一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统

摘要

本申请涉及一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统，其包括数据采集模块，用于采集教室内的视频数据和音频数据；数据处理模块，用于对采集的视频数据和音频数据进行处理得到评估数据，所述评估数据包括人数、动作、表情以及讲话内容；学生上课状态评估模块，用于根据评估数据生成学生上课状态评估结果；教师上课状态评估模块，用于根据评估数据生成教师上课状态评估结果；数据上传模块，用于获取其它教育结果，所述其它教育结果包括考试成绩；综合质量评估模块，用于根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果以及其它教育结果对教学质量进行综合评估。本申请具有便于提高教学质量评估的准确性的效果。

说明书

技术领域

本申请涉及教育质量管理的领域，尤其是涉及一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统。

背景技术

教育教学是社会发展的重中之重，如何改进教育教学的质量管理，建立健全教学质量标准和教学质量评价制度也是很重要的一环，同时也需要对教学过程的质量进行评估分析。

一般对教学课堂进行评估的方法有课后收集听课学生的意见，或者是安排专门的评估人员或其他教师旁听来评价打分来判断教学的质量，但是采取上述方式主观性太强，所得到的质量评估结果误差较大、准确性较低。

发明内容

为了便于提高教学质量评估的准确性，本申请提供一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统。

本申请提供的一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统采用如下的技术方案：

一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统，包括：

数据采集模块，用于采集教室内的视频数据和音频数据；

数据处理模块，用于对采集的视频数据和音频数据进行处理得到评估数据，所述评估数据包括人数、动作、表情以及讲话内容；

学生上课状态评估模块，用于根据评估数据生成学生上课状态评估结果；

教师上课状态评估模块，用于根据评估数据生成教师上课状态评估结果；

数据上传模块，用于获取其它教育结果，所述其它教育结果包括考试成绩；

综合质量评估模块，用于根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果以及其它教育结果对教学质量进行综合评估。

通过采用上述技术方案，数据采集模块采集有关于老师和学生上课过程中的视频数据和音频数据，然后经数据处理模块进行处理后等到评估所需的评估数据，学生上课状态评估模块根据评估数据生成学生上课状态评估结果，教师上课状态评估模块根据评估数据生成教师上课状态评估结果，数据上传模块获取如学习成绩等其它教育结果，综合质量评估模块根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果以及其它教育结果对教学质量进行综合评估；在对教育质量进行评估时，对教学的动态过程与教学的静态成果进行综合评估，具有便于提高教学质量评估的准确性的效果。

可选的，所述学生上课状态评估模块包括参与度评估单元、注意力评估单元以及愉悦度评估单元，

所述参与度评估单元，用于根据学生的动作生成学生课堂参与度评估结果；

所述注意力评估单元，用于根据学生的动作生成学生课堂注意力评估结果；

所述愉悦度评估单元，用于根据学生的表情生成学生课堂愉悦度评估结果；

所述学生上课状态评估结果包括学生课堂参与度评估结果、学生课堂注意力评估结果以及学生课堂愉悦度评估结果。

通过采用上述技术方案，根据学生的动作、讲话内容以及表情来评估学生上课过程中的参与度、注意力以及愉悦度，进而从学生的角度对教学课堂的质量进行评估。

可选的，所述教师上课状态评估模块包括教学内容评估单元，所述教学内容评估单元用于根据老师的讲话内容生成教学内容契合度评估结果，所述教师上课状态评估结果包括教学内容契合度评估结果。

通过采用上述技术方案，教学内容评估单元根据老师的讲话内容判断老师的教学是否符合教学大纲。

可选的，所述教师上课状态评估模块还包括违规内容评估单元，所述违规内容评估单元用于根据老师的讲话内容中敏感语与违法语进行统计并生成违规内容统计评估结果，所述教师上课状态评估结果包括违规内容统计评估结果。

通过采用上述技术方案，违规内容评估单元根据老师的讲话内容生成违规内容统计评估结果，进而反映老师是否在上课教学的过程中使用敏感词或者违法词。

可选的，所述其它教育结果包括德育成绩、心理健康记录以及科研成果。

通过采用上述技术方案，对教学的质量进行评估时，静态的教学成果不仅包括考试成绩，还应该包括德育成绩、心理健康记录以及科研成果等，进而能够从多方面对教学质量进行评估，具有便于进一步提高教学质量评估的准确性的效果。

