CN116258421A - 课堂激励的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

课堂激励的方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116258421A
CN116258421A CN202310538533.4A CN202310538533A CN116258421A CN 116258421 A CN116258421 A CN 116258421A CN 202310538533 A CN202310538533 A CN 202310538533A CN 116258421 A CN116258421 A CN 116258421A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
classroom
sequence
questions
bit
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.)
Granted
Application number
CN202310538533.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116258421B (zh
Inventor
成芳妍
李燕
王曼捷
黄继德
王俊锋
刘勇
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.)
Beijing Tongyi Education Technology Development Co ltd
Original Assignee
Beijing Tongyi Education Technology Development 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 Beijing Tongyi Education Technology Development Co ltd filed Critical Beijing Tongyi Education Technology Development Co ltd
Priority to CN202310538533.4A priority Critical patent/CN116258421B/zh
Publication of CN116258421A publication Critical patent/CN116258421A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116258421B publication Critical patent/CN116258421B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • 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
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种课堂激励的方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取目标用户的课堂笔迹数据；课堂笔迹数据是目标用户使用点阵笔，在铺码载体上书写时所提取出的笔迹数据；铺码载体是在待铺码页面上叠加点码图像形成的；解析课堂笔迹数据，提取出目标用户在书写时的行为数据；根据行为数据确定目标用户的课堂状态，课堂状态包括知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度；根据目标用户的课堂状态，确定目标用户是否属于激励用户。通过本发明实施例提供的课堂激励的方法、装置、设备及存储介质，可以实现无感化数据收集，且可以分析出多维度的行为数据，进而能够确定多维度的课堂状态，可以更全面准确地确定学生的状态。

Description

课堂激励的方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及实地教育技术领域，具体而言，涉及一种课堂激励的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在传统的课堂上，由于教师无法及时收集客观的课堂数据，教师只能靠自己的感觉来判断学生在课堂上的整体学习情况，很难全面、客观地知道每一个学生的学习情况。由于课堂时间短暂且宝贵，所以老师也很难给每个表现较好的学生一个及时的表扬。但是每一个学生都渴望自己的优秀表现能够被看到，被及时表扬的学生能够产生更强的学习动力，从而表现得越来越好。
目前，为了能够及时分析出学生在课堂上的状态，可以通过实地课堂的录音或录像来进行分析（例如申请号202211484014.6、202211025808.6等专利），但是这些方法存在一些不足：首先，这样的收集方式容易影响正常的教学进程；其次，收集这些数据的设备成本较大；再次，与语音、图像识别的准确度有关，识别效果一般。基于这些不足，这些分析方式很难在日常课堂中推广，因此也很难对每堂课的情况进行及时反馈。
部分方案基于在线学习系统可以及时反馈学生在课堂的学习状态，但该方案只是用于在线学习系统，并不适用于学校里的实地课堂。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种课堂激励的方法、装置、设备及存储介质。
第一方面，本发明实施例提供了一种课堂激励的方法，包括：
获取目标用户的课堂笔迹数据；所述课堂笔迹数据是所述目标用户使用点阵笔，在铺码载体上书写时所提取出的笔迹数据；所述铺码载体是在待铺码页面上叠加点码图像形成的；
解析所述课堂笔迹数据，提取出所述目标用户在书写时的行为数据；
根据所述行为数据确定所述目标用户的课堂状态，所述课堂状态包括知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度；
根据所述目标用户的课堂状态，确定所述目标用户是否属于激励用户。
第二方面，本发明实施例还提供了一种课堂激励的装置，包括：
获取模块，用于获取目标用户的课堂笔迹数据；所述课堂笔迹数据是所述目标用户使用点阵笔，在铺码载体上书写时所提取出的笔迹数据；所述铺码载体是在待铺码页面上叠加点码图像形成的；
解析模块，用于解析所述课堂笔迹数据，提取出所述目标用户在书写时的行为数据；
确定模块，用于根据所述行为数据确定所述目标用户的课堂状态，所述课堂状态包括知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度；
判断模块，用于根据所述目标用户的课堂状态，确定所述目标用户是否属于激励用户。
第三方面，本发明实施例提供了一种课堂激励的设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的课堂激励的方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的课堂激励的方法。
本发明实施例提供的课堂激励的方法、装置、设备及存储介质，利用点阵笔可以实时采集目标用户在铺码载体上书写时的笔迹，形成相应的课堂笔迹数据，实现数据收集；且通过解析该课堂笔迹数据可以分析出目标用户的行为数据，进而能够确定目标用户的课堂状态。该课堂激励方法未改变教师和学生的学校实地课堂上课的形式，适用于实地课堂教学；利用点阵笔和铺码载体可以实现无感化数据收集，不打扰正常的上课秩序；从课堂笔迹数据中可以分析出多维度的行为数据，进而能够确定多维度的课堂状态，基于能够表示课堂学习成果的知识掌握度以及能够表示学生课堂学习过程的课堂活跃度、思维流畅度，可以更全面准确地确定学生的状态，且能够让不同特点的学生都能够得到激励。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本发明实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。
图1示出了本发明实施例所提供的课堂激励的方法的一种流程图；
图2示出了本发明实施例中，将目标序列转换为德布鲁因序列的一种示意图；
图3示出了本发明实施例所提供的对应不同值的点码的示意图；
图4示出了本发明实施例所提供的课堂激励方法中，对相邻两个德布鲁因序列进行解码的示意图；
图5示出了本发明实施例所提供的书写图像中，点码阵列的一种排列示意图；
图6示出了本发明实施例所提供的一种课堂激励的装置的结构示意图；
图7示出了本发明实施例所提供的一种课堂激励的设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图对本发明实施例进行描述。
图1示出了本发明实施例所提供的一种课堂激励的方法的流程图。该课堂激励的方法可适用于实地课堂，如图1所示，该方法包括：
步骤101：获取目标用户的课堂笔迹数据；课堂笔迹数据是目标用户使用点阵笔，在铺码载体上书写时所提取出的笔迹数据；铺码载体是在待铺码页面上叠加点码图像形成的。
本发明实施例中，目标用户是实地课堂中的用户，例如目标用户为课堂中的学生；该目标用户的数量可以为一个，也可以为多个，一般情况下，目标用户的数量为多个。本发明实施例借助点阵笔，采集目标用户书写时的笔迹。点阵笔为一种智能笔，其笔尖端设有摄像头，目标用户使用点阵笔书写时，摄像头可以采集到书写时的笔迹。为了能够准确确定笔迹的位置，一般需要目标用户在铺有点码的载体上进行书写，即需要目标用户在铺码载体上进行书写，该铺码载体例如可以是铺有点码的纸质试卷等。
待铺码页面为需要进行铺码的页面，可以根据实际需求选取待铺码页面。例如，该待铺码页面可以为包含页面内容的PDF文件，对该PDF文件铺码后，即可打印得到包含点码图像的纸张，该纸张即可作为铺码载体，目标用户使用点阵笔在该纸张上书写时，通过对纸张上的点码图像进行解码，进而确定目标用户书写时的笔迹。该待铺码页面具体可以是包含测试题的试卷，或者包含待补充内容的答题卡等。
例如，每个学生均具有已经预先铺码的书写本，该书写本可以是空白的，也可以是在固定位置上印有不同选项的方框（包括A、C、D、正确、错误等选项）；该书写本即为铺码载体。教师在授课过程中，可以即时发起答题，即让学生回答该题目，并将自己的作答结果书写在该书写本上。每个学生所使用的点阵笔即可将采集到的课堂笔迹数据发送至教师使用的客户端，完成笔迹收集。
