[发明专利]基于云服务的教学质量评价方法及系统

说明书

本发明涉及教学评价领域，具体提供了一种基于云服务的教学质量评价方法及系统，包括录制现场教学视频，并使用元素提取方法提取现场教学视频中的评价指标元素；对评价指标元素进行统一化处理，将其转化为不同类别的评价指标数值；将各个评价指标数值分别与对应的评价指标阈值进行比对，并对比对后的结果进行打分归类。本发明通过教学的摄录视频直接进行元素提取，从教师神态变化、教师说话频率、教师书写频率、教师说话音量和学员反应程度等几个重要因素来判定教师的教学质量以及学员的接受程度。再通过打分的评价机制来综合判定教学质量。能够实现智能化分析评价教学质量，对提高教学质量起到了尤为重要的作用。

技术领域

本发明涉及教学评价领域，具体而言，涉及一种基于云服务的教学质量评价方法及系统。

背景技术

教学质量评价是指对老师的学术业务水平、教学方法、教学态度等进行评价。教育测量学的基本内容之一如何评价教学质量，还没有统一的标准一门课程的教学质量，与诸多因素密切相关，如各课程的教学质量、本门课程各个教学环节的互相配合、教师的教学效果、学生的素质及学习态度等。现有技术中针对教学质量评价只能通过人工进行听课的方式综合进行评价，而这种方式不仅个人主观因素影响极大，并且耗费大量师资，极为不便。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于云服务的教学质量评价方法及系统，以解决相关技术中的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于云服务的教学质量评价方法及系统，包括：

录制现场教学视频，将现场教学视频上传到云分析系统，利用人脸识别及深度学习将识别结果提交到评价系统，并使用元素提取方法提取现场教学视频中的评价指标元素；

对评价指标元素进行统一化处理，将其转化为不同类别的评价指标数值；

将各个评价指标数值分别与对应的评价指标阈值进行比对，并对比对后的结果进行打分归类。

进一步地，所述录制现场教学视频分为摄录第一摄影区域和第二摄影区域，所述第一摄影区域为讲台区域，所述第二摄影区域为学员分布区域。

进一步地，所述第二摄影区域通过如下方法进行计算：

S_P＝[(P_x―1)×a]×[(P_y―1)×b]

其中，S_P为摄影区域，P_x为每一排的学员人数，P_y为每一列的学员人数，a为每一排学员之间的距离，b为每一列学员之间的距离。

进一步地，所述评价指标元素包括教师神态变化、教师说话频率、教师书写频率、教师说话音量和学员反应程度。

进一步地，所述用元素提取方法提取现场教学视频中的评价指标元素包括：

将现场教学视频输入训练好的第一三维神经网络模型进行处理，得到所述现场教学视频的动作提取结果；

根据所述现场教学视频的动作提取结果，确定所述现场教学视频的动作实例检测结果；

将所述现场教学视频输入训练好的第二三维神经网络模型进行处理，得到所述现场教学视频的动作类别判别结果；

根据所述现场教学视频的动作实例检测结果和动作类别判别结果，确定所述现场教学视频的动作类别。

进一步地，所述对评价指标元素进行统一化处理包括：

将动作类别进行分类并转化为点阵信号，将每一帧的动作类别点阵信号转化为点阵分布图，并统计点阵分布图的坐标和数量；

将声音类别转化为分贝信号，将分贝信号分类为分贝大小信号和分贝时长信号并进行分类。