[发明专利]基于人工智能的课堂质量评估方法及系统

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基于人工智能的课堂质量评估方法及系统：根据课堂图像数据，获取每个学生的听课状态值和课堂整体参与积极程度值；根据教师的语音信息，计算当前评价时间间隔内的教学内容冗余程度值；根据教学内容冗余程度值和每个学生的听课状态值，计算当前评价时间间隔内每个学生的听课状态阈值，进而确定当前评价时间间隔内的课堂整体听课状态值；根据课堂整体听课状态值和课堂整体参与积极程度值，计算当前评价时间间隔内的课堂质量评分值。本发明通过对教师的语音信息进行分析计算教学内容冗余程度值，并根据该教学内容冗余程度值针对不同学生确定其对应的听课状态阈值，有效提高了课堂质量评估结果的准确性。

技术领域

本发明涉及教育教学技术领域，具体涉及一种基于人工智能的课堂质量评估方法及系统。

背景技术

目前，课堂教学是教育教学最有效的方式，而课堂教学评价是促进学生成长、教师专业发展和提高课堂教学质量的一种重要手段。所以，如何科学准确地对教师的课堂教学质量进行评价，也成为课堂教学的一个重要组成部分。

现有常见的课堂质量评估方式主要有两种：1、课后由学生对教师的课堂质量进行评价，这种方式虽然能够体现学生的听课感受，但是通常会掺杂学生个人对教师本人喜恶的主观感情，喜欢的老师评分较高，不喜欢的老师评分较低，导致评价不够客观；2、通过获取课堂教学的视频信息，由机器对教师的课堂质量进行量化评分，这种方式通常是根据视频信息对学生的眼睛、表情、声音等特征信息进行提取，并将提取的特征信息与标准数据库中的特征进行比较，虽然是比较客观，但是由于实际课堂情况的多变性和复杂性，会导致评估方法鲁邦性较低，并不能完全反应实际情况下的课堂质量，评价结果不准确。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的课堂质量评估方法及系统，用于解决现有的课堂质量评估准确性较差的问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案具体如下：

本发明提供了一种基于人工智能的课堂质量评估方法，包括以下步骤：

获取当前评价时间间隔内的课堂图像数据和课堂音频数据；

根据获取的课堂图像数据，获取每个学生的低抬头信息、背部弯曲信息和举手信息；

根据每个学生的低抬头信息和背部弯曲信息，计算当前评价时间间隔内每个学生的听课状态值；

根据每个学生的举手信息，计算当前评价时间间隔内的课堂整体参与积极程度值；

根据获取的课堂音频数据，获取教师的语音信息，并根据教师的语音信息，计算当前评价时间间隔内的教学内容冗余程度值；

根据教学内容冗余程度值和每个学生的听课状态值，计算当前评价时间间隔内每个学生的听课状态阈值；

根据每个学生的听课状态值和听课状态阈值，确定当前评价时间间隔内的课堂整体听课状态值；

根据课堂整体听课状态值和课堂整体参与积极程度值，计算当前评价时间间隔内的课堂质量评分值。

进一步的，根据教学内容冗余程度值和每个学生的听课状态值，计算当前评价时间间隔内每个学生的听课状态阈值的步骤包括：

获取根据每个学生的学习能力所确定的每个学生对应的教学内容冗余接受程度值，学习能力越强，则教学内容冗余接受程度值越小；

判断当前评价时间间隔内每个学生的听课状态值是否大于初始的听课状态阈值；

若学生的听课状态值不大于初始的听课状态阈值，则将初始的听课状态阈值作为该学生最终的听课状态阈值；

若学生的听课状态值大于初始的听课状态阈值，则判断该学生的教学内容冗余接受程度值是否小于教学内容冗余程度值；