或者，教师也可以预先设计一份课堂练习，并进行铺码，进而可以打印出铺有点码的试卷，该试卷即可作为铺码载体。将该试卷分发给每个学生，学生即可使用点阵笔进行作答，进而收集到每个学生的课堂笔迹数据。
步骤102：解析课堂笔迹数据，提取出目标用户在书写时的行为数据。
本发明实施例中，课堂笔迹数据包括在一个时间段内收集到的笔迹，即会包含多个笔迹；例如包括多道题目的笔迹，每道题目中也可能包含多个笔迹。利用课堂笔迹数据中包含的笔迹，可以从中分析出目标用户在书写时与行为相关的数据，即行为数据。
该行为数据例如可以包括：开始作答时间、开始书写时间、结束书写时间、停顿次数、停顿时长、笔迹数、作答结果等；并且，通过进一步分析书写时间、作答结果等还可以得到其他行为数据，例如，该行为数据还可以包括：作答题目数量、正确作答的题目数量、答题时长、反应时长等。其中，每种行为数据的含义如下：
开始作答时间：目标用户开始阅读题目的时间；例如开始作答时间可以是教师指示开始答题的时间，或者该目标用户作答上一个题目的结束书写时间等。
开始书写时间：作答某道题目时，目标用户开始使用点阵笔书写的时间，即点阵笔所记录的第一笔的时间戳。
结束书写时间：作答某道题目时，目标用户停止使用点阵笔书写的时间，即点阵笔所记录的最后一笔的时间戳。
答题时长：结束书写时间与开始书写时间之间的时长，或者，结束书写时间与开始作答时间之间的时长。
反应时长：开始书写时间与开始作答时间之间的时长，即开始作答时间至开始书写时间之间的时长；该反应时长可表示学生在书写前思考的时长。
笔迹数：结合落笔动作、移动长度、抬笔动作来判断是否为一个笔迹；一个笔迹，也可称为一个笔画。例如，点阵笔中存在压力传感器，基于压力传感器可以判断是否落笔、抬笔。统计每个题目中所有笔迹的数量，即可确定每个题目的笔迹数。
停顿次数：作答某道题目时，当两个笔迹之间的时间间隔大于设定的阈值（该阈值例如可以是1秒、2秒等）时，即被认为是停顿了一次。统计每个题目中所有停顿的数量，即可确定每个题目的停顿次数。其中，两道题目之间的停顿，可以算作一次停顿，也可以不算作一次停顿，具体可基于实际情况而定。
停顿时长：每次停顿的时长。统计每个题目中所有停顿的时长，即可确定每个题目的总停顿时长。
作答结果：目标用户作答题目的结果，该作答结果可以表示是否作答、作答是否正确，或者作答分数等。
作答题目数量：目标用户进行作答的题目的总数量，与是否作答正确无关。
正确作答的题目数量：目标用户进行作答，且作答正确的题目的总数量。该正确作答的题目数量小于或等于作答题目数量。
其中，课堂笔迹数据中可以包含多道题目的笔迹数据，从每道题目的笔迹数据中均可解析出相应的开始作答时间、开始书写时间、结束书写时间、停顿次数、停顿时长、笔迹数、作答结果、答题时长等行为数据。
此外，针对所有的题目，也可统计出所有题目的停顿次数、停顿时长、笔迹数、答题时长，也可以基于所有的题目统计得到作答题目数量、正确作答的题目数量。
其中，可以由教师设置每个题目的答题时间，从而区分出学生提交的笔迹时作答哪一题目的；或者，教师也可预先约定铺码载体中每个题目的答题区域，将相应答题区域中的笔迹即为学生作答该题目的笔迹，也可区分不同题目的笔迹。
利用传统的在线学习系统，一般只能分析出学生是否回答正确，由于其不涉及笔迹，难以从在线学习系统中提取出充分的行为数据。本发明实施例基于点阵笔可以及时采集到目标用户的课堂笔迹数据，能够从中解析出目标用户丰富的行为数据，方便后续准确分析目标用户的课堂状态。
可选地，有时存在只需要学生作答其中一部分题目的情况，例如，教师可能会一次性编排好几节课的练习题，但本节课只做部分题目，为了避免操作麻烦，教师一般不会把练习题拆分成几份资料，也不会提前在客户端上标记每节课需要完成的内容。在这种情况下，只基于有效题目的笔迹数据生成相应的行为数据，或者说，该行为数据只与目标用户作答有效题目时的笔迹数据有关。其中，该有效题目为作答人数足够多的题目，即若某道题目的作答人数大于设定阈值，则认为该题目是本节课需要作答的题目，即有效题目。通过筛选出有效题目，可以提高后续计算的准确性。
步骤103：根据行为数据确定目标用户的课堂状态，课堂状态包括知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度。
步骤104：根据目标用户的课堂状态，确定目标用户是否属于激励用户。
本发明实施例中，在解析到目标用户的行为数据之后，基于该行为数据即可确定目标用户的知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度等课堂状态。基于该课堂状态即可确定目标用户是否是表现优秀的学生，即可以确定目标用户是否属于激励用户；若目标用户属于激励用户，则可向教师展示目标用户是激励用户，以提醒教师鼓励该目标用户。
其中，知识掌握度为目标用户对知识的掌握程度。目标用户正确作答的题目数量越多，其对知识的掌握程度越高，知识掌握度越高，即知识掌握度与正确作答的题目数量之间为正相关关系。例如，知识掌握度为正确作答题目在所有题目中的占比。
课堂活跃度为目标用户在课堂中参与答题的积极程度。例如，目标用户的作答题目数量越多，则其课堂活跃度也越高。
思维流畅度为目标用户答题时的流畅程度。例如，目标用户答题时停顿越少，则其思维流畅度越高。
其中，知识掌握度、课堂活跃度、思维流畅度，均是越大越好。
此外可选地，在确定目标用户是否属于激励用户时，可以只基于该目标用户的课堂状态进行判断，也可基于同一课堂的多个目标用户的课堂状态进行判断。例如，将课堂状态较高的前N个目标用户作为激励用户。其中，可以将知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度的综合得分较高的前D个目标用户作为激励用户；或者，将知识掌握度较高的前d1个目标用户作为激励用户，将课堂活跃度较高的前d2个目标用户作为激励用户，并且，将思维流畅度较高的前d3个目标用户作为激励用户。
本发明实施例提供的一种课堂激励的方法，利用点阵笔可以实时采集目标用户在铺码载体上书写时的笔迹，形成相应的课堂笔迹数据，实现数据收集；且通过解析该课堂笔迹数据可以分析出目标用户的行为数据，进而能够确定目标用户的课堂状态。该课堂激励方法未改变教师和学生的学校实地课堂上课的形式，适用于实地课堂教学；利用点阵笔和铺码载体可以实现无感化数据收集，不打扰正常的上课秩序；从课堂笔迹数据中可以分析出多维度的行为数据，进而能够确定多维度的课堂状态，基于能够表示课堂学习成果的知识掌握度以及能够表示学生课堂学习过程的课堂活跃度、思维流畅度，可以更全面准确地确定学生的状态，且能够让不同特点的学生都能够得到激励。
可选地，课堂活跃度与认真度和敏捷度之间均为正相关关系；认真度与笔迹数或知识掌握度之间为正相关关系，敏捷度与作答题目数量和题目的反应时长之间均为正相关关系；反应时长为开始作答时间至开始书写时间之间的时长。如上所述，正确作答的题目数量、笔迹数、作答题目数量、开始作答时间、开始书写时间，均属于行为数据。
课堂活跃度是学生是否积极参与课堂的直接行为表现，课堂活跃度的数值越大，则表现越好。本发明实施例中，由认真度和敏捷度来共同表征，课堂活跃度与认真度和敏捷度之间均为正相关关系；例如，课堂活跃度 = 认真度 × 敏捷度。
其中，认真度可以由笔画数或课堂中的知识掌握度来判断，该笔画数具体可以是课堂中总的笔画数（即每道题目的笔画数加总）。并且，认真度与笔迹数或知识掌握度之间为正相关关系。例如，当课堂中总的笔画数或知识掌握度大于全班平均值时，则认为该学生是认真的，其认真度为1，否则是不认真的，其认真度为0。
敏捷度指的是目标用户的敏捷程度，可以基于反应时长表示敏捷度；并且，学生作答题目数量越多，其课堂活跃度也越大，本发明实施例还基于作答题目数量确定该敏捷度；具体地，敏捷度与作答题目数量和题目的反应时长之间均为正相关关系；反应时长为开始作答时间至开始书写时间之间的时长。
对于某道题来说，目标用户的反应时长越短，则其在该题目上表现出来的敏捷度越高。由于一节课堂中一般会涉及多道题目，需要结合目标用户所有题目的反应时长之和（即总反应时长）确定敏捷度；但是在现实情况中，很可能有部分学生可能漏答了题目，导致其课堂反应时长之和较短，这对于认真完成所有题目的学生来说是不公平的。此外，假设两个学生作答了不同的题目，但是作答题目数量相同，这种情况下，两个学生的总反应时长也不能放在一起比较。这是因为不同题目的难度可能也是不一样的，需要的反应时长也是不一样的，直接比较会产生不公平。
因此，本发明实施例采用能够消除由于题目不同而导致的反应时长差异的方式确定敏捷度。具体地，上述步骤步骤103“根据行为数据确定目标用户的课堂状态”包括根据行为数据确定目标用户的敏捷度的过程，本发明实施例中，该过程具体包括以下步骤A1至步骤A2。
步骤A1：根据目标用户作答每个题目的反应时长，确定每个题目的反应分数；题目的反应分数为对所有用户作答该题目的反应时长进行降序排名时的名次，或者，题目的反应分数为答题人数与对所有用户作答题目的反应时长进行降序排名时的名次之差；在目标用户未作答题目的情况下，题目的反应分数为0。
本发明实施例中，在计算目标用户的敏捷度时，可以先确定所有用户在作答每道题目时的反应时长，对于每一道题目，对所有用户作答该题目时的反应时长进行排序，基于排序的名次确定每个用户对该题目的反应分数。具体地，可以对同一题目的反应时长进行降序排名，降序排名的名次即可直接作为相应的反应分数；即反应时长越大，排名越靠前，其名次越小，相应的反应分数也越小。或者，也可将答题人数与对所有用户作答题目的反应时长进行降序排名时的名次之差作为反应分数，即反应分数 = 答题人数 - 反应时长降序排名的名次；该答题人数可以为课堂总人数，也可以为对该题目进行作答的人数，本实施例对此不做限定。
并且，若目标用户未作答该题目，则将目标用户作答该题目的反应分数设为0，以消除未作答题目的影响。
步骤A2：根据目标用户的作答题目数量和所有题目的反应分数之和，确定目标用户的敏捷度；敏捷度与作答题目数量以及所有题目的反应分数之和之间均为正相关关系。
在确定每道题目的反应分数之后，即可确定所有题目的反应分数之和，并基于所有题目的反应分数之和以及作答题目数量确定敏捷度，即敏捷度与作答题目数量以及所有题目的反应分数之和之间均为正相关关系。例如，敏捷度 = 作答题目数量 * 所有题目的反应分数之和。
本发明实施例中，以排名名次代替反应时长，由于排名名次是一个无量纲指标，不同题目之间的排名是可以互相比较的，所以不同题目的反应分数是可比的。在反应分数之和相等的情况下，作答题目数量越少，则敏捷度越低，这可以实现对没有完成所有题目的学生的惩罚；在作答题目数量相同的情况下，反应分数之和越大，说明该学生在整体反应时长中越靠前，其敏捷度越高，这样可以有效规避因不同题目难易程度不同所带来的差异。例如，若两个同学作答了不同题目，但作答题目数量相同，这两个同学的反应时长虽然不可进行比较，但二者的反应时长在所有同学中的排名名次还是可以进行比较的；基于上述方式确定的敏捷度，能更准确地反映学生答题时的敏捷程度。
