一种基于智能识别的在线平板学习质量监控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能识别的在线平板学习质量监控方法、获取在线学习系统的各个平板接入终端的教学质量参数、环境参数和通讯参数；分析判断设备通讯参数有无异常，如果通讯有异常，则进行警示报警，否则，根据教学质量参数、环境参数和设备通讯参数对各单项指标进行计算评分，确定各单项指标的权重，根据各单项指标的评分和权重计算整个在线平板学习的综合教学质量。

A quality monitoring method of online tablet learning based on Intelligent Recognition

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能识别的在线平板学习质量监控方法
本专利技术涉及在线学习
，具体来说，涉及一种基于面部识别的在线平板学习度预警方法。
技术介绍
近年来，随着宽带互联网不断在普通家庭和教育机构中普及，教与学可以不受时间、空间和地点条件的限制，知识获取渠道灵活与多样化；在线教育的模式通过把线下学习模式下的课表、教材加以电子化，视频化，搬上互联网，提高了学习的便利性；但学习过程往往难以监督，无法保证每个学员都能认真的对网上教材进行学习，因此需要对学员在线学习的状态进行监督和了解，以达到提高在线教学质量的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是为克服已有技术的不足，设计出一种基于智能识别的在线平板学习质量监控方法，能够有效监控在线教学质量，并进行评估。该方法包含以下步骤，1)、在线学习平板终端设置各类传感器，可实时采集在线学习系统的各个平板接入终端的教学质量参数、环境参数和通讯参数；2)、分析判断平板终端采集的参数有无异常，若环境参数和/或通讯参数有异常，则进行警示报警，若教学质量参数出现异常，则进行预测分析并获取教本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能识别的在线平板学习质量监控方法，其特征在于：/n1)、在线学习平板终端设置各类传感器，可实时采集在线学习系统的各个平板接入终端的教学质量参数、环境参数和通讯参数；/n2)、分析判断平板终端采集的参数有无异常，若环境参数和/或通讯参数有异常，则进行警示报警，若教学质量参数出现异常，则进行预测分析并获取教学质量越限应对方案；/n3)、在设定的教学时间内，根据教学质量参数、环境参数和设备通讯参数对各单项指标进行计算评分，确定各单项指标的权重，根据各单项指标的评分和权重计算整个在线平板学习的综合教学质量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于智能识别的在线平板学习质量监控方法，其特征在于：
1)、在线学习平板终端设置各类传感器，可实时采集在线学习系统的各个平板接入终端的教学质量参数、环境参数和通讯参数；
2)、分析判断平板终端采集的参数有无异常，若环境参数和/或通讯参数有异常，则进行警示报警，若教学质量参数出现异常，则进行预测分析并获取教学质量越限应对方案；
3)、在设定的教学时间内，根据教学质量参数、环境参数和设备通讯参数对各单项指标进行计算评分，确定各单项指标的权重，根据各单项指标的评分和权重计算整个在线平板学习的综合教学质量。


2.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的在线平板学习质量监控方法，其特征在于：所述步骤2)的详细步骤包括：
2.1)构建在线学习教学质量监测用的预警知识库和质量预测模型，所述预警知识库中包含预警指标及其标准值、异常诊断规则、异常原因对应的应对方案，所述异常诊断规则包括预警指标越限情况对应的异常原因事件；
2.2)将教学质量参数、环境参数和通讯参数分别和设定的标准值进行比对，如果任一超过标准值则发出警示；
2.3)根据质量预测模型计算教学质量指标的预测值；
2.4)通过数据驱动模型对在线学习系统的教学监测质量进行趋势分析，得到在线平板教学质量趋势分析结果；
2.5)从预警知识库选择预警指标，通过趋势分析结果进行预警指标的计算，并将预警指标的计算值和预警知识库中的标准值进行比较得到各预警指标的越限情况，根据预警指标计算结果和越限情况，匹配预警知识库中的异常诊断规则识别异常原因事件，如果识别异常原因事件成功，则从预警知识库中搜寻出最匹配当前异常原因事件的应对方案。


3.根据权利要求2所述的一种基于智能识别的在线平板学习质量监控方法，其特征在于，所述步骤2.1)中的质量预测模型为教学质量函数的多元线性回归参数模型，且所述教学质量函数的多元线性回归参数模型的函数表达式如式(1)所示：
Q(t)＝X(t)·β+ξ(1)
式(1)中，Q(t)表示在线学习系统的各个平板接入终端教学质量指标的预测值，X(t)表示在线学习系统的各个平板接入终端的教学质量参数，β为回归系数，ξ为回归调和系数。


...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈家峰，李书兵，
申请(专利权)人：珠海读书郎网络教育有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44