[发明专利]基于人像识别的选修课程推荐方法、存储介质及电子设备

说明书

本发明涉及教育管理系统技术领域，具体涉及一种基于人像识别的选修课程推荐方法、存储介质及电子设备，解决了现有技术存在片面性、缺乏客观性，建立的模型不够立体化和全局化，导致难以推荐真正适合学生的选修课程的问题；方法包括：获取目标学生的已修课程及对应的课堂教学视频，利用人脸识别技术提取目标学生的课堂表现视频数据；构建知识能力向量、性格特征向量和兴趣偏向向量，以建立目标学生的培养力模型；获取待推荐的选修课程及其课程信息，建立知识画像模型；根据培养力模型与知识画像模型的相似度，向目标学生推荐选修课程；本发明能够最大化实现选课的合理性，达到有效培养人才，提升教学质量的目的。

技术领域

本发明涉及教育管理系统技术领域，特别地涉及一种基于人像识别的选修课程推荐方法、存储介质及电子设备。

背景技术

选修课程是指高等院校各学科、各专业教学计划中规定的由学生自行安排选习的课程。为了适应个别差异，因材施教，发挥学生专长，学生修习的选修课程在专业教学计划中占有一定的比例。为了扩大学科专业覆盖面，很多院校不仅有兴趣选修课程，也新增了很多专业选修课程。

修习适合学生的选修课程，不仅可以增长和普及学生的知识面，还可以适应社会各行业对人才的专业化需求，因此，如何选择最适合学生的选修课程对于学生本身和学校来说都是应当引起重视的。选择适合学生的选修课程，既有利于学生的个人能力发展又能最大限度提高教学成果，对提高高等院校教学质量、培养合格人才有着重要意义。

近年来，随着信息技术的高速发展，也出现了很多教育管理系统和对应的选修课程推荐方法，比如，根据学生的第一专业、专业成绩或主观输入的兴趣爱好推荐选修课程。这种选修课程推荐方法存在一些问题：

1.针对单一性、短时效性的录入信息进行推荐，数据采集或分析都比较片面，难以获取到学生真实、完整的个性特点、个人能力或知识水平，主观输入的兴趣爱好缺乏客观性，导致难以推荐真正适合学生的选修课程；

2.现有的推荐方法建立的模型比较简单和传统，无法立体化、全局化分析学生能力与课程培养方向的匹配度，导致推荐的结果与学生个人能力偏差较大，学生学习了课程但并没有促进学生的个人发展。

因此，本发明基于上述问题，提供一种基于人像识别的选修课程推荐方法、存储介质及电子设备。

发明内容

本发明的目的在于：针对上述问题，本发明提供了一种基于人像识别的选修课程推荐方法、存储介质及电子设备，通过根据目标学生的知识能力向量、性格特征向量和兴趣偏向向量建立目标学生的培养力模型，和建立待推荐的选修课程的知识画像模型，根据所述目标学生的培养力模型与所述待推荐的选修课程的知识画像模型的相似度向目标学生推荐选修课程，解决了现有选修课程推荐方法存在片面性、缺乏客观性，建立的模型不够立体化和全局化，导致难以推荐真正适合学生的选修课程的问题，达到有效培养人才，提升教学质量的目的。

本发明采用的技术方案如下：

为实现上述目的，第一方面，本发明提供一种基于人像识别的选修课程推荐方法，所述方法包括：

获取目标学生的已修课程及对应的课堂教学视频，并利用人脸识别技术从所述课堂教学视频中提取目标学生的课堂表现视频数据；

根据所述目标学生的课堂表现视频数据构建目标学生的知识能力向量、性格特征向量和兴趣偏向向量，以建立目标学生的培养力模型；

获取待推荐的选修课程及其课程信息，根据所述待推荐的选修课程的课程信息建立待推荐的选修课程的知识画像模型；

计算所述目标学生的培养力模型与所述待推荐的选修课程的知识画像模型的相似度，根据相似度向目标学生推荐选修课程。