此外可选地，思维流畅度与所有题目的停顿次数之和，以及所有题目的停顿时长之和之间均为负相关关系。如上所述，停顿次数和停顿时长均属于行为数据。
本发明实施例中，如上所述，思维流畅度为目标用户答题时的流畅程度，目标用户的思维越连贯，其书写也越流畅，停顿也越少，故可以基于停顿次数和停顿时长确定该思维流畅度。本发明实施例中，思维流畅度与所有题目的停顿次数之和，以及所有题目的停顿时长之和之间均为负相关关系，即停顿次数之和、或停顿时长之和越大，思维流畅度越低。思维流畅度的数值越大，则说明目标用户的表现越好。其中，所有题目的停顿次数之和可以表示目标用户在一节课堂中的总停顿次数，所有题目的停顿时长可以表示目标用户在一节课堂中的总停顿时长。
可选地，该思维流畅度可以为对所有题目的停顿次数之和以及所有题目的停顿时长之和进行降序排列时的名次。例如，可以先按照停顿次数之和对所有学生进行降序排列，若名次并列，则在并列的名次中，再根据停顿时长之和的降序排列，分出先后名次。
可选地，上述步骤101“获取目标用户的课堂笔迹数据”可以包括以下步骤B1至步骤B3。
步骤B1：依次获取笔头在铺码载体上书写时的多张书写图像。
本发明实施例中，点阵笔可以高频地实时采集目标用户书写时的图像，即书写图像，该书写图像为拍摄的铺码载体的一部分；具体地，该书写图像包括笔尖，以及笔尖附近的点码等，通过对该书写图像中的点码进行解码，即可提取出点码中包含的信息，从而确定笔尖的位置。其中，由于书写时，智能笔的角度是任意的，拍摄到的图像由于投影变换的缘故，其会产生畸变。因此，需要对拍摄到的原始图像进行正畸，才可得到方便用于解码的书写图像。例如，可以采用直线拟合之类的算法计算投影变换矩阵，将畸变的原始图像转换为俯视图，该俯视图即可作为所需的书写图像。也可采用其他正畸的方法，本实施例对此不做限定。
步骤B2：根据书写图像中的点码确定笔尖所在位置的位置坐标。
步骤B3：根据多张书写图像对应的位置坐标生成课堂笔迹数据。
在获取到书写图像中的点码后，通过对这些点码进行解码，即可提取出点码所表示的信息，该信息能够表示点码所在位置的坐标，该位置即可作为笔尖所在位置的位置坐标。基于多张书写图像可以确定多个位置坐标，从而连成一个笔迹，进而形成包含至少一个笔迹的课堂笔迹数据。
在行业内，点码坐标识别的错误率在千分之1～千分之3之间，一个笔迹一般会包含多个点，坐标的错误识别，会导致实际上属于题目A的笔迹，被识别为属于题目B的笔迹，从而影响每道题的实际作答内容和笔迹数的识别准确性。为提高坐标的准确率，可选地，上述步骤B3“根据多张书写图像对应的位置坐标生成课堂笔迹数据”包括以下步骤B31至步骤B33。
步骤B31：分别确定当前位置坐标与第一位置坐标、第二位置坐标之间的距离；当前位置坐标、第一位置坐标、第二位置坐标属于同一个笔迹，且第一位置坐标和第二位置坐标均与当前位置坐标相邻。
步骤B32：在距离大于预设阈值的情况下，将当前位置坐标修正为位于第一位置坐标与第二位置坐标之间的位置坐标。
步骤B33：根据修正后的位置坐标生成课堂笔迹数据。
本发明实施例中，对于同一个笔迹，一般会采集到多张连续的书写图像，每个书写图像中均可提取出一个位置坐标，本发明实施例将连续的三个位置坐标依次称为第一位置坐标、当前位置坐标、第二位置坐标，即在时间维度上，当前位置坐标位于第一位置坐标与第二位置坐标之间，且与第一位置坐标、第二位置坐标均相邻。
若当前位置坐标与第一位置坐标之间的距离，以及当前位置坐标与第二位置坐标之间的距离均大于预设阈值，则说明该当前位置坐标是异常的，需要对其进行修正；本发明实施例中，将该当前位置坐标修正为位于第一位置坐标与第二位置坐标之间的位置坐标，即修正后的当前位置坐标的x坐标位于第一位置坐标的x坐标与第二位置坐标的x坐标之间，且修正后的当前位置坐标的y坐标位于第一位置坐标的y坐标与第二位置坐标的y坐标之间。例如，将第一位置坐标和第二位置坐标的均值作为修正后的当前位置坐标。基于修正后的当前位置坐标，可以形成更准确的课堂笔迹数据，位置坐标的错误率能够达到低于万分之一的水平。
由于铺码载体是在待铺码页面上叠加点码图像形成的，采集到的书写图像中，部分点码可能会被待铺码页面或用户的笔迹干扰，导致解码失败。可选地，本发明实施例中使用的点码图像是利用德布鲁因（De Bruijn）序列生成，具体地，该点码图像是由二维比特矩阵中的元素转换生成的，二维比特矩阵中的元素是二维的，且包括第一比特矩阵中同一位置的元素以及第二比特矩阵中同一位置的元素；第一比特矩阵与第二比特矩阵的行列数相同。第一比特矩阵包含所有需要编码的行信息，行信息包括用于定位的主行号；第一比特矩阵中的每一行均是将德布鲁因序列沿行方向复制扩展后生成的序列，且相邻两行的德布鲁因序列之间的移位值与行序列相对应；其中，行序列是从行信息中划分出的a位的序列，且每个行信息被划分为a个行序列。第二比特矩阵包含所有需要编码的列信息，列信息包括用于定位的主列号；第二比特矩阵中的每一列均是将德布鲁因序列沿列方向复制扩展后生成的序列，且相邻两列的德布鲁因序列之间的移位值与列序列相对应；列序列是从列信息中划分出的a位的序列，且每个列信息被划分为a个列序列。每个德布鲁因序列均是由同一个德布鲁因基准序列移位得到的，德布鲁因基准序列的长度不小于2a。
本发明实施例中，生成点码图像的过程可包括以下步骤C1至步骤C5。
步骤C1：将待铺码页面分为多行和多列，并为每一行设置主行号，为每一列设置主列号。
本发明实施例中，在确定待铺码页面后，可以将该待铺码页面分为多行和多列，即可以将待铺码页面分为多个编码单元，阵列式排列的编码单元即可形成该待铺码页面。并且，为每一行设置相应的行号，为每一列设置相应的列号，即每个编码单元对应有相应的行号和列号，基于该行号和列号即可确定编码单元在待铺码页面中的位置。其中，由于本发明实施例后续会对编码单元的行、列进行进一步划分，故将此时划分出的行号称为“主行号”，将此时划分出的列号称为“主列号”。
例如，可以每隔1.8mm划分出一行或一列。即，在垂直方向上，每隔1.8mm将待铺码页面划分出一行，并设置相应的主行号y，该主行号y的取值范围与待铺码页面的高度有关；若主行号y为正数，则其取值范围为[0, Ymax]，其中Ymax为待铺码页面的高度/1.8mm后所确定的整数。由于待铺码页面的尺寸与实际纸张的尺寸相对应，待铺码页面的高度不会太高，在实际使用中，主行号y的最大值Ymax一般小于255，在这种情况下，以8位（bit）的数据即可表示主行号y。将待铺码页面划分为多列的过程与上述相似，此处不做赘述；类似地，主列号x一般也可以用8位的数据表示。
为方便描述，后续以m表示主行号y的数量，n表示主列号x的数量，即将待铺码页面分为m行和n列。例如，主行号y的取值范围可以为[0, m-1]，主列号x的取值范围可以为[0,n-1]。
步骤C2：确定每一行需要编码的行信息以及每一列需要编码的列信息；行信息包括主行号，列信息包括主列号。
本发明实施例中，分别确定每一行需要编码的信息，即行信息，故共需要确定m个行信息；并且，每个行信息包括相应的主行号y；该行信息可以只包括主行号y，也可以进一步包括其他信息。类似地，分别确定每一列需要编码的信息，即列信息，故共需要确定n个列信息；并且，每个列信息包括相应的主列号x；该列信息可以只包括主列号x，也可以进一步包括其他信息。
由于实际场景下需要对多个不同的待铺码页面进行铺码，为了能够区分不同的待铺码页面，最终编码得到的点码中，还需要包含待铺码页面的页面标识。其中，页面标识是待铺码页面的唯一标识，用于区分不同的待铺码页面；例如，可以按照递增的方式，为每个待铺码页面赋予一个唯一的页面标识。
并且，为了能够充分利用行信息和列信息，可以将页面标识分为两部分，即将页面标识分为第一部分和第二部分，并将第一部分作为行信息中的一部分数据，将第二部分作为列信息中的一部分数据。以该行信息和列信息编码得到的点码图像，其包含待铺码页面的页面标识，从而可以利用点码直接区分不同的待铺码页面。
一般情况下，第一部分和第二部分的位数是相同的，以使得行信息和列信息的位数相同。例如，页面标识可以为32位的数据，从其中分出的第一部分、第二部分均是16位的；例如，第一部分是16位的高位部分，第二部分是16位的低位部分。若行信息和列信息均为8位的数据，则包含主行号和第一部分的行信息为24位的数据，包含主列号和第二部分的列信息也为24位的数据。
步骤C3：对行信息和列信息分别进行编码处理，生成包含所有行信息的第一比特矩阵和包含所有列信息的第二比特矩阵，第一比特矩阵与第二比特矩阵的行列数相同。
本发明实施例中，每个行信息、列信息均包含相应的数据，通过对行信息、列信息进行编码处理，可以得到相应的比特矩阵，即第一比特矩阵和第二比特矩阵。其中，本发明实施例基于德布鲁因（De Bruijn）序列进行编码处理，上述步骤C3中的“编码处理”具体可以包括以下步骤C31至步骤C34。
步骤C31：将目标信息分为a个目标序列，且目标序列的位数也为a。
为方便描述，以目标信息指代行信息或列信息，可以理解，该目标信息是多位（bit，比特）的数据，其为多比特的比特序列。本发明实施例中，基于目标信息的位数，将该目标信息分为a个位数为a的目标序列；所有的目标序列应该能够完整地表示目标信息，故目标信息的位数应该小于或等于a×a；若目标信息的位数不等于a×a，可以对目标信息进行补位。例如，目标信息为8位的数据，即其位数为8，此时可以将目标信息分为3个目标序列，且目标序列的位数为3，即a=3。
以目标信息为行信息为例，可以将主行号为y的行信息分为位数均为a的a个目标序列（即行序列）Sy,1, Sy,2.., Sy,i，..., Sy,a，Sy,i即表示从主行号为y所对应的行信息中所分出的第i个目标序列，i=1,2,…,a；并且，每个目标序列Sy,i的位数均为a。当目标信息为列信息时，也采用相同的处理方式，此时的目标序列即为列序列，此处不做赘述。一般情况下，行信息和列信息的位数相同，故，行信息、列信息所对应的a可以相同。
步骤C32：沿第一方向依次设置多个德布鲁因序列，相邻两个德布鲁因序列之间的移位值与目标序列相对应，且多个德布鲁因序列与所有目标信息的目标序列相对应；每个德布鲁因序列均是由同一个德布鲁因基准序列移位得到的，该德布鲁因基准序列的长度大于或等于2a。
