CN109684949A - 一种基于人工智能的在线教育人机交互方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的在线教育人机交互方法与***，包括处理器、人脸识别组件、硬件设备、云平台和教师平台，处理器分别与硬件设备和云平台实现双向连接，硬件设备包括高清摄像头、投影仪、音响和话筒，高清摄像头的输出端与人脸识别组件的输入端连接，人脸识别组件的输出端分别与行为特征分析单元和表情识别分析单元的输入端连接，涉及在线教育技术领域。该基于人工智能的在线教育人机交互方法与***，可将现场学生的上课状态，包括表情和动作两方面进行分析，判断学生的学习状态，可判断出教师上课的氛围和管理程度，并及时进行提醒，使教师可快速的调整状态，便于活跃课堂气氛，提高学生的学习兴趣。
Description
技术领域
本发明涉及在线教育技术领域，具体为一种基于人工智能的在线教育人机交互方法与***。
背景技术
教育是教育者有目的有计划有组织的对受教育者的心智发展进行教化培育，以现有的经验、学识推敲于人，为其解释各种现象、问题或行为，以增长能力经验，其根本是以人的一种相对成熟或理性的思维来认知对待，让事物得以接近其最根本的存在，人在其中，慢慢的对一种事物由感官触摸而到以认知理解的状态，并形成一种相对完善或理性的自我意识思维，但同时，人有着自我意识上的思维，又有着其自我的感官维度，所以，任何教育性的意识思维都未必能够绝对正确，而应该感性式的理解其思维的方向，只要他不偏差事物的内在；教育又是一种思维的传授，而人因为其自身的意识形态，又有着另样的思维走势，所以，教育当以最客观、最公正的意识思维教化于人，如此，人的思维才不至于过于偏差，并因思维的丰富而逐渐成熟、理性，并由此，走向最理性的自我和拥有最正确的思维认知，这就是教育的根本所在。
现有的教师在上课过程中，只是简单的对课程进行讲解，最多简单的进行提问等交流，若教师讲课过程枯燥或管理不够严格，则会导致学生不认真听讲的问题，而老师也可能不会发现或管制，则会影响学生的学习效果。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人工智能的在线教育人机交互方法与***，解决了教师讲课过程枯燥或管理不够严格，则会导致学生不认真听讲的问题，而老师也可能不会发现或管制，会影响学生学习效果的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能的在线教育人机交互方法，具体包括如下步骤：
步骤一、使用前，通过处理器将人体代表上课不同状态的动作特征信息传输至对比特征储存模块进行储存，将不同状态的表情特征数据传输至表情特征储存模块进行储存。
步骤二、上课时，启用各种硬件设备进行正常的教学，由教师平台进行控制，其中，高清摄像头可对现场的学生进行实时监控，并将监控的数据信息传输至人脸识别组件对人体进行识别，辨别出画面中哪些为人体，并将识别出的数据分别传输至行为特征分析单元和表情识别分析单元中进行分析。
步骤三、行为特征分析单元内的特征对比模块对每个学生的人体动作特征与对比特征储存模块内的数据进行对比，判断不同学生都处于什么动作，而表情识别分析单元内的表情分析模块对每个学生的表情特征与表情特征储存模块内的数据进行对比，判断不同学生都处于什么表情状态，然后第一反馈模块与第二反馈模块将分析出的数据反馈至统计单元进行统计。
步骤四、统计单元对两种数据进行分类统计，并按百分比进行统计，统计后的结果传输到评估单元内，对比例进行评估，然后通过提醒模块发送提醒消息至教师平台，教师可根据数据的比例分布，判断学生的状态，进而进行适当的教学调整，且教学过程中全程的视频记录与话筒接受到的现场录音文件，以及评估信息，均传输到云平台进行保存，便于后期对教师的教学进行评估。
