基于图像识别和大数据的课后作业生成方法及相关产品技术

本发明专利技术提供了一种基于图像识别和大数据的课后作业生成方法及相关产品，其中方法包括：获取教师的板书图像，并根据所述板书图像获取本次授课要点；在各所述本次授课要点的授课时间段内，分别获取学生的设定张学习图像；对所述学习图像进行识别，以获取所述学生分别在各所述授课时间段的多个行为状态；根据各所述授课时间段的多个所述行为状态的变化，分别获取所述学生对相应本次授课要点的掌握程度；根据所述掌握程度和各所述本次授课要点的权重从习题库中选择的目标练习题，以得到所述学生的本次课后作业。本发明专利技术的技术方案，能够提高对学生的教学效果。高对学生的教学效果。高对学生的教学效果。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别和大数据的课后作业生成方法及相关产品


[0001]本专利技术涉及教育
，特别是涉及一种基于图像识别和大数据的课后作业生成方法、一种机器可读存储介质和一种计算机设备。

技术介绍

[0002]目前，无论是在社会上的教育机构内还是在学校内，常用的授课方式都是课堂授课，即由教师在教室内向学员统一讲授知识点。并且在每次授课后，教师都会布置课后作业，以检查学生是否掌握课堂上所讲解的知识。由于每次授课可能涉及到多个授课要点，因此教师需要花费大量的时间习题库中的练习题进行选择。并且课后作业不仅用于检测学生是否掌握授课内容，还用于帮助学生巩固课堂的授课内容，但是每次课后作业中的练习题都是教师根据自己的教学经验进行选取，没有考虑到学生在课堂上对授课内容的接受程度，因此所得到的课后作业不能很好地帮助学生巩固课堂知识，导致对学生的教学效果差的问题。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于图像识别和大数据的课后作业生成方法及相关产品，能够减少获取课后作业时的工作量，并能够提高对学生的教学效果。
[0004]具体地，本专利技术提供了一种基于图像识别和大数据的课后作业生成方法，包括：
[0005]获取教师的板书图像，并根据所述板书图像获取本次授课要点；
[0006]在各所述本次授课要点的授课时间段内，分别获取学生的设定张学习图像；
[0007]对所述学习图像进行识别，以获取所述学生分别在各所述授课时间段的多个行为状态；
[0008]根据各所述授课时间段的多个所述行为状态的变化，分别获取所述学生对相应本次授课要点的掌握程度；
[0009]根据所述掌握程度和各所述本次授课要点的权重从习题库中选择的目标练习题，以得到所述学生的本次课后作业。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，所述根据所述板书图像获取本次教学要点包括：
[0011]根据所述教师的板书习惯，获取所述板书图像的目标区域；
[0012]对所述目标区域的内容进行识别，以得到所述本次授课要点。
[0013]根据本专利技术的一个实施例，所述根据所述掌握程度和各所述本次授课要点的权重从习题库中选择的目标练习题，包括：
[0014]根据所述掌握程度和所述权重，获取各所述本次授课要点的待测指数；
[0015]根据所述待测指数，设置所述本次课后作业中各练习题对应的所述本次授课要点；
[0016]根据各所述练习题所涉及的所述本次授课要点，从所述习题库中选择所述目标练
习题。
[0017]根据本专利技术的一个实施例，在所述获取所述本次授课要点的待测指数后，还包括：
[0018]判断所述待测指数是否均小于第一预设指数；
[0019]若是，则根据所述学生对历史授课要点的熟练程度，从所述历史教学要点中选择复习授课要点；
[0020]根据所述复习授课要点和所述本次授课要点，习题库中选择的目标练习题。
[0021]根据本专利技术的一个实施例，若所述待测指数不均小于所述第一预设指数，则判断所述待测指数是否均大于第二预设指数；
[0022]若是，则向所述教师的终端设备发送所述学生在课堂上状态异常的信息。
[0023]根据本专利技术的一个实施例，所述根据各所述练习题所涉及的所述本次授课要点，从所述习题库中选择所述目标练习题，包括：
[0024]根据所述学生的学习能力等级获取各所述练习题的难度等级；
[0025]根据各所述练习题的难度等级和涉及的所述本次授课要点，从所述习题库中选择所述目标练习题。
[0026]根据本专利技术的一个实施例，在所述得到各所述学生的本次课后作业后，还包括：
[0027]获取所述目标练习题的实际要点和难度等级，并根据所述实际要点和所述难度等级获取所述本次课后作业的评分；
[0028]若所述评分小于预设评分，则从所述习题库中重新选择所述目标练习题。
[0029]根据本专利技术的一个实施例，所述获取所述目标练习题的实际要点和难度等级，包括：
[0030]对所述练习题的解析过程中涉及的要点进行识别，以得到所述实际要点；
