CN112016431A - 教学质量智能检测分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了教学质量智能检测分析方法及系统，其通过获取用户在观看完毕目标教学视频后的反馈信息以及用户在观看目标教学视频过程中的视频教学相关影响信息，确定用户学习质量与目标教学视频之间的关联匹配程度，再进行适应性的误差剔除处理，以此确定目标教学视频的教学质量是否合格，其能够对教学视频的教学质量进行客观的、全面地和准确的评估，从而高效地对教学视频的教学内容和视频播放形式进行适应性的调整，以此改善教学视频的教学质量。

Description

教学质量智能检测分析方法及系统

技术领域

本发明涉及智能教学的技术领域，特别涉及教学质量智能检测分析方法及系统。

背景技术

目前，教学视频广泛应用于线上和线下教育中，通过播放教学视频能够保证学生获得视觉和听觉等不同方面的教学内容，但是由于教学视频的播放通常是一个单向的和较为主观的过程，现有技术无法从客观层面上对教学视频的教学质量进行客观的、全面地和准确的评估，从而不利于对教学视频的教学内容和视频播放形式进行适应性的调整，以此改善教学视频的教学质量。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供教学质量智能检测分析方法及系统，其通过向若干用户播放目标教学视频，并根据该用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定该目标教学视频的教学效率评价值，再获取基于该目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干该教学影响信息和该教学效率评价值，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值，最后对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据该误差剔除处理的结果值，确定该目标教学视频的教学质量是否合格；可见，该教学质量智能检测分析方法及系统通过获取用户在观看完毕目标教学视频后的反馈信息以及用户在观看目标教学视频过程中的视频教学相关影响信息，确定用户学习质量与目标教学视频之间的关联匹配程度，再进行适应性的误差剔除处理，以此确定目标教学视频的教学质量是否合格，其能够对教学视频的教学质量进行客观的、全面地和准确的评估，从而高效地对教学视频的教学内容和视频播放形式进行适应性的调整，以此改善教学视频的教学质量。

本发明提供教学质量智能检测分析方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤S1，向若干用户播放目标教学视频，并根据所述用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定所述目标教学视频的教学效率评价值；

步骤S2，获取基于所述目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干所述教学影响信息和所述教学效率评价值，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值；

步骤S3，对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据所述误差剔除处理的结果值，确定所述目标教学视频的教学质量是否合格；

进一步，在所述步骤S1中，向若干用户播放目标教学视频，并根据所述用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定所述目标教学视频的教学效率评价值具体包括，

步骤S101，向若干所述用户播放相同预设固定时间长度的目标教学视频，并且每一个用户对应的所述目标教学视频的播放内容和播放进程均相同；

步骤S102，获取每一个用户在观看所述目标教学视频后对应的观看满意度评分值和自我学习效率评分值，以及每一个用户在观看所述目标教学视频过程中的视频注视累计时间和处于问题思考状态的思考累计时间；

步骤S103，根据下面公式(1)，确定所述目标教学视频的教学效率评价值

在上述公式(1)中，η表示所述目标教学视频的教学效率评价值，表示，N表示所述用户的总数量，S_i表示第i个用户的学习专注度系数、且其取值为[0.3，1]以及当用户在所述预设固定时间长度内处于注意力分散状态的时间越大，其对应的学习专注度系数取值越小，T_i1表示第i个用户的视频注视累计时间，T_i2表示第i个用户的思考累计时间，T表示所述预设固定时间长度，θ_i表示第i个用户的自我学习效率评分值、且其取值为[0.2，1]以及其取值随着T_i1和T_i2的增大而增大，e表示自然常数，R_i表示第i个用户的观看满意度评分值、且其取值为[0，1]以及其取值随着自我学习效率评分值的增大而增大，R₁表示预设标准观看满意度评分值、且其取值为0.5；

进一步，在所述步骤S2中，获取基于所述目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干所述教学影响信息和所述教学效率评价值，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值具体包括，