本发明还公开了一种基于人工智能的在线教育人机交互***，包括处理器、人脸识别组件、硬件设备、云平台和教师平台，所述处理器分别与硬件设备和云平台实现双向连接，所述硬件设备包括高清摄像头、投影仪、音响和话筒，所述高清摄像头的输出端与人脸识别组件的输入端连接，所述人脸识别组件的输出端分别与行为特征分析单元和表情识别分析单元的输入端连接，所述行为特征分析单元和表情识别分析单元的输出端均与统计单元的输入端连接，所述统计单元和处理器的输出端均与评估单元的输入端连接，所述评估单元的输出端与提醒模块的输入端连接，所述提醒模块的输出端与教师平台的输入端连接。
优选的，所述行为特征分析单元包括对比特征储存模块、特征对比模块和第一反馈模块，所述人脸识别组件的输出端与特征对比模块的输入端连接。
优选的，所述对比特征储存模块的输出端与特征对比模块的输入端连接，所述特征对比模块的输出端与第一反馈模块的输入端连接。
优选的，所述表情识别分析单元包括表情特征储存模块、表情分析模块和第二反馈模块，所述人脸识别组件的输出端与表情分析模块的输入端连接。
优选的，所述表情特征储存模块的输出端与表情分析模块的输入端连接，所述表情分析模块的输出端与第二反馈模块的输入端连接。
优选的，所述统计单元包括表情分类统计模块和行为分类统计模块。
优选的，所述评估单元包括教学质量评估模块、分类对比模块和学生状态评估模块，所述分类对比模块的输出端分别与教学质量评估模块和学生状态评估模块的输入端连接。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于人工智能的在线教育人机交互方法与***。与现有技术相比，具备以下有益效果：
(1)、该基于人工智能的在线教育人机交互方法与***，通过将行为特征分析单元和表情识别分析单元的输出端均与统计单元的输入端连接，统计单元和处理器的输出端均与评估单元的输入端连接，评估单元的输出端与提醒模块的输入端连接，提醒模块的输出端与教师平台的输入端连接，通过设置行为特征分析单元和表情识别分析单元，可将现场学生的上课状态，包括表情和动作两方面进行分析，判断学生的学习状态，可判断出教师上课的氛围和管理程度，并及时进行提醒，使教师可快速的调整状态，便于活跃课堂气氛，提高学生的学习兴趣。
(2)、该基于人工智能的在线教育人机交互方法与***，通过将处理器分别与硬件设备和云平台实现双向连接，通过处理器连接硬件设备和云平台，各种硬件设备不仅可用于正常的讲解课程，还可将上课的现状进行拍摄录音用于存档，配合学生的状态评估，保存到云平台后，可在后期用于教师的绩效考核和教学质量评估。
(3)、该基于人工智能的在线教育人机交互方法与***，通过将高清摄像头的输出端与人脸识别组件的输入端连接，人脸识别组件的输出端分别与行为特征分析单元和表情识别分析单元的输入端连接，通过高清摄像头可保证拍摄画面的清晰，而设置人脸识别组件可快速的识别出学生的脸部，筛出多余的部分，并重点进行监测，保证监测的效果。
附图说明
图1为本发明的***原理框图；
图2为本发明行为特征分析单元的结构原理框图；
图3为本发明表情识别分析单元的结构原理框图；
图4为本发明统计单元的结构原理框图；
图5为本发明评估单元的结构原理框图。
图中，1-处理器、2-人脸识别组件、3-硬件设备、4-云平台、5-教师平台、31-高清摄像头、32-投影仪、33-音响、34-话筒、6-行为特征分析单元、61-对比特征储存模块、62-特征对比模块、63-第一反馈模块、7-表情识别分析单元、71-表情特征储存模块、72-表情分析模块、73-第二反馈模块、8-统计单元、81-表情分类统计模块、82-行为分类统计模块、9-评估单元、91-教学质量评估模块、92-分类对比模块、93-学生状态评估模块、10-提醒模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于人工智能的在线教育人机交互方法，具体包括如下步骤：
步骤一、使用前，通过处理器1将人体代表上课不同状态的动作特征信息传输至对比特征储存模块61进行储存，将不同状态的表情特征数据传输至表情特征储存模块71进行储存。
步骤二、上课时，启用各种硬件设备3进行正常的教学，由教师平台5进行控制，其中，高清摄像头31可对现场的学生进行实时监控，并将监控的数据信息传输至人脸识别组件2对人体进行识别，辨别出画面中哪些为人体，并将识别出的数据分别传输至行为特征分析单元6和表情识别分析单元7中进行分析。
