课堂数据分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种课堂数据分析方法及系统，所述方法包括：获取课堂中的课堂数据，所述课堂数据包括人脸数据、学生行为数据、教师行为数据及教师语音数据；根据课堂数据对课堂进行分析。本发明专利技术增加了数据采集方式、丰富了数据种类，支持课堂的行为分析、人脸识别、语音识别等，另外对班级和学生的数据进行趋势分析、成绩/行为预测，并据此进行个性化推荐；通过多种来源的课堂数据采集，可以对课堂进行精准分析及详细评价，可以协助管理者有效决策、教师精准教学、学生个性化学习。

【技术实现步骤摘要】
课堂数据分析方法及系统
本专利技术涉及课堂数据管理
，特别是涉及一种课堂数据分析方法及系统。
技术介绍
在现有的专递课堂、精品录播、常态化录播等教学场景中，根据课堂中采集的答题数据、打点数据、评价数据，以及录屏时机位切到的教师全景、教师跟踪、学生全景、学生特写、板书的数据，对学生在课堂中的各种行为和数据进行统计、对比、分析，并在上课录屏的视频回放页面以图表的形式呈现出来。如此，管理者和教师可以看到本次课堂中所有学生数据的统计分析情况，学生可以看到自己在本次课程中的数据。但在现有技术中，除了机位切换外，其他数据都需要人为触发才能采集到，采集方式不够灵活、数据种类少；另外，数据的分析是针对一堂课中所有学生情况的横向分析，缺少针对班级和单个学生长时间趋势变化的纵向分析，无法对班级和学生将来的情况进行预测。因此，针对上述技术问题，有必要提供一种课堂数据分析方法及系统。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种课堂数据分析方法及系统，以通过多种来源的课堂数据实现课堂的精准分析与评价。为了实现上述目的，本专利技术一实施例提供的技术方案如下：一种课堂数据分析方法，所述方法包括：获取课堂中的课堂数据，所述课堂数据包括人脸数据、学生行为数据、教师行为数据及教师语音数据；根据课堂数据对课堂进行分析。作为本专利技术的进一步改进，所述方法包括：获取课堂中的人脸数据，得到学生的出勤情况。作为本专利技术的进一步改进，所述方法还包括：获取课堂中的人脸数据及学生行为数据，得到每个学生的行为，所述学生行为数据包括听讲、举手、思考、阅读、瞌睡、讨论、放松、张望、回答、书写中的一种或多种。作为本专利技术的进一步改进，所述方法还包括：获取课堂中的人脸数据、教师行为数据及教师语音数据，得到老师的教学信息，所述教师语音数据包括语音转写、语音指令、语音评价、视频切片、知识点识别中的一种或多种，所述教师行为数据包括讲授行为、演示行为、板书行为、巡视行为中的一种或多种。作为本专利技术的进一步改进，所述课堂数据通过教师答题器、学生答题器、助教终端、遥控器、移动终端App、摄像头、麦克风中的一种或多种采集得到。作为本专利技术的进一步改进，所述课堂包括主课堂和辅课堂，课堂模式为专递课堂、精品录播课堂、常态化录播课堂中的任意一种。作为本专利技术的进一步改进，“根据课堂数据对课堂进行分析”包括：根据课堂中的人脸数据获取学生列表；根据课堂中的教师行为数据和教师语音数据获取课堂的总体分析；根据主课堂和辅课堂中各自的学生行为数据获取主辅课堂学生对比信息。作为本专利技术的进一步改进，“根据课堂中的教师行为数据和教师语音数据获取课堂的总体分析”具体为：根据教师行为数据及教师语音数据获取教师的教师活动比率Rt及师生行为转换率Ch，其中，0≤Rt≤1，0≤Ch≤1；若满足Rt≤0.3，则判定该堂课为练习型课堂；若满足Rt≥0.7，则判定该堂课为讲授型课堂；若满足0.3＜Rt＜0.7且Ch≥0.6，则判定该堂课为对话型课堂；若满足0.3＜Rt＜0.7且0.2＜Ch＜0.6，则判定该堂课为平衡型课堂；若满足0.3＜Rt＜0.7且Ch≤0.2，则判定该堂课为板块型课堂。作为本专利技术的进一步改进，“根据主课堂和辅课堂中各自的学生行为数据获取主辅课堂学生对比信息”具体为：根据主课堂和辅课堂中各自学生的行为数据获取主辅课堂学生行为对比结果、主辅课堂互动占比对比结果、及主辅课堂答题正确率对比结果。本专利技术另一实施例提供的技术方案如下：一种课堂数据分析系统，所述系统包括：数据获取模块，用于获取课堂中的课堂数据，所述课堂数据包括人脸数据、学生行为数据、教师行为数据及教师语音数据；数据分析模块，用于根据课堂数据对课堂进行分析。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术增加了数据采集方式、丰富了数据种类，支持课堂的行为分析、人脸识别、语音识别等，另外对班级和学生的数据进行趋势分析、成绩/行为预测，并据此进行个性化推荐；通过多种来源的课堂数据采集，可以对课堂进行精准分析及详细评价，可以协助管理者有效决策、教师精准教学、学生个性化学习。