本申请涉及一种基于课堂行为的学生关注度分析方法、装置、设备及介质，应用于学情分析技术领域，其方法包括：获取当前预设获取周期内教室中所有学生的学生行为，并计算所述当前预设获取周期内的学生行为数量；获取所述学生行为中的特性行为，并计算所述特性行为的特性行为数量；基于所述学生行为数量和所述特性行为数量，计算所述当前预设获取周期内所述特性行为的特性占比；基于所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比，计算当前预设计算周期内的学生关注度值，其中，所述预设计算周期不小于所述预设获取周期。本申请具有提高学生关注度分析的准确性的效果。生关注度分析的准确性的效果。生关注度分析的准确性的效果。
【技术实现步骤摘要】
基于课堂行为的学生关注度分析方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及学情分析的
，尤其是涉及一种基于课堂行为的学生关注度分析方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]学情分析是教学设计的有机组成部分，是教与学目标设定的基础。学情涉及的内容非常的宽广，各方面的情况都有可能影响学生的学习情况。现有的AI学情分析工具可以提供例如课堂知识点分析、教学类型分析、教师行为分析、学生行为分析等各个维度下的分析。
[0003]但现有的AI学情分析工具不能提供关注度的分析，目前课堂中教师只能通过主观意识来分析上课时的学生关注度，但通过教师的主观意识分析学生关注度的方式不客观，结果不准确，因此缺少一种可以准确分析学生关注度的方式。
技术实现思路
[0004]为了提高学生关注度分析的准确性，本申请提供一种基于课堂行为的学生关注度分析方法、装置、设备及介质。
[0005]第一方面，本申请提供一种基于课堂行为的学生关注度分析方法，采用如下的技术方案：一种基于课堂行为的学生关注度分析方法，包括：获取当前预设获取周期内教室中所有学生的学生行为，并计算所述当前预设获取周期内的学生行为数量；获取所述学生行为中的特性行为，并计算所述特性行为的特性行为数量；基于所述学生行为数量和所述特性行为数量，计算所述当前预设获取周期内所述特性行为的特性占比；基于所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比，计算当前预设计算周期内的学生关注度值，其中，所述预设计算周期不小于所述预设获取周期。
[0006]通过采用上述技术方案，使用智能设备每个预设获取周期获取一次学生行为和特性行，同时计算一次特性占比，利用特性占比计算学生关注度值，而且每个预设计算周期包括至少一个预设获取周期，减小错误数据对结果的影响，从而提高学生关注度分析的准确性。
[0007]可选的，所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比的计算公式为：+；；Sum；
其中，S为特性行为数量，Sum为学生行为数量，R为特性行为占比，为听讲次数，为举手次数，为应答次数，为读写次数，为师生互动次数。
[0008]可选的，所述基于所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比，计算当前预设计算周期内的学生关注度值包括：计算当前预设计算周期内的所述学生行为数量，计算当前预设计算周期中所有所述预设获取周期内的所述特性占比之和，基于所述当前预设计算周期内的所述学生行为数量和所述当前预设计算周期中所有所述预设获取周期内的所述特性占比之和，计算当前预设计算周期内的学生关注度值。
[0009]可选的，所述当前预设计算周期内的学生关注度值的计算公式为：；其中，A为预设计算周期内的学生关注度值，为预设计算周期中所有预设获取周期内的特性占比之和，为预设计算周期内的学生行为数量，n为预设计算周期内预设获取周期的数量。
[0010]可选的，所述获取当前预设获取周期内教室中所有学生的学生行为包括：识别预设获取周期内教室中所有学生的肢体动作；获取行为归类规则，基于所述行为归类规则判断所述肢体动作所属的学生行为。
[0011]可选的，在基于所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比，计算当前预设计算周期内的学生关注度值之后，还包括：计算预设报告生成周期内所有所述预设计算周期的学生关注度值，基于所述预设报告生成周期内所有所述预设计算周期的学生关注度值生成可视化关注度报告。
[0012]可选的，所述基于所述预设报告生成周期内所有所述预设计算周期的学生关注度值生成可视化关注度报告包括：获取所述预设报告生成周期内所有所述预设计算周期的学生关注度值，基于所述所述预设报告生成周期内所有所述预设计算周期的学生关注度值生成学生关注度数据数组；基于所述关注度数据数组生成所述可视化关注度报告。
[0013]第二方面，本申请提供一种基于课堂行为的学生关注度分析装置，采用如下的技术方案：一种基于课堂行为的学生关注度分析装置，包括：行为获取模块，用于获取当前预设获取周期内教室中所有学生的学生行为，并计算所述当前预设获取周期内的学生行为数量；特性获取模块，用于获取所述学生行为中的特性行为，并计算所述特性行为的特性行为数量；占比计算模块，用于基于所述学生行为数量和所述特性行为数量，计算所述当前预设获取周期内所述特性行为的特性占比；