步骤S201，对所述目标教学视频的视频内容、所述用户的学历和所述用户在观看视频过程中所处环境分别进行分析，从而确定教学视频内容难易程度、用户知识水平和外部环境声音信息，以此作为所述教学影响信息；

步骤S202，根据下面公式(2)，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值

在上述公式(2)中，Q表示所述教学内容与用户之间匹配度综合评分值，a₁、a₂、a₃分别表示所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自对应的权重值，b₁、b₂、b₃分别表示所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自对应的教学影响评分值，ω₁表示教学影响对应的预设权重比例值、且其取值为0.4，u₁、u₂、u₃分别表示用户对所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自的评分值，ω₂表示用户评价的预设权重比例值、且其取值为0.6；

进一步，在所述步骤S3中，对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据所述误差剔除处理的结果值，确定所述目标教学视频的教学质量是否合格具体包括，

步骤S301，根据下面公式(3)，对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理

Q₂＝Q*λ-Q₁ (3)

在上述公式(3)中，Q₂表示所述匹配度综合评分值Q进行误差剔除处理的结果，λ表示预设误差因子、且其取值为[0.02，0.05]，Q₁表示期望匹配度综合评分值、且其取值为50；

步骤S302，将所述匹配度综合评分值与预设综合评分阈值进行比对，若所述匹配度综合评分值小于或者等于所述预设综合评分阈值，则确定所述目标教学视频的教学质量合格，否则，确定所述目标教学视频的教学质量不合格。

本发明还提供教学质量智能检测分析系统，其特征在于，其包括教学视频播放模块、教学效率评价模块、匹配度综合评分模块和教学质量确定模块；其中，

所述教学视频播放模块用于向若干用户播放目标教学视频；

所述教学效率评价模块用于根据所述用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定所述目标教学视频的教学效率评价值；

所述匹配度综合评分模块用于获取基于所述目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干所述教学影响信息和所述教学效率评价值，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值；

所述教学质量确定模块用于对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据所述误差剔除处理的结果值，确定所述目标教学视频的教学质量是否合格；

进一步，所述教学视频播放模块向若干用户播放目标教学视频具体包括向若干所述用户播放相同预设固定时间长度的目标教学视频，并且每一个用户对应的所述目标教学视频的播放内容和播放进程均相同；

所述教学效率评价模块根据所述用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定所述目标教学视频的教学效率评价值具体包括

获取每一个用户在观看所述目标教学视频后对应的观看满意度评分值和自我学习效率评分值，以及每一个用户在观看所述目标教学视频过程中的视频注视累计时间和处于问题思考状态的思考累计时间，

再根据下面公式(1)，确定所述目标教学视频的教学效率评价值

在上述公式(1)中，η表示所述目标教学视频的教学效率评价值，表示，N表示所述用户的总数量，S_i表示第i个用户的学习专注度系数、且其取值为[0.3，1]以及当用户在所述预设固定时间长度内处于注意力分散状态的时间越大，其对应的学习专注度系数取值越小，T_i1表示第i个用户的视频注视累计时间，T_i2表示第i个用户的思考累计时间，T表示所述预设固定时间长度，θ_i表示第i个用户的自我学习效率评分值、且其取值为[0.2，1]以及其取值随着T_i1和T_i2的增大而增大，e表示自然常数，R_i表示第i个用户的观看满意度评分值、且其取值为[0，1]以及其取值随着自我学习效率评分值的增大而增大，R₁表示预设标准观看满意度评分值、且其取值为0.5；

进一步，所述匹配度综合评分模块获取基于所述目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干所述教学影响信息和所述教学效率评价值，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值具体包括，

对所述目标教学视频的视频内容、所述用户的学历和所述用户在观看视频过程中所处环境分别进行分析，从而确定教学视频内容难易程度、用户知识水平和外部环境声音信息，以此作为所述教学影响信息，

