CN114512041A - 一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，属于教学领域，用于解决教学行为分析局限于行为分析，没有依据分析结果设定对应的监管措施，且没有对教学视频进行教学比对分析的问题，包括教学比对模块、监管设定模块和行为判定模块，所述行为判定模块用于将实时音乐教学行为进行判定，生成行为正常信号或行为异常信号，所述监管设定模块用于对音乐教学行为进行监管，监管得到教师的监管等级为三级监管等级，所述教学比对模块用于对音乐教学视频进行比对，比对生成教学异常信号或教学正常信号，本发明方便依据教学行为的分析结果设定差异化的监管措施，同时对教学视频进行教学比对分析，提升教学效果和质量。

Description

一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置

技术领域

本发明属于教学领域，涉及教学行为分析技术，具体是一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置。

背景技术

教学是教师的教和学生的学所组成的一种人类特有的人才培养活动。通过这种活动，教师有目的、有计划、有组织地引导学生学习和掌握文化科学知识和技能，促进学生素质提高，使他们成为社会所需要的人。

现有技术中，现有的教学行为分析局限于行为分析，没有依据教学行为的分析结果设定差异化的监管措施；同时，教学视频没有进行教学比对分析，特别是音乐教学中，不准确的音色和音准教学给学生，严重影响了教学效果和质量，为此，我们提出一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置。

本发明所要解决的技术问题为：

(1)如何依据教学行为的分析结果设定差异化的监管措施；

(2)如何进行教学比对分析避免影响教学效果和质量。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，包括数据采集模块、用户终端、监管终端、教学比对模块、监管设定模块、行为判定模块、大数据模块以及服务器，所述用户终端包括教师端和学生端，教师端用于教师输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器；学生终端用于学生输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器；所述数据采集模块用于采集音乐课堂内的实时音乐教学行为，并将实时音乐教学行为发送至服务器，所述服务器将音乐教学行为发送至行为判定模块；

所述行为判定模块连接有大数据模块，所述大数据模块用于获取异常音乐教学行为，并将异常音乐教学行为发送至行为判定模块，所述行为判定模块用于将实时音乐教学行为进行判定，生成行为正常信号或行为异常信号，所述行为判定模块将行为正常信号或行为异常信号反馈至服务器，所述服务器接收到行为异常信号后生成监管指令加载至监管终端，所述监管终端接收到监管指令后用于对对应的教师的实时音乐教学行为进行监管；

所述监管设定模块用于对音乐教学行为进行监管，监管得到教师的监管等级为三级监管等级，所述监管设定模块将教师的监管等级反馈至服务器，服务器依据学生或教师的监管等级设定对应监管措施；

所述教学比对模块用于对音乐教学视频进行比对，比对生成教学异常信号或教学正常信号，所述教学比对模块将教学异常信号或教学正常信号反馈至服务器，若服务器接收到教学异常信号，则生成教学调整指令发送至对应的教师端，若服务器接收到教学异常信号，则不进行任何操作。

进一步地，教师的个人信息包括姓名、手机号码、授课班级；学生的个人信息包括姓名、所在班级；异常音乐教学行为包括学生的异常听课行为和教师的异常授课行为。

进一步地，所述行为判定模块的判定过程具体如下：

步骤一：将教师标记为u，u＝1，2，……，z，z为正整数；获取教师在教学期间的若干个实时音乐教学行为，并将实时音乐教学行为标记为XWui，i＝1，2，……，x，x为正整数，i代表实时音乐教学行为的编号；

