学生情感分析方法技术

本发明专利技术提供了一种学生情感分析方法，包括：获取预设的第一时长内，多个班级的学生的多个科目的课堂听课视音频数据；其中，课堂听课视音频数据包括多个学生在多个科目的情绪信息和课堂行为信息；根据多个学生在多个科目的情绪信息，确定每个学生在每个科目的第一曲线；其中，第一曲线为情绪随时间变化的曲线；根据多个学生在多个科目的课堂行为信息，确定每个学生在每个科目的第二曲线；其中，第二曲线为课堂行为随时间变化的曲线；根据第一曲线和第二曲线，对每个学生的情感进行分析。从而对学生进行个性化的引导，以提高教学效果。

Students' emotion analysis method

【技术实现步骤摘要】
学生情感分析方法
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种学生情感分析方法。
技术介绍
课堂教学不是单方面的行为，老师和学生都需要参与进去，才能达到良好的教学效果，因此，学生在课堂上的参与度是一个重要的教学效果评价参数。但是学生在课堂上的参与度是一个难以精确定义的问题，教师只能主观的通过学生在课堂上是否活跃、是否参与交互来判断，或是根据成绩来确定学生的参与度。由于学生千差万别，教学内容千变万化，教师对于不同的学生给予的关注也不同，因此，急需一种对学生情感进行分析的方法，以评价学生在课堂的参与度，以便于对学生进行个性化的引导。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种学生情感分析方法，以解决现有技术中的不能对学生情感进行智能分析的问题。为解决上述问题，第一方面，本专利技术提供了一种学生情感分析方法，所述方法包括：获取预设的第一时长内，多个班级的学生的多个科目的课堂听课视音频数据；其中，所述课堂听课视音频数据包括多个学生在多个科目的情绪信息和课堂行为信息；根据所述多个学生在多个科目的情绪信息，确定每个学生在每个科目的第一曲线；其中，所述第一曲线为情绪随时间变化的曲线；根据所述多个学生在多个科目的课堂行为信息，确定每个学生在每个科目的第二曲线；其中，所述第二曲线为课堂行为随时间变化的曲线；根据所述第一曲线和所述第二曲线，对每个学生的情感进行分析。在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一曲线和所述第二曲线，对每个学生的情感进行分析具体包括：根据所述多个学生中的第一学生在每个科目的第一曲线，确定所述第一学生的情绪与科目的第一关联系数；根据所述多个学生中的第一学生在每个科目的第二曲线，确定所述第一学生的课堂行为与科目的第二关联系数；根据所述第一关联系数和所述第二关联系数，确定第一学生的情绪、第一学生的课堂行为与科目的关系。在一种可能的实现方式中，所述方法之后还包括：获取预设的第一时长内，多个学生中的第一学生的出勤信息；所述出勤信息包括出勤次数和出勤时间；根据所述出勤次数和出勤时间，确定第一学生的出勤与情绪的第三关联系数；根据所述出勤次数和出勤时间，确定第一学生的出勤与课堂行为的第四关联系数；根据所述第三关联系数、所述第四关联系数，确定第一学生的情绪、课堂行为与出勤的关系。在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取多个学生的家庭信息；所述家庭信息包括家庭与学校的距离、家庭成员信息；根据每个所述学生的家庭与学校的距离、所述家庭的成员信息、所述第一学生在第一科目的第一曲线和第二曲线，确定家庭对学生的听课的影响参数。在一种可能的实现方式中，所述根据每个所述学生的家庭与学校的距离、所述家庭的成员信息、所述第一学生在第一科目的第一曲线和第二曲线，确定家庭对学生的听课的影响参数，具体包括：计算多个学生的家庭与学校的距离相同时，所述第一曲线的第一变化曲线和所述第二曲线的第一变化曲线；计算多个学生的家庭成员信息相同时，所述第一曲线的第二变化曲线和所述第二曲线的第二变化曲线；根据所述第一曲线的第一变化曲线和第一曲线的第二变化曲线，计算家庭对学生情绪的第一影响参数；根据所述第二曲线的第一变化曲线和第二曲线的第二变化曲线，计算家庭对学生课堂行为的第二影响参数；根据所述第一影响参数和所述第二影响参数，计算家庭对学生的听课的影响参数。在一种可能的实现方式中，所述情绪信息包括眼神方向，所述方法还包括：获取第一班级的第一学生在第一科目的眼神方向；判断眼神方向是否为正常眼神方向；当所述眼神方向为非正常眼神方向时，根据所述眼神方向，确定眼神方向的投射目标；获取所述投射目标的信息；所述投射目标的信息包括面部信息和背部信息；判断所述投射目标的面部信息和背部信息是否异常；当所述投射目标的面部信息和背部信息均正常时，统计在预设的第二时长内，第一学生的眼神方向投射至投射目标的投射次数和每次的投射时长；当投射次数大于预设的第一次数阈值时，判断投射时长是否大于预设的第一时长阈值；当投射时长大于预设的第一时长阈值时，生成眼神异常提示信息。在一种可能的实现方式中，所述方法之后还包括：获取第一班级的第一学生在第一科目的坐姿信息；所述坐姿信息包括第一学生的上半身与地平线的角度；根据所述坐姿信息，生成第三曲线；其中，所述第三曲线为坐姿随时间变化的曲线；统计预设的第三时长内，所述第三曲线偏离标准曲线的偏离次数和每次的偏离时长；当偏离次数大于预设的第二次数阈值时，判断每次的偏离时长是否大于预设的第二时长阈值；当偏离时长大于预设的第二时长阈值时，生成坐姿异常提示信息。在一种可能的实现方式中，当班级为第一班级，科目为第一科目时，所述根据所述第一曲线和所述第二曲线，对每个学生的情感进行分析具体包括：根据第一班级内多个学生在第一科目的第一曲线，计算第一科目的第一授课评价参数；根据第一班级内多个学生在第一科目的第二曲线，计算第一科目的第二授课评价参数；根据所述第一授课评价参数和所述第二授课评价参数，得到第一授课评价结果；根据所述第一授课评价结果，对第一科目的授课进行评价。