一种大数据实验教学方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种大数据实验教学方法及系统，一种大数据实验教学方法，包括：S1、通过面部识别装置获取学生面部的待识别图像；S2、将待识别图像输入到情绪识别模型中，得到情绪识别结果，并将情绪识别结果转化为情绪值，得到每一个学生的情绪值；S3、计算所有学生的情绪值的平均值，得到情绪平均值；S4、根据情绪平均值，判断情绪平均值是否大于预设范围，若情绪平均值低于预设范围，则对教师进行提醒，在实验教学库内为教师匹配实验教学方式。本发明专利技术通过获取学生面部的待识别图像，并将输入到情绪识别模型中得到情绪平均值，根据判断情绪平均值向教师进行提醒，在实验教学库内为教师匹配实验教学方式，增加了实验教学的效率。增加了实验教学的效率。增加了实验教学的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据实验教学方法及系统


[0001]本专利技术涉及实验教学
，特别地涉及一种大数据实验教学方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，“互联网+”成为互联网下一阶段的发展趋势，“互联网+”对传统行业进行优化升级转型，使得传统行业能够适应当下的新发展，从而最终推动社会不断地向前发展，“互联网+”在教育行业中也起着不可或缺的作用。
[0003]目前，学校的实验项目对于学生的吸引力很强，但是以网络教学的方式进行教学，因无法进行实际性的操作，使得实验项目对学生的吸引力减少，且教师不能根据学生的学习状态对学生的学习情绪进行有效的调动，因此，在此方面存在教学缺陷。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本申请提供一种大数据实验教学方法及系统，提高实验教学的效率。
[0005]本专利技术的技术方案为：一种大数据实验教学方法及系统，包括：
[0006]S1：通过面部识别装置获取学生面部的待识别图像；
[0007]S2：将待识别图像输入到情绪识别模型中，得到情绪识别结果，并将情绪识别结果转化为情绪值，得到每一个学生的情绪值；
[0008]S3：计算所有学生的情绪值的平均值，得到情绪平均值；
[0009]S4：根据情绪平均值，判断情绪平均值是否大于预设范围，若情绪平均值低于预设范围，则对教师进行提醒，在实验教学库内为教师匹配实验教学方式，若情绪识别高于预设范围，则无需对教师进行提醒。
[0010]进一步地，还包括：
[0011]S51：获取学生的图像信息，用预设的模型对学生的图像信息进行分析，并根据分析结果划分学生类型，学生类型包括认真听课、疑似走神和未认真听课；
[0012]S52：根据学生的学生类型，判断是否要对学生进行标记，若分析结果为认真听课，则不进行标记，并跳至步骤S54，若分析结果为未认真听课，则标记为A1，并跳至步骤S54，若分析结果为疑似走神，则标记为A2，并跳至步骤S53；
[0013]S53：向标记为A2的学生，发送验证信号，若在第一预设时间内收到确认信息，则将学生的分类从疑似走神变换为认真听课，若在第一预设时间内没有收到确认信息，则将学生的分类从疑似走神变换为未认真听课，并将标记改为A1；
[0014]S54：完成对学生的标记，向标记为A1的学生发送认真听讲信号；
[0015]S55：统计每个学生第二预设时间内未认真听课的次数和一节课内未认真听课学生的占比，若未认真听课次数大于预设次数，则向教师发送沟通提醒，若未认真听课学生的占比大于预设范围内，则向教师发送调整提醒。
[0016]进一步地，还包括：
[0017]S61：获取学生的分组信息和教师发出的信号；
[0018]S62：通过获取得到的教师发出的信号，判断当前的模式，若当前的信号为讨论信号，则当前的模式为讨论模式，小组内的学生赋予互相语音交流的权限，若当前的信号为教学信号，则当前的模式为教学模式，小组内的学生撤回互相语音交流的权限。
[0019]进一步地，还包括：
[0020]S71：接收需要进行回答的信号，得到需要回答的学生的信息；
[0021]S72：调整需要回答的学生的权限；
[0022]S73：接收完成回答的信号，解除需要回答的学生的权限。
[0023]进一步地，还包括：
[0024]S81：通过大数据建立知识分类数据题库，将知识分类数据题库中的每一个知识点根据难易程度进行分级，每个分级中对应相应难度的测验题目，测验题目分为初级和高级；
[0025]S82：按照知识点分类建立知识分类数据题库与教学课件之间的关联，在教学课件播放完毕之后，为每一名学生在知识分类数据题库中随机抽取相应知识点对应的相同初级难度的测验题目；
[0026]S83：获得每一名学生的成绩，对学生的成绩进行判断，若超出限定成绩，则可以开放高级难度的测验题目，并标记为合格，若成绩没有超出限定成绩，则向教师发送反馈信息，并标记为不合格，计算出学生对测试题目的合格率；
[0027]S84：根据学生对测试题目的合格率，判断是否需要对授课内容进行调整。
