基于大数据与人工智能的精准教学评价方法和机器人系统技术方案

基于大数据与人工智能的精准教学评价方法和机器人系统，包括：根据教学过程大数据建立每一老师的教学效果画像，从待查询的老师的教学效果画像获取待查询的评价单元的教学效果。上述方法和系统通过教学过程大数据中学生在课程上的反应来对教师的教学效果进行画像并将所述画像用于教学评价，更为真实和客观地反映出老师的教学效果，能极大提高教学画像和教学评价的客观性和准确性。

Precise teaching evaluation method and robot system based on big data and artificial intelligence

Accurate teaching evaluation methods and robotic systems based on big data and artificial intelligence include: building the teaching effect portrait of each teacher according to the big data of teaching process, and obtaining the teaching effect of the evaluation unit to be inquired from the teaching effect portrait of the teacher to be inquired. The above methods and systems can portray the teaching effect of teachers through the students'reaction to the curriculum in the big data of the teaching process and use the portraits for teaching evaluation, which can reflect the teaching effect of teachers more truly and objectively, and can greatly improve the objectivity and accuracy of teaching portraits and teaching evaluation.

【技术实现步骤摘要】
基于大数据与人工智能的精准教学评价方法和机器人系统
本专利技术涉及信息
，特别是涉及一种基于大数据与人工智能的精准教学评价方法和机器人系统。
技术介绍
现有教学效果评价是学生在期末的时候对老师进行评分而形成的。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：学生对老师的评价不仅仅取决于这个老师讲课讲的如何，还取决于这个学生的喜好，学生对自己喜好的老师总会给更高的评价，例如有的学生喜好男老师，有的学生喜好女老师，有的老师喜好严格的老师，有的老师喜好宽松的老师，而这些喜好跟教学效果没有直接关系，而且有的没有得到理想分数或被老师批评的学生存在恶性报复现象，故意在教学效果评价中给老师差评。因此现有教学效果评价不能客观地评价教学效果，而是受到学生主观影响，而导致了教学效果评价的准确率低。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
基于此，有必要针对现有技术中教学效果评价的缺陷或不足，提供基于大数据与人工智能的精准教学评价方法和机器人系统，以解决教学效果评价的主观性强、准确率低的缺点。第一方面，提供一种教学评价方法，所述方法包括如下步骤：建立画像步骤，根据教学过程大数据建立每一老师的教学效果画像；使用画像步骤，从待查询的老师的教学效果画像获取待查询的评价单元的教学效果。优选地，所述的建立画像步骤包括：获取数据步骤，获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一评价单元对应的教学录像；预设动作步骤，获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；效果画像步骤，将每一老师的每一评价单元作为所述每一老师的教学效果画像的一个评价单元标签，从所述每一老师的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一评价单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学效果画像的所述一个评价单元标签的值，存入教学效果画像知识库。优选地，所述的使用画像步骤包括：接受查询步骤，获取待查询的老师及待查询的评价单元；搜索评价步骤，从教学效果画像知识库中搜索并获取所述待查询的老师的教学效果画像，从所述待查询的老师的教学效果画像中获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元标签的值；效果计算步骤，获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元的权重，将所述所有评价单元标签的值根据所述所有评价单元的权重进行加权平均后得到的值，作为所述待查询的老师的评价单元的教学效果。优选地，所述评价单元包括预设时段的课程。优选地，所述预设的认真听课的动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。第二方面，提供一种教学评价系统，所述系统包括如下模块：建立画像模块，用于根据教学过程大数据建立每一老师的教学效果画像；使用画像模块，用于从待查询的老师的教学效果画像获取待查询的评价单元的教学效果。优选地，所述的建立画像模块包括：获取数据单元，用于获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一评价单元对应的教学录像；预设动作单元，用于获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；效果画像单元，用于将每一老师的每一评价单元作为所述每一老师的教学效果画像的一个评价单元标签，从所述每一老师的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一评价单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学效果画像的所述一个评价单元标签的值，存入教学效果画像知识库。优选地，所述的使用画像模块包括：接受查询单元，获取待查询的老师及待查询的评价单元；搜索评价单元，从教学效果画像知识库中搜索并获取所述待查询的老师的教学效果画像，从所述待查询的老师的教学效果画像中获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元标签的值；效果计算单元，获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元的权重，将所述所有评价单元标签的值根据所述所有评价单元的权重进行加权平均后得到的值，作为所述待查询的老师的评价单元的教学效果。优选地，所述评价单元包括预设时段的课程；所述预设的认真听课的动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。第三方面，提供一种教学评价机器人系统，所述机器人系统中分别配置有第二方面所述的教学评价系统。本专利技术的实施例具有如下优点和有益效果：本专利技术的实施例提供的基于大数据与人工智能的精准教学评价方法和机器人系统，根据教学过程大数据建立每一老师的教学效果画像，从待查询的老师的教学效果画像获取待查询的评价单元的教学效果，从而通过教学过程大数据中学生在课程上的反应来对教师的教学效果进行画像并将所述画像用于教学评价，更为真实和客观地反映出老师的教学效果，能极大提高教学画像和教学评价的客观性和准确性。附图说明图1为本专利技术的一个实施例提供的教学评价方法的流程图；图2为本专利技术的一个实施例提供的建立画像步骤的流程图；图3为本专利技术的一个实施例提供的使用画像步骤的流程图；图4为本专利技术的一个实施例提供的教学评价系统的原理框图；图5为本专利技术的一个实施例提供的建立画像模块的原理框图；图6为本专利技术的一个实施例提供的使用画像模块的原理框图。具体实施方式下面结合本专利技术实施方式，对本专利技术实施例中的技术方案进行详细地描述。本专利技术的实施例提供基于大数据与人工智能的精准教学评价方法和机器人系统。大数据技术包含教学过程大数据的获取、处理技术，人工智能技术包含识别技术、教学效果画像技术。(一)基于大数据与人工智能的精准教学评价方法如图1所示，一个实施例提供的教学评价方法，包括如下步骤：建立画像步骤S100，根据教学过程大数据建立每一老师的教学效果画像；优选地，所述的教学效果画像是一种用户画像。其中，用户画像是人工智能的核心技术。使用画像步骤S200，从待查询的老师的教学效果画像获取待查询的评价单元的教学效果。所述实施例提供的教学评价方法将基于过程大数据的教学效果画像作为教学效果评价的标准，并将所述教学效果画像用于教学效果的评价，从而降低或摆脱了以人为评委的评价的主观性。一方面，可以用于全自动的教学评价；另一方面可以用于辅助评委进行教学评价，例如将本专利技术实施例提供的教学效果画像或教学评价的结果提供给评委参考。1、建立画像步骤如图2所示，在一个优选的实施例中，所述的建立画像步骤S100包括：获取数据步骤S110，获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一评价单元对应的教学录像。优选地，所述的教学录像包括对学生听课、做实验、练习、记笔记、回答问题、朗读等课堂教学过程情况的录像。优选地，录像中具有时间信息、时段信息。预设动作步骤S120，获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；效果画像步骤S130，将每一老师的每一评价单元作为所述每一老师的教学效果画像的一个评价单元标签，从所述每一老师的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一评价单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学效果画像的所述一个评价单元标签的值，存入教学效果画像知识库。所述的建立画像步骤S100通过教学过程中的录像进行识别，得到教学效果的画像，而不是仅仅以学生的主观打分、或评委的主动打分、或学生的考试成绩来进行教学效果的画像，从而使得所述教学效果的画像能客观地反映教学过程的实际效果。(1)在一个进一步优选的实施例中，获取数据步骤S110包括：S111，获取每一个老师包括姓名、编号(例如张三、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种教学评价方法，其特征在于，所述方法包括：建立画像步骤，根据教学过程大数据建立每一老师的教学效果画像；使用画像步骤，从待查询的老师的教学效果画像获取待查询的评价单元的教学效果。