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术课堂数据分析方法的流程示意图；图2为本专利技术课堂数据分析系统的模块示意图；图3为本专利技术中的教学模式图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。参图1所示，本专利技术公开了一种课堂数据分析方法，该方法包括：获取课堂中的课堂数据，课堂数据包括人脸数据、学生行为数据、教师行为数据及教师语音数据；根据课堂数据对课堂进行分析。其中，“获取课堂中的课堂数据”具体包括：获取课堂中的人脸数据，得到学生的出勤情况；获取课堂中的人脸数据及学生行为数据，得到每个学生的行为，学生行为数据包括听讲、举手、思考、阅读、瞌睡、讨论、放松、张望、回答、书写中的一种或多种；获取课堂中的人脸数据、教师行为数据及教师语音数据，得到老师的教学信息，教师语音数据包括语音转写、语音指令、语音评价、视频切片、知识点识别中的一种或多种，教师行为数据包括讲授行为、演示行为、板书行为、巡视行为中的一种或多种。本专利技术中的课堂数据通过教师答题器、学生答题器、助教终端、遥控器、移动终端App、摄像头、麦克风中的一种或多种采集得到。本专利技术中的课堂包括主课堂和辅课堂，课堂模式为专递课堂、精品录播课堂、常态化录播课堂中的任意一种。“根据课堂数据对课堂进行分析”包括：根据课堂中的人脸数据获取学生列表；根据课堂中的教师行为数据和教师语音数据获取课堂的总体分析；根据主课堂和辅课堂中各自的学生行为数据获取主辅课堂学生对比信息。其中，“根据课堂中的教师行为数据和教师语音数据获取课堂的总体分析”具体为：根据教师行为数据及教师语音数据获取教师的教师活动比率Rt及师生行为转换率Ch，其中，0≤Rt≤1，0≤Ch≤1；若满足Rt≤0.3，则判定该堂课为练习型课堂；若满足Rt≥0.7，则判定该堂课为讲授型课堂；若满足0.3＜Rt＜0.7且Ch≥0.6，则判定该堂课为对话型课堂；若满足0.3＜Rt＜0.7且0.2＜Ch＜0.6，则判定该堂课为平衡型课堂；若满足0.3＜Rt＜0.7且Ch≤0.2，则判定该堂课为板块型课堂。“根据主课堂和辅课堂中各自的学生行为数据获取主辅课堂学生对比信息”具体为：根据主课堂和辅课堂中各自学生的行为数据获取主辅课堂学生行为对比结果、主辅课堂互动占比对比结果、及主辅课堂答题正确率对比结果。参图2所示，本专利技术还公开了一种课堂数据分析系统，该系统包括：数据获取模块10，用于获取课堂中的课堂数据，课堂数据包括人脸数据、学生行为数据、教师行为数据及教师语音数据；数据分析模块20，用于根据课堂数据对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种课堂数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取课堂中的课堂数据，所述课堂数据包括人脸数据、学生行为数据、教师行为数据及教师语音数据；根据课堂数据对课堂进行分析。

【技术特征摘要】
1.一种课堂数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取课堂中的课堂数据，所述课堂数据包括人脸数据、学生行为数据、教师行为数据及教师语音数据；根据课堂数据对课堂进行分析。2.根据权利要求1所述的课堂数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取课堂中的人脸数据，得到学生的出勤情况。3.根据权利要求2所述的课堂数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：获取课堂中的人脸数据及学生行为数据，得到每个学生的行为，所述学生行为数据包括听讲、举手、思考、阅读、瞌睡、讨论、放松、张望、回答、书写中的一种或多种。4.根据权利要求2所述的课堂数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：获取课堂中的人脸数据、教师行为数据及教师语音数据，得到老师的教学信息，所述教师语音数据包括语音转写、语音指令、语音评价、视频切片、知识点识别中的一种或多种，所述教师行为数据包括讲授行为、演示行为、板书行为、巡视行为中的一种或多种。5.根据权利要求1所述的课堂数据分析方法，其特征在于，所述课堂数据通过教师答题器、学生答题器、助教终端、遥控器、移动终端App、摄像头、麦克风中的一种或多种采集得到。6.根据权利要求1所述的课堂数据分析方法，其特征在于，所述课堂包括主课堂和辅课堂，课堂模式为专递课堂、精品录播课堂、常态化录播课堂中的任意一种。7.根据权利要求6所述的课堂数据分析方法，其特征在于，“根据课堂数...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵珂，
申请(专利权)人：阔地教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32