步骤三、行为特征分析单元6内的特征对比模块62对每个学生的人体动作特征与对比特征储存模块61内的数据进行对比，判断不同学生都处于什么动作即抬头听课、低头看书、侧头聊天或睡觉等姿态，而表情识别分析单元7内的表情分析模块72对每个学生的表情特征与表情特征储存模块71内的数据进行对比，判断不同学生都处于什么表情状态即疑惑皱眉、喜悦或困倦等，然后第一反馈模块63与第二反馈模块73将分析出的数据反馈至统计单元8进行统计。
步骤四、统计单元8对两种数据进行分类统计，并按百分比进行统计，统计后的结果传输到评估单元9内，对比例进行评估，然后通过提醒模块10发送提醒消息至教师平台5，教师可根据数据的比例分布，判断学生的状态，进而进行适当的教学调整，且教学过程中全程的视频记录与话筒34接受到的现场录音文件，以及评估信息，均传输到云平台4进行保存，便于后期对教师的教学进行评估。
本发明还公开了一种基于人工智能的在线教育人机交互***，包括处理器1、人脸识别组件2、硬件设备3、云平台4和教师平台5，处理器1、人脸识别组件2、硬件设备3、云平台4和教师平台5，等模块部分均设置在一个电脑或其他电子设备内，处理器1分别与硬件设备3和云平台4实现双向连接，通过处理器1连接硬件设备3和云平台4，各种硬件设备3不仅可用于正常的讲解课程，还可将上课的现状进行拍摄录音用于存档，配合学生的状态评估，保存到云平台4后，可在后期用于教师的绩效考核和教学质量评估，硬件设备3包括高清摄像头31、投影仪32、音响33和话筒34，高清摄像头31的输出端与人脸识别组件2的输入端连接，人脸识别组件2的输出端分别与行为特征分析单元6和表情识别分析单元7的输入端连接，通过高清摄像头31可保证拍摄画面的清晰，而设置人脸识别组件2可快速的识别出学生的脸部，筛出多余的部分，并重点进行监测，保证监测的效果，行为特征分析单元6包括对比特征储存模块61、特征对比模块62和第一反馈模块63，人脸识别组件2的输出端与特征对比模块62的输入端连接，对比特征储存模块61的输出端与特征对比模块62的输入端连接，特征对比模块62的输出端与第一反馈模块63的输入端连接，表情识别分析单元7包括表情特征储存模块71、表情分析模块72和第二反馈模块73，人脸识别组件2的输出端与表情分析模块72的输入端连接，表情特征储存模块71的输出端与表情分析模块72的输入端连接，表情分析模块72的输出端与第二反馈模块73的输入端连接，行为特征分析单元6和表情识别分析单元7的输出端均与统计单元8的输入端连接，统计单元8包括表情分类统计模块81和行为分类统计模块82，统计单元8和处理器1的输出端均与评估单元9的输入端连接，评估单元9包括教学质量评估模块91、分类对比模块92和学生状态评估模块93，分类对比模块92的输出端分别与教学质量评估模块91和学生状态评估模块93的输入端连接，评估单元9的输出端与提醒模块10的输入端连接，提醒模块10的输出端与教师平台5的输入端连接，通过设置行为特征分析单元6和表情识别分析单元7，可将现场学生的上课状态，包括表情和动作两方面进行分析，判断学生的学习状态，可判断出教师上课的氛围和管理程度，并及时进行提醒，使教师可快速的调整状态，便于活跃课堂气氛，提高学生的学习兴趣。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种基于人工智能的在线教育人机交互的方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
步骤一、使用前，通过处理器(1)将人体代表上课不同状态的动作特征信息传输至对比特征储存模块(61)进行储存，将不同状态的表情特征数据传输至表情特征储存模块(71)进行储存。
步骤二、上课时，启用各种硬件设备(3)进行正常的教学，由教师平台(5)进行控制，其中，高清摄像头(31)可对现场的学生进行实时监控，并将监控的数据信息传输至人脸识别组件(2)对人体进行识别，辨别出画面中哪些为人体，并将识别出的数据分别传输至行为特征分析单元(6)和表情识别分析单元(7)中进行分析。