本发明实施例中，基于德布鲁因序列进行编码。首先，需要基于步骤C31中的a确定德布鲁因序列的长度；其中，由于本发明实施例提供的编码方法为二进制的编码方法，为能够表示所有的目标序列，德布鲁因序列的长度不小于2a；为简化编码，一般选取最短的德布鲁因序列，即德布鲁因序列的长度为2a。并且，同一长度下，一般会存在多个不同的德布鲁因序列，本发明实施例选择其中一个德布鲁因序列作为基准序列，即德布鲁因基准序列。例如，若a=3，即德布鲁因序列的长度为8，该德布鲁因序列可以为00010111或00011101，选择其中一个作为德布鲁因基准序列即可。例如，若行信息和列信息均为24为，二者均可被分为5个5位的目标序列，故德布鲁因基准序列的长度不小于25=32，例如，德布鲁因基准序列的长度为32。
基于德布鲁因序列的性质可知，德布鲁因序列为循环序列，对德布鲁因序列进行循环移位，循环移位后的序列仍然是德布鲁因序列，且与循环移位前的德布鲁因序列本质上相同，但循环移位前后可以形成相应的移位值（即循环移位值）；对于长度为2a的德布鲁因序列，共可形成2a个移位值；而对于位数为a的目标序列，其也共有2a个值，故本发明实施例中以德布鲁因序列的移位值表示目标序列。具体地，相邻两个德布鲁因序列之间的移位值与目标序列相对应，例如，该移位值与目标序列的值相等。
例如，a=3，且德布鲁因基准序列为00010111；若目标序列为010，即目标序列的值为2，若其中一个德布鲁因序列为该德布鲁因基准序列，即其为00010111，则可在该德布鲁因序列的基础上循环右移两位，得到另一个德布鲁因序列11000101，两个德布鲁因序列之间的移位值即为2，以该移位值即可表示该目标序列010。
并且，将目标信息分为a个目标序列后，沿第一方向依次设置所有的目标序列，相应地，也需要沿第一方向依次设置多个德布鲁因序列。在目标信息为行信息的情况下，该第一方向为列方向；在目标信息为列信息的情况下，该第一方向为行方向。以目标信息为行信息为例，所有的目标序列沿列方向设置，相应地，所有的德布鲁因序列也沿列方向设置。
例如，参见图2所示，某一条行信息为AABBBCCC，其中的A、B、C只是用于指代该行信息中的位，并无实际含义。此时，a=3，对该行信息最高位补零后，分为三个目标序列0AA、BBB、CCC；并且，沿列方向对这些目标序列进行排列，图2中以X方向表示行方向，以Y方向表示列方向。在确定目标序列后，即可生成相应的德布鲁因序列；如图2所示，以德布鲁因基准序列为初始的序列，生成德布鲁因序列1，且德布鲁因序列1与德布鲁因基准序列之间的移位值为目标序列0AA；类似地，德布鲁因序列2与德布鲁因序列1之间的移位值为目标序列BBB，德布鲁因序列3与德布鲁因序列2之间的移位值为目标序列CCC。
本发明实施例中，所有目标信息也是沿第一方向排列的，通过步骤C32，可以将所有的目标信息转换为沿第一方向依次排列设置的多个德布鲁因序列。例如，若目标信息为行信息，且共有m个行信息，则可分出M=m×a个目标序列，并需要设置M个长度为的2a的德布鲁因序列，此时，所有的德布鲁因序列可以当作是一个大小为M×2a的矩阵，该矩阵中的每个元素为一位的二进制，即为0或1。类似地，若目标信息为列信息，且共有n个列信息，则可分出N=n×a个目标序列，并需要设置N个长度为的2a的德布鲁因序列，此时，所有的德布鲁因序列可以当作是一个大小为2a×N的矩阵，该矩阵中的每个元素也是一位的二进制，即为0或1。
步骤C33：以复制的方式，对每个德布鲁因序列均沿第二方向进行扩展，扩展后的德布鲁因序列能够在第二方向上覆盖待铺码页面。
本发明实施例中，由于德布鲁因序列本身的长度有限，为了能够覆盖整个待铺码页面，还需要对德布鲁因序列进行扩展。具体地，长度为2a的德布鲁因序列，通过复制其本身，可以扩展为更长的序列，且扩展后的序列中任意连续的2a位数据，均仍然是德布鲁因序列；对德布鲁因序列进行扩展，可以使得扩展后的德布鲁因序列与待铺码页面的尺寸相一致。本发明实施例中，德布鲁因序列均沿第二方向进行扩展，从而能够在第二方向上覆盖待铺码页面。例如，若某德布鲁因序列为00010111，则可将其复制并扩展为0001011100010111 00010111……扩展后的德布鲁因序列的长度只要能够在第二方向上覆盖待铺码页面即可。例如，若目标信息为行信息，且主列号的数量为n，则可将德布鲁因序列沿行方向扩展至a×n位，即N位；若目标信息为列信息，且主行号的数量为m，则可将德布鲁因序列沿列方向扩展至a×m位，即M位。
在目标信息为行信息的情况下，该第二方向为行方向；在目标信息为列信息的情况下，该第二方向为列方向。换句话说，步骤C3中的编码处理的过程能够适用于两种情况：一种情况是，目标信息为行信息、第一方向为列方向、第二方向为行方向；另一种情况是，目标信息为列信息、第一方向为行方向、第二方向为列方向。
步骤C34：将多个扩展后的德布鲁因序列所对应的矩阵作为包含所有目标信息的比特矩阵。
本发明实施例中，上述步骤C32所生成的所有德布鲁因序列，其包含所有的目标信息，且也可当作是一个矩阵，但该矩阵不能覆盖整个待铺码页面；多个扩展后的德布鲁因序列所对应的矩阵，不仅包含所有的目标信息，还能够覆盖整个待铺码页面。由于该矩阵中每个元素均是一位（bit，即比特）的二进制数，即每个元素均为0或1，故将该矩阵称为比特矩阵。
如上所述，若目标信息为行信息，且共有m个行信息，则所有的德布鲁因序列可以当作是一个大小为M×2a的矩阵，即M行、2a列的矩阵；若目标信息为列信息，且共有n个列信息，则所有的德布鲁因序列可以当作是一个大小为2a×N的矩阵，即2a行、N列的矩阵。对该M×2a的矩阵沿行方向（即第二方向）进行复制扩展，则可从2a行扩展至N行，扩展后的德布鲁因序列所对应的矩阵即为M×N的矩阵，即第一比特矩阵为M×N的矩阵；类似地，对2a×N的矩阵沿列方向（即第二方向）进行复制扩展，则可从2a列扩展至M列，扩展后的德布鲁因序列所对应的矩阵也是M×N的矩阵，即第二比特矩阵也是M×N的矩阵。第一比特矩阵与第二比特矩阵的行列数相同，即第一比特矩阵与第二比特矩阵的行数相同，且二者的列数也相同。其中，M可以等于N，也可以不等于N，具体基于实际情况而定。
基于上述步骤C31至步骤C34所示的编码处理过程，可以得到相应的第一比特矩阵和第二比特矩阵。
步骤C4：将第一比特矩阵和第二比特矩阵组合为二维比特矩阵；二维比特矩阵中的元素是二维的，且包括第一比特矩阵中同一位置的元素以及第二比特矩阵中同一位置的元素。
本发明实施例中，第一比特矩阵和第二比特矩阵中每个元素均是1比特的数据，将同一位置处的两个元素组合在一起，可以得到一个二维的元素，所有的二维元素即可形成新的比特矩阵，即二维比特矩阵；其中，可以直接以两位（bit）的数据表示该二维的元素。例如，第一比特矩阵为A，其第i行第j列的元素为aij，第二比特矩阵为B，其第i行第j列的元素为bij，二维比特矩阵为C，其第i行第j列的元素为cij，i=1,2,…,M，j=1,2,…,N。该元素cij即为元素aij与元素bij的组合，例如，cij=(aij,bij);由于元素aij与元素bij均为1比特的数据，二者为0或1，故二维的元素cij共四种状态，每种状态对应一个值，分别为：00，01，10，11。
其中，由于在铺码时一般需要借助网格线，故可以将点码设置在网格线交点不同的偏移方位上，点码相对于网格线交点的不同偏移方位对应不同值。例如，参见图3所示，横竖两条网格线301可以形成交点，点码310位于该交点的不同偏移方位，可以表示不同的值；如图3所示，点码310可以位于网格线交点的上方、右方、下方、左方，从而分别表示00，01，10，11中不同的值。
步骤C5：将二维比特矩阵中每个元素转换为相应的点码，生成点码图像。
本发明实施例中，二维比特矩阵包含所有行信息和所有列信息，且可以覆盖整个待铺码页面，将该二维比特矩阵中每个元素均转换为相应的点码，即可生成相应的点码图像。如上所述，二维比特矩阵中的元素cij共四种状态，所有的点码也共分为四类，每一类对应一种状态，使得通过对该点码图像进行解码，可以还原得到该二维比特矩阵。
由于该二维比特矩阵是利用德布鲁因序列得到的，且相邻两个德布鲁因序列的移位值表示实际的目标序列，基于德布鲁因序列的性质可知，在需要对点码图像进行解码时，只需要采集到相邻两个德布鲁因序列中的a位连续序列，即可确定两个德布鲁因序列的移位值。这种编码方式具有较强的抗干扰性。
可选地，上述步骤B2“根据书写图像中的点码确定笔尖所在位置的位置坐标”具体可以包括以下步骤B21至步骤B23。
步骤B21：对书写图像中的点码进行解码，得到书写图像对应的二维子比特矩阵，二维子比特矩阵中的元素是二维的。
本发明实施中，如上所述，铺码载体中的点码是基于二维比特矩阵中的元素cij转换得到的，每个元素cij均是二维的；对该书写图像中的点码进行解码，也可以得到一个矩阵，且该矩阵中的元素也是二维的，但由于书写图像只能采集到整个铺码载体的一部分，故解码得到的矩阵也只是二维比特矩阵的一部分，本发明实施例将解码得到的矩阵称为“二维子比特矩阵”。
其中，可以采用现有方式提取出点码中所直接包含的数据，即二维子比特矩阵。例如，若采用图3所示的方式进行编码，则在解码时，可以根据书写图像中点码310的间距，确定出网格线301的位置；进而根据点码310偏离网格线301的程度，确定出点码310所表示的值。在确定书写图像中每个点码310的值之后，即可得到二维子比特矩阵。
步骤B22：将二维子比特矩阵拆分为用于表示行信息的第一子比特矩阵和用于表示列信息的第二子比特矩阵。
与上述步骤C4的过程相反，在得到二维子比特矩阵后，将其每个二维的元素拆分为两个一维的元素，拆分后的每个元素均是一位的数据。例如，若编码时，二维比特矩阵中元素cij的高位为第一比特矩阵中的数据，元素cij的低位为第二比特矩阵中的数据，则对该二维子比特矩阵进行拆分时，可以提取出所有元素的高位，形成能够表示行信息的矩阵，即第一子比特矩阵，并且提取出所有元素的低位，形成能够表示列信息的矩阵，即第二子比特矩阵。可以理解，第一子比特矩阵为第一比特矩阵的一部分，第二子比特矩阵为第二比特矩阵的一部分。
步骤B23：对第一子比特矩阵和第二子比特矩阵分别进行解码处理，确定笔尖所在位置对应的主行号和主列号。
如上所述，第一比特矩阵中的每一行均为德布鲁因序列，第二比特矩阵中的每一列均为德布鲁因序列，故第一子比特矩阵中的每一行也均为德布鲁因序列，第二子比特矩阵中的每一列也均为德布鲁因序列。虽然第一子比特矩阵、第二子比特矩阵中德布鲁因序列并不一定是完整的，但由于在编码时，以相邻两个德布鲁因序列的移位值表示实际的数据，即行序列或列序列，而基于德布鲁因序列的特性可知，在德布鲁因序列不完整的情况下，也可以确定两个德布鲁因序列之间的移位值，从而实现对第一子比特矩阵和第二子比特矩阵的解码。
