CN111383496A - 一种在线互动的多媒体教学实施***和实施方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种在线互动的多媒体教学实施***和方法,所述***包括图像采集模块,用于采集学生的教学交互姿态方式图像;图像数据识别模块,用于储存基于CNN的教学交互姿态方式检测模型和基于CNN的教学交互姿态方式识别模型,并使用所述基于CNN的教学交互姿态方式检测模型和基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别图像采集模块采集的学生的教学交互姿态方式图像;显示模块,用于显示图像数据识别模块生成的统计数据;控制模块,负责接收老师的控制指令,并将老师的控制指令传输给图像采集模块、图像数据识别模块和显示模块,并用于根据基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别的结果统计数据。
Description
技术领域
本发明涉及教学辅助设备技术领域,尤其涉及一种在线互动的多媒体教学实施***和实施方法。
背景技术
在课堂教学活动中,过程教学可以使授课老师及时了解学生对知识点的理解和掌握程度,老师可以根据学生的反馈适当的调整教学内容和进度,实现有效沟通而不是仅仅单向的知识传播,进而活跃课堂氛围以提高教学效果。常见的过程教学大致分两种方式:一种是课堂提问的方式,这种方式的缺点是在有限的时间里老师只能了解个别学生的掌握情况,很难把握整体学习情况;另一种方式是老师和学生通过在线教育***进行过程教学;现有的在线教育***,包括老师终端、网关服务器、用户终端等设备等,老师终端提供课程的视频信息,然后宽带网关设备通过网关服务器将课程视频信息发送到用户终端,受众通过用户终端即可观看老师的授课内容;然而,在发展的过程中也出现了一些问题:由于虚拟世界的限制,受众与老师交互性不好;每个用户的学习进度不一致,对知识点的掌握程度不一样,而采用统一的课表难以满足受众个性化的需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种在线互动的多媒体教学实施***和方法,能够提高老师和学生之间的过程教学,使老师可以快速、准确的把握学生反馈的信息。
本发明解决上述技术问题所采取的技术方案如下:
一种在线互动的多媒体教学实施***,包括:图像采集模块,设置在教室前上方,用于采集学生的教学交互姿态方式图像;图像数据识别模块,用于储存基于CNN的教学交互姿态方式检测模型和基于CNN的教学交互姿态方式识别模型,并使用所述基于CNN的教学交互姿态方式检测模型和基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别图像采集模块采集的学生的教学交互姿态方式图像;显示模块,用于显示图像数据识别模块生成的统计数据;控制模块,负责接收老师的控制指令,并将老师的控制指令传输给图像采集模块、图像数据识别模块和显示模块,并用于根据基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别的结果统计数据;其中,图像采集模块、图像数据识别模块、控制模块和显示模块依次通信连接,且图像采集模块也与控制模块通信连接。
进一步的根据本发明所述的一种在线互动的多媒体教学实施***,其中:所述显示模块采用显示器或投影仪。
进一步的根据本发明所述的一种在线互动的多媒体教学实施***,其中:所述控制模块采用计算机或移动终端。
一种基于本发明所述的在线互动的多媒体教学实施***进行的在线互动的多媒体教学实施方法,包括以下步骤:
步骤A:课前准备,包括以下步骤:
步骤A1:定义不同教学交互姿态方式的含义;
步骤A2:利用步骤A中所述不同教学交互姿态方式训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型;
步骤B:课堂过程教学,包括以下步骤:
步骤B1:老师提出问题,并给出若干选项,选项数量小于教学交互姿态方式数量;
步骤B2:老师利用图像采集装置采集学生教学交互姿态方式;
步骤B3:利用步骤A2中所述基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别步骤B2中采集的学生教学交互姿态方式;
步骤B4:利用步骤A2中所述基于CNN的教学交互姿态方式识别模型统计识别后的学生教学交互姿态方式并生成统计数据;
步骤B5:老师根据步骤B4中所述的统计数据进行教学。
进一步的根据本发明所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其中:所述步骤A1包括以下步骤:
步骤A11:由老师和学生设计不同的教学交互姿态方式,并定义不同的教学交互姿态方式所代表的数字;
步骤A12:收集步骤A11中定义的不同的教学交互姿态方式图片。
进一步的根据本发明所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其中:所述步骤A2包括以下步骤:
步骤A21:将步骤A12中不同的教学交互姿态方式根据所定义的数字进行分类,形成分类图片集;
步骤A22:根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式检测模型;
