[发明专利]音视频结合的课堂质量综合评估方法

说明书

一种音视频结合的课堂质量综合评估方法，采取的步骤为：一：获取课堂实时监控视频流；二：对视频数据进行预处理；三：采用预先训练的神经网络，计算识别出课堂出勤率；四：采用预先训练的神经网络识别检测课堂视频数据中的非正常学习行为；五：音频片段和视频帧送入预先训练的神经网络，结合音、视频的分析结果实现对课堂氛围的综合评估；六：对所述出勤率、非正常学习行为人数以及课堂氛围评估结果进行加权处理，得到课堂质量的综合得分；七：输出报告。本发明通过对视频的数据的分析，能快速得出出勤率、课堂异常行为数量、课堂氛围评估以及基于以上三部分结果得到的课堂综合得分。

技术领域

本发明涉及教学评估技术领域，具体涉及一种音视频结合的课堂质量综合评估方法。

背景技术

教学质量评价是高校教育体系中重要的一个环节，现阶段高校的教育评价体系存在下列问题：

1、评价指标单一，多以学生的期末考试成绩为重要参考指标，抑或是采用学生评价体系。这两种方式均在某种程度上导致了部分教师降低授课质量、期末放水的行为，而学生又乐意选高分课程，形成恶性循环；

2、采用督导的方式人工监督课堂质量，需要大量的人力资源，无法长期维持，且评价结果存在个体差异性；

3、为了避免占用大量上课时间，老师无法每节课点到，学校无法掌握学生的真实到课情况；

4、缺少相对统一且合理的标准，来对课堂的氛围及质量进行量化评估随着计算机技术的发展，也有采用智能方式进行评估的方法，如使用人脸识别的方式，统计相关信息。

但是仍然存在诸多不足，1、需要预先录入学生的姓名和人脸等相关信息；绝大部分高校现有的硬件条件不足以实现精确的人脸识别，需要额外配备相关的硬件设备。且此种方法所需要的算力较大。

2、以个体为单位记录存储相关信息，存在侵犯学生隐私的问题，容易引起学生的反感

3、只能反映某一时刻或时间段的状态，没有对整堂课的课堂综合质量给出量化结果，不能实现同一课堂不同日期的纵向对比或同一日期不同课堂的横向比较

4、仅有人脸识别、姿态识别等数据，没有针对于教师的分析，不足以完整代表整个课堂的质量。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出一种音视频多模结合，建立一套课堂质量全面评估方法，使得评价体系更加多元化、合理化、标准化，从而促进课堂质量的提高，具体技术方案如下：

一种音视频结合的课堂质量综合评估方法，采取的步骤为：

步骤一：获取课堂实时监控视频流；

步骤二：对视频数据进行预处理；

步骤三：采用预先训练的神经网络，计算识别出课堂出勤率；

步骤四：采用预先训练的神经网络识别检测课堂视频数据中的非正常学习行为；

步骤五：音频片段和视频帧送入预先训练的神经网络，结合音、视频的分析结果实现对课堂氛围的综合评估；

步骤六：对所述出勤率、非正常学习行为人数以及课堂氛围评估结果进行加权处理，得到课堂质量的综合得分；

步骤七：输出报告。

作为优化：所述步骤一具体为，设置有第一处理单元，用于调用相关函数将视频流和和对应的时间戳存储到本地；

设置有第二处理单元，用于对监控视频流进行解码和转码，以将监控视频流转换为目标环境和配置下支持的格式。

作为优化：所述步骤二具体为，设置第一预处理单元，用于对时监控视频流进行帧截取，获得可送至目标检测网络处理的视频帧；