【技术实现步骤摘要】
本申请涉及教学质量评估领域，且更为具体地，涉及一种基于ai分析的自适应教学质量评估系统。
技术介绍
1、教学质量评估是教育领域的重要课题，它可以帮助教师了解学生的学习情况，提高教学效果，促进教育公平。传统的教学质量评估方法主要依赖于问卷调查、考试成绩等主观或客观的方式，但这些方式存在一定的局限性，如问卷调查可能受到学生的情绪、态度等因素的影响，考试成绩只能在一定程度上反应出学生的学习结果，不能全面反映学生对教学内容的理解程度，会存在教学质量评估的偏差。
2、因此，期望一种基于ai分析的自适应教学质量评估系统。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于ai分析的自适应教学质量评估系统，其可以为教师提供更准确、更及时、更个性化的教学质量评估结果，从而帮助教师优化教学策略，提高教学质量。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于ai分析的自适应教学质量评估系统，其包括：
3、学生上课表情图像采集模块，用于获取由摄像头采集的被评估学生的上课表情图像；
4、图像畸变校正模块，用于对所述上课表情图像进行畸变校正以得到畸变校正上课表情图像；
5、上课表情图像特征提取模块，用于通过基于深度神经网络模型的表情局部特征提取器对所述畸变校正上课表情图像进行特征提取以得到上课表情局部特征图；
6、表情空间维度强化模块，用于将所述上课表情局部特征图通过基于空间自注意力模块的表情空间维度强化表达器
7、学生反应和理解程度判断模块，用于基于所述空间强化上课表情局部特征，确定学生对教学的反应和理解程度标签。
8、与现有技术相比，本申请提供的基于ai分析的自适应教学质量评估系统，其首先获取由摄像头采集的被评估学生的上课表情图像，接着，对所述上课表情图像进行畸变校正以得到畸变校正上课表情图像，然后，通过基于深度神经网络模型的表情局部特征提取器对所述畸变校正上课表情图像进行特征提取以得到上课表情局部特征图，接着，将所述上课表情局部特征图通过基于空间自注意力模块的表情空间维度强化表达器以得到空间强化上课表情局部特征图作为所述空间强化上课表情局部特征，最后，基于所述空间强化上课表情局部特征，确定学生对教学的反应和理解程度标签。这样，可以帮助教师优化教学策略，提高教学质量。
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1.一种基于AI分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，所述图像畸变校正模块，用于：将所述上课表情图像通过基于对抗生成网络的畸变校正器以得到所述畸变校正上课表情图像。
3.根据权利要求2所述的基于AI分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的基于AI分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，所述表情空间维度强化模块，用于：将所述上课表情局部特征图通过基于空间自注意力模块的表情空间维度强化表达器以如下强化公式进行处理以得到空间强化上课表情局部特征图；其中，所述强化公式为：
5.根据权利要求4所述的基于AI分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，所述学生反应和理解程度判断模块，包括：
6.根据权利要求5所述的基于AI分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，所述空间强化上课表情局部特征优化单元，包括：
7.根据权利要求6所述的基于AI分析的自适应教学质量评估系统，
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，所述图像畸变校正模块，用于：将所述上课表情图像通过基于对抗生成网络的畸变校正器以得到所述畸变校正上课表情图像。
3.根据权利要求2所述的基于ai分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的基于ai分析的自适应教学质量评估系统，其特征在于，所述表情空间维度强化模块，用于：将所述上课...
【专利技术属性】
技术研发人员：邬歆，马玉赫，李拓宇，刘驰，王晨太，于丁，
申请(专利权)人：北京和气聚力教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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