步骤A23:根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型。
进一步的根据本发明所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其中:步骤A22中所述根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式检测模型的方法为:使用Dlib库中的“dnn_mmod_ex”类读取步骤A21所述分类图片集,训练基于CNN的教学交互姿态方式检测模型。
进一步的根据本发明所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其中:步骤A23中所述根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型的方法为:使用Dlib库读取步骤A21所述分类图片集,训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型。
进一步的根据本发明所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其中:步骤B4中所述的统计数据为柱状图、饼状图或条形图。
本发明的有益效果:
本发明所述的一种在线互动的多媒体教学实施***与方法,定义了不同教学交互姿态方式所代表的数字含义,学生可通过教学交互姿态方式选择老师提出问题的选项,并利用图像数据识别模块统计学生选择的选项,使老师可以快速、准确的把握学生反馈的信息,与现有的在线教育***相比,学生和老师面对面过程教学,能够提高学生学习的注意力和积极性;同时,老师不用逐一接收学生的反馈信息,提高了教学效率。
具体实施方式
下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例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。
本发明所述一种在线互动的多媒体教学实施***包括:
图像采集模块,设置在教室前上方,用于采集学生的教学交互姿态方式图像;
图像数据识别模块,用于储存基于CNN的教学交互姿态方式检测模型和基于CNN的教学交互姿态方式识别模型,并使用所述基于CNN的教学交互姿态方式检测模型和基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别图像采集模块采集的学生的教学交互姿态方式图像;
显示模块,用于显示图像数据识别模块生成的统计数据;
控制模块,负责接收老师的控制指令,并将老师的控制指令传输给图像采集模块、图像数据识别模块和显示模块,并用于根据基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别的结果统计数据;
其中,图像采集模块、图像数据识别模块和控制模块相互通信连接,所述显示模块连接控制模块。
其中所述显示模块采用显示器或投影仪,所述控制模块采用计算机或移动终端。
下面进一步给出基于本发明所述在线互动的多媒体教学实施***进行的在线互动的多媒体教学实施方法,主要包括以下步骤:
步骤A:课前准备部分,包括以下步骤:
步骤A1:定义不同教学交互姿态方式的含义,具体包括以下步骤:
步骤A11:由老师和学生设计不同的教学交互姿态方式,并定义不同的教学交互姿态方式所代表的数字;例如伸出一根手指代表数字1,伸出二根手指代表数字2,伸出三根手指代表数字3,伸出四根手指代表数字4;需要说明的是,本步骤不限定这一种教学交互姿态方式,可以根据情况任意定义;
步骤A12:收集步骤A11中定义的不同的教学交互姿态方式图片,具体可使用手机等拍照工具收集并储存步骤A11中定义的不同的教学交互姿态方式图片。
步骤A2:利用步骤A中所述不同教学交互姿态方式训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型,具体包括以下步骤:
步骤A21:将步骤A12中不同的教学交互姿态方式根据所定义的数字进行分类,形成分类图片集;
步骤A22:根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式检测模型,具体方法为:使用Dlib库中的“dnn_mmod_ex”类读取步骤A21所述分类图片集,训练基于CNN的教学交互姿态方式检测模型并保存,用于识别出所述分类图片集中的所有教学交互姿态方式;需要说明的是,本步骤不限定于使用Dlib库,Tensorflow、Keras、Caffe等深度学习工具也都可以实现;
步骤A23:根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型,具体方法为:使用Dlib库读取步骤A21所述分类图片集,训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型并保存,用于识别所述分类图片集中教学交互姿态方式所代表的数字;需要说明的是,本步骤不限定于使用Dlib库,Tensorflow、Keras、Caffe等深度学习工具也都可以实现。
步骤B:课堂过程教学部分,包括以下步骤:
步骤B1:老师提出问题,并给出若干选项,选项数量小于教学交互姿态方式数量;
步骤B2:老师利用图像采集装置采集学生教学交互姿态方式;