具体地，上述步骤B23中“解码处理”的过程包括以下步骤B231至步骤B233。
步骤B231：确定目标子比特矩阵中沿目标方向排列的多个目标子序列。
为方便描述，以目标子比特矩阵指代第一子比特矩阵或第二子比特矩阵。在对目标子比特矩阵进行解码时，将其分为沿目标方向排列的多个目标子序列，即多个目标子序列之间是沿目标方向排列的。其中，在目标子比特矩阵为第一子比特矩阵的情况下，目标方向为列方向；在目标子比特矩阵为第二子比特矩阵的情况下，目标方向为行方向。在这种情况下，每个目标子序列均是德布鲁因序列，或者德布鲁因序列的一部分。
例如，目标子比特矩阵为第一子比特矩阵，即目标子比特矩阵的每一行均为德布鲁因序列，将目标子比特矩阵的每一行均作为一个目标子序列，即可得到多个目标子序列，并且，多个目标子序列是沿列方向（即目标方向）排列的。在该目标方向上，存在两两相邻的目标子序列。
步骤B232：在相邻两个目标子序列包含b位连续序列的情况下，将两个b位连续序列之间的移位值作为相邻两个目标子序列之间的移位值；b≥a。
由于在铺码载体中，点码与待铺码页面中的内容可能存在重叠等原因，导致在书写图像中存在很多干扰，难以准确提取出书写图像范围内的所有点码，导致解码失败。本发明实施例中，所提取出的二维子比特矩阵中，部分元素是缺失的，这也导致部分或全部的目标子序列中，部分数据是缺失的，但在相邻两个目标子序列包含b位连续序列的情况下，仍然可以解码得到相应的移位值。
对于长度为2a的德布鲁因序列，其包括所有长度为a的子序列，且这些子序列以固定的顺序、不重复地出现在该德布鲁因序列中；若德布鲁因序列发生循环移位，则这些子序列的位置也会发生相应的移位。因此，对于两个存在循环移位的德布鲁因序列，若其长度为2a，则这两个德布鲁因序列中，位置对应的任意的a位连续序列，均可以表示这两个德布鲁因序列之间的移位值。
以a=3，且德布鲁因基准序列为00010111为例，该德布鲁因基准序列包括所有长度为3的子序列，即000,001,010,101,011,111,110,100。若另一个德布鲁因序列是在该德布鲁因基准序列的基础上循环左移两位得到的，即该德布鲁因序列为01011100；则，在序列00010111与序列01011100之间，位置对应的3位连续序列，其可表示两个序列之间的移位值。图4示出了这两个8位的德布鲁因序列，对于其中的第2位至第4位，一个3位的连续序列为001，另一个3位的连续序列为101，这两个连续序列分别位于德布鲁因基准序列所表示的8个子序列（即000,001,010,101,011,111,110,100）中的第2个、第4个，故可以确定两个德布鲁因序列之间循环左移两位。类似地，对于其中的第4位至第6位，一个3位的连续序列为101，另一个3位的连续序列为111，这两个连续序列分别位于德布鲁因基准序列所表示的8个子序列（即000,001,010,101,011,111,110,100）中的第4个、第6个，故同样可以确定两个德布鲁因序列之间循环左移两位。
对于从书写图像中提取出的目标子序列，若相邻的两个目标子序列均包括b位连续序列（b≥a），且这两个b位连续序列未错位，即这两个b位连续序列位置对应，则也可利用每个b位连续序列在德布鲁因基准序列中的位置，确定这两个b位连续序列之间的移位值，该移位值也是这两个目标子序列之间的移位值。一般情况下，取b=a即可，b越大，越能够保证解码结果的准确性。
可以理解，相邻两个目标子序列所包含的b位连续序列，这两个b位连续序列之间可以是位置完全对应的，即二者之间不存在错位；如图7所示的两种情况。或者，这两个b位连续序列之间也可以是存在错位的，只是在确定这两个b位连续序列之间的移位值时，需要考虑二者之间的错位情况，本实施例对此不做详述。
步骤B233：确定目标子比特矩阵中至少部分相邻两个目标子序列之间的移位值，并根据至少部分相邻两个目标子序列之间的移位值，还原得到目标子比特矩阵对应的目标信息。
本发明实施例中，如上所述，只要目标子比特矩阵中，相邻两个目标子序列包含b位连续序列，则可以解码得到相应的移位值，该移位值即为编码时的一个目标序列；通过多个不同的目标子序列，即可解码得到多个目标序列，进而确定相应的目标信息。其中，在目标子比特矩阵为第一子比特矩阵的情况下，该目标信息为行信息；在目标子比特矩阵为第二子比特矩阵的情况下，该目标信息为列信息。即，该解码处理的过程也能够适用于两种情况：一种情况是，目标子比特矩阵为第一子比特矩阵、目标信息为行信息、目标方向为列方向；另一种情况是，目标子比特矩阵为第二子比特矩阵、目标信息为列信息、目标方向为行方向。
对第一子比特矩阵和第二子比特矩阵分别进行上述的解码处理，即可确定相对应的行信息和列信息，即可以确定主行号和主列号。由于书写图像中可以包含多个编码单元，即包含多个主行号、主列号，可以只确定笔尖处的主行号、主列号。或者，由于主行号、主列号具有规律性，基于周围附近的主行号等，也可以确定笔尖的主行号。解码出的主行号和主列号即可表示相应的位置坐标。
例如，行信息和列信息中均包含页面标识中的一部分，行信息和列信息均被分为5个5位的目标序列，即a=5，且德布鲁因基准序列的长度为32；书写图像中点码的一种排列方式可参见图5所示。如图5所示，编码时还额外设置定界点码320，定界点码320位于网格线交点处，故每个主行号对应6行的点码，每个主列号对应6列的点码。将设置定界点码320的网格线称为定界线302，可以理解，该定界线302也是网格线。图5所示的书写图像包含四个编码单元，共有12行、12列点码；其中，第3行、第9行、第3列、第9列的点码均为定界点码320。若笔尖在右下角的编码单元中，则确定该右下角的编码单元对应的主行号、主列号即可。
以确定主行号为例，若页面编码的第一部分位于行信息的高位、主行号位于行信息的低位，且第一部分为16位、主行号为8位。若从上向下依次设置所有行信息的目标序列，则在图5中，第1、2、4行或者第7、8、10行均能够表示第一部分中的部分数据，且是相同的，例如，第1行、第2行之间的移位值，与第7行、第8行之间的移位值相同。并且，第5行、第6行之间的移位值，表示图5中左上、右上两个编码单元的主行号，第11行、第12行之间的移位值，表示图5中左下、右下两个编码单元的主行号，并且，这两个主行号相差1。因此，通过确定第5行、第6行之间的移位值，或者第11行、第12行之间的移位值，均可以确定右下编码单元的主行号。
例如，对于第1行、第2行之间的移位值，除去定界点码320之外，只要第1行、第2行包含不少于5位的连续序列，且两个连续序列位置对应，则可基于这两个连续序列解码出第1行、第2行之间的移位值。例如，若第1列至第6列（中间包含一列定界点码320）是连续的，即这些点码均是可被提取的，不存在被干扰的情况，则可利用第1行、第2行中，第1列至第6列的数据确定第1行、第2行之间的移位值；当然，利用第2列至第7列、第3列至第8列、……、第7列至第12列中任意一组数据，均能够确定第1行、第2行之间的移位值。这种解码方式具有较高的容错率，可以比较有效地抵抗书面图像中存在的干扰，在书面图像中采集到的部分点码存在干扰的情况下，一般也可以解码得到点码图像中的信息。
此外可选地，如上所述，对于某个长度2a，存在多种德布鲁因序列；例如，32位的德布鲁因序列一共有65536种。理论上来说，任意一种德布鲁因序列均可作为德布鲁因基准序列，但由于实际采集到的点码存在干扰，例如二维子比特矩阵存在干扰，为了进一步提高抗干扰性，本发明实施例以选择的方式选出德布鲁因基准序列。具体地，生成点码图像的过程还包括可以选择德布鲁因基准序列的过程，且该过程包括以下步骤D1至步骤D3。
步骤D1：确定用于解码的解码位数d，并预设干扰位数p；d-p＞a。
本发明实施例中，由于实际采集到的点码存在干扰，导致可能出现不能采集到连续的a位序列；例如，第一子比特矩阵或第二子比特矩阵中，某一行或一列中不存在连续的a位数据。为了提高抗干扰性，本发明实施例预先设置干扰位数p，基于该干扰位数选取合适的德布鲁因序列作为德布鲁因基准序列。
其中，该干扰位数p即为采集到的点码中所允许存在的干扰情况。例如，若书写图像中存在一条黑色的直线，该黑线占据两个点码的宽度，则会导致采集到的点码中，有两行或两列的点码是未知的，此时可以将p设为2。该干扰位数p的大小具体可基于实际情况而定，或者基于人为经验选取，本实施例对此不做限定。
解码位数d表示在存在p位未知数的情况下，通过d位数据能够实现解码的位数；由德布鲁因基准序列的性质可知，该解码位数p不能小于a+p，即d-p＞a；换句话说，在d位数据中，除去p位数据后，剩余数据的位数不能小于a。
并且，由于智能笔摄像头的采集范围有限，该解码位数d也不能过大，一般情况下，该解码位数d不超过摄像头采集范围对应的最大点码位数。
步骤D2：将德布鲁因候选序列中d位连续序列的p位数据作为未知数，形成包含p位未知数的待处理序列；该德布鲁因候选序列为长度大于或等于2a的一种德布鲁因序列。
本发明实施例中，当需要选用某个长度的德布鲁因序列作为德布鲁因基准序列时，将其中任意一个作为德布鲁因候选序列；例如，该德布鲁因候选序列的长度为2a。
在确定德布鲁因候选序列后，从中任意选取d位连续序列，例如，将该德布鲁因候选序列中从第1位至第d位（或第2位至第d+1位等）的数据作为该d位连续序列；并且，将该d位连续序列中的p位数据作为未知数，从而形成包含p位未知数的待处理序列，该待处理序列也是d位的，只是其中存在p位未知的数据。
例如，若d=10，p=2，则可从德布鲁因候选序列中选择d位连续序列，本实施例以DDDDDDDDDD表示该d位连续序列，其中的D表示某个二进制，具体为0或1；并且，D只是指代某个位置的二进制，不同位置的D可表示不同的数值。将该10位连续序列的2位数据作为未知数X，则可形成新的序列，即待处理序列；该待处理序列例如可以表示为DDDDXXDDDD，或者DDDDXDDXDD等。
可以理解，对于长度为2a的德布鲁因候选序列，可以从中提取出2a个不同的d位连续序列；并且，对于每一个d位连续序列，从中任意选择p位的数据作为未知数，均可形成不同的待处理序列，基于排列组合公式可知，共
Figure SMS_1
个待处理序列。故该德布鲁因候选序列可确定/>
Figure SMS_2
个待处理序列。
步骤D3：判断该待处理序列在该德布鲁因候选序列中是否是唯一的；若对于任意待处理序列，其该德布鲁因候选序列中均是唯一的，则将该德布鲁因候选序列作为德布鲁因基准序列。