关注度计算模块，用于基于所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比，计算当前预设计算周期内的学生关注度值，其中，所述预设计算周期不小于所述预设获取周期。
[0014]通过采用上述技术方案，使用智能设备每个预设获取周期获取一次学生行为和特性行，同时计算一次特性占比，利用特性占比计算学生关注度值，而且每个预设计算周期包括至少一个预设获取周期，减小错误数据对结果的影响，从而提高学生关注度分析的准确性。
[0015]第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的基于课堂行为的学生关注度分析方法的计算机程序。
[0016]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的基于课堂行为的学生关注度分析方法的计算机程序。
附图说明
[0017]图1是本申请实施例提供的一种基于课堂行为的学生关注度分析方法的流程示意图。
[0018]图2是申请实施例提供的一种基于课堂行为的学生关注度分析装置的结构框图。
[0019]图3是本申请实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0020]以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
[0021]图1为本申请实施例提供的一种基于课堂行为的学生关注度分析方法的流程示意图。
[0022]如图1所示，该方法主要流程描述如下（步骤S101～S104）：步骤S101，获取当前预设获取周期内教室中所有学生的学生行为，并计算当前预设获取周期内的学生行为数量。
[0023]针对步骤S101，识别预设获取周期内教室中所有学生的肢体动作；获取行为归类规则，基于行为归类规则判断肢体动作所属的学生行为。
[0024]在本实施例中，通过在教室中安装摄像头，利用摄像头拍摄学生的肢体动作，并使用智能分析工作站对肢体动作进行识别和分析，将分析后的肢体动作按照归类规则将学生的肢体动作划分为多个学生行为。
[0025]其中，学生行为包括听讲、举手、应答、读写和师生互动五大类，行为归类规则为根据肢体部位的动作将肢体动作进行归类，例如，若学生的肢体动作为端坐在座位上并且学生的面部朝向黑板，则将学生的学生行为划分为听讲；若学生的肢体动作为小臂和手部抬起并朝向天花板，则将学生的学生行为划分为举手；若学生的肢体动作为站立并且学生的面部朝向黑板，则将学生的学生行为划分为应答；若学生的肢体动作为端坐在座位上并且学生的面部朝向桌面，则将学生的学生行为划分为读写；若学生站立本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于课堂行为的学生关注度分析方法，其特征在于，包括：获取当前预设获取周期内教室中所有学生的学生行为，并计算所述当前预设获取周期内的学生行为数量；获取所述学生行为中的特性行为，并计算所述特性行为的特性行为数量；基于所述学生行为数量和所述特性行为数量，计算所述当前预设获取周期内所述特性行为的特性占比；基于所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比，计算当前预设计算周期内的学生关注度值，其中，所述预设计算周期不小于所述预设获取周期。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比的计算公式为：+；；Sum；其中，S为特性行为数量，Sum为学生行为数量，R为特性行为占比，为听讲次数，为举手次数，为应答次数，为读写次数，为师生互动次数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前预设获取周期内的所述特性行为的特性占比，计算当前预设计算周期内的学生关注度值包括：计算当前预设计算周期内的所述学生行为数量，计算当前预设计算周期中所有所述预设获取周期内的所述特性占比之和，基于所述当前预设计算周期内的所述学生行为数量和所述当前预设计算周期中所有所述预设获取周期内的所述特性占比之和，计算当前预设计算周期内的学生关注度值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当前预设计算周期内的学生关注度值的计算公式为：；其中，A为预设计算周期内的学生关注度值，为预设计算周期中所有预设获取周期内的特性占比之和，为预设计算周期内的学生行为数量，n为预设计算周期内预设获取周期的数量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前预设获取周期内教室中所有学生的学生行为包括：识别预设获取周期内教室中所有学生的肢体动作...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕雪婷，丁一珊，
申请(专利权)人：北京中庆现代技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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