可选的，所述综合质量评估模块包括评分单元与显示单元；

所述评分单元，用于根据学生上课状态评估结果、教室上课评估结果以及其它教育结果进行计算打分得到综合评分；

所述显示单元，用于对学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果以及其它教育结果进行显示。

通过采用上述技术方案，评分单元对学生上课状态评估结果、教室上课评估结果以及它教育结果进行评分，显示单元都能够对各类评估结果进行分别进行展示，从而便于直观地反映教学质量的评估结果。

可选的，所述显示单元包括班级对比子单元与科目对比子单元，所述班级对比子单元用于对同一科目的不同班级的各类评估结果进行对比显示，所述科目对比子单元用于对同一班级的不同科目的各类评估结果进行对比显示。

通过采用上述技术方案，班级对比子单元能对同一个科目的不同班级的各类评估结果进行对比展示，科目对比子单元能对同一班级的不同科目的各类评估结果进行对比显示，从而便于对班级或者科目的评估结果进行对比分析。

可选的，所述显示单元的显示形式包括柱状图、文字以及雷达图中的任一种或者几种。

通过采用上述技术方案，通过柱状图、文字以及雷达图等等显示形式便于人们直观地观察分析教学质量的评估结果。

可选的，还包括师生互动评估模块，用于根据评估数据生成课堂互动评估结果，所述综合质量评估模块根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果、其它教育结果以及课堂互动评估结果对教学质量进行综合评估。

通过采用上述技术方案，师生互动评估模块能够反映上课过程中老师与学生之间的互动与教学模式。

可选的，所述师生互动评估模块采用S-T教学分析法生成课堂互动评估结果。

通过采用上述技术方案，S-T分析法是一种的教学分析方法，能够客观地描述分析教学过程，并以图形的方法直观地表现出教学性格。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1.数据采集模块采集有关于老师和学生上课过程中的视频数据和音频数据，然后经数据处理模块进行处理后等到评估所需的评估数据，学生上课状态评估模块根据评估数据生成学生上课状态评估结果，教师上课状态评估模块根据评估数据生成教师上课状态评估结果，数据上传模块获取如学习成绩等其它教育结果，综合质量评估模块根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果以及其它教育结果对教学质量进行综合评估；在对教育质量进行评估时，对教学的动态过程与教学的静态成果进行综合评估，具有便于提高教学质量评估的准确性的效果。

附图说明

图1是本申请实施例的系统结构框图。

图2是本申请实施例中班级对比子单元的一种显示结果。

图3是本申请实施例中科目对比子单元的一种显示结果。

附图标记说明：101、数据采集模块；1011、视频采集单元；1012、音频采集单元；102、数据处理模块；1021、数据存储单元；1022、视频处理单元；10221、人脸识别子单元；10222、人数统计子单元；10223、动作识别子单元；10224、表情识别子单元；1023、音频处理单元；10231、降噪子单元；10232、人声识别子单元；10233、语音识别子单元；103、学生上课状态评估模块；1031、考勤评估单元；1032、参与度评估单元；1033、注意力评估单元；1034、愉悦度评估单元；104、教师上课状态评估模块；1041、教学内容评估单元；1042、违规内容评估单元；105、师生互动评估模块；106、数据上传模块；107、综合质量评估模块；1071、评分单元；1072、显示单元；10721、班级对比子单元；10722、科目对比子单元。

具体实施方式

以下结合附图1对本申请作进一步详细说明。

本申请实施例公开一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统。参照图1，一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统，包括数据采集模块101、数据处理模块102、学生上课状态评估模块103、教师上课状态评估模块104、师生互动评估模块105、数据上传模块106以及综合质量评估模块107，其中数据处理模块102中设置有数据存储单元1021，数据存储单元1021用于进行数据存储。

