CN114998975A - 一种基于大数据的外语教学方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据的外语教学方法及装置，所述方法包括以下步骤：采集用户在学习过程中的情感状态图片；对所述情感状态图片进行数据分析；根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。本发明不但可以起到实时监测当前用户学习状态的作用，并且还可以根据当前学习状态及时提醒用户，避免因为注意力不集中而影响学习质量的问题，同时，还可以根据用户的实时学习状态调节教学模式，使教学方式更加灵活。
Description
技术领域
本发明涉及大数据领域，尤其是涉及应用于在线教育的远程教学的技术，具体地说，涉及一种基于大数据的外语教学方法及装置。
背景技术
目前，互联网广泛普及，在此影响下，各行各业的作业方式都发生了很多变化。在教育领域，教学与互联网的结合促进了在线教学方式的产生。
利用多媒体计算机技术和网络技术所建立的交互式在线学习***就成为了实现教师与学生之间以及学生之间形成交流互动的一种新兴学习方式，它是在传统教育体制和教学方法的框架之外而探索出的一种全新的教学模式，通过网络创造理想的交互式学习环境，实现了网上教学、管理及交互式学习服务，克服了时间上、空间上的资源配置限制，令学习者在交互式的关系当中达到学习的目的。
但，即便如此，如何在庞大规模(几百人规模的线下课程和几千甚至上万人规模的线上课程)的课程中保持高质量的教学水平，仍是十分有趣的一个问题。
单纯线性地增加人力资源配置显然并不是解决这一问题的最有利途径，而传统的线上教育一般都无法保证用户学习的质量，不能够实现对用户进行监测和提醒，因此存在很大的缺陷。
有鉴于此特提出本发明。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种可以实时监测当前用户学习状态，并且根据当前学习状态及时提醒用户的基于大数据的外语教学方法及装置。
为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：
一种基于大数据的外语教学方法，所述方法包括以下步骤：
采集用户在学习过程中的情感状态图片；
对所述情感状态图片进行数据分析；
根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；
根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。
在上述任一方案中优选的实施例，在所述采集用户在学习过程中的情感状态图片之前，还包括：
在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；
根据所述专属账号，登录教学平台；
对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容；
根据所述课程内容，进行选择学习。
在上述任一方案中优选的实施例，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，包括：
获取所述专属账号对应用户的ID信息；
获取所述ID信息对应的浏览记录；
根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，所述课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列。
在上述任一方案中优选的实施例，对所述情感状态图片进行数据分析，包括：
在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态；
若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为闭眼状态图像，或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态。
在上述任一方案中优选的实施例，所述根据数据分析，判断用户实时学习情感状态，包括：
连续提取在不同时间内，拍摄的同一张人脸图像中的眼高、眼宽、嘴高和嘴宽，并记录；
根据拍摄时间的前后，若在下一秒拍摄的眼高正常，但有变大的趋势，且嘴巴正常闭合或微张状态，则为专注状态；
若在下一秒拍摄的眼高正常或眼高稍有变化但变化不大，且嘴巴正常闭合或半张状态，则为正常状态；
若在下一秒拍摄的眼高较小或眼高正常或眼高较大，但有明显变小趋势，且嘴巴张大全张或者打哈欠状态，则为疲劳状态。
在上述任一方案中优选的实施例，所述睁眼分类器和闭眼分类器中储存有人脸样本库，所述人脸样本库中储存有睁眼和闭眼状态人脸照片。
在上述任一方案中优选的实施例，根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，包括：
若判定为无人学习状态，则自动暂停授课内容或者给予窗口或音频提醒；
若判定学习者处于疲劳瞌睡状态，则进行窗口音频提醒。
在上述任一方案中优选的实施例，所述及时更换教学模式，包括：
获取用户实时的专注状态、疲劳状态或正常状态；
根据所述专注状态、疲劳状态或正常状态，在教学平台中匹配分别对应的不同的教学模式，其中，所述教学平台中储存有多种教学模式；
若为专注状态或正常状态时，则正常教学；
若为疲劳状态时，则将教学模式调节为互动模式，并对与用户线上进行实时互动。
一种基于大数据的外语教学装置，所述教学装置，包括：
采集模块，用于采集用户在学习过程中的情感状态图片，具体包括，在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态；若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为闭眼状态图像，或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态；