步骤二：获取音乐教学行为的实时音乐教学行为图TXWui，获取异常音乐教学行为的异常音乐教学行为图TXW；

步骤三：将实时音乐教学行为图与异常音乐教学行为图进行比对，若比对成功，则进入下一步骤，反之继续比对，直至比对完成生成行为正常信号；

步骤四：记录实时音乐教学行为的持续时长，若持续时长超过设定时间阈值，则生成行为异常信号，若持续时长未超过设定时间阈值，则生成行为正常信号。

进一步地，所述监管设定模块的监管过程具体如下：

步骤P1：获取教师异常音乐教学行为的异常次数，并将异常次数标记为YCu；

步骤P2：获取教师每次异常音乐教学行为的持续时长，每次异常音乐教学行为的持续时长相加求和除以异常次数，得到异常持续均时JYTu；

步骤P3：获取教师每次异常音乐教学行为的时间，得到相邻两次异常音乐教学行为的异常间隔时长，异常间隔时长相加求和取平均值得到异常间隔均时JJTu；

步骤P4：通过公式计算得到教师的监管值JGu，公具体如下：

式中，a1、a2和a3均为固定数值的比例系数，且a1、a2和a3的取值均大于零；

步骤P5：获取服务器中存储的监管阈值，将教师的监管值与监管阈值进行比对；

步骤P6：若JGu＜X1，则教师的监管等级为三级监管等级；

若X1≤JGu＜X2，则教师的监管等级为二级监管等级；

若X2≤JGu，则教师的监管等级为一级监管等级；其中，X1和X2均为监管阈值，且X1＜X2。

进一步地，监管措施具体为：

三级监管等级的监管措施为：对教师进行每30分钟的教学监管；为学生或教师增添1名监管人员；

二级监管等级的监管措施为：对教师进行每15分钟的教学监管；为学生或教师增添2名监管人员；

一级监管等级的监管措施为：对教师进行每5分钟的教学监管；为学生或教师增添3名监管人员。

进一步地，一级监管等级的监管力度大于二级监管等级的监管力度，二级监管等级的监管力度大于三级监管等级的监管力度。

进一步地，所述教学比对模块的比对过程具体如下：

步骤S1：获取音乐教学视频中音乐教学的音乐曲目，依据音乐曲目得到对应的标准音频；

步骤S2：获取音乐教学过程中的音乐音频，并将教学过程中的音乐音频标记为教学音频；

步骤S3：在标准音频中截图截取一段音频片段并记为标准音频片段，相应的在教学音频中截图与标准音频相同起止时间的音频片段并记为教学音频片段；

步骤S4：将标准音频片段与教学音频片段重叠放置，得到重叠区域，统计重叠区域的面积得到区域面积QM；

步骤S5：获取标准音频片段中的振幅上限值BZS和振幅下限值BZX；获取教学音频片段中的振幅上限值SZS和振幅下限值SZX；

获取标准音频片段中的音频波长上限值BYS和音频波长下限值BYX；获取教学音频片段中的音频波长上限值SYS和音频波长下限值SYX；

步骤S6：计算标准音频片段中振幅上限值BZS与教学音频片段中振幅上限值SZS的差值得到振幅上限差值ZSC，计算标准音频片段中振幅下限值BZX与教学音频片段中振幅下限值SZX的差值得到振幅下限差值ZXC；

计算标准音频片段中音频波长上限值BYS与教学音频片段中音频波长上限值SYS的差值得到音频波长上限差值YSC，计算标准音频片段中音频波长下限值BYX与音频波长下限值SYX的差值得到音频波长上限差值YXC；

步骤S7：结合公式计算得到音乐教学过程中的教学偏差值JP，具体计算过程如下：

式中，α为大于零的固定数值，β为固定数值的补偿系数，且β的取值大于零；

步骤S8：若教学偏差值JP超过设定的偏差阈值，则生成教学异常信号；

若教学偏差值JP未超过设定的偏差阈值，则生成教学正常信号。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明通过行为判定模块用于将实时音乐教学行为进行判定，实时音乐教学行为比对异常音乐教学行为，并记录实时音乐教学行为的持续时长，从而生成行为正常信号或行为异常信号，而后通过监管设定模块对音乐教学行为进行监管，依据异常次数、异常持续均时和异常间隔均时得到教师的监管值，监管值比对监管阈值得到教师的监管等级，结合监管等级设定对应的监管措施，本发明依据教学行为的分析结果设定差异化的监管措施；

2、本发明通过教学比对模块用于对音乐教学视频进行比对，在标准音频和教学音频中截取相同起始时间段的音频片段，得到标准音频片段和教学音频片段，标准音频片段与教学音频片段重叠放置得到区域面积，而后将标准音频片段与教学音频片段进行比对得到振幅上限差值、振幅下限差值、音频波长上限差值和音频波长上限差值，结合公式计算得到音乐教学过程中的教学偏差值，教学偏差值比对偏差阈值生成教学异常信号或教学正常信号，本发明对教学视频进行教学比对分析，避免出现教学偏差，有效提升教学效果和质量。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的整体系统框图；