本发明实施例中，待处理序列是d位的数据，但其中只有d-q位数据是有效的，其他q位数据是未知数，该未知数不用于判断待处理序列是否是唯一的；即只基于其中的d-q位数据进行判断，但判断过程中，需要考虑这些数据的位置，即该d-q位数据不是连续的序列。例如，a=3，q=1，d=5，且德布鲁因候选序列为00011101；对于待处理序列00X11，其在该德布鲁因候选序列中出现两次，即“00011”和“00111”，则该待处理序列不具有唯一性。
具体地，对于从长度为2a的德布鲁因候选序列中所提取出的2a个d位连续序列，若将这些d位连续序列中相同位置的p位数据作为未知数，且此时确定的2a个待处理序列互不相同，则说明这2a个待处理序列在该德布鲁因候选序列中是唯一的；通过改变p位数据的位置，可以判断其他待处理序列的唯一性；若所有待处理序列均具有唯一性，则可将该德布鲁因候选序列作为德布鲁因基准序列。
或者，对于某个待处理序列，其中的p位未知数的数值存在2p种情况，以上述例子为例，若待处理序列为DDDDXXDDDD，其对应4个序列，即：DDDD00DDDD、DDDD01DDDD、DDDD10DDDD、DDDD11DDDD；若这2p种序列中只有一个序列属于该德布鲁因候选序列，则也可确定该待处理序列具有唯一性。
需要说明的是，若待处理序列中存在a位连续的已知数，仍然以上述例子为例，若待处理序列为DDDDDXXDDD，其前5位是连续的已知数，则该待处理序列一定是唯一的，此时不需要执行上述步骤D3，即不需要判断该待处理序列的唯一性。
相应地，在解码处理的过程中，若相邻两个目标子序列不包含b位连续序列，则不执行上述步骤B232，而是执行以下步骤B234。
步骤B234：在相邻两个目标子序列不包含b位连续序列的情况下，确定相邻两个目标子序列的d位序列，将这里两个d位序列之间的移位值作为相邻两个目标子序列之间的移位值。
本发明实施例中，若不包含b位连续序列，例如不包含a位连续序列，则可以确定其中的d位序列，在被干扰的点码不超过p个的情况下，基于上述步骤D1-D3所示的编码过程可知，也可以唯一确定该d位序列在德布鲁因基准序列中的位置，进而能够确定两个d位序列之间的移位值。若被干扰的点码超过p个，则需要增大d的数值，直至解码失败。
可选地，本发明实施例中，在点码相对于网格线交点的不同偏移方位对应不同值的情况下，利用该点码图像还能够方便准确地实现定向，以能够确定合适的二维子比特矩阵，该定向的过程也具有较强的抗干扰能力，且定向比较准确。具体地，在确定目标子序列之后，上述解码处理还可以包括以下步骤B235至步骤B237。
步骤B235：根据目标子序列中c位的序列是否属于德布鲁因基准序列中的一部分，确定目标子序列的正确度；c>a。
步骤B236：根据至少部分目标子序列的正确度综合确定目标子比特矩阵的正确度。
步骤B237：在目标子比特矩阵的正确度满足要求的情况下，确定目标子比特矩阵方向正确；并且，在第一子比特矩阵和第二子比特矩阵均方向正确的情况下，确定书写图像方位正确。
本发明实施例中，对于长度为2a的德布鲁因序列，任一长度为a的序列（即该序列的位数为a）均属于该德布鲁因序列的一部分，而对于长度为c的序列，该序列并不一定属于德布鲁因序列的一部分。以该序列为连续序列为例，若德布鲁因序列长度为8，且为00010111，则对于任意3位的连续序列，其均属于该德布鲁因序列的一部分；而对于4位或5位等更长的连续序列，其不一定属于德布鲁因序列的一部分，例如4位的连续序列0000、1010、1111等，其并不在该德布鲁因序列00010111中。但该德布鲁因序列00010111中也包含部分4位的连续序列，例如0001、0010、0101等。对于c位并不连续的序列，其也存在上述现象；例如，5个点码中的第三个存在干扰，只能读取出其中的四个点码，这四个点码对应的序列为00X00，其中的X表示未知的数据，该序列是不连续的序列，且并不存在于该德布鲁因序列中；而该德布鲁因序列中也包含一些该格式的不连续序列，如00X10、00X01、01X11等。
若书写图像的方位正确，则可提取出正确的二维子比特矩阵，相应地，每个目标子序列均为德布鲁因序列，且与德布鲁因基准序列本质相同，只是存在一定的移位。在这种情况下，目标子序列中任意c位的序列，均属于该德布鲁因基准序列中的一部分，该目标子序列具有较高的正确度，例如正确度为1。相反地，若书写图像的方位不正确，则所提取出的二维子比特矩阵也不正确，此时的目标子序列不是德布鲁因序列，或者是与该德布鲁因基准序列不同的其他德布鲁因序列，故在该目标子序列中，大概率会出现不属于德布鲁因基准序列的c位序列，该目标子序列具有较低的正确度，例如正确度为0。可选地，在目标子序列中c位的序列属于德布鲁因基准序列中的一部分的情况下，c越大，目标子序列的正确度也越大。
综合至少部分目标子序列的正确度，可以确定目标子比特矩阵的正确度，例如，可以通过求平均值、加权求和等方式确定目标子比特矩阵的正确度，本发明实施例对此不做限定。若该目标子比特矩阵的正确度满足要求，即该目标子比特矩阵的正确度足够大，则可确定目标子比特矩阵方向正确。例如，若目标子比特矩阵的正确度大于预设阈值，或者，该目标子比特矩阵的正确度是基于四种二维子比特矩阵所确定的四个目标子比特矩阵的正确度中的最大者，则也可确定该目标子比特矩阵方向正确。
对第一子比特矩阵、第二子比特矩阵，均按照步骤B235至步骤B237的方式分别确定各自的方向是否正确，若二者的方向均正确，则可确定书写图像当前的方位正确。
具体地，由于本发明实施例以点码相对于网格线交点的不同偏移方位，表示点码不同值，当书写图像方位不正确时，点码所表示的值也不正确，使得提取出的二维子比特矩阵不正确。以图3所示为例，若某个点码位实际位于网格线交点的上方，如图3中的（a）所示，且该点码为00；若采集的书写图像被顺时针旋转了90°，则在该书写图像中，该点码位于网格线交点的右方，如图3中的（b）所示，且该点码为11，导致此时提取的二维子比特矩阵不正确。通过识别出正确的二维子比特矩阵，即可确定书写图像正确的方向。
上文详细描述了本发明实施例提供的课堂激励的方法，该方法也可以通过相应的装置实现，下面详细描述本发明实施例提供的课堂激励的装置。
图6示出了本发明实施例所提供的一种课堂激励的装置的结构示意图。如图6所示，该课堂激励的装置包括：
获取模块61，用于获取目标用户的课堂笔迹数据；所述课堂笔迹数据是所述目标用户使用点阵笔，在铺码载体上书写时所提取出的笔迹数据；所述铺码载体是在待铺码页面上叠加点码图像形成的；
解析模块62，用于解析所述课堂笔迹数据，提取出所述目标用户在书写时的行为数据；
确定模块63，用于根据所述行为数据确定所述目标用户的课堂状态，所述课堂状态包括知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度；
判断模块64，用于根据所述目标用户的课堂状态，确定所述目标用户是否属于激励用户。
在一种可能的实现方式中，所述获取模块61获取目标用户的课堂笔迹数据，包括：
依次获取笔头在铺码载体上书写时的多张书写图像；
根据所述书写图像中的点码确定笔尖所在位置的位置坐标；
根据多张所述书写图像对应的所述位置坐标生成课堂笔迹数据。
在一种可能的实现方式中，所述获取模块61根据多张所述书写图像对应的所述位置坐标生成课堂笔迹数据，包括：
分别确定当前位置坐标与第一位置坐标、第二位置坐标之间的距离；所述当前位置坐标、所述第一位置坐标、所述第二位置坐标属于同一个笔迹，且所述第一位置坐标和所述第二位置坐标均与所述当前位置坐标相邻；
在所述距离大于预设阈值的情况下，将所述当前位置坐标修正为位于所述第一位置坐标与第二位置坐标之间的位置坐标；
根据修正后的位置坐标生成课堂笔迹数据。
在一种可能的实现方式中，所述点码图像是由二维比特矩阵中的元素转换生成的，所述二维比特矩阵中的元素是二维的，且包括所述第一比特矩阵中同一位置的元素以及所述第二比特矩阵中同一位置的元素；所述第一比特矩阵与所述第二比特矩阵的行列数相同；
所述第一比特矩阵包含所有需要编码的行信息，所述行信息包括用于定位的主行号；所述第一比特矩阵中的每一行均是将德布鲁因序列沿行方向复制扩展后生成的序列，且相邻两行的德布鲁因序列之间的移位值与行序列相对应；其中，所述行序列是从所述行信息中划分出的a位的序列，且每个所述行信息被划分为a个行序列；
所述第二比特矩阵包含所有需要编码的列信息，所述列信息包括用于定位的主列号；所述第二比特矩阵中的每一列均是将德布鲁因序列沿列方向复制扩展后生成的序列，且相邻两列的德布鲁因序列之间的移位值与列序列相对应；所述列序列是从所述列信息中划分出的a位的序列，且每个所述列信息被划分为a个列序列；
每个所述德布鲁因序列均是由同一个德布鲁因基准序列移位得到的，所述德布鲁因基准序列的长度大于或等于2a。
在一种可能的实现方式中，所述获取模块61根据所述书写图像中的点码确定笔尖所在位置的位置坐标，包括：
对所述书写图像中的点码进行解码，得到所述书写图像对应的二维子比特矩阵，所述二维子比特矩阵中的元素是二维的；
将所述二维子比特矩阵拆分为用于表示行信息的第一子比特矩阵和用于表示列信息的第二子比特矩阵；以及
对所述第一子比特矩阵和所述第二子比特矩阵分别进行解码处理，确定笔尖所在位置对应的主行号和主列号；
其中，所述解码处理，包括：
确定目标子比特矩阵中沿目标方向排列的多个目标子序列；
在相邻两个所述目标子序列包含b位连续序列的情况下，将两个所述b位连续序列之间的移位值作为相邻两个所述目标子序列之间的移位值；b≥a；以及
确定所述目标子比特矩阵中至少部分相邻两个所述目标子序列之间的移位值，并根据所述至少部分相邻两个所述目标子序列之间的移位值，还原得到所述目标子比特矩阵对应的目标信息；
其中，所述目标子比特矩阵为所述第一子比特矩阵、所述目标信息为行信息、所述目标方向为列方向；或者，所述目标子比特矩阵为所述第二子比特矩阵、所述目标信息为列信息、所述目标方向为行方向。
在一种可能的实现方式中，知识掌握度与正确作答的题目数量之间为正相关关系；
所述课堂活跃度与认真度和敏捷度之间均为正相关关系；所述认真度与笔迹数或所述知识掌握度之间为正相关关系，所述敏捷度与作答题目数量和题目的反应时长之间均为正相关关系；所述反应时长为开始作答时间至开始书写时间之间的时长；
所述思维流畅度与所有题目的停顿次数之和，以及所有题目的停顿时长之和之间均为负相关关系；
所述正确作答的题目数量、所述笔迹数、所述作答题目数量、所述开始作答时间、所述开始书写时间、所述停顿次数、所述停顿时长，均属于所述行为数据。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块63确定所述目标用户的所述敏捷度的过程，包括：
根据所述目标用户作答每个题目的反应时长，确定每个题目的反应分数；所述题目的反应分数为对所有用户作答所述题目的反应时长进行降序排名时的名次，或者，所述题目的反应分数为答题人数与对所有用户作答所述题目的反应时长进行降序排名时的名次之差；在所述目标用户未作答所述题目的情况下，所述题目的反应分数为0；以及