作为数据采集模块101的一个实施方式，数据采集模块101用于采集教室内的视频数据和音频数据，并且数据采集模块101包括用采集视频数据的视频采集单元1011与用于采集音频数据的音频采集单元1012，视频数据与音频数据存储在中；视频采集单元1011包括第一摄像头和第二摄像头，第一摄像头设置在教室中靠近讲台的一侧，第二摄像头设置在教师远离讲台的一侧，第一摄像头主要用于采集学生的视频数据，第二摄像头主要用于采集教师的视频数据；音频采集单元1012至少包括一个麦克风，进一步地，可以包括近场麦克风和远场麦克风，近场麦克风用于采集教师的音频数据，远场麦克风用于采集学生的音频数据。

数据处理模块102，用于对数据采集模块101采集的视频数据和音频数据进行处理得到评估数据，数据处理模块102包括对视频数据进行处理的视频处理单元1022与对音频数据进行处理的音频处理单元1023。

视频处理单元1022包括人脸识别子单元10221、人数统计子单元10222、动作识别子单元10223以及表情识别子单元10224。

人脸识别子单元10221采用人脸识别技术识别老师与学生，系统预先将所有老师的人脸图像进行采集，然后系统提取视频数据中人脸图像的特征数据与预先采集的老师的人脸图像的特征数据进行搜索匹配，进而能够确定老师的身份，视频数据中其余的人定义为学生。

人数统计子单元10222用于对班级上课时的学生人数进行统计，作为人数统计子单元10222的一种实施方式，靠近讲台的第一摄像头采用具有人数统计的摄像头，进而便于对班级上课时的学生人数进行统计。

动作识别子单元10223采用动作识别技术识别视频数据中老师和学生的动作，系统预先生成人体动作样本数据，然后提取视频数据的老师或者学生关节运动进行分析，并和预先生成的人体动作样本数据进行对比，从而得到老师和学生的动作。

表情识别子单元10224采用表情识别技术识别视频数据中学生的表情，表情识别技术通过将视频数据中学生的表情和表情数据库进行对比匹配，从而获得得知学生上课过程中的表情，作为表情识别子单元10224的一种实施方式，学生的表情划分为积极表情、消极表情以及面无表情三大类，积极表情包括高兴与惊讶，消极表情包括伤心与愤怒。

音频处理单元1023包括降噪子单元10231、人声识别子单元10232与语音识别子单元10233；降噪子单元10231对音频数据进行降噪，人声识别子单元10232识别音频数据中的老师的声音与学生的声音，然后语音识别子单元10233识别老师的讲话内容与学生的讲话内容。

人声识别子单元10232采用声纹码识别技术，预先建立老师们的声纹库，然后将音频数据的声纹与声纹库进行对比，进而区分老师的声音和非老师的声音，将非老师的声音定义为学生的声音。

上述数据处理模块102所得到的评估数据包括学生人数、老师与学生的动作、学生的表情以及老师和学生的讲话内容。

学生上课状态评估模块103，用于根据评估数据生成学生上课状态评估结果，作为学生上课状态评估模块103的一种实施方式，学生上课状态评估模块103包括考勤评估单元1031、参与度评估单元1032、注意力评估单元1033以及愉悦度评估单元1034。

考勤评估单元1031，根据人脸识别子单元10221识别结果统计上课实到总人数，然后将上课实到总人数和班级应到总人数进行对比生成学生出勤率；

参与度评估单元1032，用于根据学生的动作生成学生课堂参与度评估结果，根据动作识别子单元10223识别结果，统计学生举手动作的次数和站起来回答问题的次数，并且预先设置每次举手可以获得的分值和站起来回答一次问题可以获得的分值，然后用学生举手动作的次数乘以每次举手可以获得的分值计算出第一参与度分值，用站起来回答问题的次数乘以站起来回答一次问题可以获得的分值计算出第二参与度分值，然后对第一参与度分值和第二参与度分值进行求和得到学生课堂参与度评估结果。

注意力评估单元1033，用于根据学生的动作生成学生课堂注意力评估结果；根据动作识别子单元10223的识别结果，统计学生注意力分散动作的总次数，注意力分散动作包括不看黑板的偏头动作、埋头动作与学生睡觉动作次数，然后根据注意力分散动作的总次数乘以预设的每次注意力分散所扣分值计算得出学生课堂注意力评估结果。