分析模块，用于对所述情感状态图片进行数据分析；
判断模块，用于根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；
处理模块，用于根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。
在上述任一方案中优选的实施例，还包括：
注册模块，用于在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；
登录模块，用于根据所述专属账号，登录教学平台；
浏览模块，用于对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，具体包括，获取所述专属账号对应用户的ID信息；获取所述ID信息对应的浏览记录；根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，所述课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列；
选择模块，用于根据所述课程内容，进行选择学习。
采用上述技术方案后，本发明与现有技术相比具有以下有益效果。
通过采集情感状态图片，并对所述情感状态图片进行数据分析，可以判断用户实时学习情感状态，并根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式，不但可以起到实时监测当前用户学习状态的作用，并且还可以根据当前学习状态及时提醒用户，避免因为注意力不集中而影响学习质量的问题，同时，还可以根据用户的实时学习状态调节教学模式，可以使教学方式更加灵活。
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分，本领域技术人员应该理解的是，这些附图未必是按比例绘制的，在附图中：
图1是本发明基于大数据的外语教学方法流程示意图。
图2是本发明基于大数据的外语教学方法的在所述采集用户在学习过程中的情感状态图片之前的流程示意图。
图3是本发明基于大数据的外语教学装置示意图。
需要说明的是，这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本发明的构思范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
本申请下述实施例以基于大数据的外语教学方法及装置为例进行详细说明本申请的方案，但是此实施例并不能限制本申请保护范围。
实施例
如图1和图2所示，本发明提供了一种基于大数据的外语教学方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；
步骤2：根据所述专属账号，登录教学平台；
步骤3：对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容；
步骤4：根据所述课程内容，进行选择学习；
在本发明实施例所述的基于大数据的外语教学方法中，所述教学平台的对象角色分三种类型：访问学***台，访问学***台课程，下载课件、***台互动面对面交流学***台指导学***台互动等。而后台资源管理者则负责平台中用户信息管理，课程信息管理，多媒体采集、多媒体点播和直播、互动交流管理等相关工作。
所述教学平台中包括用户管理模块、个人用户管理模块和用户管理模块，用户管理模块负责向教学平台提供教学平台管理员权限账号，管理所有级别账号权限，主要操作包括添加用户账号、删除用户账号、修改用户密码和冻结用户账号等具体操作；所述个人用户管理模块包括针对个人信息进行管理，相关管理操作包括浏览、添加、修改。
所述用户管理模块确保针对教学平台进行教学平台访问和操作的实时合法性，用户管理模块包括注册用户申请、用户权限设定、审核管理和设置用户权限。用户通过填写表单进行注册，向教学平台提交具体信息之后需要等待管理员进行身份审核。其中，在教学平台用户注册之后，管理员将为教学平台用户分配相匹配角色，教学平台用户获得角色后即可获取权限来得到教学平台对应角色的实际服务，已注册用户能够通过教学平台认定用户名和密码进行教学平台登陆操作，依据用户登陆信息来判定身份，从而给予不同的用户操作界面。
在本发明实施例中，所述云数据库储存在资源管理器中，所述资源管理器能够提供学生下载与学***台反馈给教师的具体信息保存在教学平台数据库中，当学生通过教学平台界面进入学***台浏览界面。
步骤5：采集用户在学习过程中的情感状态图片；
步骤6：对所述情感状态图片进行数据分析；
步骤7：根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；
步骤8：根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。
在本发明实施例所述的基于大数据的外语教学方法中，通过采集情感状态图片，并对所述情感状态图片进行数据分析，可以判断用户实时学习情感状态，并根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式，不但可以起到实时监测当前用户学习状态的作用，并且还可以根据当前学习状态及时提醒用户，避免因为注意力不集中而影响学习质量的问题，同时，还可以根据用户的实时学习状态调节教学模式，可以使教学方式更加灵活，其中，所述情感状态图片由摄像头采集，摄像头设置于计算机上。
如图1所示，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，包括：