图2为本发明中数据采集模块的系统框图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。

请参阅图1-2所示，一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，包括数据采集模块、用户终端、监管终端、教学比对模块、监管设定模块、行为判定模块、大数据模块以及服务器；

所述用户终端包括教师端和学生端，教师端用于教师输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器；学生终端用于学生输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器；

教师的个人信息包括姓名、手机号码、授课班级等；学生的个人信息包括姓名、所在班级等；

所述数据采集模块用于采集音乐课堂内的实时音乐教学行为，并将实时音乐教学行为发送至服务器，所述服务器将音乐教学行为发送至行为判定模块；

在实际使用，数据采集模块可以通过全景摄像技术对音乐课堂内部进行拍摄记录，并将拍摄记录的课程视频发送至服务器，同时也可以通过计时器对音乐教学行为进行计时；

所述数据采集模块在具体实施时，包括视频采集单元、声音采集单元、时间记录单元，所述视频采集单元用于对音乐教学行为进行实时记录得到教学视频，所述声音采集单元用于对音乐教学过程中的教学声音进行记录得到教学音频，所述时间记录用于对音乐教学行为进行计时；

所述行为判定模块连接有大数据模块，所述大数据模块与互联网相连接，所述大数据模块用于获取异常音乐教学行为，并将异常音乐教学行为发送至行为判定模块；

需要具体说明的是，异常音乐教学行为可以是学生在音乐课堂上的听课行为，也是教师在音乐课堂上的授课行为，其中，异常音乐教学行为包括学生的异常听课行为和教师的异常授课行为；

现举例说明，例如，学生的异常听课行为包括长时间趴在桌子上、长时间闭眼睛等，教师的异常授课行为包括长时间趴在桌子上、长时间闭眼睛、长时间离开音乐课堂等；

所述行为判定模块用于将实时音乐教学行为进行判定，判定过程具体如下：

步骤一：将学生和教师标记为u，u＝1，2，……，z，z为正整数；获取学生和教师在教学期间的若干个实时音乐教学行为，并将实时音乐教学行为标记为XWui，i＝1，2，……，x，x为正整数，i代表实时音乐教学行为的编号；

步骤二：通过摄像技术获取音乐教学行为的实时音乐教学行为图TXWui，获取异常音乐教学行为的异常音乐教学行为图TXW；

步骤三：将实时音乐教学行为图与异常音乐教学行为图进行比对，若比对成功，则进入下一步骤，反之继续比对，直至比对完成生成行为正常信号；

其中，图形比对为公开的现有技术，在现有技术用户行为识别设备及方法(公开号：CN102682041B)的专利中已有具体介绍，在此不做具体描述；

步骤四：记录实时音乐教学行为的持续时长，若持续时长超过设定时间阈值，则生成行为异常信号，若持续时长未超过设定时间阈值，则生成行为正常信号；

需要具体说明的是，行为判定模块所判定的异常音乐教学行为主要为长时间趴在桌子上、长时间闭着眼睛；

所述行为判定模块将行为正常信号或行为异常信号反馈至服务器，所述服务器接收到行为异常信号后生成监管指令加载至监管终端，所述监管终端接收到监管指令后用于对对应的学生或教师的实时音乐教学行为进行监管；