[0031]根据所述实际要点的数量以及各所述实际要点之间的组合难度，确定所述难度等级。
[0032]另一方面，本专利技术还提供了一种机器可读存储介质，其上存储有机器可执行程序，所述机器可执行程序被处理器执行时实现如上述任意一项实施例所述的课后作业生成方法。
[0033]又一方面，本专利技术的还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的机器可执行程序，并且所述处理器执行所述机器可执行程序时，实现如上述任意一项实施例所述的课后作业生成方法。
[0034]本专利技术所提供的技术方案，可以根据教师的板书图像获取本次授课要点，并根据学生在各本次授课要点的授课时间段内的多张学习图像，获取学生对各本次授课要点的掌握程度；然后根据学生对各本次授课要点的掌握程度和各本次授课要点的权重从习题库中选择的目标练习题，以得到学生的本次课后作业。由于本专利技术的技术方案，可以根据教师的板书图像和学生的学习图像自动获取课后作业，因此可以减少教师的工作量。在本专利技术的技术方案中，还根据各授课时间段内学生的多个行为状态获取学生对各本次授课要点的掌握程度，并根据该掌握程度和各本次授课要点的权重从习题库中选择的目标练习题，能够保证本次课后作业的质量，使本次课后作业可以对学生进行高效的练习，以提高学生对本次授课要点的学习效果。
[0035]根据下文结合附图对本专利技术具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明
了本专利技术的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
[0036]后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本专利技术的一些具体实施例。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，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
[0037]图1是根据本专利技术一个实施例的一种基于图像识别和大数据的课后作业生成方法的示意性流程图；
[0038]图2是根据本专利技术一个实施例的根据教师的板书图像获取本次授课要点的示意性流程图；
[0039]图3是根据本专利技术一个实施例的一种从习题库中选择目标练习题的示意性流程图；
[0040]图4是根据本专利技术一个实施例的另一种从习题库中选择目标练习题的示意性流程图；
[0041]图5是根据本专利技术一个实施例的获取本次课后作业中授课要点的总数量的示意性流程图；
[0042]图6是根据本专利技术一个实施例的对本次课后作业进行评价的方法的示意性流程图；
[0043]图7是根据本专利技术一个实施例的一种机器可读存储介质的示意图；
[0044]图8是根据本专利技术一个实施例的一种计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0045]下面参照图1至图8来描述本专利技术实施例的基于图像识别和大数据的课后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别和大数据的课后作业生成方法，其特征在于，包括：获取教师的板书图像，并根据所述板书图像获取本次授课要点；获取学生分别在各所述本次授课要点的授课时间段内的多张学习图像；对所述学习图像进行识别，以获取所述学生分别在各所述授课时间段的多个行为状态；根据各所述授课时间段的多个所述行为状态的变化，分别获取所述学生对相应本次授课要点的掌握程度；根据所述掌握程度和各所述本次授课要点的权重从习题库中选择的目标练习题，以得到所述学生的本次课后作业。2.根据权利要求1所述的课后作业生成方法，其特征在于，所述根据所述板书图像获取本次教学要点，包括：根据所述教师的板书习惯，获取所述板书图像的目标区域；对所述目标区域的内容进行识别，以得到所述本次授课要点。3.根据权利要求1所述的课后作业生成方法，其特征在于，所述根据所述掌握程度和各所述本次授课要点的权重从习题库中选择的目标练习题，包括：根据所述掌握程度和所述权重，获取各所述本次授课要点的待测指数；根据所述待测指数，设置所述本次课后作业中各练习题对应的所述本次授课要点；根据各所述练习题所涉及的所述本次授课要点，从所述习题库中选择所述目标练习题。4.根据权利要求3所述的课后作业生成方法，其特征在于，在所述获取所述本次授课要点的待测指数后，还包括：判断所述待测指数是否均小于第一预设指数；若是，则根据所述学生对历史授课要点的熟练程度，从所述历史教学要点中选择复习授课要点；根据所述复习授课要点和所述本次授课要点，从所述习题库中选择的目标练习题。5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘雯，
申请(专利权)人：濮阳职业技术学院，
类型：发明
国别省市：