[发明专利]一种学生学习情况识别方法、系统、教学终端及存储介质

说明书

本申请适用于教学管理技术领域，提供了一种学生学习情况识别方法、系统、教学终端及存储介质，该方法应用于教学终端，包括：获取学生通过学生终端上传的第一笔迹图片；识别第一笔迹图片中的第一文本，以及识别与第一文本对应的第一笔迹信息；提取第一文本和第一笔迹信息中的第一学习特征与第二学习特征；根据第一学习特征，使用预设的第一学习模型对学生的第一学习情况进行识别；根据教学终端中与第二学习特征属于相同类别的目标特征训练第二学习模型，并根据第二学习模型和第二学习特征对学生的第二学习情况进行识别。采用上述方法中的第一学习模型和第二学习模型对学生的学习情况进行全面分析，使分析结果更加符合学生的真实学习情况。

技术领域

本申请属于教学管理技术领域，尤其涉及一种学生学习情况识别方法、系统、教学终端及存储介质。

背景技术

随着以计算机多媒体技术、网络传输技术、物联网图像处理技术为代表的新技术的不断更新，产生了很多智能教学设备，推动了教学手段的现代化进程。然而，智能教学设备通常只根据学生上传的内容信息（试题信息、答题结果等），对学生的学习情况进行分析，其分析学习情况的手段单一，以至于难以准确的基于上传的内容信息对学生的学习情况进行全面识别。

发明内容

本申请实施例提供了一种学生学习情况识别方法、系统、教学终端及存储介质，可以解决智能教学设备难以准确的基于上传的内容信息对学生的学习情况进行全面识别的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种学生学习情况识别方法，应用于教学终端，所述方法包括：

获取学生通过学生终端上传的第一笔迹图片，所述第一笔迹图片中包含第一文本；

识别所述第一笔迹图片中的第一文本，以及识别与所述第一文本对应的第一笔迹信息；

提取所述第一文本和所述第一笔迹信息中的学习特征，所述学习特征包括第一学习特征与第二学习特征；

根据所述第一学习特征，使用预设的第一学习模型对所述学生的第一学习情况进行识别；

统计所述教学终端中与所述第二学习特征属于相同类别的目标特征的特征数量；

若所述特征数量大于预设阈值，则使用所述目标特征训练第二学习模型，并根据所述第二学习模型和所述第二学习特征对所述学生的第二学习情况进行识别。

在一实施例中，在识别所述第一笔迹图片中的第一文本之前，所述方法还包括：

对所述第一笔迹图片进行去噪处理，得到去噪后的第一笔迹图片；

删除所述去噪后的第一笔迹图片中与预设的干扰特征相同的特征。

在一实施例中，所述第一笔迹图片中的第一文本包括多个；

所述识别所述第一笔迹图片中的第一文本，包括：

步骤一、识别所述第一笔迹图片，得到所述第一笔迹图片中的多个第一字符，以及多个第一字符的字符顺序；

步骤二、确定所述多个第一字符的第一初始位置和第一结束位置，提取所述第一初始位置和所述第一结束位置之间的多个字符组成第一初始文本，所述第一结束位置为与所述第一初始位置距离N个字符的位置，所述N大于或等于1；

步骤三、若预设词库中存储有所述第一初始文本，则将所述第一初始文本确定为第一文本；

步骤四、若预设词库中未存储有所述第一初始文本，则将所述第一结束位置向所述第一初始位置方向移动预设字数位置，作为第二结束位置；

步骤五、提取所述第一初始位置和所述第二结束位置之间的多个字符组成新的第一初始文本，并返回执行所述步骤三至所述步骤五。