步骤B3:利用步骤A2中所述基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别步骤B2中采集的学生教学交互姿态方式;
步骤B4:利用步骤A2中所述基于CNN的教学交互姿态方式识别模型统计识别后的学生教学交互姿态方式并生成统计数据,所述统计数据为柱状图、饼状图或条形图;
步骤B5:老师根据步骤B4中所述的统计数据进行教学。
本发明所述的一种在线互动的多媒体教学实施***,定义了不同教学交互姿态方式所代表的数字含义,学生可通过教学交互姿态方式选择老师提出问题的选项,并利用图像数据识别模块统计学生选择的选项,使老师可以快速、准确的把握学生反馈的信息,与现有的在线教育***相比,学生和老师面对面过程教学,能够提高学生学习的注意力和积极性;同时,老师不用逐一接收学生的反馈信息,提高了教学效率。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (9)
1.一种在线互动的多媒体教学实施***,其特征在于:包括:图像采集模块,设置在教室前上方,用于采集学生的教学交互姿态方式图像;图像数据识别模块,用于储存基于CNN的教学交互姿态方式检测模型和基于CNN的教学交互姿态方式识别模型,并使用所述基于CNN的教学交互姿态方式检测模型和基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别图像采集模块采集的学生的教学交互姿态方式图像;显示模块,用于显示图像数据识别模块生成的统计数据;控制模块,负责接收老师的控制指令,并将老师的控制指令传输给图像采集模块、图像数据识别模块和显示模块,并用于根据基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别的结果统计数据;其中,图像采集模块、图像数据识别模块、控制模块和显示模块依次通信连接,且图像采集模块也与控制模块通信连接。
2.根据权利要求1所述的一种在线互动的多媒体教学实施***,其特征在于:所述显示模块采用显示器或投影仪。
3.根据权利要求1所述的一种在线互动的多媒体教学实施***,其特征在于:所述控制模块采用计算机或移动终端。
4.一种基于权利要求1-3任一项所述的在线互动的多媒体教学实施***进行的在线互动的多媒体教学实施方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤A:课前准备,包括以下步骤:
步骤A1:定义不同教学交互姿态方式的含义;
步骤A2:利用步骤A中所述不同教学交互姿态方式训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型;
步骤B:课堂过程教学,包括以下步骤:
步骤B1:老师提出问题,并给出若干选项,选项数量小于教学交互姿态方式数量;
步骤B2:老师利用图像采集装置采集学生教学交互姿态方式;
步骤B3:利用步骤A2中所述基于CNN的教学交互姿态方式识别模型识别步骤B2中采集的学生教学交互姿态方式;
步骤B4:利用步骤A2中所述基于CNN的教学交互姿态方式识别模型统计识别后的学生教学交互姿态方式并生成统计数据;
步骤B5:老师根据步骤B4中所述的统计数据进行教学。
5.根据权利要求4所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其特征在于,所述步骤A1包括以下步骤:
步骤A11:由老师和学生设计不同的教学交互姿态方式,并定义不同的教学交互姿态方式所代表的数字;
步骤A12:收集步骤A11中定义的不同的教学交互姿态方式图片。
6.根据权利要求5所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其特征在于,所述步骤A2包括以下步骤:
步骤A21:将步骤A12中不同的教学交互姿态方式根据所定义的数字进行分类,形成分类图片集;
步骤A22:根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式检测模型;
步骤A23:根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型。
7.根据权利要求6所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其特征在于:步骤A22中所述根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式检测模型的方法为:使用Dlib库中的“dnn_mmod_ex”类读取步骤A21所述分类图片集,训练基于CNN的教学交互姿态方式检测模型。
8.根据权利要求7所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其特征在于:步骤A23中所述根据步骤A21中所述分类图片集训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型的方法为:使用Dlib库读取步骤A21所述分类图片集,训练基于CNN的教学交互姿态方式识别模型。
9.根据权利要求4所述的在线互动的多媒体教学实施方法,其特征在于,步骤B4中所述的统计数据为柱状图、饼状图或条形图。
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