[发明专利]基于录播的多维度数据处理方法

权利要求书

1.一种基于录播的多维度数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取预设的第一时长内，多个班级的学生的多个科目的课堂听课视音频数据；其中，所述课堂听课视音频数据包括学生ID、所述学生ID对应的学生在多个科目的表情信息和动作信息；

根据所述多个学生在多个科目的表情信息和动作信息，确定所述学生的课堂参与度；

获取预设的第一时长内，多个班级的学生的所述多个科目的成绩信息；所述成绩信息包括学生ID和每个学生ID在每个科目的成绩；

获取预设的第一时长内，多个班级的学生的文体视音频数据；所述文体视音频数据包括学生ID、学生动作幅度；

对所述文体视音频数据进行处理，得到每个学生ID的文体成绩；

根据学生的课堂参与度、每个科目的成绩和文体成绩，对所述学生进行评价；

获取预设的第一时长内，家庭反馈的学生问题信息；所述学生问题信息包括问题的时间区间、问题学生ID和具体问题；

对于问题学生，根据所述问题学生ID和具体问题，确定所述具体问题对应的标准表情信息和标准动作信息；

根据所述具体问题对应的标准表情信息和标准动作信息以及所述问题学生ID，在所述课堂听课视音频数据进行查找，确定与所述标准表情信息的相似度在预设范围内的目标表情信息和与所述标准动作信息的相似度在预设范围内的目标动作信息；

根据所述目标表情信息的频率、时间和所述目标动作信息的频率、时间，生成针对问题学生的反馈信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个学生在多个科目的表情信息和动作信息，确定所述学生的课堂参与度具体包括：

计算预设的第一时长内，每个学生在每个科目的表情信息中负面表情的频率和持续时长、正面表情的频率和持续时长、积极动作的次数和持续时长、消极动作的次数和持续时长；

根据负面表情的频率和持续时长、正面表情的频率和持续时长，计算表情得分；

根据积极动作的次数和持续时长、消极动作的次数和持续时长，计算动作得分；

根据所述表情得分和所述动作得分，计算每个学生在每个科目的每节课的课堂参与度；

根据每个学生在每个科目的每节课的课堂参与度，计算每个学生在每个科目的课堂参与度；

根据每个学生在每个科目的课堂参与度，计算每个学生的课堂参与度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设的第一时长内，多个班级的学生的所述多个科目的成绩信息具体包括：

获取预设的第一时长内，每个学生在每个科目的课堂的测验分数；

获取预设的第一时长内，每个学生在每个科目的统考分数；

根据每个学生在每个科目的课堂测验分数和统考分数，计算每个学生在每个科目的成绩。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文体视音频数据进行处理，得到每个学生ID的文体成绩具体包括：

当预设的第一时长内，存在文体考试时，计算每个学生的学生动作幅度与标准动作幅度的差值；

根据学生动作幅度与标准动作幅度的差值，计算学生的文体成绩。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法之后还包括：

根据学生动作幅度与标准动作幅度的差值，生成提示信息，并将所述提示信息发送给终端。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设的第一时长内，家庭反馈的学生问题信息具体包括：

根据家庭内的成员和老师的沟通时的语音信息，进行语音识别后，根据语音识别结果，获取家庭内的成员反馈的问题信息；或者，

对家庭内的成员在点阵问卷上的笔迹进行解析，得到家庭内的成员反馈的学生问题信息；或者，

接收家庭内的成员通过终端发送的学生问题信息。