基于大数据与人工智能的学习表现画像方法和机器人系统技术方案

基于大数据与人工智能的学习表现画像方法和机器人系统，包括：将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签，从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一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，将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值。上述方法和系统通过学习过程大数据中学生在课程上的反应来对教师的学习表现进行画像，更为真实和客观地反映出学生的学习表现，能极大提高教学画像和对学生的学习评价的客观性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据与人工智能的学习表现画像方法和机器人系统
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学习表现画像方法和机器人系统。
技术介绍
现有学习表现画像是在期末的时候老师对学生的学习表现进行评分而形成的。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：现有学生课堂表现的画像都是基于老师自己的印象，而一个班级的学生数非常多，老师无法记忆和区分那么多学生的课堂表现，因此主观性和不准确性太大。同时，老师对学生的评价不仅仅取决于这个学生的学习表现如何，还取决于这个老师的喜好，老师对自己喜好的学生总会给更高的评价，而这些喜好跟学生的学习表现没有直接关系。因此现有学习表现评价不能客观地评价学生的学习表现，而是受到老师主观影响，而导致了对学生的学习表现的画像的准确率低。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学习表现画像的缺陷或不足，提供基于大数据与人工智能的学习表现画像方法和机器人系统，以解决学习表现画像的主观性强、准确率低的缺点。第一方面，提供一种学习表现画像方法，所述方法包括：评价标签步骤，将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签；录像识别步骤，从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一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；标签赋值步骤，将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值。优选地，所述的评价标签步骤之前还包括：获取数据步骤，获取学习过程大数据，所述学习过程大数据包括每一学生的每一评价单元对应的教学录像；预设动作步骤，将获取预设的认真学习的动作，作为第一预设动作；优选地，所述的标签赋值步骤之后还包括：存入知识库步骤，将所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值存入学习表现画像知识库。优选地，所述的标签赋值步骤之后还包括：接受查询步骤，获取待查询的学生及待查询的评价单元；搜索评价步骤，从学习表现画像知识库中搜索并获取所述待查询的学生的学习表现画像，从所述待查询的学生的学习表现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；表现计算步骤，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，作为所述待查询的学生的评价单元的学习表现。优选地，所述评价单元包括预设时段的课程；所述第一预设动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。第二方面，提供一种学习表现画像系统，所述系统包括：评价标签模块，用于将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签；录像识别模块，用于从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一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；标签赋值模块，用于将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值。优选地，所述系统还包括：获取数据模块，用于获取学习过程大数据，所述学习过程大数据包括每一学生的每一评价单元对应的教学录像；预设动作模块，用于获取预设的认真学习的动作，作为第一预设动作。优选地，所述系统还包括：存入知识库模块，用于将所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值，存入学习表现画像知识库；接受查询模块，用于获取待查询的学生及待查询的评价单元；搜索评价模块，用于从学习表现画像知识库中搜索并获取所述待查询的学生的学习表现画像，用于从所述待查询的学生的学习表现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；表现计算模块，用于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，作为所述待查询的学生的评价单元的学习表现。优选地，所述评价单元包括预设时段的课程；所述预设的认真学习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，提供一种学习表现画像机器人系统，所述机器人系统中分别配置有第二方面所述的学习表现画像系统。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学习表现画像方法和机器人系统，将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签，从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一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，将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值，从而通过学习过程大数据中学生在课程上的反应来对教师的学习表现进行画像，更为真实和客观地反映出学生的学习表现，能极大提高教学画像和对学生的学习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学习表现画像方法的流程图；图2为本专利技术的一个优选实施例提供的学习表现画像方法的流程图；图3为本专利技术的一个实施例提供的学习表现画像系统的原理框图；图4为本专利技术的一个优选实施例提供的学习表现画像系统的原理框图。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学习表现画像方法和机器人系统。大数据技术包含大数据的获取、处理技术，人工智能技术包含识别技术、学习表现画像技术。(一)基于大数据与人工智能的学习表现画像方法如图1所示，一个实施例提供的一种学习表现画像方法，所述方法包括：评价标签步骤S300，将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签。优选地，所述的学习表现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。录像识别步骤S400，从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一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。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。标签赋值步骤S500，将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值。所述的画像方法通过学习过程中的录像进行识别，得到学习表现的画像，而不是仅仅以老师对学生的主观打分、或评委的主动打分、或学生的考试成绩来进行学习表现的画像，从而使得所述学习表现的画像能客观地反映学习过程的实际效果。1、评价标签步骤在一个优选的实施例中，所述的评价标签步骤S300包括：S301，从大数据存储系统中读取每一学生的每一评价单元(例如张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12；张三、2018002、英语、2018学年；李四、2018003、化学、2017年上学期；等等)。S302，为每一学生建立一个学习表现画像(例如张三的学习表现画像；李四的学习表现画像；等等)。S303，将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签(例如，张三、2018002、高等数学、2018-5-23至2018-8-12作为张三的学习表现画像的一个评价单元标签；张三、2018002、英语、2018学年作为张三的学习表现画像的一个评价单元标签；李四、2018003、化学、2017年上学期作为李四的学习表现画像的一个评价单元标签；等等)。所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学习表现画像方法，其特征在于，所述方法包括：评价标签步骤，将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签；录像识别步骤，从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一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；标签赋值步骤，将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值。

【技术特征摘要】
1.一种学习表现画像方法，其特征在于，所述方法包括：评价标签步骤，将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签；录像识别步骤，从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一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；标签赋值步骤，将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值。2.根据权利要求1所述的学习表现画像方法，其特征在于，所述的评价标签步骤之前还包括：获取数据步骤，获取学习过程大数据，所述学习过程大数据包括每一学生的每一评价单元对应的教学录像；预设动作步骤，将获取预设的认真学习的动作，作为第一预设动作。3.根据权利要求1所述的学习表现画像方法，其特征在于，所述的标签赋值步骤之后还包括：存入知识库步骤，将所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值存入学习表现画像知识库。4.根据权利要求1至3任一项所述的学习表现画像方法，其特征在于，所述的标签赋值步骤之后还包括：接受查询步骤，获取待查询的学生及待查询的评价单元；搜索评价步骤，从学习表现画像知识库中搜索并获取所述待查询的学生的学习表现画像，从所述待查询的学生的学习表现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；表现计算步骤，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，作为所述待查询的学生的评价单元的学习表现。5.根据权利要求1至3任一项所述的学习表现画像方法，其特征在于，所述评价单元包括预设时段的课程；所述第一预设动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。6.一种学习表现...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱定局，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：广东,44