一种教学质量评估的机器学习算法制造技术

本发明专利技术涉及教育教学技术领域，且公开了一种教学质量评估的机器学习算法，包括以下步骤：S1、所有授课教师信息录入存储模块，存储模块中含有每个教师容貌、年龄、教龄、性别、姓名以及身高；S2、在取得学生、家长、老师同意一致同意后，班级中后墙上方安装监测模块，监测模块带有编号，该标号与班级名称相同，监测模块长时间处在关机状态；S3、评估小组控制某个或多个班级中的监测模块打开，监测模块识别老师，与存储模块中容貌匹配；S4、在教师不知具体评估时间时，监测模块对教师授课画面记录；机器机器学习算法，能够以硬性条件综合判断教师教学质量，评估更准确，对教师授课画面记录，并对同一教师多次记录授课画面，利于提高教学质量。量。量。

【技术实现步骤摘要】
一种教学质量评估的机器学习算法


[0001]本专利技术涉及教育教学
，具体为一种教学质量评估的机器学习算法。

技术介绍

[0002]教学在人类文明的发展中起着非常重要的作用，它推动了重大的科学技术进步。二十世纪科学技术进步给人类生产和生活带来的巨大变化确实令人赞叹不已。从远古时代起一直是人们幻想的“顺风耳”，“千里眼”，“空中飞行”和“飞向太空”都在这一世纪成为现实。教学是教师的教和学生的学所组成的一种人类特有的人才培养活动。通过这种活动，教师有目的、有计划、有组织地引导学生学习和掌握文化科学知识和技能，促进学生素质提高，使他们成为社会所需要的人。
[0003]教学质量是衡量高校教学水平和教学效果的重要指标，长期以来对教学质量评估都是以少数老师的主观判断为主要依据,造成了片面，不准确的结果，也难以对教学过程出现的问题进行改进，并且教学质量评估一般采用听课的方式，有些老师听课表现与平时授课表现不一致，导致教学质量评估无法反映老师的水平。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种教学质量评估的机器学习算法，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种教学质量评估的机器学习算法，包括以下步骤：
[0008]S1、所有授课教师信息录入存储模块，存储模块中含有每个教师容貌、年龄、教龄、性别、姓名以及身高；
[0009]S2、在取得学生、家长、老师同意一致同意后，班级中后墙上方安装监测模块，监测模块带有编号，该标号与班级名称相同，监测模块长时间处在关机状态；
[0010]S3、评估小组控制某个或多个班级中的监测模块打开，监测模块识别老师，与存储模块中容貌匹配；
[0011]S4、在教师不知具体评估时间时，监测模块对教师授课画面记录；
[0012]S5、评估模块从师生互动、新课导入、讲授新课方式、教师态度、教学活动、板书设计综合分析教师各环节教学质量；
[0013]S6、监测模块对教师一学期随机记录至少三次，数据整合模块对教师形成性总结，得出教学质量等级。
[0014]优选的，所述步骤S1中，信息录入具体步骤为：
[0015]S11、教师输入姓名、身份证出生日期和性别，在信息栏则显示年龄以及性别；
[0016]S12、教师近对镜头录入五官，再远离镜头录入全身照，以此获得教师外部信息；
[0017]S13、录入参加教育工作年号。
[0018]优选的，所述步骤S2中，监测模块每次开启监测时间为45min而后自动关闭。
[0019]优选的，所述步骤S3中，监测识别具体步骤为：
[0020]S31、远视角获取教师身高范围以及模糊外貌，初步筛选复合人员范围；
[0021]S32、近视角获取教师面部特征，锁定匹配教师；
[0022]S33、自动对教师拍照留底。
[0023]优选的，所述步骤S5中，各环节还包括教育机智。
[0024]优选的，所述步骤S6中，教学质量等级分为优秀、良好、合格。
[0025](三)有益效果
[0026]本专利技术提供了一种教学质量评估的机器学习算法，具备以下有益效果：
[0027](1)、本专利技术中，改变传统的少数老师主观判断，设计的机器机器学习算法，能够以硬性条件综合判断教师教学质量，评估更准确。
[0028](2)、本专利技术中，在教师不知情下，对教师授课画面记录，并对同一教师多次记录授课画面，数据整合对教师形成性总结，让教师发现自身优缺问题，利于提高教学质量。
附图说明
[0029]图1为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0030]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。
[0031]如图1所示，本专利技术提供一种技术方案：一种教学质量评估的机器学习算法，包括以下步骤：
[0032]S1、所有授课教师信息录入存储模块，存储模块中含有每个教师容貌、年龄、教龄、性别、姓名以及身高，信息录入具体步骤为：
[0033]S11、教师输入姓名、身份证出生日期和性别，在信息栏则显示年龄以及性别；
[0034]S12、教师近对镜头录入五官，再远离镜头录入全身照，以此获得教师外部信息；
[0035]S13、录入参加教育工作年号；
[0036]S2、在取得学生、家长、老师同意一致同意后，班级中后墙上方安装监测模块，监测模块每次开启监测时间为45min而后自动关闭，监测模块带有编号，该标号与班级名称相同，监测模块长时间处在关机状态；
[0037]S3、评估小组控制某个或多个班级中的监测模块打开，监测模块识别老师，与存储模块中容貌匹配，监测识别具体步骤为：
[0038]S31、远视角获取教师身高范围以及模糊外貌，初步筛选复合人员范围；
[0039]S32、近视角获取教师面部特征，锁定匹配教师；
[0040]S33、自动对教师拍照留底；
[0041]S4、在教师不知具体评估时间时，监测模块对教师授课画面记录；
[0042]S5、评估模块从师生互动、新课导入、讲授新课方式、教师态度、教学活动、板书设计、教育机智综合分析教师各环节教学质量；
[0043]S6、监测模块对教师一学期随机记录至少三次，数据整合模块对教师形成性总结，得出教学质量等级，教学质量等级分为优秀、良好、合格。
[0044]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0045]尽管已经示出和描述了本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本专利技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本专利技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种教学质量评估的机器学习算法，其特征在于：包括以下步骤：S1、所有授课教师信息录入存储模块，存储模块中含有每个教师容貌、年龄、教龄、性别、姓名以及身高；S2、在取得学生、家长、老师同意一致同意后，班级中后墙上方安装监测模块，监测模块带有编号，该标号与班级名称相同，监测模块长时间处在关机状态；S3、评估小组控制某个或多个班级中的监测模块打开，监测模块识别老师，与存储模块中容貌匹配；S4、在教师不知具体评估时间时，监测模块对教师授课画面记录；S5、评估模块从师生互动、新课导入、讲授新课方式、教师态度、教学活动、板书设计综合分析教师各环节教学质量；S6、监测模块对教师一学期随机记录至少三次，数据整合模块对教师形成性总结，得出教学质量等级。2.根据权利要求1所述的一种教学质量评估的机器学习算法，其特征在于：所述步骤S1中，信息录入具体步骤为：S11、教师输入姓名...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂浩，
申请(专利权)人：武汉乐知科技有限公司，
类型：发明
国别省市：