愉悦度评估单元1034，用于根据学生的表情生成学生课堂愉悦度评估结果，对一节课堂进行N次上课画面的图像捕捉，然后分析N张画面中所有学生的表情，然后计算N张画面中积极表情的总个数、消极表情的总个数，然后预先设置每个积极表情的正分值和每个消极表情的负分值，然后用积极表情的总个数乘以每个积极表情的正分值得到第一愉悦值，用消极表情的总个数乘以每个消极表情的负分值得到第二愉悦值，最后将第一愉悦值和第二愉悦值相加得到学生课堂愉悦度评估结果。

学生上课状态评估结果包括学生课堂出勤率、学生课堂参与度评估结果、学生课堂注意力评估结果以及学生课堂愉悦度评估结果。

教师上课状态评估模块104，用于根据评估数据生成教师上课状态评估结果，作为教师上课状态评估模块104的一种实施方式，教师上课状态评估模块104包括包括教学内容评估单元1041以及违规内容评估单元1042，教师上课状态评估结果包括教学内容契合度评估结果与违规内容统计评估结果。

教学内容评估单元1041用于根据老师的讲话内容生成教学内容契合度评估结果，根据人声识别子单元10232和语音识别子单元10233的识别结果，统计老师讲话内容中含有的教学大纲教学关键词的比例，进而生成教学内容契合度评估结果。

违规内容评估单元1042，预先设置一个敏感语与违法语的对比词库，根据人声识别子单元10232和语音识别子单元10233的识别结果，将老师的讲话内容与敏感语与违法语的对比词库进行对比分析，统计老师讲话内容中敏感语与违法语出现的次数以生成违规内容统计评估结果。

师生互动评估模块105，根据评估数据生成课堂互动评估结果，作为师生互动评估模块105的一种实施方式，师生互动评估模块105采用S-T教学分析法生成课堂互动评估结果。

S-T教学分析法是通过分析教学录像，以某一确定的采样频率对教学过程进行采样，然后对样本的行为是否源于教师进行判断，并以相应的符号S和T记录形成S-T数据，根据数据表可以绘制成S-T曲线，计算教师行为占有率Rt与师生行为转化率Ch，绘制Rt-Ch图以确定课堂教学模式，从而便于了解教学模式是偏重于老师为主导学生被动接受知识，还是学生自主讨论、老师重点引导的教学模式，进而便于教师进行深刻的教学反思。

数据上传模块106，用于获取其它教育结果，其它教育结果包括考试成绩、德育成绩、心理健康记录以及科研成果等，进而能够更全面地对教学质量进行评估；数据上传模块106获取其他教育结果的方式包括联网从教务系统、学籍系统、校医院系统、宿管系统以及图书馆系统获取其它教育结果，还能够手动录入其它教育结果。

综合质量评估模块107，用于根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果、其它教育结果以及课堂互动评估结果对教学质量进行综合评估，综合质量评估模块107包括评分单元1071与显示单元1072。

评分单元1071，用于根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果、其它教育结果以及课堂互动评估结果经过一定的权重比例进行计算打分得到综合评分，权重比例具体由学校根据实际需求自定义设置。

显示单元1072，用于对上课评估结果、教室上课评估结果、课堂互动评估结果以及其它教育结果进行显示，显示单元1072包括班级对比子单元10721与科目对比子单元10722；显示单元1072的显示形式包括柱状图、文字以及雷达图等，从而人们直观地便于对班级或者科目的评估结果进行对比分析。

参照图2，班级对比子单元10721用于对同一科目的不同班级的各类评估结果进行对比显示，便于观察基于同一科目和同一老师，对不同班级之间的教学质量对比。

参照图3，科目对比子单元10722用于对同一班级的不同科目的各类评估结果进行对比显示，便于观察同一班级的不同科目之间教学质量的不同。

进行对比显示时，使用者可以自主选择需要进行对比的评估结果，并且可以选择柱状图或者雷达图的对比对象与对比对象的个数，并且对比显示时既能整体进行对比，还能对每天的评估结果进行对比，进而便于观察教学评估结果的变化。

