏次数为两次。

简言之，当试题信息发送给第二用户终端后，学生可以在第二用户终端上相对应的应用程序或小程序上进行作答，为了防止学生之间相互作弊，需要使得答题界面始终保持在第二用户终端的前端运行，因而可以通过设置限制切屏次数来实现，即当检测到所述第二用户终端的切屏次数大于预设切屏次数时，则停止接收所述第二用户终端输入信息，并将当前第二用户终端上的答题结果上传至所述第一用户终端，从而有效保证考试测验的公平性。

在某些实施例中，步骤S3包括：获取第一用户终端输入的试题类型和各类型的试题数量，生成多个不同类型的试题信息；不同类型的试题信息的题型不完全相同。简言之，生成的试题信息所包含的题型(如朗读词汇、朗读例句、朗读文章)和数量都可以不同，相当于形成了多套不同的试题信息推送给不同的第二用户终端，进一步杜绝了学生之间相互作弊的可能。优选地，可以采用随机数算法来推送待推送试题信息，即生成的多套试题信息推送给多个第二用户终端时是完全随机的，每个学生都不知道自己分配到的试卷题型，从而进一步杜绝了学生之间相互作弊的可能。

本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本申请第一方面所述的方法。所述存储介质为具有数据存储功能的电子元件，包括但不限于：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒等。

本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包含如本申请第二方面所述的存储介质。所述电子设备可以是手机、平板电脑、个人数字助理等智能移动设备，还可以是个人计算机、扫描仪等电子设备。

需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于互联网的语言教学互动的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：向第二用户终端派发试题信息；

S2：接收第二用户终端针对所述试题信息的答题结果，获取所述答题结果中的音频信息，并将所述音频信息输入音频计算模型中；

S3：音频计算模型根据所述音频信息与标准音频信息的相似度，输出当前第二用户终端针对所述试题信息的答题结果对应的分数信息，并将所述分数信息下发至第二用户终端。

2.如权利要求1所述的基于互联网的语言教学互动的方法，其特征在于，步骤S1前还包括以下步骤S11：

接收第一用户终端上传的页码范围，根据所述页码范围从词汇库中提取若干考点词汇，生成所述试题信息。

3.如权利要求1所述的基于互联网的语言教学互动的方法，其特征在于，步骤S1前还包括以下步骤S12：

接收第一用户终端上传的预设文件，生成与所述预设文件格式相匹配的试题信息；所述试题信息包括词汇信息或文章信息。

4.如权利要求1所述的基于互联网的语言教学互动的方法，其特征在于，步骤S1还包括：

接收第一用户终端设定的答题环境参数，将所述试题信息和所述答题环境参数发送给第二用户终端；所述答题环境参数包括完成试题的时间。

5.如权利要求4所述的基于互联网的语言教学互动的方法，其特征在于，所述方法包括：

在检测到所述第二用户终端开始对所述试题信息进行做答后，若做答时间达到所述完成试卷的时间，则停止接收所述第二用户终端输入信息，并将当前第二用户终端上的答题结果上传至所述第一用户终端。

6.如权利要求1所述的基于互联网的语言教学互动的方法，其特征在于，所述音频信息包括音准信息和音调信息，所述标准音准信息和标准音调信息，步骤S3包括：

音频计算模型记录音频信息中音准信息与标准音准信息不相似的部分，和/或，根据音频信息中音调信息与标准音调信息不相似的部分，得到当前答题结果对应的错题记录；

根据记忆曲线规律按预定的时间日期顺序向所述第二用户终端推送相应的错题记录对应的试题信息。

7.如权利要求4所述的基于互联网的语言教学互动的方法，其特征在于，所述答题环境参数还包括限制切屏次数；所述方法包括：

当检测到所述第二用户终端的切屏次数大于预设切屏次数时，则停止接收所述第二用户终端输入信息，并将当前第二用户终端上的答题结果上传至所述第一用户终端；所述切屏次数是指从当前屏幕正在运行的应用程序切换为其他应用程序的次数。

8.如权利要求1所述的基于互联网的语言教学互动的方法，其特征在于，步骤S3包括：

获取第一用户终端输入的试题类型和各类型的试题数量，生成多个不同类型的试题信息；不同类型的试题信息的题型不完全相同。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被运行时执行如权利要求1至8任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包含如权利要求9所述的存储介质。

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