【技术特征摘要】
1.一种教学评价方法，其特征在于，所述方法包括：建立画像步骤，根据教学过程大数据建立每一老师的教学效果画像；使用画像步骤，从待查询的老师的教学效果画像获取待查询的评价单元的教学效果。2.根据权利要求1所述的教学评价方法，其特征在于，所述的建立画像步骤包括：获取数据步骤，获取教学过程大数据，所述教学过程大数据包括每一老师的每一评价单元对应的教学录像；预设动作步骤，获取预设的认真听课的动作，作为第一预设动作；效果画像步骤，将每一老师的每一评价单元作为所述每一老师的教学效果画像的一个评价单元标签，从所述每一老师的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所有学生的第一预设动作的总时长占所述每一评价单元的总时长的比例，作为所述每一老师的教学效果画像的所述一个评价单元标签的值，存入教学效果画像知识库。3.根据权利要求1所述的教学评价方法，其特征在于，所述的使用画像步骤包括：接受查询步骤，获取待查询的老师及待查询的评价单元；搜索评价步骤，从教学效果画像知识库中搜索并获取所述待查询的老师的教学效果画像，从所述待查询的老师的教学效果画像中获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元标签的值；效果计算步骤，获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元的权重，将所述所有评价单元标签的值根据所述所有评价单元的权重进行加权平均后得到的值，作为所述待查询的老师的评价单元的教学效果。4.根据权利要求1所述的教学评价方法，其特征在于，所述评价单元包括预设时段的课程。5.根据权利要求2所述的教学评价方法，其特征在于，所述预设的认真听课的动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。6.一种教学评价系统，其特征在于，所述系...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱定局，
申请(专利权)人：大国创新智能科技东莞有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44