为了更清楚地说明本实施例的教学质量评估系统的工作过程，本实施例还公开了一种基于AI与大数据分析的教学质量评估方法，该方法包括以下内容：

数据采集步骤，采集教室内的视频数据和音频数据；

数据存储步骤，存储采集到的视频数据和音频数据，供数据处理模块102存储和读取数据，供综合质量评估单元存储数据；

数据处理步骤，处理采集的视频数据和音频数据得到评估数据，所述评估数据包括人数、动作、表情以及讲话内容；

学生课堂状态评估步骤，根据评估数据生成学生上课状态评估结果；

教师课堂状态评估步骤，根据评估数据生成教师上课状态评估结果；

师生互动评估步骤，根据评估数据生成课堂互动评估结果；

数据上传步骤，获取其它教育结果，其它教育结果包括考试成绩、德育成绩、心理健康记录以及科研成果等；

综合质量评估步骤，根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果、其它教育结果以及课堂互动评估结果对教学质量进行综合评估。

其中，学生课堂状态评估步骤具体包括：

考勤评估步骤，根据数据处理步骤的处理结果统计上课实到总人数，然后将上课实到总人数和班级应到总人数进行对比生成学生出勤率。

参与度评估步骤，根据数据处理步骤的处理结果，统计学生举手动作的次数和站起来回答问题的次数；学生举手动作的次数乘以预先设置的每次举手可以获得的分值计算出第一参与度分值；站起来回答问题的次数乘以预先设置的站起来回答一次问题的分值计算出第二参与度分值；第一参与度分值和第二参与度分值相加得到学生课堂参与度评估结果。

注意力评估步骤，根据数据处理步骤的处理结果，统计学生注意力分散动作的总次数；注意力分散动作的总次数乘以预设的每次注意力分散所扣分值计算得出学生课堂注意力评估结果。

愉悦度评估步骤，对一节课堂进行N次上课画面的图像捕捉；然后分析N张画面中所有学生的表情，并计算N张画面中积极表情的总个数、消极表情的总个数；积极表情的总个数乘以预先设置的每个积极表情的正分值得到第一愉悦值；消极表情的总个数乘以每个消极表情的负分值得到第二愉悦值；第一愉悦值和第二愉悦值相加得到学生课堂愉悦度评估结果。

教师课堂状态评估步骤具体包括：

教学内容评估步骤，根据数据处理步骤的处理结果，统计老师讲话内容中含有的教学大纲教学关键词的比例，进而生成教学内容契合度评估结果。

违规内容评估步骤，预先设置一个敏感语与违法语的对比词库，根据数据处理步骤的处理结果，将老师的讲话内容与敏感语与违法语的对比词库进行对比分析，统计老师讲话内容中敏感语与违法语出现的次数以生成违规内容统计评估结果。

综合质量评估步骤具体包括：

评分步骤，根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果、其它教育结果以及课堂互动评估结果经过一定的权重比例进行计算打分得到综合评分，权重比例具体由学校根据实际需求自定义设置。

显示步骤，对上课评估结果、教室上课评估结果、课堂互动评估结果以及其它教育结果进行显示。

本申请实施例一种基于AI与大数据分析的教学质量评估系统的实施原理为：数据采集模块101采集有关于老师和学生上课过程中的视频数据和音频数据，然后经数据处理模块102进行处理后等到所需的评估数据，学生上课状态评估模块103根据评估数据生成学生上课状态评估结果，教师上课状态评估模块104根据评估数据生成教师上课状态评估结果，师生互动评估模块105能够反映上课过程中老师与学生之间的互动与教学模式。

数据上传模块106获取静态如学习成绩等其它结果，综合质量评估模块107根据学生上课状态评估结果、教师上课状态评估结果、其它教育结果对教学质量以及课堂互动评估结果进行综合评估；在对教育质量进行评估时，对教学的动态过程与教学的静态成果进行综合评估，具有便于提高教学质量评估的准确性的效果。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。