在一种可能的实现方式中，当班级为同一年级的两个班级，科目为第一科目时，所述根据所述第一曲线和所述第二曲线，对每个学生的情感进行分析具体包括：根据同一授课老师针对同一科目分别在第一班级的第一授课评价结果和在第二班级的第二授课评价结果，对第一班级和第二班级的学生的听课进行评价。在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取第一学生的缺勤信息；所述缺勤信息包括缺勤起始时间和缺勤原因；将所述第一学生缺勤之前的第一时段内，在多个科目中的每个科目的第一曲线和缺勤之后的第一时段内，在多个科目中的每个科目的第一曲线进行比较；根据比较结果，对所述第一学生缺勤前后的情绪进行分析，得到第一分析结果；将所述第一学生缺勤之前的第一时段内，在多个科目中的每个科目的第二曲线和缺勤之后的第一时段内，在多个科目中的每个科目的第二曲线进行比较；根据比较结果，对所述第一学生缺勤前后的课堂行为进行分析，得到第二分析结果；根据第一分析结果和第二分析结果，对第一学生在缺勤前后的情绪进行分析。第二方面，本专利技术提供了一种设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储程序，处理器用于执行第一方面任一所述的方法。第三方面，本专利技术提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一所述的方法。第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一所述的方法。通过应用本专利技术实施例提供的学生情感分析方法，可以分析学生的情感与科目的关系、与授课效果的关系、与环境本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学生情感分析方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取预设的第一时长内，多个班级的学生的多个科目的课堂听课视音频数据；其中，所述课堂听课视音频数据包括多个学生在多个科目的情绪信息和课堂行为信息；/n根据所述多个学生在多个科目的情绪信息，确定每个学生在每个科目的第一曲线；其中，所述第一曲线为情绪随时间变化的曲线；/n根据所述多个学生在多个科目的课堂行为信息，确定每个学生在每个科目的第二曲线；其中，所述第二曲线为课堂行为随时间变化的曲线；/n根据所述第一曲线和所述第二曲线，对每个学生的情感进行分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种学生情感分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预设的第一时长内，多个班级的学生的多个科目的课堂听课视音频数据；其中，所述课堂听课视音频数据包括多个学生在多个科目的情绪信息和课堂行为信息；
根据所述多个学生在多个科目的情绪信息，确定每个学生在每个科目的第一曲线；其中，所述第一曲线为情绪随时间变化的曲线；
根据所述多个学生在多个科目的课堂行为信息，确定每个学生在每个科目的第二曲线；其中，所述第二曲线为课堂行为随时间变化的曲线；
根据所述第一曲线和所述第二曲线，对每个学生的情感进行分析。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一曲线和所述第二曲线，对每个学生的情感进行分析具体包括：
根据所述多个学生中的第一学生在每个科目的第一曲线，确定所述第一学生的情绪与科目的第一关联系数；
根据所述多个学生中的第一学生在每个科目的第二曲线，确定所述第一学生的课堂行为与科目的第二关联系数；
根据所述第一关联系数和所述第二关联系数，确定第一学生的情绪、第一学生的课堂行为与科目的关系。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法之后还包括：
获取预设的第一时长内，多个学生中的第一学生的出勤信息；所述出勤信息包括出勤次数和出勤时间；
根据所述出勤次数和出勤时间，确定第一学生的出勤与情绪的第三关联系数；
根据所述出勤次数和出勤时间，确定第一学生的出勤与课堂行为的第四关联系数；
根据所述第三关联系数、所述第四关联系数，确定第一学生的情绪、课堂行为与出勤的关系。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取多个学生的家庭信息；所述家庭信息包括家庭与学校的距离、家庭成员信息；
根据每个所述学生的家庭与学校的距离、所述家庭的成员信息、所述第一学生在第一科目的第一曲线和第二曲线，确定家庭对学生的听课的影响参数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述学生的家庭与学校的距离、所述家庭的成员信息、所述第一学生在第一科目的第一曲线和第二曲线，确定家庭对学生的听课的影响参数，具体包括：
计算多个学生的家庭与学校的距离相同时，所述第一曲线的第一变化曲线和所述第二曲线的第一变化曲线；
计算多个学生的家庭成员信息相同时，所述第一曲线的第二变化曲线和所述第二曲线的第二变化曲线；
根据所述第一曲线的第一变化曲线和第一曲线的第二变化曲线，计算家庭对学生情绪的第一影响参数；
根据所述第二曲线的第一变化曲线和第二曲线的第二变化曲线，计算家庭对学生课堂行为的第二影响参数；
根据所述第一影响参数和所述第二影响参数，计算家庭对学生的听课的影响参数。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述情绪信息包括眼神方向，所述方法还包括：
获取第一班级的第一学生在第一科...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈天，田雪松，
申请(专利权)人：广州云蝶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44