再根据下面公式(2)，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值

在上述公式(2)中，Q表示所述教学内容与用户之间匹配度综合评分值，a₁、a₂、a₃分别表示所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自对应的权重值，b₁、b₂、b₃分别表示所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自对应的教学影响评分值，ω₁表示教学影响对应的预设权重比例值、且其取值为0.4，u₁、u₂、u₃分别表示用户对所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自的评分值，ω₂表示用户评价的预设权重比例值、且其取值为0.6；

进一步，所述教学质量确定模块对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据所述误差剔除处理的结果值，确定所述目标教学视频的教学质量是否合格具体包括，

根据下面公式(3)，对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理

Q₂＝Q*λ-Q₁ (3)

在上述公式(3)中，Q₂表示所述匹配度综合评分值Q进行误差剔除处理的结果，λ表示预设误差因子、且其取值为[0.02，0.05]，Q₁表示期望匹配度综合评分值、且其取值为50，

再将所述匹配度综合评分值与预设综合评分阈值进行比对，若所述匹配度综合评分值小于或者等于所述预设综合评分阈值，则确定所述目标教学视频的教学质量合格，否则，确定所述目标教学视频的教学质量不合格。

相比于现有技术，该教学质量智能检测分析方法及系统通过向若干用户播放目标教学视频，并根据该用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定该目标教学视频的教学效率评价值，再获取基于该目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干该教学影响信息和该教学效率评价值，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值，最后对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据该误差剔除处理的结果值，确定该目标教学视频的教学质量是否合格；可见，该教学质量智能检测分析方法及系统通过获取用户在观看完毕目标教学视频后的反馈信息以及用户在观看目标教学视频过程中的视频教学相关影响信息，确定用户学习质量与目标教学视频之间的关联匹配程度，再进行适应性的误差剔除处理，以此确定目标教学视频的教学质量是否合格，其能够对教学视频的教学质量进行客观的、全面地和准确的评估，从而高效地对教学视频的教学内容和视频播放形式进行适应性的调整，以此改善教学视频的教学质量。

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

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的教学质量智能检测分析方法的流程示意图。

图2为本发明提供的教学质量智能检测分析系统的结构示意图。

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作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。

参阅图1，为本发明实施例提供的教学质量智能检测分析方法的流程示意图。该教学质量智能检测分析方法包括以下步骤：

步骤S1，向若干用户播放目标教学视频，并根据该用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定该目标教学视频的教学效率评价值；

步骤S2，获取基于该目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干该教学影响信息和该教学效率评价值，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值；

步骤S3，对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据该误差剔除处理的结果值，确定该目标教学视频的教学质量是否合格。

优选地，在该步骤S1中，向若干用户播放目标教学视频，并根据该用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定该目标教学视频的教学效率评价值具体包括，

步骤S101，向若干该用户播放相同预设固定时间长度的目标教学视频，并且每一个用户对应的该目标教学视频的播放内容和播放进程均相同；

步骤S102，获取每一个用户在观看该目标教学视频后对应的观看满意度评分值和自我学习效率评分值，以及每一个用户在观看该目标教学视频过程中的视频注视累计时间和处于问题思考状态的思考累计时间；

步骤S103，根据下面公式(1)，确定该目标教学视频的教学效率评价值

在上述公式(1)中，η表示该目标教学视频的教学效率评价值，表示，N表示该用户的总数量，S_i表示第i个用户的学习专注度系数、且其取值为[0.3，1]以及当用户在该预设固定时间长度内处于注意力分散状态的时间越大，其对应的学习专注度系数取值越小，T_i1表示第i个用户的视频注视累计时间，T_i2表示第i个用户的思考累计时间，T表示该预设固定时间长度，θ_i表示第i个用户的自我学习效率评分值、且其取值为[0.2，1]以及其取值随着T_i1和T_i2的增大而增大，e表示自然常数，R_i表示第i个用户的观看满意度评分值、且其取值为[0，1]以及其取值随着自我学习效率评分值的增大而增大，R₁表示预设标准观看满意度评分值、且其取值为0.5。