所述监管设定模块用于对音乐教学行为进行监管，监管过程具体如下：

步骤P1：获取学生或教师异常音乐教学行为的异常次数，并将异常次数标记为YCu；

步骤P2：获取学生或教师每次异常音乐教学行为的持续时长，每次异常音乐教学行为的持续时长相加求和除以异常次数，得到异常持续均时JYTu；

步骤P3：获取学生或教师每次异常音乐教学行为的时间，得到相邻两次异常音乐教学行为的异常间隔时长，异常间隔时长相加求和取平均值得到异常间隔均时JJTu；

步骤P4：通过公式计算得到学生或教师的监管值JGu，公具体如下：

式中，a1、a2和a3均为固定数值的比例系数，且a1、a2和a3的取值均大于零；

步骤P5：获取服务器中存储的监管阈值，将学生或教师的监管值与监管阈值进行比对；

步骤P6：若JGu＜X1，则学生或教师的监管等级为三级监管等级；

若X1≤JGu＜X2，则学生或教师的监管等级为二级监管等级；

若X2≤JGu，则学生或教师的监管等级为一级监管等级；其中，X1和X2均为监管阈值，且X1＜X2；

所述监管设定模块将学生或者教师的监管等级反馈至服务器，服务器依据学生或教师的监管等级设定对应监管措施，具体为：

三级监管等级的监管措施为：对学生或教师进行每30分钟的教学监管；为学生或教师增添1名监管人员；

二级监管等级的监管措施为：对学生或教师进行每15分钟的教学监管；为学生或教师增添2名监管人员；

一级监管等级的监管措施为：对学生或教师进行每5分钟的教学监管；为学生或教师增添3名监管人员；

需要具体说明的是，不同监管等级的监管力度不相同，一级监管等级的监管力度大于二级监管等级的监管力度，二级监管等级的监管力度大于三级监管等级的监管力度，对于监管措施在此不做具体限定，其目的主要是为了保证监管力度的阶梯性；

在采用全景摄像技术时，还能将整个的音乐教学视频进行实时记录，并将存储服务器中，当后续需要线上教学或教学回顾时，可以将录入的音乐教学视频进行线上发送，但是在线上传输时，因为网络、视频等因素，会导致教学视频丢帧或丢包，导致音乐教学视频不完整，因此需要通过教学比对模块进行，所述教学比对模块用于对音乐教学视频进行比对，比对过程具体如下：

步骤S1：获取音乐教学视频中音乐教学的音乐曲目，依据音乐曲目得到对应的标准音频；

步骤S2：获取音乐教学过程中的音乐音频，并将教学过程中的音乐音频标记为教学音频；

步骤S3：在标准音频中截图截取一段音频片段并记为标准音频片段，相应的在教学音频中截图与标准音频相同起止时间的音频片段并记为教学音频片段；

步骤S4：将标准音频片段与教学音频片段重叠放置，得到重叠区域，统计重叠区域的面积得到区域面积QM；

步骤S5：获取标准音频片段中的振幅上限值BZS和振幅下限值BZX；获取教学音频片段中的振幅上限值SZS和振幅下限值SZX；

获取标准音频片段中的音频波长上限值BYS和音频波长下限值BYX；获取教学音频片段中的音频波长上限值SYS和音频波长下限值SYX；

步骤S6：计算标准音频片段中振幅上限值BZS与教学音频片段中振幅上限值SZS的差值得到振幅上限差值ZSC，计算标准音频片段中振幅下限值BZX与教学音频片段中振幅下限值SZX的差值得到振幅下限差值ZXC；

计算标准音频片段中音频波长上限值BYS与教学音频片段中音频波长上限值SYS的差值得到音频波长上限差值YSC，计算标准音频片段中音频波长下限值BYX与音频波长下限值SYX的差值得到音频波长上限差值YXC；

步骤S7：结合公式计算得到音乐教学过程中的教学偏差值JP，具体计算过程如下：

式中，α为大于零的固定数值，β为固定数值的补偿系数，且β的取值大于零；

步骤S8：若教学偏差值JP超过设定的偏差阈值，则生成教学异常信号；

若教学偏差值JP未超过设定的偏差阈值，则生成教学正常信号；

所述教学比对模块将教学异常信号或教学正常信号反馈至服务器，若服务器接收到教学异常信号，则生成教学调整指令发送至对应的教师端，若服务器接收到教学异常信号，则不进行任何操作。

一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，工作时，通过数据采集模块采集音乐课堂内的实时音乐教学行为，并将实时音乐教学行为发送至服务器，通过行为判定模块用于将实时音乐教学行为进行判定，获取学生和教师在教学期间的若干个实时音乐教学行为，通过摄像技术获取音乐教学行为的实时音乐教学行为图TXWui，而后获取异常音乐教学行为的异常音乐教学行为图TXW，将实时音乐教学行为图与异常音乐教学行为图进行比对，若比对失败继续比对，直至比对完成生成行为正常信号，若比对成功，则记录实时音乐教学行为的持续时长，若持续时长超过设定时间阈值，则生成行为异常信号，若持续时长未超过设定时间阈值，则生成行为正常信号，行为判定模块将行为正常信号或行为异常信号反馈至服务器，服务器接收到行为异常信号后生成监管指令加载至监管终端，监管终端接收到监管指令后用于对对应的学生或教师的实时音乐教学行为进行监管；