步骤31：获取所述专属账号对应用户的ID信息；
步骤32：获取所述ID信息对应的浏览记录；
步骤33：根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，所述课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列。
在本发明实施例所述的基于大数据的外语教学方法中，为了保证云数据库中的资源上下载和在线访问等课程内容特征的实时性，会给每一个课程内容分配优先权，课程内容的优先权的分配跟访问课程内容的频率有一定的关系。哪个课程内容拥有最高的访问频率，谁就将会获得最高优先级，依次类推下一阶段时期内获取比这个事件降低一级的优先级。
其中，当多个用户在教学平台访问时，为了保证数据库中的课程内容特征的实效，会给每一个用户也分配优先权，一般情况下，用户优先权的分配跟它们使用教学平台的频率以及专属账号的等级有一定的关系。谁在教学平台访问的频率越高，谁就将会获得最高优先级，依次类推下一个用户获取比这个访问的频率降低一级的优先级，正确协调同一时刻内里多个用户访问数据库的操作，以确保该库的数据操作正确一致。
如图1所示，对所述情感状态图片进行数据分析，包括：
步骤61：在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态，则自动暂停授课内容或者给予窗口或音频提醒；
步骤62：若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为闭眼状态图像（例如在1分钟内，每秒检测一次，等等），或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态，则进行窗口音频提醒。
在本发明实施例所述的基于大数据的外语教学方法中，在拍摄到图片后需要对图片进行预处理，经过预处理后，可以方便后续处理和提取特征，并且提高图像特征匹配时的准确度，其中，所述预处理包括：
步骤611：将采集到的图片灰度化，一般情况下，通过各种图像采集设备采集到的人脸图像都是彩色图像，在彩色图像中，图像的彩色背景可能会对人脸面部特征提取或识别造成干扰，因此在对人脸进行检测之前，对人脸进行灰度处理，将彩色图片统一转换成灰度一致的底片。彩色图像中的所有颜色都可由三基色R、G、B组合得到。任何颜色都可以用三维空间中第一象限内一象限表示，且色彩随机。当三基色均为0时，表现为黑色；而当达到最大值时，则表现为白色。灰度图没有色彩信息，它是介于白色与黑色之间，用来表示像素的亮度值的图像。常常使用一个八位二进制来表示一个灰度，因此一共有256个灰度值，因此全0代表黑色，全1代表白色，其中，图像进行灰度转换的公式为：
步骤612：直方图均衡化，具体包括以下步骤：设变量r代表检测样本中像素灰度，在识别过程中，对像素灰度数,值进行处理并分级，一般的灰度范围是 0≤r≤1，其中r=0表示灰度趋于纯黑，r=1表示灰度趋于纯白，对于任意测试样本，其所包含的像素值的灰度等级服从0至 1 之间的随机分布，由于在采集人脸时，会受到光照变化的严重影响，使得到的人脸模型呈现出亮度不均匀的情况，会使这些图像在提取特征时降低人脸识别的准确的，因此，通过采用直方图均衡化处理后，可以使提取更加准确。
步骤613：将直方图均衡化后的图像经过高斯滤波，使图像更加平滑；
步骤614：将经过高斯滤波后的图像通过几何归一化处理后，以减少头发和背景对人脸模型的影响，进而提高人脸识别准确度，保证人脸模型在图像中的平移不变性。
在本发明实施例中，所述根据数据分析，判断用户实时学习情感状态，包括：
连续提取在不同时间内，拍摄的同一张人脸图像中的眼高、眼宽、嘴高和嘴宽，并记录；
根据拍摄时间的前后，若在下一秒拍摄的眼高正常，但有变大的趋势，且嘴巴正常闭合或微张状态，则为专注状态；
若在下一秒拍摄的眼高正常或眼高稍有变化但变化不大，且嘴巴正常闭合或半张状态，则为正常状态；
若在下一秒拍摄的眼高较小或眼高正常或眼高较大，但有明显变小趋势，且嘴巴张大全张或者打哈欠状态，则为疲劳状态，所述睁眼分类器和闭眼分类器中储存有人脸样本库，所述人脸样本库中储存有睁眼和闭眼状态人脸照片。
在本发明实施例所述的基于大数据的外语教学方法中，因为不同程度的张嘴状态
也代表着学习者的不同情感状态，嘴巴张开程度也可通过几何特征来描述，当
时，则为正常状态；
当
时，则为半张状态；
当
时，则为全张状态，因此，当为全张状态时，则判定为打
哈欠。
在本发明实施例中，所述及时更换教学模式，包括：
获取用户实时的专注状态、疲劳状态或正常状态；
根据所述专注状态、疲劳状态或正常状态，在教学平台中匹配分别对应的不同的教学模式，其中，所述教学平台中储存有多种教学模式；
若为专注状态或正常状态时，则正常教学；
若为疲劳状态时，则将教学模式调节为互动模式，并对与用户线上进行实时互动，可以避免用户睡着，提高上课质量。
如图3所示，一种基于大数据的外语教学装置，所述教学装置，包括：
采集模块，用于采集用户在学习过程中的情感状态图片，具体包括，在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态；若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为闭眼状态图像，或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态；
分析模块，用于对所述情感状态图片进行数据分析；
判断模块，用于根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；
处理模块，用于根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。