步骤三、行为特征分析单元(6)内的特征对比模块(62)对每个学生的人体动作特征与对比特征储存模块(61)内的数据进行对比，判断不同学生都处于什么动作(即抬头听课、低头看书、侧头聊天或睡觉等姿态)，而表情识别分析单元(7)内的表情分析模块(72)对每个学生的表情特征与表情特征储存模块(71)内的数据进行对比，判断不同学生都处于什么表情状态(即疑惑皱眉、喜悦或困倦等)，然后第一反馈模块(63)与第二反馈模块(73)将分析出的数据反馈至统计单元(8)进行统计。
步骤四、统计单元(8)对两种数据进行分类统计，并按百分比进行统计，统计后的结果传输到评估单元(9)内，对比例进行评估，然后通过提醒模块(10)发送提醒消息至教师平台(5)，教师可根据数据的比例分布，判断学生的状态，进而进行适当的教学调整，且教学过程中全程的视频记录与话筒(34)接受到的现场录音文件，以及评估信息，均传输到云平台(4)进行保存，便于后期对教师的教学进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的在线教育人机交互***，包括处理器(1)、人脸识别组件(2)、硬件设备(3)、云平台(4)和教师平台(5)，其特征在于：所述处理器(1)分别与硬件设备(3)和云平台(4)实现双向连接，所述硬件设备(3)包括高清摄像头(31)、投影仪(32)、音响(33)和话筒(34)，所述高清摄像头(31)的输出端与人脸识别组件(2)的输入端连接，所述人脸识别组件(2)的输出端分别与行为特征分析单元(6)和表情识别分析单元(7)的输入端连接，所述行为特征分析单元(6)和表情识别分析单元(7)的输出端均与统计单元(8)的输入端连接，所述统计单元(8)和处理器(1)的输出端均与评估单元(9)的输入端连接，所述评估单元(9)的输出端与提醒模块(10)的输入端连接，所述提醒模块(10)的输出端与教师平台(5)的输入端连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的在线教育人机交互***，其特征在于：所述行为特征分析单元(6)包括对比特征储存模块(61)、特征对比模块(62)和第一反馈模块(63)，所述人脸识别组件(2)的输出端与特征对比模块(62)的输入端连接。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的在线教育人机交互***，其特征在于：所述对比特征储存模块(61)的输出端与特征对比模块(62)的输入端连接，所述特征对比模块(62)的输出端与第一反馈模块(63)的输入端连接。
5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的在线教育人机交互***，其特征在于：所述表情识别分析单元(7)包括表情特征储存模块(71)、表情分析模块(72)和第二反馈模块(73)，所述人脸识别组件(2)的输出端与表情分析模块(72)的输入端连接。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的在线教育人机交互***，其特征在于：所述表情特征储存模块(71)的输出端与表情分析模块(72)的输入端连接，所述表情分析模块(72)的输出端与第二反馈模块(73)的输入端连接。
7.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的在线教育人机交互***，其特征在于：所述统计单元(8)包括表情分类统计模块(81)和行为分类统计模块(82)。
8.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的在线教育人机交互***，其特征在于：所述评估单元(9)包括教学质量评估模块(91)、分类对比模块(92)和学生状态评估模块(93)，所述分类对比模块(92)的输出端分别与教学质量评估模块(91)和学生状态评估模块(93)的输入端连接。
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