同时，通过监管设定模块对音乐教学行为进行监管，依据学生或教师异常音乐教学行为的异常次数YCu、异常持续均时JYTu和异常间隔均时JJTu，通过公式

计算得到学生或教师的监管值JGu，而后获取服务器中存储的监管阈值，将学生或教师的监管值与监管阈值进行比对，若JGu＜X1，则学生或教师的监管等级为三级监管等级，若X1≤JGu＜X2，则学生或教师的监管等级为二级监管等级，若X2≤JGu，则学生或教师的监管等级为一级监管等级，监管设定模块将学生或者教师的监管等级反馈至服务器，服务器依据学生或教师的监管等级设定对应监管措施；

在采用全景摄像技术时，还能将整个的音乐教学视频进行实时记录，并将存储服务器中，当后续需要线上教学或教学回顾时，可以将录入的音乐教学视频进行线上发送，但是在线上传输时，因为网络、视频等因素，会导致教学视频丢帧或丢包，导致音乐教学视频不完整，因此需要通过教学比对模块用于对音乐教学视频进行比对，获取音乐教学视频中音乐教学的音乐曲目，依据音乐曲目得到对应的标准音频，而后获取音乐教学过程中的音乐音频，并将教学过程中的音乐音频标记为教学音频，在标准音频中截图截取一段音频片段并记为标准音频片段，相应的在教学音频中截图与标准音频相同起止时间的音频片段并记为教学音频片段，将标准音频片段与教学音频片段重叠放置，得到重叠区域，统计重叠区域的面积得到区域面积QM，而后获取标准音频片段中的振幅上限值BZS和振幅下限值BZX、教学音频片段中的振幅上限值SZS和振幅下限值SZX、标准音频片段中的音频波长上限值BYS和音频波长下限值BYX、教学音频片段中的音频波长上限值SYS和音频波长下限值SYX，得到振幅上限差值ZSC、振幅下限差值ZXC、音频波长上限差值YSC和音频波长上限差值YXC，结合公式

计算得到音乐教学过程中的教学偏差值JP，若教学偏差值JP超过设定的偏差阈值，则生成教学异常信号，若教学偏差值JP未超过设定的偏差阈值，则生成教学正常信号，教学比对模块将教学异常信号或教学正常信号反馈至服务器，若服务器接收到教学异常信号，则生成教学调整指令发送至对应的教师端，若服务器接收到教学异常信号，则不进行任何操作。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置，如公式：

由本领域技术人员采集到的异常次数、异常持续均时和异常间隔均时，并对每一组样本数据设定对应的比例系数，将设定的比例系数和采集的异常次数、异常持续均时和异常间隔均时，计算得到学生或教师的监管值，系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (7)

1.一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，其特征在于，包括数据采集模块、用户终端、监管终端、教学比对模块、监管设定模块、行为判定模块、大数据模块以及服务器，所述用户终端包括教师端和学生端，教师端用于教师输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器；学生终端用于学生输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器；所述数据采集模块用于采集音乐课堂内的实时音乐教学行为，并将实时音乐教学行为发送至服务器，所述服务器将音乐教学行为发送至行为判定模块；

所述行为判定模块连接有大数据模块，所述大数据模块用于获取异常音乐教学行为，并将异常音乐教学行为发送至行为判定模块，所述行为判定模块用于将实时音乐教学行为进行判定，生成行为正常信号或行为异常信号，所述行为判定模块将行为正常信号或行为异常信号反馈至服务器，所述服务器接收到行为异常信号后生成监管指令加载至监管终端，所述监管终端接收到监管指令后用于对对应的教师的实时音乐教学行为进行监管；

所述监管设定模块用于对音乐教学行为进行监管，监管得到教师的监管等级为三级监管等级，所述监管设定模块将教师的监管等级反馈至服务器，服务器依据学生或教师的监管等级设定对应监管措施；

所述教学比对模块用于对音乐教学视频进行比对，比对生成教学异常信号或教学正常信号，所述教学比对模块将教学异常信号或教学正常信号反馈至服务器，若服务器接收到教学异常信号，则生成教学调整指令发送至对应的教师端，若服务器接收到教学异常信号，则不进行任何操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，其特征在于，教师的个人信息包括姓名、手机号码、授课班级；学生的个人信息包括姓名、所在班级；异常音乐教学行为包括学生的异常听课行为和教师的异常授课行为。

3.根据权利要求1所述的一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，其特征在于，所述行为判定模块的判定过程具体如下：

