一种教学质量评测方法及系统技术方案

本申请一种教学质量评测方法及系统，对课堂的教学行为信息进行数字化，利用经过数字化的数据进行量化的教学质量分析，包括视线分析、语言情感分析、姿态分析，用于反映课堂秩序、课堂氛围、教学效率等多个维度从而对教师的教学质量提供客观的评分参考；可根据不同的评价指标调用本发明专利技术的分析结果，所获得的客观数据和分析结果不局限于某一具体的评价体系；通过对本发明专利技术的实施可有效解决传统方法中人为观察带来的片面性缺陷，为智慧课堂提供数据支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种教学质量评测方法及系统
本专利技术属于智慧教学
，具体涉及一种教学质量评测方法及系统。
技术介绍
传统的教学质量评估往往以学生成绩及其评价、问卷调查、听课评价等方式作为参考标准，此类评估标准和评估结果普遍带有较强的主观感情色彩，难以反映教师真实的教学质量；而评估专家通常也只是以一节课变现评判，效率低下，标准不统一，评估结果较为片面，在智慧校园和智慧课堂的推广背景下现有以人为主观评价为主的教学质量评测方法已不再适用，如何实时且全面客观地反映教学质量是亟待解决的问题。
技术实现思路
基于此，本专利技术旨在提供一种教学质量评测方法及系统，对课堂过程中的教学行为进行数字化，以克服传统评测方法的主观性强、结论片面、效率低下等技术缺陷。本专利技术一种教学质量评测方法，包括：教学数据采集，获取单次课堂中的教学数据包括语音文本信息、姿态信息和教师的视线所及位置坐标，其中语音文本信息带有情感倾向标记，姿态信息包括面部表情、肢体动作和位置坐标中的至少一项；视线分析，根据教师的视线所及位置坐标统计在单次课堂中教师的视线分布情况；语言情感分析，根据教师的语音文本信息统计授课过程中各类情感的次数及频率；姿态分析，根据姿态信息统计教师和学生各姿态的次数和占比；交叉分析，对教学数据按照采样时刻先后顺序排序，计算学生的语音文本信息、姿态信息分别与教师的语音文本信息、姿态信息、视线所及位置坐标的时间交叉关系；量化评测，将上述视线分析、语言情感分析、姿态分析和交叉分析的结果与历史数据训练集进行相似度匹配，选取与当前分析结果最相近的历史数据所对应的评分结果作为当前评分。优选地，统计在单次课堂中教师的视线分布情况包括：把课室平均划分为若干个区域，根据教师的视线所及位置坐标统计坐标落在各区域的次数和占全区域的比例。优选地，视线分析还包括：根据教师的视线所及位置坐标计算随着时间变化教师的视线关注点变化情况，其中教师的视线所及位置坐标记为f1＝(t,x1,y1)，t表示采样时刻，(x1,y1)表示视线所及位置坐标。优选地，语言情感分析包括：记教师的语音文本信息为f2＝(t,s,c)，其中t表示采样时刻，s表示语音文本内容，c表示情感倾向标记，根据语音文本信息的情感倾向标记统计单次课堂中教师各类情感的次数和频率。优选地，交叉分析包括：对学生的语音文本信息、姿态信息分别与教师的语音文本信息、姿态信息、视线所及位置坐标进行一对一交叉，当进行交叉的两类信息的采样时刻差值小于预设值时记为一个交叉关系，并记进行交叉的属于学生的教学数据的采样时刻为时间交叉点。优选地，交叉分析还包括：对学生的姿态信息与教师的视线所及位置坐标交叉，存在学生位置坐标与教师的视线所及位置坐标的距离小于预设偏差且两者的采样时刻差值小于预设值时记为一个交叉关系，记学生的姿态信息的采样时刻为时间交叉点。优选地，交叉分析还包括：对学生的姿态信息与教师的语音文本信息交叉，当教师的语音文本信息的文本内容包括对应学生姓名且交叉的两类信息的采样时刻差值小于预设值时记为一个交叉关系，记学生姿态信息的采样时刻为时间交叉点。优选地，交叉分析还包括计算时间关联关系，包括：对学生的姿态信息与教师的视线所及位置坐标交叉，存在学生位置坐标与教师的视线所及位置坐标的距离小于预设偏差时计算两者的时间差并记录为一个时间关联关系。优选地，姿态分析还包括：记姿态信息为f3＝(t,n,g,m,x2,y2)，其中t表示采样时刻，n表示姿态所属人员姓名，g表示姿态内容，m表示姿态倾向，(x2,y2)表示位置坐标，根据预设时间间隔统计各姿态集中出现的时间段、在各时间段内各姿态出现的次数和占比，以时间间隔为单位计算各姿态发生的平均次数。另一方面，本专利技术还提供一种教学质量评测系统，包括：教学数据采集模块，采集单次课堂中的原始数据用于生成教学数据包括语音文本信息，姿态信息和教师的视线所及位置坐标；视线分析模块，用于根据教师的视线所及位置坐标统计在单次课堂中教师的视线分布情况；语言情感分析模块，根据教师的语音文本信息统计授课过程中各类情感的次数及频率；姿态分析模块，根据姿态信息统计教师和学生各姿态的次数和占比；交叉分析模块，用于根据采样时刻顺序计算学生的教学数据与教师的教学数据的时间交叉关系；量化评测模块，用于把视线分析模块、语言情感分析模块、姿态分析模块和交叉分析模块的分析结果与在本系统中存储的历史数据训练集进行相似度匹配，选取与当前分析结果最相近的历史数据所对应的评分结果作为当前评分。从以上技术方案可以看出，本专利技术具备以下优点：本专利技术一种教学质量评测方法及系统，对课堂的教学行为信息进行数字化，利用经过数字化的数据进行量化的教学质量分析，用于反映课堂秩序、课堂氛围、教学效率等多个维度从而对教师的教学质量提供客观的评分参考；可根据不同的评价指标调用本专利技术的分析结果，本专利技术所获得的客观数据和分析结果不局限于某一具体的评价体系；通过对本专利技术的实施可有效解决传统方法中人为观察带来的片面性缺陷，为智慧课堂提供数据支撑。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的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1本专利技术一种实施例教学质量评测方法实施流程图图2本专利技术另一实施例教学质量评测系统结构框图图3本专利技术另一实施例教学质量评测方法实施示意图具体实施方式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，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本实施例提供一种教学质量评测方法，包括：教学数据采集，获取单次课堂中的教学数据包括语音文本信息、姿态信息和教师的视线所及位置坐标，其中语音文本信息带有情感倾向标记，姿态信息包括面部表情、肢体动作和位置坐标中的至少一项；本实施例中，对视频数据和音频数据的提取和识别由接入的第三方工具完成，支持通过现有成熟的人脸识别、空间转换、声纹识别、情感分析等一系列方法获得本实施例所需要的分析数据。视线分析，根据教师的视线所及位置坐标统计在单次课堂中教师的视线分布情况；语言情感分析，根据教师的语音文本信息统计授课过程中各类情感的次数及频率；姿态分析，根据姿态信息统计教师和学生各姿态的次数和占比；交叉分析，对教学数据按照采样时刻先后顺序排序，计算学生的语音文本信息、姿态信息分别与教师的语音文本信息、姿态信息、视线所及位置坐标的时间交叉关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种教学质量评测方法，其特征在于，包括：/n教学数据采集，获取单次课堂中的教学数据包括语音文本信息、姿态信息和教师的视线所及位置坐标，其中所述语音文本信息带有情感倾向标记，所述姿态信息包括面部表情、肢体动作和位置坐标中的至少一项；/n视线分析，根据所述教师的视线所及位置坐标统计在单次课堂中教师的视线分布情况；/n语言情感分析，根据教师的语音文本信息统计授课过程中各类情感的次数及频率；/n姿态分析，根据所述姿态信息统计教师和学生各姿态的次数和占比；/n交叉分析，对所述教学数据按照采样时刻先后顺序排序，计算学生的语音文本信息、姿态信息分别与教师的语音文本信息、姿态信息、视线所及位置坐标的时间交叉关系；/n量化评测，将视线分析、语言情感分析、姿态分析和交叉分析的结果与历史数据训练集进行相似度匹配，选取与当前分析结果最相近的历史数据所对应的评分结果作为当前评分。/n