根据所述目标用户的作答题目数量和所有题目的反应分数之和，确定所述目标用户的敏捷度；所述敏捷度与作答题目数量以及所有题目的反应分数之和之间均为正相关关系；
所述思维流畅度为对所有题目的停顿次数之和以及所有题目的停顿时长之和进行降序排列时的名次。
需要说明的是，上述实施例提供的课堂激励的装置在实现相应的功能时，仅以上述各功能模块的划分举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的课堂激励的装置与课堂激励的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
此外，本发明实施例还提供了一种课堂激励的设备，该设备包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序，处理器能够执行存储器中存储的计算机程序，计算机程序被处理器执行时，可以实现上述任一实施例提供的课堂激励的方法。
例如，图7示出了本发明实施例提供的一种课堂激励的设备，该设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。
在本发明实施例中，该设备还包括：存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序，计算机程序被处理器1120执行时实现上述课堂激励的方法实施例的各个过程。
收发器1130，用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。
本发明实施例中，总线架构（用总线1110来代表），总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥，总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。
总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个，包括存储器总线以及存储器控制器、外围总线、加速图形端口（Accelerate Graphical Port，AGP）、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制，这样的体系结构包括：工业标准体系结构（Industry Standard Architecture，ISA）总线、微通道体系结构（Micro Channel Architecture，MCA）总线、扩展ISA（Enhanced ISA，EISA）总线、视频电子标准协会（Video Electronics Standards Association，VESA）、外围部件互连（Peripheral Component Interconnect，PCI）总线。
处理器1120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。
总线1110还可以将，例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起，总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口，这些都是本领域所公知的。因此，本发明实施例不再对其进行进一步描述。
收发器1130可以是一个元件，也可以是多个元件，例如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如：收发器1130从其他设备接收外部数据，收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机系统的性质，还可以提供用户接口1160，例如：触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。
在本发明实施例中，存储器1150存储了操作系统1151和应用程序1152的如下元素：可执行模块、数据结构，或者其子集，或者其扩展集。
具体而言，操作系统1151包含各种系统程序，例如：框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序，例如：媒体播放器（Media Player）、浏览器（Browser），用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括：小程序、对象、组件、逻辑、数据结构以及其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机系统可执行指令。
此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述课堂激励的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
计算机可读存储介质包括：永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，是可以保留和存储供指令执行设备所使用指令的有形设备。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所披露的装置、设备和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的、机械的或其他的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或也可以不是物理单元，既可以位于一个位置，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来解决本发明实施例方案要解决的问题。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术作出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（包括：个人计算机、服务器、数据中心或其他网络设备）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而上述存储介质包括如前述所列举的各种可以存储程序代码的介质。
在本发明实施例的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本发明实施例可以实现为方法、装置、设备及存储介质。因此，本发明实施例可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本发明实施例还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
本发明实施例通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、设备。
应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
以上所述，仅为本发明实施例的具体实施方式，但本发明实施例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实施例披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此，本发明实施例的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种课堂激励的方法，其特征在于，包括：
获取目标用户的课堂笔迹数据；所述课堂笔迹数据是所述目标用户使用点阵笔，在铺码载体上书写时所提取出的笔迹数据；所述铺码载体是在待铺码页面上叠加点码图像形成的；
解析所述课堂笔迹数据，提取出所述目标用户在书写时的行为数据；
根据所述行为数据确定所述目标用户的课堂状态，所述课堂状态包括知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度；
根据所述目标用户的课堂状态，确定所述目标用户是否属于激励用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户的课堂笔迹数据，包括：
依次获取笔头在铺码载体上书写时的多张书写图像；
根据所述书写图像中的点码确定笔尖所在位置的位置坐标；
根据多张所述书写图像对应的所述位置坐标生成课堂笔迹数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多张所述书写图像对应的所述位置坐标生成课堂笔迹数据，包括：
分别确定当前位置坐标与第一位置坐标、第二位置坐标之间的距离；所述当前位置坐标、所述第一位置坐标、所述第二位置坐标属于同一个笔迹，且所述第一位置坐标和所述第二位置坐标均与所述当前位置坐标相邻；
在所述距离大于预设阈值的情况下，将所述当前位置坐标修正为位于所述第一位置坐标与第二位置坐标之间的位置坐标；
根据修正后的位置坐标生成课堂笔迹数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述点码图像是由二维比特矩阵中的元素转换生成的，所述二维比特矩阵中的元素是二维的，且包括所述第一比特矩阵中同一位置的元素以及所述第二比特矩阵中同一位置的元素；所述第一比特矩阵与所述第二比特矩阵的行列数相同；
所述第一比特矩阵包含所有需要编码的行信息，所述行信息包括用于定位的主行号；所述第一比特矩阵中的每一行均是将德布鲁因序列沿行方向复制扩展后生成的序列，且相邻两行的德布鲁因序列之间的移位值与行序列相对应；其中，所述行序列是从所述行信息中划分出的a位的序列，且每个所述行信息被划分为a个行序列；
所述第二比特矩阵包含所有需要编码的列信息，所述列信息包括用于定位的主列号；所述第二比特矩阵中的每一列均是将德布鲁因序列沿列方向复制扩展后生成的序列，且相邻两列的德布鲁因序列之间的移位值与列序列相对应；所述列序列是从所述列信息中划分出的a位的序列，且每个所述列信息被划分为a个列序列；
每个所述德布鲁因序列均是由同一个德布鲁因基准序列移位得到的，所述德布鲁因基准序列的长度大于或等于2a。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述书写图像中的点码确定笔尖所在位置的位置坐标，包括：
对所述书写图像中的点码进行解码，得到所述书写图像对应的二维子比特矩阵，所述二维子比特矩阵中的元素是二维的；