步骤一：将教师标记为u，u＝1，2，……，z，z为正整数；获取教师在教学期间的若干个实时音乐教学行为，并将实时音乐教学行为标记为XWui，i＝1，2，……，x，x为正整数，i代表实时音乐教学行为的编号；

步骤二：获取音乐教学行为的实时音乐教学行为图TXWui，获取异常音乐教学行为的异常音乐教学行为图TXW；

步骤三：将实时音乐教学行为图与异常音乐教学行为图进行比对，若比对成功，则进入下一步骤，反之继续比对，直至比对完成生成行为正常信号；

步骤四：记录实时音乐教学行为的持续时长，若持续时长超过设定时间阈值，则生成行为异常信号，若持续时长未超过设定时间阈值，则生成行为正常信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，其特征在于，所述监管设定模块的监管过程具体如下：

步骤P1：获取教师异常音乐教学行为的异常次数，并将异常次数标记为YCu；

步骤P2：获取教师每次异常音乐教学行为的持续时长，每次异常音乐教学行为的持续时长相加求和除以异常次数，得到异常持续均时JYTu；

步骤P3：获取教师每次异常音乐教学行为的时间，得到相邻两次异常音乐教学行为的异常间隔时长，异常间隔时长相加求和取平均值得到异常间隔均时JJTu；

步骤P4：通过公式计算得到教师的监管值JGu，公具体如下：

式中，a1、a2和a3均为固定数值的比例系数，且a1、a2和a3的取值均大于零；

步骤P5：获取服务器中存储的监管阈值，将教师的监管值与监管阈值进行比对；

步骤P6：若JGu＜X1，则教师的监管等级为三级监管等级；

若X1≤JGu＜X2，则教师的监管等级为二级监管等级；

若X2≤JGu，则教师的监管等级为一级监管等级；其中，X1和X2均为监管阈值，且X1＜X2。

5.根据权利要求1所述的一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，其特征在于，监管措施具体为：

三级监管等级的监管措施为：对教师进行每30分钟的教学监管；为学生或教师增添1名监管人员；

二级监管等级的监管措施为：对教师进行每15分钟的教学监管；为学生或教师增添2名监管人员；

一级监管等级的监管措施为：对教师进行每5分钟的教学监管；为学生或教师增添3名监管人员。

6.根据权利要求5所述的一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，其特征在于，一级监管等级的监管力度大于二级监管等级的监管力度，二级监管等级的监管力度大于三级监管等级的监管力度。

7.根据权利要求1所述的一种基于全景摄像的教学行为大数据分析装置，其特征在于，所述教学比对模块的比对过程具体如下：

步骤S1：获取音乐教学视频中音乐教学的音乐曲目，依据音乐曲目得到对应的标准音频；

步骤S2：获取音乐教学过程中的音乐音频，并将教学过程中的音乐音频标记为教学音频；

步骤S3：在标准音频中截图截取一段音频片段并记为标准音频片段，相应的在教学音频中截图与标准音频相同起止时间的音频片段并记为教学音频片段；

步骤S4：将标准音频片段与教学音频片段重叠放置，得到重叠区域，统计重叠区域的面积得到区域面积QM；

步骤S5：获取标准音频片段中的振幅上限值BZS和振幅下限值BZX；获取教学音频片段中的振幅上限值SZS和振幅下限值SZX；

获取标准音频片段中的音频波长上限值BYS和音频波长下限值BYX；获取教学音频片段中的音频波长上限值SYS和音频波长下限值SYX；

步骤S6：计算标准音频片段中振幅上限值BZS与教学音频片段中振幅上限值SZS的差值得到振幅上限差值ZSC，计算标准音频片段中振幅下限值BZX与教学音频片段中振幅下限值SZX的差值得到振幅下限差值ZXC；

计算标准音频片段中音频波长上限值BYS与教学音频片段中音频波长上限值SYS的差值得到音频波长上限差值YSC，计算标准音频片段中音频波长下限值BYX与音频波长下限值SYX的差值得到音频波长上限差值YXC；

步骤S7：结合公式计算得到音乐教学过程中的教学偏差值JP，具体计算过程如下：

式中，α为大于零的固定数值，β为固定数值的补偿系数，且β的取值大于零；

步骤S8：若教学偏差值JP超过设定的偏差阈值，则生成教学异常信号；

若教学偏差值JP未超过设定的偏差阈值，则生成教学正常信号。

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