优选地，在该步骤S2中，获取基于该目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干该教学影响信息和该教学效率评价值，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值具体包括，

步骤S201，对该目标教学视频的视频内容、该用户的学历和该用户在观看视频过程中所处环境分别进行分析，从而确定教学视频内容难易程度、用户知识水平和外部环境声音信息，以此作为该教学影响信息；

步骤S202，根据下面公式(2)，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值

在上述公式(2)中，Q表示该教学内容与用户之间匹配度综合评分值，a₁、a₂、a₃分别表示该教学视频内容难易程度、该用户知识水平和该外部环境声音信息各自对应的权重值，b₁、b₂、b₃分别表示该教学视频内容难易程度、该用户知识水平和该外部环境声音信息各自对应的教学影响评分值，ω₁表示教学影响对应的预设权重比例值、且其取值为0.4，u₁、u₂、u₃分别表示用户对该教学视频内容难易程度、该用户知识水平和该外部环境声音信息各自的评分值，ω₂表示用户评价的预设权重比例值、且其取值为0.6。

优选地，在该步骤S3中，对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据该误差剔除处理的结果值，确定该目标教学视频的教学质量是否合格具体包括，

步骤S301，根据下面公式(3)，对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理

Q₂＝Q*λ-Q₁ (3)

在上述公式(3)中，Q₂表示该匹配度综合评分值Q进行误差剔除处理的结果，λ表示预设误差因子、且其取值为[0.02，0.05]，Q₁表示期望匹配度综合评分值、且其取值为50；

步骤S302，将该匹配度综合评分值与预设综合评分阈值进行比对，若该匹配度综合评分值小于或者等于该预设综合评分阈值，则确定该目标教学视频的教学质量合格，否则，确定该目标教学视频的教学质量不合格。

总体而言，该教学质量智能检测分析方法通过设置预设固定时间长度的学习时间来获取用户的专注度、学习效率以及满意度来计算出目标视频教学内容的教学效率可以根据用户的实际反馈结果来准确地计算出目标视频内容的教学效率，考虑到了学习过程中的各个因素，使得计算的结果更加准确无误差，并且为后续教学质量的合格性评估提供了有利根据，通过设置多个教学影响信息来应对不同用户各自不同的情况使得最后的综合的分值更加地符合每个用户的实际情况，保证了综合评分值的合理性和准确性，通过将综合评分值中的误差得分值去除来进一步地保证最终得分值的准确性，通过判断最终得分值与预设得分值的差值与预设阈值的大小来确定教学质量是否合格可以使的最终的判定结果的条件维持在一个区间内，而不是一个固定的值，避免了误判定情况的发生。

参阅图2，为本发明实施例提供的教学质量智能检测分析系统的结构示意图。该教学质量智能检测分析系统包括教学视频播放模块、教学效率评价模块、匹配度综合评分模块和教学质量确定模块；其中，

该教学视频播放模块用于向若干用户播放目标教学视频；

该教学效率评价模块用于根据该用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定该目标教学视频的教学效率评价值；

该匹配度综合评分模块用于获取基于该目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干该教学影响信息和该教学效率评价值，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值；

该教学质量确定模块用于对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据该误差剔除处理的结果值，确定该目标教学视频的教学质量是否合格。

优选地，该教学视频播放模块向若干用户播放目标教学视频具体包括向若干该用户播放相同预设固定时间长度的目标教学视频，并且每一个用户对应的该目标教学视频的播放内容和播放进程均相同；

该教学效率评价模块根据该用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定该目标教学视频的教学效率评价值具体包括

获取每一个用户在观看该目标教学视频后对应的观看满意度评分值和自我学习效率评分值，以及每一个用户在观看该目标教学视频过程中的视频注视累计时间和处于问题思考状态的思考累计时间，

