[发明专利]一种闭环在线教学系统在审

专利信息
申请号: 202010823440.2 申请日: 2020-08-17
公开(公告)号: CN111798710A 公开(公告)日: 2020-10-20
发明(设计)人: 李怡然;夏元清;张金会;孙中奇;翟弟华;戴荔;刘坤;闫莉萍;詹玉峰;邹伟东;郭泽华;崔冰 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G09B5/08 分类号: G09B5/08;G09B5/02;G09B7/02
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 张梦泽
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 闭环 在线 教学 系统
【权利要求书】:

1.一种闭环在线教学系统,其特征在于,包括在线教学和视频教学两种教学模式;所述闭环在线教学系统包括:

云端视频教学模块,用于存储和播放教学视频;所述教学视频包括:教师上传的教学视频和/或教师进行在线教学的视频;

学习状态监控模块,与所述云端视频教学模块连接,用于采用人工智能算法实时检测学生的学习状态;所述学习状态包括:兴奋状态、疲劳状态、走神状态和离开状态;

作业考试测评模块,与所述云端视频教学模块连接,用于上传、存储学习作业和考试内容,并给出学生上传的学习作业或考试内容的评分,确定学生的学习成果;所述学习作业包括:教师依据教学内容生成的待完成作业和学生完成后提交的作业;所述考试内容包括:教师生成的考试试卷和学生完成的试卷答复内容;

云控制实验模块,与所述云端视频教学模块连接,用于学生进行远程实验,并根据学生的实验操作给出实验结果;所述实验结果包括实验评分;

三闭环云端评价模块,分别与所述云端视频教学模块、所述学习状态监控模块、所述作业考试测评模块和所述云控制实验模块连接,用于对学生的学习状态、学习成果和实验结果进行综合评价。

2.根据权利要求1所述的闭环在线教学系统,其特征在于,当所述闭环在线教学系统采用视频教学模式时,所述云端视频教学模块包括:

课程信息创建单元,用于教师创建课程信息并上传与所述课程信息相对应的教学视频;

教学过程控制单元,与所述学习状态监控模块连接,用于根据所述学生的在线学习状态确定所述教学视频的播放时间节点。

3.根据权利要求1所述的闭环在线教学系统,其特征在于,当所述闭环在线教学系统采用在线教学模式时,所述云端视频教学模块包括:

课程创建和预约单元,用于创建课程信息,并用于将与所创建的课程信息相对应的虚拟资源分配到学生端;

教学过程反馈单元,与所述学习状态监控模块连接,用于根据所述学生的学习状态生成学生学习状态评分和学生处于各种学习状态的人数和比例。

4.根据权利要求1所述的闭环在线教学系统,其特征在于,所述学习状态监控模块包括:

摄像头和麦克风,用于采集学生的学习环境信息和学习姿态信息;所述学习环境信息包括环境噪声;所述学习姿态信息包括学生的学习时长和坐姿;

状态评价单元,与所述摄像头和所述麦克风连接,用于根据所述环境信息和所述学习姿态信息,采用人工智能算法或模式识别算法生成所述学习状态。

5.根据权利要求1所述的闭环在线教学系统,其特征在于,所述云控制实验模块包括:

实验操作单元,用于学生进行实验操作;

视频监控单元,用于实时检测学生的实验操作过程;

云端服务器,与所述实验操作单元和所述视频监控单元连接,用于根据学生的实验操作请求调用数据库中的实验控制指令,并用于根据学生的实验操作给出实验结果。

6.根据权利要求1所述的闭环在线教学系统,其特征在于,所述云控制实验模块为网络层结构,包括:顶层、中层和底层;

所述顶层包括云端服务器和通讯接口;所述中层包括视频监控单元和执行单元;所述底层包括被控单元;

所述被控单元用于输入实验操作信息;所述实验操作信息包括:学生选择的实验设备、实验算法,以及实施实验的步骤;

所述执行单元用于执行所述实验操作信息后,所述视频监控单元用于将与所述实验操作信息相对应的实验结果反馈给学生端,并将实验操作结果上传至所述云端服务器;所述云端服务器根据实验操作结果生成实验操作评价报告,反馈至学生端;

7.根据权利要求1所述的闭环在线教学系统,其特征在于,所述云控制实验模块中植入有设备管理程序和实验接入管理程序;

所述设备管理程序和所述实验接入管理程序协同管控学生实验顺序。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京理工大学,未经北京理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010823440.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top