[0028]进一步地，对于步骤S84，还包括：
[0029]若学生对测试题目的合格率小于预设合格率，则表示测试题目不合格，并向发送教师发送测试不合格提醒，若学生对测试题目的合格率大于或等于预设合格率，表示测试题目合格。
[0030]进一步地，还包括：
[0031]教学方式匹配模块，用于根据学生的情绪进行匹配实验教学方式；
[0032]教学方式匹配模块，包括以下单元：
[0033]拍摄单元，用于获取学生的面部图像；
[0034]识别单元，用于通过卷积神经网络对同化处理过的面部图像进行情绪识别，得到每一个学生的情绪值；
[0035]平均单元，用于将每一个学生的情绪值进行平均，得到平均情绪值；
[0036]匹配单元，用于根据学生的情绪识别结果，为教师匹配相应的实验教学方式；
[0037]汇总单元，用于通过大数据对实验教学方式进行分类和汇总，生成实验教学库。
[0038]进一步地，还包括：
[0039]状态跟踪模块，用于跟踪学生上课时的状态，并根据学生状态发出相应信号；
[0040]状态跟踪模块，包括以下单元：
[0041]分析单元，用于用预设的模型对学生的图像信息进行分析，并根据分析结果将学生分为认真听课、疑似走神和未认真听课三种；
[0042]信号发送单元，用于向疑似走神和未认真听课的学生发送信号；
[0043]统计单元，用于统计学生预设时间内未认真听课的次数和一节课内未认真听课学生的占比。
[0044]本专利技术具有以下优点：
[0045]1、本专利技术通过获取学生面部的待识别图像，并将输入到情绪识别模型中得到情绪平均值，根据判断情绪平均值向教师进行提醒，在实验教学库内为教师匹配实验教学方式，增加了实验教学的效率，调动了学生的积极性。
附图说明
[0046]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一些实施例，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，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0047]图1为本专利技术一种大数据实验教学系统的结构示意图。
具体实施方式
[0048]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请部分实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请的各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大数据实验教学方法，其特征在于，包括：S1：通过面部识别装置获取学生面部的待识别图像；S2：将待识别图像输入到情绪识别模型中，得到情绪识别结果，并将情绪识别结果转化为情绪值，得到每一个学生的情绪值；S3：计算所有学生的情绪值的平均值，得到情绪平均值；S4：根据情绪平均值，判断情绪平均值是否大于预设范围，若情绪平均值低于预设范围，则对教师进行提醒，在实验教学库内为教师匹配实验教学方式，若情绪识别高于预设范围，则无需对教师进行提醒。2.如权利要求1所述的一种大数据实验教学方法，其特征在于，还包括：S51：获取学生的图像信息，用预设的模型对学生的图像信息进行分析，并根据分析结果划分学生类型，学生类型包括认真听课、疑似走神和未认真听课；S52：根据学生的学生类型，判断是否要对学生进行标记，若分析结果为认真听课，则不进行标记，并跳至步骤S54，若分析结果为未认真听课，则标记为A1，并跳至步骤S54，若分析结果为疑似走神，则标记为A2，并跳至步骤S53；S53：向标记为A2的学生，发送验证信号，若在第一预设时间内收到确认信息，则将学生的分类从疑似走神变换为认真听课，若在第一预设时间内没有收到确认信息，则将学生的分类从疑似走神变换为未认真听课，并将标记改为A1；S54：完成对学生的标记，向标记为A1的学生发送认真听讲信号；S55：统计每个学生第二预设时间内未认真听课的次数和一节课内未认真听课学生的占比，若未认真听课次数大于预设次数，则向教师发送沟通提醒，若未认真听课学生的占比大于预设范围内，则向教师发送调整提醒。3.如权利要求2所述的一种大数据实验教学方法，其特征在于，还包括：S61：获取学生的分组信息和教师发出的信号；S62：通过获取得到的教师发出的信号，判断当前的模式，若当前的信号为讨论信号，则当前的模式为讨论模式，小组内的学生赋予互相语音交流的权限，若当前的信号为教学信号，则当前的模式为教学模式，小组内的学生撤回互相语音交流的权限。4.如权利要求3所述的一种大数据实验教学方法，其特征在于，还包括：S71：接收需要进行回答的信号，得到需要回答的学生的信息；S72：调整需要回答的学生的权限；S73：接收完成回答的信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅雅澜，段新安，邢森，陈重阳，
申请(专利权)人：杭州睿数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：