一种课堂教学质量评估方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种课堂教学质量评估方法、装置、设备及可读存储介质，将每个学生在学习过程中的人体行为图像信息输入预先训练好的行为识别模型中，输出每个学生在学习过程中的行为结果，行为结果包括积极行为、消极行为和中性行为；将每个学生在学习过程中的人脸图像信息输入预先训练好的表情识别模型中，输出每个学生在学习过程中的表情结果，表情结果包括积极表情、消极表情和中性表情；根据消极行为的数量在所有行为结果总量中的占比和消极表情的数量在所有表情结果总量中的占比计算综合评估值；将综合评估值与预设的教学质量阈值比较，得到教学质量评估结果。本发明专利技术提高了课堂教学质量评估结果的准确性，可以实时准确跟踪课堂时效。踪课堂时效。踪课堂时效。

【技术实现步骤摘要】
一种课堂教学质量评估方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉领域和网络教学
，具体为一种课堂教学质量评估方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]近些年，以深度学习为代表的人工智能技术已广泛应用于人们生活学习的各种领域。在《新一代人工智能发展规划》中提出：“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。”课堂教学是学校教育教学的主阵地，对课堂教学进行过程性评价对于提高教学质量具有重要意义。
[0003]传统课堂教学质量评估通常是教师在课堂时间内通过观察学生眼神、表情、坐姿等来判断学生的学习状态，并根据学生课后作业好坏等方式反映出来的。但是传统评价结果的准确性与可靠性受教师主观意识影响较大，且无法实时准确跟踪课堂时效。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种课堂教学质量评估方法、装置、设备及可读存储介质，提高了课堂教学质量评估结果的准确性，可以实时准确跟踪课堂时效。
[0005]为了解决上本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种课堂教学质量评估方法，其特征在于，包括：获取课堂中每个学生在学习过程中的人体行为图像信息和人脸图像信息；将所述每个学生在学习过程中的人体行为图像信息输入预先训练好的行为识别模型中，输出每个学生在学习过程中的行为结果，所述行为结果包括积极行为、消极行为和中性行为；将所述每个学生在学习过程中的人脸图像信息输入预先训练好的表情识别模型中，输出每个学生在学习过程中的表情结果，所述表情结果包括积极表情、消极表情和中性表情；根据所述消极行为的数量在所有行为结果总量中的占比和所述消极表情的数量在所有表情结果总量中的占比计算综合评估值；将所述综合评估值与预设的教学质量阈值比较，得到教学质量评估结果。2.根据权利要求1所述的一种课堂教学质量评估方法，其特征在于，所述根据所述消极行为在所有行为结果中的占比和所述消极表情在所有表情结果中的占比计算综合评估值，包计算公式为：P
com
＝P
neg_emotion
*α+P
neg_behavior
*βP
neg_emotion
＝count
neg_emotion
/SumP
neg_behavior
＝count
neg_behavior
/SumSum＝count
pos_behavior
+count
neg_behavior
+count
neu_behavior
式中，P
com
为综合评估值；P
neg_emotion
为消极表情的数量在所有表情结果中的占比；P
neg_behavior
为消极行为的数量在所有行为结果中的占比；α为分配给表情结果的权重值；β为分配给行为结果的权重值；count
neg_emotion
为消极表情的数量；count
neg_behavior
为消极行为的数量；count
pos_behavior
为积极行为的数量；count
neu_behavior
为中性行为的数量；Sum为所有行为结果总量，所有表情结果总量等于所有行为结果总量。3.根据权利要求1所述的一种课堂教学质量评估方法，其特征在于，所述行为识别模型的训练方法包括：获取第一训练数据集，所述第一训练数据集包括若干组第一训练数据，每...

【专利技术属性】
技术研发人员：田星洋，张钰，裴豪康，吴卓霖，于振伟，吴怡玮，于水，韩明良，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：