再根据下面公式(1)，确定该目标教学视频的教学效率评价值

在上述公式(1)中，η表示该目标教学视频的教学效率评价值，表示，N表示该用户的总数量，S_i表示第i个用户的学习专注度系数、且其取值为[0.3，1]以及当用户在该预设固定时间长度内处于注意力分散状态的时间越大，其对应的学习专注度系数取值越小，T_i1表示第i个用户的视频注视累计时间，T_i2表示第i个用户的思考累计时间，T表示该预设固定时间长度，θ_i表示第i个用户的自我学习效率评分值、且其取值为[0.2，1]以及其取值随着T_i1和T_i2的增大而增大，e表示自然常数，R_i表示第i个用户的观看满意度评分值、且其取值为[0，1]以及其取值随着自我学习效率评分值的增大而增大，R₁表示预设标准观看满意度评分值、且其取值为0.5。

优选地，该匹配度综合评分模块获取基于该目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干该教学影响信息和该教学效率评价值，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值具体包括，

对该目标教学视频的视频内容、该用户的学历和该用户在观看视频过程中所处环境分别进行分析，从而确定教学视频内容难易程度、用户知识水平和外部环境声音信息，以此作为该教学影响信息，

再根据下面公式(2)，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值

在上述公式(2)中，Q表示该教学内容与用户之间匹配度综合评分值，a₁、a₂、a₃分别表示该教学视频内容难易程度、该用户知识水平和该外部环境声音信息各自对应的权重值，b₁、b₂、b₃分别表示该教学视频内容难易程度、该用户知识水平和该外部环境声音信息各自对应的教学影响评分值，ω₁表示教学影响对应的预设权重比例值、且其取值为0.4，u₁、u₂、u₃分别表示用户对该教学视频内容难易程度、该用户知识水平和该外部环境声音信息各自的评分值，ω₂表示用户评价的预设权重比例值、且其取值为0.6。

优选地，该教学质量确定模块对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据该误差剔除处理的结果值，确定该目标教学视频的教学质量是否合格具体包括，

根据下面公式(3)，对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理

Q₂＝Q*λ-Q₁ (3)

在上述公式(3)中，Q₂表示该匹配度综合评分值Q进行误差剔除处理的结果，λ表示预设误差因子、且其取值为[0.02，0.05]，Q₁表示期望匹配度综合评分值、且其取值为50，

再将该匹配度综合评分值与预设综合评分阈值进行比对，若该匹配度综合评分值小于或者等于该预设综合评分阈值，则确定该目标教学视频的教学质量合格，否则，确定该目标教学视频的教学质量不合格。

总体而言，该教学质量智能检测分析系统通过设置预设固定时间长度的学习时间来获取用户的专注度、学习效率以及满意度来计算出目标视频教学内容的教学效率可以根据用户的实际反馈结果来准确地计算出目标视频内容的教学效率，考虑到了学习过程中的各个因素，使得计算的结果更加准确无误差，并且为后续教学质量的合格性评估提供了有利根据，通过设置多个教学影响信息来应对不同用户各自不同的情况使得最后的综合的分值更加地符合每个用户的实际情况，保证了综合评分值的合理性和准确性，通过将综合评分值中的误差得分值去除来进一步地保证最终得分值的准确性，通过判断最终得分值与预设得分值的差值与预设阈值的大小来确定教学质量是否合格可以使的最终的判定结果的条件维持在一个区间内，而不是一个固定的值，避免了误判定情况的发生。

从上述实施例的内容可知，该教学质量智能检测分析方法及系统通过向若干用户播放目标教学视频，并根据该用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定该目标教学视频的教学效率评价值，再获取基于该目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干该教学影响信息和该教学效率评价值，确定该目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值，最后对该匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据该误差剔除处理的结果值，确定该目标教学视频的教学质量是否合格；可见，该教学质量智能检测分析方法及系统通过获取用户在观看完毕目标教学视频后的反馈信息以及用户在观看目标教学视频过程中的视频教学相关影响信息，确定用户学习质量与目标教学视频之间的关联匹配程度，再进行适应性的误差剔除处理，以此确定目标教学视频的教学质量是否合格，其能够对教学视频的教学质量进行客观的、全面地和准确的评估，从而高效地对教学视频的教学内容和视频播放形式进行适应性的调整，以此改善教学视频的教学质量。

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 (8)

1.教学质量智能检测分析方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤S1，向若干用户播放目标教学视频，并根据所述用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定所述目标教学视频的教学效率评价值；

步骤S2，获取基于所述目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干所述教学影响信息和所述教学效率评价值，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值；

步骤S3，对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据所述误差剔除处理的结果值，确定所述目标教学视频的教学质量是否合格。

2.如权利要求1所述的教学质量智能检测分析方法，其特征在于：

在所述步骤S1中，向若干用户播放目标教学视频，并根据所述用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定所述目标教学视频的教学效率评价值具体包括，

步骤S101，向若干所述用户播放相同预设固定时间长度的目标教学视频，并且每一个用户对应的所述目标教学视频的播放内容和播放进程均相同；

步骤S102，获取每一个用户在观看所述目标教学视频后对应的观看满意度评分值和自我学习效率评分值，以及每一个用户在观看所述目标教学视频过程中的视频注视累计时间和处于问题思考状态的思考累计时间；

步骤S103，根据下面公式(1)，确定所述目标教学视频的教学效率评价值：

在上述公式(1)中，η表示所述目标教学视频的教学效率评价值，表示，N表示所述用户的总数量，S_i表示第i个用户的学习专注度系数、且其取值为[0.3，1]以及当用户在所述预设固定时间长度内处于注意力分散状态的时间越大，其对应的学习专注度系数取值越小，T_i1表示第i个用户的视频注视累计时间，T_i2表示第i个用户的思考累计时间，T表示所述预设固定时间长度，θ_i表示第i个用户的自我学习效率评分值、且其取值为[0.2，1]以及其取值随着T_i1和T_i2的增大而增大，e表示自然常数，R_i表示第i个用户的观看满意度评分值、且其取值为[0，1]以及其取值随着自我学习效率评分值的增大而增大，R1表示预设标准观看满意度评分值、且其取值为0.5。

3.如权利要求2所述的教学质量智能检测分析方法，其特征在于：

在所述步骤S2中，获取基于所述目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干所述教学影响信息和所述教学效率评价值，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值具体包括，

步骤S201，对所述目标教学视频的视频内容、所述用户的学历和所述用户在观看视频过程中所处环境分别进行分析，从而确定教学视频内容难易程度、用户知识水平和外部环境声音信息，以此作为所述教学影响信息；

步骤S202，根据下面公式(2)，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值

在上述公式(2)中，Q表示所述教学内容与用户之间匹配度综合评分值，a₁、a₂、a₃分别表示所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自对应的权重值，b₁、b₂、b₃分别表示所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自对应的教学影响评分值，ω₁表示教学影响对应的预设权重比例值、且其取值为0.4，u₁、u₂、u₃分别表示用户对所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自的评分值，ω₂表示用户评价的预设权重比例值、且其取值为0.6。

4.如权利要求3所述的教学质量智能检测分析方法，其特征在于：

在所述步骤S3中，对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据所述误差剔除处理的结果值，确定所述目标教学视频的教学质量是否合格具体包括，

步骤S301，根据下面公式(3)，对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理

Q₂＝Q*λ-Q₁ (3)

在上述公式(3)中，Q₂表示所述匹配度综合评分值Q进行误差剔除处理的结果，λ表示预设误差因子、且其取值为[0.02，0.05]，Q₁表示期望匹配度综合评分值、且其取值为50；

步骤S302，将所述匹配度综合评分值与预设综合评分阈值进行比对，若所述匹配度综合评分值小于或者等于所述预设综合评分阈值，则确定所述目标教学视频的教学质量合格，否则，确定所述目标教学视频的教学质量不合格。

5.教学质量智能检测分析系统，其特征在于，其包括教学视频播放模块、教学效率评价模块、匹配度综合评分模块和教学质量确定模块；其中，所述教学视频播放模块用于向若干用户播放目标教学视频；

所述教学效率评价模块用于根据所述用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定所述目标教学视频的教学效率评价值；

所述匹配度综合评分模块用于获取基于所述目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干所述教学影响信息和所述教学效率评价值，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值；

所述教学质量确定模块用于对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据所述误差剔除处理的结果值，确定所述目标教学视频的教学质量是否合格。

6.如权利要求5所述的教学质量智能检测分析系统，其特征在于：

所述教学视频播放模块向若干用户播放目标教学视频具体包括向若干所述用户播放相同预设固定时间长度的目标教学视频，并且每一个用户对应的所述目标教学视频的播放内容和播放进程均相同；

所述教学效率评价模块根据所述用户关于目标教学视频内容的反馈信息，确定所述目标教学视频的教学效率评价值具体包括

获取每一个用户在观看所述目标教学视频后对应的观看满意度评分值和自我学习效率评分值，以及每一个用户在观看所述目标教学视频过程中的视频注视累计时间和处于问题思考状态的思考累计时间，

再根据下面公式(1)，确定所述目标教学视频的教学效率评价值

在上述公式(1)中，η表示所述目标教学视频的教学效率评价值，表示，N表示所述用户的总数量，S_i表示第i个用户的学习专注度系数、且其取值为[0.3，1]以及当用户在所述预设固定时间长度内处于注意力分散状态的时间越大，其对应的学习专注度系数取值越小，T_i1表示第i个用户的视频注视累计时间，T_i2表示第i个用户的思考累计时间，T表示所述预设固定时间长度，θ_i表示第i个用户的自我学习效率评分值、且其取值为[0.2，1]以及其取值随着T_i1和T_i2的增大而增大，e表示自然常数，R_i表示第i个用户的观看满意度评分值、且其取值为[0，1]以及其取值随着自我学习效率评分值的增大而增大，R₁表示预设标准观看满意度评分值、且其取值为0.5。

7.如权利要求6所述的教学质量智能检测分析系统，其特征在于：

所述匹配度综合评分模块获取基于所述目标教学视频进行教学过程中的若干教学影响信息，并根据若干所述教学影响信息和所述教学效率评价值，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值具体包括，

对所述目标教学视频的视频内容、所述用户的学历和所述用户在观看视频过程中所处环境分别进行分析，从而确定教学视频内容难易程度、用户知识水平和外部环境声音信息，以此作为所述教学影响信息，

再根据下面公式(2)，确定所述目标教学视频的教学内容与用户之间匹配度综合评分值

在上述公式(2)中，Q表示所述教学内容与用户之间匹配度综合评分值，a₁、a₂、a₃分别表示所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自对应的权重值，b₁、b₂、b₃分别表示所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自对应的教学影响评分值，ω₁表示教学影响对应的预设权重比例值、且其取值为0.4，u₁、u₂、u₃分别表示用户对所述教学视频内容难易程度、所述用户知识水平和所述外部环境声音信息各自的评分值，ω₂表示用户评价的预设权重比例值、且其取值为0.6。

8.如权利要求7所述的教学质量智能检测分析系统，其特征在于：

所述教学质量确定模块对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理，并根据所述误差剔除处理的结果值，确定所述目标教学视频的教学质量是否合格具体包括，

根据下面公式(3)，对所述匹配度综合评分值进行误差剔除处理

Q₂＝Q*λ-Q₁ (3)

在上述公式(3)中，Q₂表示所述匹配度综合评分值Q进行误差剔除处理的结果，λ表示预设误差因子、且其取值为[0.02，0.05]，Q₁表示期望匹配度综合评分值、且其取值为50，

再将所述匹配度综合评分值与预设综合评分阈值进行比对，若所述匹配度综合评分值小于或者等于所述预设综合评分阈值，则确定所述目标教学视频的教学质量合格，否则，确定所述目标教学视频的教学质量不合格。

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