【技术特征摘要】
1.一种教学质量评测方法，其特征在于，包括：
教学数据采集，获取单次课堂中的教学数据包括语音文本信息、姿态信息和教师的视线所及位置坐标，其中所述语音文本信息带有情感倾向标记，所述姿态信息包括面部表情、肢体动作和位置坐标中的至少一项；
视线分析，根据所述教师的视线所及位置坐标统计在单次课堂中教师的视线分布情况；
语言情感分析，根据教师的语音文本信息统计授课过程中各类情感的次数及频率；
姿态分析，根据所述姿态信息统计教师和学生各姿态的次数和占比；
交叉分析，对所述教学数据按照采样时刻先后顺序排序，计算学生的语音文本信息、姿态信息分别与教师的语音文本信息、姿态信息、视线所及位置坐标的时间交叉关系；
量化评测，将视线分析、语言情感分析、姿态分析和交叉分析的结果与历史数据训练集进行相似度匹配，选取与当前分析结果最相近的历史数据所对应的评分结果作为当前评分。


2.根据权利要求1所述的教学质量评测方法，其特征在于，所述统计在单次课堂中教师的视线分布情况包括：
把课室平均划分为若干个区域，根据教师的视线所及位置坐标统计坐标落在各区域的次数和占全区域的比例。


3.根据权利要求1所述的教学质量评测方法，其特征在于，所述视线分析还包括：
根据教师的视线所及位置坐标计算随着时间变化教师的视线关注点变化情况，其中教师的视线所及位置坐标记为f1＝(t,x1,y1)，t表示采样时刻，(x1,y1)表示视线所及位置坐标。


4.根据权利要求1所述的教学质量评测方法，其特征在于，所述语言情感分析包括：
记教师的语音文本信息为f2＝(t,s,c)，其中t表示采样时刻，s表示语音文本内容，c表示情感倾向标记，根据语音文本信息的情感倾向标记统计单次课堂中教师各类情感的次数和频率。


5.根据权利要求1所述的教学质量评测方法，其特征在于，所述交叉分析包括：
对学生的语音文本信息、姿态信息分别与教师的语音文本信息、姿态信息、视线所及位置坐标进行一对一交叉，当进行交叉的两类信息的采样时刻差值小于预设值时记为一个交叉关系，并记交叉操作中属于学生的教学数据的采样时刻为时间交叉点。


6.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红，张涌，郑杰，张钊，袁涛，吴少平，黄韶华，谢茜，张云婷，蓝成彬，王睿，
申请(专利权)人：华南师范大学，广东联通通信建设有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44