将所述二维子比特矩阵拆分为用于表示行信息的第一子比特矩阵和用于表示列信息的第二子比特矩阵；以及
对所述第一子比特矩阵和所述第二子比特矩阵分别进行解码处理，确定笔尖所在位置对应的主行号和主列号；
其中，所述解码处理，包括：
确定目标子比特矩阵中沿目标方向排列的多个目标子序列；
在相邻两个所述目标子序列包含b位连续序列的情况下，将两个所述b位连续序列之间的移位值作为相邻两个所述目标子序列之间的移位值；b≥a；以及
确定所述目标子比特矩阵中至少部分相邻两个所述目标子序列之间的移位值，并根据所述至少部分相邻两个所述目标子序列之间的移位值，还原得到所述目标子比特矩阵对应的目标信息；
其中，所述目标子比特矩阵为所述第一子比特矩阵、所述目标信息为行信息、所述目标方向为列方向；或者，所述目标子比特矩阵为所述第二子比特矩阵、所述目标信息为列信息、所述目标方向为行方向。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，
知识掌握度与正确作答的题目数量之间为正相关关系；
所述课堂活跃度与认真度和敏捷度之间均为正相关关系；所述认真度与笔迹数或所述知识掌握度之间为正相关关系，所述敏捷度与作答题目数量和题目的反应时长之间均为正相关关系；所述反应时长为开始作答时间至开始书写时间之间的时长；
所述思维流畅度与所有题目的停顿次数之和，以及所有题目的停顿时长之和之间均为负相关关系；
所述正确作答的题目数量、所述笔迹数、所述作答题目数量、所述开始作答时间、所述开始书写时间、所述停顿次数、所述停顿时长，均属于所述行为数据。
7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，确定所述目标用户的所述敏捷度，包括：
根据所述目标用户作答每个题目的反应时长，确定每个题目的反应分数；所述题目的反应分数为对所有用户作答所述题目的反应时长进行降序排名时的名次，或者，所述题目的反应分数为答题人数与对所有用户作答所述题目的反应时长进行降序排名时的名次之差；在所述目标用户未作答所述题目的情况下，所述题目的反应分数为0；以及
根据所述目标用户的作答题目数量和所有题目的反应分数之和，确定所述目标用户的敏捷度；所述敏捷度与作答题目数量以及所有题目的反应分数之和之间均为正相关关系；
所述思维流畅度为对所有题目的停顿次数之和以及所有题目的停顿时长之和进行降序排列时的名次。
8.一种课堂激励的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标用户的课堂笔迹数据；所述课堂笔迹数据是所述目标用户使用点阵笔，在铺码载体上书写时所提取出的笔迹数据；所述铺码载体是在待铺码页面上叠加点码图像形成的；
解析模块，用于解析所述课堂笔迹数据，提取出所述目标用户在书写时的行为数据；
确定模块，用于根据所述行为数据确定所述目标用户的课堂状态，所述课堂状态包括知识掌握度、课堂活跃度和思维流畅度；
判断模块，用于根据所述目标用户的课堂状态，确定所述目标用户是否属于激励用户。
9.一种课堂激励的设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1至7中任一项所述的课堂激励的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的课堂激励的方法。
CN202310538533.4A 2023-05-15 2023-05-15 课堂激励的方法、装置、设备及存储介质 Active CN116258421B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310538533.4A CN116258421B (zh) 2023-05-15 2023-05-15 课堂激励的方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310538533.4A CN116258421B (zh) 2023-05-15 2023-05-15 课堂激励的方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116258421A true CN116258421A (zh) 2023-06-13
CN116258421B CN116258421B (zh) 2023-07-21

Family

ID=86682838

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310538533.4A Active CN116258421B (zh) 2023-05-15 2023-05-15 课堂激励的方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116258421B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107292784A (zh) * 2017-06-27 2017-10-24 北京新国人智慧科技股份有限公司 基于数字光学点阵技术的教学管理系统
CN109064536A (zh) * 2018-07-27 2018-12-21 电子科技大学 一种基于双目结构光的书页三维重建方法
CN110364043A (zh) * 2019-07-23 2019-10-22 湖南纸云互动智能科技有限公司 一种纸云智能教育系统及使用方法
CN111369400A (zh) * 2018-12-25 2020-07-03 陕西纳吉特数据科技有限公司 一种基于图像数据处理的中学生学习过程监管方法
CN111680555A (zh) * 2020-04-29 2020-09-18 上海奇初教育科技有限公司 一种智能手写笔迹识别系统
CN113139538A (zh) * 2021-03-02 2021-07-20 佛山市乐商互联网科技有限公司 基于智能笔书写的教育辅助系统及实现方法
WO2022105005A1 (zh) * 2020-11-19 2022-05-27 深圳市鹰硕教育服务有限公司 智慧课堂信息交互方法、装置及电子设备

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107292784A (zh) * 2017-06-27 2017-10-24 北京新国人智慧科技股份有限公司 基于数字光学点阵技术的教学管理系统
CN109064536A (zh) * 2018-07-27 2018-12-21 电子科技大学 一种基于双目结构光的书页三维重建方法
CN111369400A (zh) * 2018-12-25 2020-07-03 陕西纳吉特数据科技有限公司 一种基于图像数据处理的中学生学习过程监管方法
CN110364043A (zh) * 2019-07-23 2019-10-22 湖南纸云互动智能科技有限公司 一种纸云智能教育系统及使用方法
CN111680555A (zh) * 2020-04-29 2020-09-18 上海奇初教育科技有限公司 一种智能手写笔迹识别系统
WO2022105005A1 (zh) * 2020-11-19 2022-05-27 深圳市鹰硕教育服务有限公司 智慧课堂信息交互方法、装置及电子设备
CN113139538A (zh) * 2021-03-02 2021-07-20 佛山市乐商互联网科技有限公司 基于智能笔书写的教育辅助系统及实现方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN116258421B (zh) 2023-07-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Crosby et al. The roles beacons play in comprehension for novice and expert programmers.
JP7326002B2 (ja) 診断検査方法および装置
CN111047934A (zh) 一种试卷制作及自动批改系统
CN1855088A (zh) 学习辅助系统
CN107170308A (zh) 课堂问答管理方法及系统
CN106971638B (zh) 交互式无线教学方法
CN113870395A (zh) 动画视频生成方法、装置、设备及存储介质
Muneesawang et al. A machine intelligence approach to virtual ballet training
Kang et al. Gesture patterns and learning in an embodied XR science simulation
CN106652622A (zh) 一种课文训练方法和装置
CN116229777A (zh) 一种互联网综合教学实训方法、系统、介质及设备
CN110704499A (zh) 作业内容反馈方法、装置、存储介质及电子设备
CN110083816A (zh) 数字化教学方法、装置及其系统
CN110991943B (zh) 一种基于云计算的教学质量评价系统
CN116258421B (zh) 课堂激励的方法、装置、设备及存储介质
JP5105967B2 (ja) 情報処理システム、情報処理装置、サーバ装置、情報処理方法、およびプログラム
CN112528799B (zh) 一种教学直播方法、装置、计算机设备和存储介质
CN106354516B (zh) 追踪设备的方法及装置
JP6961022B2 (ja) 読み書き能力のテスト方法及び装置
CN112732784B (zh) 基于过程挖掘的在线学习行为模型挖掘系统及其挖掘方法
CN113033480A (zh) 基于答题卡的客观题批阅方法、装置、设备及存储介质
WO2018204645A1 (en) A/b testing for massive open online courses
Healy et al. Training for efficient, durable, and flexible performance in the military
CN1619530A (zh) 多信息提示的打字拼音学习系统及方法
TWI658427B (zh) 線上學習測驗系統及其測驗判斷方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant