本发明专利技术涉及一种基于大数据的外语教学方法及装置，所述方法包括以下步骤：采集用户在学习过程中的情感状态图片；对所述情感状态图片进行数据分析；根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。本发明专利技术不但可以起到实时监测当前用户学习状态的作用，并且还可以根据当前学习状态及时提醒用户，避免因为注意力不集中而影响学习质量的问题，同时，还可以根据用户的实时学习状态调节教学模式，使教学方式更加灵活。使教学方式更加灵活。使教学方式更加灵活。
【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的外语教学方法及装置
[0001]本专利技术涉及大数据领域，尤其是涉及应用于在线教育的远程教学的技术，具体地说，涉及一种基于大数据的外语教学方法及装置。
技术介绍
[0002]目前，互联网广泛普及，在此影响下，各行各业的作业方式都发生了很多变化。在教育领域，教学与互联网的结合促进了在线教学方式的产生。
[0003]利用多媒体计算机技术和网络技术所建立的交互式在线学习系统就成为了实现教师与学生之间以及学生之间形成交流互动的一种新兴学习方式，它是在传统教育体制和教学方法的框架之外而探索出的一种全新的教学模式，通过网络创造理想的交互式学习环境，实现了网上教学、管理及交互式学习服务，克服了时间上、空间上的资源配置限制，令学习者在交互式的关系当中达到学习的目的。
[0004]但，即便如此，如何在庞大规模(几百人规模的线下课程和几千甚至上万人规模的线上课程)的课程中保持高质量的教学水平，仍是十分有趣的一个问题。
[0005]单纯线性地增加人力资源配置显然并不是解决这一问题的最有利途径，而传统的线上教育一般都无法保证用户学习的质量，不能够实现对用户进行监测和提醒，因此存在很大的缺陷。
[0006]有鉴于此特提出本专利技术。
技术实现思路
[0007]本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种可以实时监测当前用户学习状态，并且根据当前学习状态及时提醒用户的基于大数据的外语教学方法及装置。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术采用技术方案的基本构思是：一种基于大数据的外语教学方法，所述方法包括以下步骤：采集用户在学习过程中的情感状态图片；对所述情感状态图片进行数据分析；根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。
[0009]在上述任一方案中优选的实施例，在所述采集用户在学习过程中的情感状态图片之前，还包括：在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；根据所述专属账号，登录教学平台；对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容；根据所述课程内容，进行选择学习。
[0010]在上述任一方案中优选的实施例，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，包括：获取所述专属账号对应用户的ID信息；获取所述ID信息对应的浏览记录；根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，所述课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列。
[0011]在上述任一方案中优选的实施例，对所述情感状态图片进行数据分析，包括：在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态；若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为闭眼状态图像，或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态。
[0012]在上述任一方案中优选的实施例，所述根据数据分析，判断用户实时学习情感状态，包括：连续提取在不同时间内，拍摄的同一张人脸图像中的眼高、眼宽、嘴高和嘴宽，并记录；根据拍摄时间的前后，若在下一秒拍摄的眼高正常，但有变大的趋势，且嘴巴正常闭合或微张状态，则为专注状态；若在下一秒拍摄的眼高正常或眼高稍有变化但变化不大，且嘴巴正常闭合或半张状态，则为正常状态；若在下一秒拍摄的眼高较小或眼高正常或眼高较大，但有明显变小趋势，且嘴巴张大全张或者打哈欠状态，则为疲劳状态。
[0013]在上述任一方案中优选的实施例，所述睁眼分类器和闭眼分类器中储存有人脸样本库，所述人脸样本库中储存有睁眼和闭眼状态人脸照片。
[0014]在上述任一方案中优选的实施例，根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，包括：若判定为无人学习状态，则自动暂停授课内容或者给予窗口或音频提醒；若判定学习者处于疲劳瞌睡状态，则进行窗口音频提醒。
[0015]在上述任一方案中优选的实施例，所述及时更换教学模式，包括：获取用户实时的专注状态、疲劳状态或正常状态；根据所述专注状态、疲劳状态或正常状态，在教学平台中匹配分别对应的不同的教学模式，其中，所述教学平台中储存有多种教学模式；若为专注状态或正常状态时，则正常教学；若为疲劳状态时，则将教学模式调节为互动模式，并对与用户线上进行实时互动。
[0016]一种基于大数据的外语教学装置，所述教学装置，包括：采集模块，用于采集用户在学习过程中的情感状态图片，具体包括，在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态；若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为
闭眼状态图像，或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态；分析模块，用于对所述情感状态图片进行数据分析；判断模块，用于根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；处理模块，用于根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。
[0017]在上述任一方案中优选的实施例，还包括：注册模块，用于在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；登录模块，用于根据所述专属账号，登录教学平台；浏览模块，用于对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，具体包括，获取所述专属账号对应用户的ID信息；获取所述ID信息对应的浏览记录；根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，所述课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列；选择模块，用于根据所述课程内容，进行选择学习。
[0018]采用上述技术方案后，本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果。
[0019]通过采集情感状态图片，并对所述情感状态图片进行数据分析，可以判断用户实时学习情感状态，并根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式，不但可以起到实时监测当前用户学习状态的作用，并且还可以根据当前学习状态及时提醒用户，避免因为注意力不集中而影响学习质量的问题，同时，还可以根据用户的实时学习状态调节教学模式，可以使教学方式更加灵活。
[0020]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的描述。
[0021]附图说明
[0022]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分，本领域技术人员应该理解的是，这些附图未必是按比例绘制的，在附图中：图1是本专利技术基于大数据的外语教学方法流程示意图。
[0023]图2是本专利技术基于大数据的外语教学方法的在所述采集用户在学习过程中的情感状态图片之前的流程示意图。
[002本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的外语教学方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集用户在学习过程中的情感状态图片；对所述情感状态图片进行数据分析；根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。2.根据权利要求1所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，在所述采集用户在学习过程中的情感状态图片之前，还包括：在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；根据所述专属账号，登录教学平台；对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容；根据所述课程内容，进行选择学习。3.根据权利要求2所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，包括：获取所述专属账号对应用户的ID信息；获取所述ID信息对应的浏览记录；根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，所述课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列。4.根据权利要求3所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，对所述情感状态图片进行数据分析，包括：在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态；若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为闭眼状态图像，或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态。5.根据权利要求4所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，所述根据数据分析，判断用户实时学习情感状态，包括：连续提取在不同时间内，拍摄的同一张人脸图像中的眼高、眼宽、嘴高和嘴宽，并记录；根据拍摄时间的前后，若在下一秒拍摄的眼高正常，但有变大的趋势，且嘴巴正常闭合或微张状态，则为专注状态；若在下一秒拍摄的眼高正常或眼高稍有变化但变化不大，且嘴巴正常闭合或半张状态，则为正常状态；若在下一秒拍摄的眼高小或眼高正常或眼高大，但有明显变小趋势，且嘴巴张大全张或者打哈欠状态，则为疲劳状态。6.根据权利要求5所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，包括睁眼分类器和闭眼分类器，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：任雪花，杨政，李游，
申请(专利权)人：电子科技大学成都学院，
类型：发明
国别省市：
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