[发明专利]一种模式识别的质量评价反馈方法

说明书

该方法涉及领域为图像模式与识别、数据挖掘、教育学、教育心理学等学科，利用图像模式识别技术进行行为、表情等多项数据指标需求大数据分析，以现有智慧课堂互动数据为辅助数据参考形成，生成综合性大数据反馈指标，该技术综合特点：利用大数据建立标准化、客观课堂质量评价标准方法；利用现有智慧校园设备资源；利用模式识别技术进行教学、管理体系变革提升做助力；横向学科建设应用实例。

技术领域

该方法涉及领域为图像模式与识别、数据挖掘、教育学、教育心理学等学科。

背景技术

现有的教学评估反馈体系还处于主观意识评判阶段，以学生课后反馈、同事听课反馈、专家评审反馈等主观判断阶段。

现有智慧课堂的发展已经处于各多媒体设备纷纷加入到课堂互动上，如远程录制课堂上课情况、多媒体设备课堂互动等。

但是对于利用大数据建立标准化、数据化的客观教学质量评价、反馈方法暂时还没有人提出，本方法便是建立该种评价、反馈方法的有效方法。

发明内容

该方法可以有效提升教学评估数据的客观性，标准性等指标。直接将主观教学质量评估变成客观数据化的教学评估，该教学评估质量反馈方法主要依据图像处理与模式识别的学科知识结合教学实际评估考察指标数据化标准进行实际应用的产物。

该方法可以形成系统进行独立的质量反馈评价，也可以作为一种算法进行智慧校园综合平台的某个子系统，或者智慧课堂的子功能进行实现。

该方法主要以学生课堂上或活动时的面部表情，和行为进行判定其上课质量。利用现有的国内外关于微表情的算法（Facial Action Coding System）和行为识别算法作为基础算法进行变种改进然后进行识别，并根设定通用判定和特定判定进算法进行分析判定。从而产生课程或者活动全程的相关数据和数据分析判断结果，并输出与可视化界面数据或者图形。并形成数字化的每堂课评分数值，各分项分数值和总体评分数值，其中总分数值由通用判定标准和特定判定标准共同核算。

该方法不局限于教学质量评估反馈可以用于活动或者会议。

该方法可以从现有智慧校园的智慧课堂中摄像头的现有资源进行数据读取分析判定，也可以特定方位添加摄像头进行数据读取分析判断，可以加入智慧课堂的互动多媒体设备数据进行一节课的线性综合课堂质量数据分析反馈生产可视化结果。

该方法或系统产生的判定结果可以为教学评估提供数据化，标准化，统一化的评判反馈体质。也可以为需求活动质量效果、培训质量效果的活动或者讲座、课程进行评判式质量反馈评价。

该技术综合特点：利用大数据建立标准化、客观课堂质量评价标准方法；利用现有智慧校园设备资源；利用模式识别技术进行教学、管理体系变革提升做助力；横向学科建设应用实例。

附图说明：

图1为大致流程图

图2为虚拟分支选定数据数据百分比饼图

图3为虚拟数据中逃课数据点状分布图。