申请/专利权人：国信蓝桥教育科技股份有限公司

申请日：2023-06-26

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN116797090B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/20;G06V40/16;G06V40/20;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/045

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2023.10.13#实质审查的生效;2023.09.22#公开

摘要：本发明涉及在线教育技术领域，用于进行学员在线学习中的行为分析，通过提供一种学员课堂学习状态在线评估方法及系统，基于学员建模、状态识别建模、状态时间计算、课程建模、状态评估等五个步骤，对于学员学习时间内的肢体动作、微表情、学习课程的难易程度和学员所述环境场景作为学习状态评估的数据，对于学员的学习状态进行评估，具体结合学员的学习课程重要度情况、行为情况和表情情况，进行综合分析，从而实现对学员在线学习的全面评估。

主权项：1.一种学员课堂学习状态在线评估方法，其特征在于，包括：步骤1：学员建模；获取学员的学习图像，构建学员在学习时的行为动作模型；其中，所述行为动作模型包括学员的行为模型和表情模型；步骤2：状态识别建模；根据所述行为动作模型，进行学员行为表情识别，构建不同行为表情相对于学习的状态评估体系，确定学员学习状态识别结果；步骤3：状态时间计算；根据学员学习状态识别结果，记录不同学习状态对应的持续时间，生成时间状态模型；步骤4：课程建模；记录学员在不同时间对应的学习课程，生成时间课程模型；步骤5：状态评估；根据时间状态模型和时间课程模型，计算学员在不同课程学习时的状态参数和持续时间，并基于状态参数和持续时间确定学员学习状态的评估结果；步骤6：数据传输；获取当前状态评估后的评估结果，并根据所述评估结果对应的数据量，确定数据传输模式；其中，所述时间状态模型包括：收集不同时间点的学习状态数据，通过时空同步得到对应各时间点的记录数据；将记录数据设置不同的记录标签，并将记录数据的一部分划分为测试集，其余记录数据划分为训练集；使用K-交叉验证方法，根据训练集进行交叉验证，计算出记录数据被识别为不良学习状态的频率，以此频率作为记录数据被识别为不良学习状态的识别概率；根据识别概率，通过拟合函数，将概率映射为对应记录数据进行模型训练时的样本权重；根据样本权重，搭建第一人工神经网络模型，将学习状态数据输入人工神经网络模型进行训练，生成时间状态模型；所述时间课程模型包括：基于时间状态模型，确定不同时间点对应的学习状态；通过用户终端，获取对应时间点的学习课程；通过预设的学习课程的重要度参数，搭建第二人工神经网络模型，将学习课程数据输入人工神经网络模型进行训练，生成时间课程模型；其中，重要度参数包括关联性参数、单项评估参数和学习顺序重要度；其中，关联性参数通过建立课程的有向图谱，通过计算有向图谱中不同课程内容节点的关联性，确定不同课程之间的关联性参数；单项评估参数通过建立课程的内容图谱，通过计算内容图谱中每个课程内容的学习时间，确定不同课程内容的单项评估参数；学习顺序重要度通过接收不同课程的授课图表，确定不同课程的时间顺序，根据时间顺序和关联性参数，通过学习时间关联性，计算不同课程的学习顺序重要度；获取当前状态评估后的评估结果，并根据所述评估结果对应的数据量，确定数据传输模式，包括：获取当前状态评估后的评估结果，并累计当前所述评估结果对应的数据量，获得所述评估结果对应的累积数据量；当所述评估结果对应的累计数据量低于预设的数据量阈值时，在状态监控平台建立数据调取节点；利用所述数据调取节点依次从在线评估终端调取每次生成的评估结果，并在所述评估结果完成调用后，对所述评估结果进行删除，重新计算评估结果对应的累积数据量；当所述评估结果对应的累积数据量达到或超过预设的数据量阈值时，则设置单次数据传输的额定数据量；其中，所述额定数据量通过如下公式获取： 其中，C表示额定数据量；Cr表示预设的基准数据量；Ck表示累计数据量；C0表示数据量阈值；Cd表示单位时间生成的评估结果的平均数据量，并且，单位时间的取值范围为1.5min-2.5min；Ch表示临界数据量阈值的最后一次累计时，对应的单次评估结果数据量；利用所述在线评估终端的服务器按照所述额定数据量向所述状态监控平台发送评估结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国信蓝桥教育科技股份有限公司 一种学员课堂学习状态在线评估方法及系统

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