在本发明实施例中，所述的基于大数据的外语教学装置，还包括：
注册模块，用于在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；
登录模块，用于根据所述专属账号，登录教学平台；
浏览模块，用于对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，具体包括，获取所述专属账号对应用户的ID信息；获取所述ID信息对应的浏览记录；根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，所述课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列；
选择模块，用于根据所述课程内容，进行选择学习。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种基于大数据的外语教学方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
采集用户在学习过程中的情感状态图片；
对所述情感状态图片进行数据分析；
根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；
根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，在所述采集用户在学习过程中的情感状态图片之前，还包括：
在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；
根据所述专属账号，登录教学平台；
对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容；
根据所述课程内容，进行选择学习。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，包括：
获取所述专属账号对应用户的ID信息；
获取所述ID信息对应的浏览记录；
根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，所述课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，对所述情感状态图片进行数据分析，包括：
在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态；
若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为闭眼状态图像，或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，所述根据数据分析，判断用户实时学习情感状态，包括：
连续提取在不同时间内，拍摄的同一张人脸图像中的眼高、眼宽、嘴高和嘴宽，并记录；
根据拍摄时间的前后，若在下一秒拍摄的眼高正常，但有变大的趋势，且嘴巴正常闭合或微张状态，则为专注状态；
若在下一秒拍摄的眼高正常或眼高稍有变化但变化不大，且嘴巴正常闭合或半张状态，则为正常状态；
若在下一秒拍摄的眼高小或眼高正常或眼高大，但有明显变小趋势，且嘴巴张大全张或者打哈欠状态，则为疲劳状态。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，包括睁眼分类器和闭眼分类器，所述睁眼分类器和闭眼分类器中储存有人脸样本库，所述人脸样本库中储存有睁眼和闭眼状态人脸照片。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，包括：
若判定为无人学习状态，则自动暂停授课内容或者给予窗口或音频提醒；
若判定学习者处于疲劳瞌睡状态，则进行窗口音频提醒。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的外语教学方法，其特征在于，所述及时更换教学模式，包括：
获取用户实时的专注状态、疲劳状态或正常状态；
根据所述专注状态、疲劳状态或正常状态，在教学平台中匹配分别对应的不同的教学模式，其中，所述教学平台中储存有多种教学模式；
若为专注状态或正常状态时，则正常教学；
若为疲劳状态时，则将教学模式调节为互动模式，并对与用户线上进行实时互动。
9.一种基于大数据的外语教学装置，其特征在于，所述教学装置，包括：
采集模块，用于采集用户在学习过程中的情感状态图片，具体包括，在预设时间内抓拍一次表情图片，若连续N次拍摄都检测不到人脸图像，则判定此时为无人学习状态；若连续检测到人脸，则进行人眼检测和嘴巴检测，若检测过程中发现连续多次检测到的均为闭眼状态图像，或者是检测到嘴巴多次打哈欠状态图片，则判定学习者处于疲劳瞌睡状态；
分析模块，用于对所述情感状态图片进行数据分析；
判断模块，用于根据数据分析，判断用户实时学习情感状态；
处理模块，用于根据所述实时学习情感状态，对用户进行提醒，并及时更换教学模式。
10.根据权利要求9所述的基于大数据的外语教学装置，其特征在于，还包括：
注册模块，用于在教学平台注册专属账号，其中，每个用户均对应一个专属账号；
登录模块，用于根据所述专属账号，登录教学平台；
浏览模块，用于对所述教学平台首页展示信息进行浏览点击，从所述教学平台的云数据库中查找课程内容，具体包括，获取所述专属账号对应用户的ID信息；获取所述ID信息对应的浏览记录；根据所述浏览记录，为每一个课程内容分配优先权，其中，课程内容优先权的分配跟该课程内容在浏览记录中所占的比例来决定，并按照该课程内容所占比例的高低，依次将所有的课程内容排列；
选择模块，用于根据所述课程内容，进行选择学习。
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