[发明专利]课堂行为分析方法、系统及电子设备

说明书

本发明公开了一种课堂行为分析方法，应用于多媒体课堂教学，通过人工智能技术及大数据技术实现课堂录播、无感式人脸考勤及课堂行为分析，其特征在于，包括如下步骤：步骤S10、录制课堂视频的同时实时采集教学过程中教师与学生的生物信息，所述生物信息包括行为数据、位置数据、表情数据及肢体动作数据；步骤S20、根据所述生物信息进行多维度分析并生成课堂质量报告；步骤S30、将录制的课堂视频及生成的课堂质量报告发送至云端保存。与相关技术相比，本发明提供的课堂行为分析方法，省时省力、所获得样本量大且更利于发现普遍的教学规律。本发明还提供了一种课堂行为分析系统及电子设备。

技术领域

本发明涉及教育信息化技术领域，尤其涉及一种课堂行为分析方法、系统及电子设备。

背景技术

随着智能教学环境的建设和普及，与之相适应的教育教学模式及课堂教学行为分析等研究，成为了人们关注的焦点。课堂行为分析，通过探究课堂教学活动促进学生发展的内在机制，帮助教师反思获得实践性知识，有利于促进课堂教学质量的提升。

然而，传统的课堂教学行为分析方法，多是通过自我报告法、人工观察手动编码等方法采集和分析数据，存在着编码主观性强，费时费力，所获得样本量小的缺点，不利于发现普遍的教学规律。同时，现有技术中对人脸的检测分析，往往采用安防的通用模型与抽帧分析的静态分析方式，不适用于存在大量肢体动作和交互的教学场景中。

因此，有必要提供一种省时省力、所获得样本量大且更利于发现普遍的教学规律的课堂行为分析方法、系统及电子设备来解决上述问题。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种省时省力、所获得样本量大且更利于发现普遍的教学规律的课堂行为分析方法、系统及电子设备。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案:

一种课堂行为分析方法，应用于多媒体课堂教学，通过人工智能技术及大数据技术实现课堂录播、无感式人脸考勤及课堂行为分析，包括如下步骤：

步骤S10、录制课堂视频的同时实时采集教学过程中教师与学生的生物信息，所述生物信息包括行为数据、位置数据、表情数据及肢体动作数据；

步骤S20、根据所述生物信息进行多维度分析并生成课堂质量报告；

步骤S30、将录制的课堂视频及生成的课堂质量报告发送至云端保存。

优选的，所述步骤S20包括如下子步骤：

步骤S21、对教师的生物信息进行编码得到教学行为分析，所述教学行为分析包括老师讲授、指导学生、学生演示汇报、教师板书、师生互动、学生讨论、课件展示及教学资源展示，对各类型的教学行为进行生成出现时间及持续时长的可视化报告；

步骤S22、对学生的生物信息进行编码得到学生考勤分析，对教室内满足识别条件的人脸进行识别，同时，通过实时分析技术搭配学生离场动作识别，对学生早退人数进行识别，生成具有出席人数、应到人数、迟到人数、早退人数及出席率的可视化报告；

步骤S23、对学生的生物信息进行编码得到学生学情分析，根据所述生物信息利用大数据算法分析学生学情，所述学生学情分析包括学生专注度分析、学生动作分析及学生表情分析。

优选的，所述步骤S23包括如下子步骤：

步骤S231、学生专注度分析，建立学生专注度的大数据采集标准，采用大数据算法计算整堂课各阶段学生的专注度情况，并以时间轴的形式对学生在课堂时间内的专注度变化趋势进行可视化图形展示；

步骤S232、学生动作分析，根据所述肢体动作数据，对头部、身体、四只进行实时分割与追踪，并实时识别学生的肢体动作，所述肢体动作包括趴桌子、举手及站立；