[发明专利]基于人工智能技术的教师课堂教学过程分析方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及信息技术领域和教育技术领域，更具体地，涉及一种基于人工智能技术的教师课堂教学过程分析方法和系统。

背景技术

现有的教师课堂教学过程分析，主要采用以下三种方法。

一是不使用技术手段，直接通过专家旁听的方式去记录老师上课的时间使用情况，属于全人工；

二是通过使用辅助计时设备来记录老师上课时间和老师与学生互动时间，这类辅助设备需要老师手动去按按钮来开始和结束记录，属于半自动；

三是采用比较新的一些技术，如视频跟踪(常见于录播系统)，或者语音识别，来进行自动判断。

现有的技术方案中，第一种和第二种均依赖大量的人力参与，缺乏实际应用效果。即使是比较先进的第三种方案，由于其技术应用的局限性，对于课堂过程分析的数据采集均存在局限性和大概率的偏差。而且，在实际应用中，其被局限在传统的S-T教学分析法中，对课堂教学的完整过程缺乏准确性描述。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。

本发明的首要目的是提供一种基于人工智能技术的教师课堂教学过程分析方法,通过人工智能技术的图像识别和声纹识别技术的结合，使得分析结果更为准确。

本发明的进一步目的是一种基于人工智能技术的教师课堂教学过程分析系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于人工智能技术的教师课堂教学过程分析方法，包括以下步骤：

S1：采集教师课堂上课的视频；

S2：图像识别处理：对上课图像和视频播放图像分别进行识别和标记处理；

S3：语音识别处理：提取音频数据，通过声纹识别对音频数据进行分类；

S4：自动分析和应用：根据图像识别处理和语音识别处理的结果，进行教师课堂教学过程分析。

在一种优选的方案中，步骤S2中，图像识别处理包括以下步骤：

S2.1：根据图像变化将视频分割成若干片段；

S2.2：根据视频图像变化率设定的阈值，判断各个片段是上课图像还是视频播放图像：

对判断为真实上课图像，不做处理；

对判断为视频播放图像，则视频分段合并，进行特征标注；

S2.3：记录视频分段的时间值，存入数据库。

在一种优选的方案中，步骤S3中，语音识别处理包括以下步骤：

S3.1：将视频图像转换成音频文件；

S3.2：提取出没有声音的时间段，记录时间值；

S3.3：读取音频数字信号，按[采样频率，采样值]的格式进行采样，存入特征列表；

S3.4：提取声纹特征，进行特征匹配，完成聚类分析；

S3.5：完成音频分类，进行特征值标注；

S3.6：记录每个分类的时间值，存入数据库。

在一种优选的方案中，步骤S4中，自动分析和应用包括以下步骤：

S4.1：合并图像识别处理和音频识别处理的数据信息；

S4.2：完成教学过程、教学特点分析，自动生成分析结果；

S4.3：以课程信息和时间为索引，导入学情分析数据；

S4.4：自动生成教学诊断信息。

关联学情分析，使得教学方式和其产生的教学效果能进行关联，能够更好地进行教学测量分析，为提升教育教学质量提供依据。

一种基于人工智能技术的教师课堂教学过程分析系统，包括：

视频采集模块：用于采集教师课堂上课的视频；

图像识别处理模块：用于对上课图像和视频播放图像分别进行识别和标记处理；

语音识别处理模块：用于提取音频数据，通过声纹识别对音频数据进行分类；

自动分析和应用模块：用于根据图像识别处理和语音识别处理的结果，进行教师课堂教学过程分析。