CN113158919A - 一种用于智慧课堂的行为分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于智慧课堂的行为分析系统，属于课堂分析系统领域，包括课堂数据采集模块、课堂数据存储单元、课堂数据整理模块、模拟考成绩记录模块、数据挖掘分析模块、分析报告生成模块和数据接收终端；其中，数据采集模块包括行为识别单元和行为发生次数记录单元，行为识别单元具体为AI动作捕捉相机，其设置于教室黑板的正上方，行为发生次数记录单元与行为识别单元电气连接；本发明利用皮尔逊相关系数算法将一星期内的专注率和阶段模拟考成绩进行相关性计算，有利于发现学生上课积极性与领悟力之间关系；从而有利于班主任和教师展开针对性的个性化指导以及长期动态性的学习统筹。

Description

一种用于智慧课堂的行为分析系统
技术领域
本发明涉及课堂分析系统领域，尤其涉及一种用于智慧课堂的行为分析系统。
背景技术
经检索，中国专利号CN111832543A公开了一种用于智慧课堂的行为分析系统，该发明虽然能够统计出学生课堂行为占比，但无法分析出学生上课积极性与领悟力之间的内在联系，从而无法为班主任和教师提供长期动态性统筹指导；智慧课堂，即教育信息化，是指在教育管理、教育教学和教育科研中全面深入地运用现代信息技术来促进教育改革与发展的过程；其技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化，基本特征是开放、共享、交互和协作；以教育信息化促进教育现代化，用信息技术改变传统模式；学生的课堂表现的价值体现在教学测评、师资培养和学生个性化辅导等多个方面；目前，现有的课堂分析只是进行学生行为的浅显分析，并没有进行学生上课积极性与领悟力之间的内在联系分析，从而不利于辅助班主任和教师了解学生情况；因此，发明出一种用于智慧课堂的行为分析系统变得尤为重要；
现有的课堂行为分析系统大多是通过视频资料来进行学生课堂行为的浅显分析，没有进行深层次的内在联系分析，从而无法分析出学生上课积极性与领悟力之间的内在联系，进而无法为班主任和教师提供长期动态性统筹指导；为此，我们提出一种用于智慧课堂的行为分析系统。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种用于智慧课堂的行为分析系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种用于智慧课堂的行为分析系统，包括课堂数据采集模块、课堂数据存储单元、课堂数据整理模块、模拟考成绩记录模块、数据挖掘分析模块、分析报告生成模块和数据接收终端；
其中，所述数据采集模块包括行为识别单元和行为发生次数记录单元，所述行为识别单元具体为AI动作捕捉相机，其设置于教室黑板的正上方，所述行为发生次数记录单元与行为识别单元电气连接。
进一步地，所述行为识别单元用于利用AI动作捕捉相机实时识别一节课时中的学生课堂行为；所述学生课堂行为包括专注学习行为和不专注学习行为；
其中，专注学习行为包括记笔记，抬头听讲和举手回答问题，所述不专注学习行为包括低头、趴桌和睡觉；所述行为发生次数记录单元用于记录一节课时中，学生课堂行为的具体行为发生次数。
进一步地，所述课堂数据存储单元用于记录各个学科一个星期内学生课堂行为及具体行为发生次，并以一个星期为单位，同时以学科为分类属性进行版块存储，得到各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，所述学科包括语文、数学、外语、政治、历史、地理、生物、化学和物理；所述课堂数据整理模块用于调取并整理各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，并通过平均计算得到该学生的一星期内的专注率；所述模拟考成绩记录模块用于记录每一个星期的阶段模拟考成绩。
进一步地，所述数据挖掘分析模块用于获取一星期内的专注率和模拟考成绩，同时利用数据挖掘算法计算，得到相关性系数结果，所述数据挖掘算法具体为皮尔逊相关系数算法，其具体计算过程如下：
S1：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y的协方差；
S2：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y标准差；
S3：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y之间的协方差和标准差乘积的比值，即相关系数，其公式表达如下：
Figure BDA0003039959060000031
常用系数r表示，其公式如下：
Figure BDA0003039959060000032
式中：cov表示协方差；E表示标准差；N表示变量取值个数，r表示相关系数。
进一步地，所述皮尔逊相关系数算法取值范围为[-1,1]，
若系数满足r>0，则判断该学生上课积极性高且领悟力高，或该学生上课积极性很差且领悟力很差：
若系数满足r<0，则判断该学生上课积极很差但领悟力很高，或该学生上课积极性很高但领悟力很低；
若系数满足r＝0,则判断无相关性。
进一步地，所述分析报告生成模块用于根据相关性系数结果、一星期内的专注率和阶段模拟考成绩构建图表报告，得到阶段性可视化报表；所述图表类型包括直方图、饼状图、线形图和数据表；所述数据接收终端具体为电脑或手机，用于获取阶段性可视化报表。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
1、该用于智慧课堂的行为分析系统通过现有AI动作捕捉相机来进行学生课堂行为捕捉，并设置行为发生次数记录单元与其电气连接，获取一节课中学生课堂行为的发生总数，并利用课堂数据存储单元以一个星期为单位，同时以学科为分类属性进行版块存储，得到各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，之后通过平均计算得到一星期内的专注率，有利于为后续相关性计算奠定重要基础；
2、该用于智慧课堂的行为分析系统利用皮尔逊相关系数算法将一星期内的专注率和阶段模拟考成绩进行相关性计算，有利于发现学生上课积极性与领悟力之间关系；从而有利于班主任和教师展开针对性的个性化指导，此外，本发明以一星期为周期，通过利用数据挖掘模块进行长期分析，有利于帮助班主任和教师进行长期动态性的学习统筹和指导。
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。
图1为本发明提出的一种用于智慧课堂的行为分析系统的整体结构示意图。
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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
参照图1，一种用于智慧课堂的行为分析系统，包括课堂数据采集模块、课堂数据存储单元、课堂数据整理模块、模拟考成绩记录模块、数据挖掘分析模块、分析报告生成模块和数据接收终端；
其中，数据采集模块包括行为识别单元和行为发生次数记录单元，行为识别单元具体为AI动作捕捉相机，其设置于教室黑板的正上方，行为发生次数记录单元与行为识别单元电气连接。
行为识别单元用于利用AI动作捕捉相机实时识别一节课时中的学生课堂行为；学生课堂行为包括专注学习行为和不专注学习行为；
其中，专注学习行为包括记笔记，抬头听讲和举手回答问题，不专注学习行为包括低头、趴桌和睡觉；行为发生次数记录单元用于记录一节课时中，学生课堂行为的具体行为发生次数。
课堂数据存储单元用于记录各个学科一个星期内学生课堂行为及具体行为发生次，并以一个星期为单位，同时以学科为分类属性进行版块存储，得到各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，学科包括语文、数学、外语、政治、历史、地理、生物、化学和物理；课堂数据整理模块用于调取并整理各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，并通过平均计算得到该学生的一星期内的专注率；模拟考成绩记录模块用于记录每一个星期的阶段模拟考成绩。
数据挖掘分析模块用于获取一星期内的专注率和模拟考成绩，同时利用数据挖掘算法计算，得到相关性系数结果，数据挖掘算法具体为皮尔逊相关系数算法，其具体计算过程如下：
S1：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y的协方差；
S2：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y标准差；
S3：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y之间的协方差和标准差乘积的比值，即相关系数，其公式表达如下：
Figure BDA0003039959060000061
常用系数r表示，其公式如下：
Figure BDA0003039959060000071
式中：cov表示协方差；E表示标准差；N表示变量取值个数，r表示相关系数。
皮尔逊相关系数算法取值范围为[-1,1]，
若系数满足r>0，则判断该学生上课积极性高且领悟力高，或该学生上课积极性很差且领悟力很差：
若系数满足r<0，则判断该学生上课积极很差但领悟力很高，或该学生上课积极性很高但领悟力很低；
若系数满足r＝0,则判断无相关性。
分析报告生成模块用于根据相关性系数结果、一星期内的专注率和阶段模拟考成绩构建图表报告，得到阶段性可视化报表；图表类型包括直方图、饼状图、线形图和数据表；数据接收终端具体为电脑或手机，用于获取阶段性可视化报表。
本发明的工作原理及使用流程：该用于智慧课堂的行为分析系统，在使用时，首先需要利用AI动作捕捉相机实时识别一节课时中的学生课堂行为；同时通过电气连接的行为发生次数记录单元记录一节课时中，学生课堂行为的具体行为发生次数；之后再通过课堂数据存储单元记录各个学科一个星期内学生课堂行为及具体行为发生次，并以一个星期为单位，同时以学科为分类属性进行版块存储，得到各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数；然后课堂数据整理模块会调取并整理各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，并通过平均计算得到该学生的一星期内的专注率；同时模拟考成绩记录模块会记录每一个星期的阶段模拟考成绩；然后数据挖掘分析模块会获取一星期内的专注率和模拟考成绩，同时利用数据挖掘算法计算，得到相关性系数结果，其具体过程如下第一步计算一星期内的专注率和阶段模拟考成绩的协方差，第二步计算一星期内的专注率和阶段模拟考成绩标准差，然后计算一星期内的专注率和阶段模拟考成绩之间的协方差和标准差乘积的比值；然后分析报告生成模块会根据相关性系数结果、一星期内的专注率和阶段模拟考成绩构建图表报告，得到阶段性可视化报表；最后班主任和教师可通过电脑或手机获取该阶段性可视化报表；本发明通过现有AI动作捕捉相机来进行学生课堂行为捕捉，并设置行为发生次数记录单元与其电气连接，获取一节课中学生课堂行为的发生总数，并利用课堂数据存储单元以一个星期为单位，同时以学科为分类属性进行版块存储，得到各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，之后通过平均计算得到一星期内的专注率，有利于为后续相关性计算奠定重要基础；此外本发明利用皮尔逊相关系数算法将一星期内的专注率和阶段模拟考成绩进行相关性计算，有利于发现学生上课积极性与领悟力之间关系；从而有利于班主任和教师展开针对性的个性化指导以及长期动态性的学习统筹。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种用于智慧课堂的行为分析系统，其特征在于，包括课堂数据采集模块、课堂数据存储单元、课堂数据整理模块、模拟考成绩记录模块、数据挖掘分析模块、分析报告生成模块和数据接收终端；
其中，所述数据采集模块包括行为识别单元和行为发生次数记录单元，所述行为识别单元具体为AI动作捕捉相机，其设置于教室黑板的正上方，所述行为发生次数记录单元与行为识别单元电气连接。
2.根据权利要求1所述的一种用于智慧课堂的行为分析系统，其特征在于，所述行为识别单元用于利用AI动作捕捉相机实时识别一节课时中的学生课堂行为；所述学生课堂行为包括专注学习行为和不专注学习行为；
其中，专注学习行为包括记笔记，抬头听讲和举手回答问题，所述不专注学习行为包括低头、趴桌和睡觉；所述行为发生次数记录单元用于记录一节课时中，学生课堂行为的具体行为发生次数。
3.根据权利要求1所述的一种用于智慧课堂的行为分析系统，其特征在于，所述课堂数据存储单元用于记录各个学科一个星期内学生课堂行为及具体行为发生次，并以一个星期为单位，同时以学科为分类属性进行版块存储，得到各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，所述学科包括语文、数学、外语、政治、历史、地理、生物、化学和物理；所述课堂数据整理模块用于调取并整理各个学科一个星期内的总的学生课堂行为和总的行为发生次数，并通过平均计算得到该学生的一星期内的专注率；所述模拟考成绩记录模块用于记录每一个星期的阶段模拟考成绩。
4.根据权利要求1所述的一种用于智慧课堂的行为分析系统，其特征在于，所述数据挖掘分析模块用于获取一星期内的专注率和模拟考成绩，同时利用数据挖掘算法计算，得到相关性系数结果，所述数据挖掘算法具体为皮尔逊相关系数算法，其具体计算过程如下：
S1：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y的协方差；
S2：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y标准差；
S3：计算一星期内的专注率x和阶段模拟考成绩y之间的协方差和标准差乘积的比值，即相关系数，其公式表达如下：
Figure FDA0003039959050000021
常用系数r表示，其公式如下：
Figure FDA0003039959050000022
式中：cov表示协方差；E表示标准差；N表示变量取值个数，r表示相关系数。
5.根据权利要求4所述的一种用于智慧课堂的行为分析系统，其特征在于，所述皮尔逊相关系数算法取值范围为[-1,1]，
若系数满足r>0，则判断该学生上课积极性高且领悟力高，或该学生上课积极性很差且领悟力很差：
若系数满足r<0，则判断该学生上课积极很差但领悟力很高，或该学生上课积极性很高但领悟力很低；
若系数满足r＝0,则判断无相关性。
6.根据权利要求1所述的一种用于智慧课堂的行为分析系统，其特征在于，所述分析报告生成模块用于根据相关性系数结果、一星期内的专注率和阶段模拟考成绩构建图表报告，得到阶段性可视化报表；所述图表类型包括直方图、饼状图、线形图和数据表；所述数据接收终端具体为电脑或手机，用于获取阶段性可视化报表。
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