CN116128453B - 一种线上课程巡检方法、***、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种线上课程巡检方法、***、设备及介质，其线上课程巡检方法包括以下步骤：S1:采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过所述巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面；S2:选择课程对象相关联的巡检方式；S3:基于所述巡检方式，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，基于所述巡检结论模板执行***巡检，输出巡检结论；S4:基于所述巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计结果。本申请具有便于学校的教学部门对各种线上直播平台的线上课程的授课情况进行监督的效果。
Description
技术领域
本申请涉及教学管理技术领域，尤其是涉及一种线上课程巡检方法、***、设备及介质。
背景技术
随着信息技术的不断发展，教师使用线上教学***或通过线上直播平台进行授课的方式也越来越常见，有的学校甚至一天内多达几百门直播课；
为保障线上授课的质量，对异常授课情况进行监督，学校的教学部门需要及时对大量线上直播课程进行管理和监督：如通过巡课员对直播课进行监督的方式进行直播课管理。
目前各种线上直播平台上的功能和技术的差异性较大，市场上并没有一种能适配各种线上直播平台的课程巡检方法；而在学校里面的各个分校分院都采用不同直播平台的情况下，学校的教学部门很难对各分校分院的各大网课直播平台进行有效的管理和监督，由此容易产生大量线上直播课程的质量问题。
因而存在有不便于学校的教学部门对各种线上直播平台的线上课程的授课情况进行监督的问题。
发明内容
为了便于学校的教学部门对各种线上直播平台的线上课程的授课情况进行监督，本申请提供一种线上课程巡检方法、***、设备及介质。
本申请的发明目的一采用如下技术方案实现：
一种线上课程巡检方法，所述线上课程巡检方法的步骤包括：
S1:采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过所述巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面；
S2:选择课程对象相关联的巡检方式；
S3:基于所述巡检方式，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，基于所述巡检结论模板执行***巡检，输出巡检结论；
S4:基于所述巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计结果。
通过采用上述技术方案，在实际的应用过程中，不同直播平台的不同课程的数据模型字段可能存在差异，例如有权限控制的课程对象在登录线上直播平台时必须提供课程名称和账号信息，公开类课程信息则可以只提供线上地址和课程名称等基本信息；基于课程平台的检查点，就是指本***可以通过对预置的检查点进行自动操作（即模拟键盘操作，采用机器人流程自动化技术，简称PRA技术），当所有巡检检查点通过之后即可顺利访问到线上课程对象的最终播放页面；自动巡检模板包括以下任意一种或多种：黑屏预警、连续相同图片预警、白屏预警、无人像预警，其中无人像预警适用于线上视频面授课程；巡检结论为***按照选择的巡检方式进行巡检后得出的课程授课情况判断结论，课程授课情况判断结论包括：正常、异常和未知；巡检人员基于***自动进行的巡检统计，可获得对特定时间内，如前一天或上一个月度等可设定的时间段内的课程总体授课情况和指定课程授课情况的结论；本申请技术方案通过在各种直播平台设立巡检检查点的方式，结合机器人流程自动化技术模拟巡检员角色的行为，自动在各种直播平台上采集线上直播课堂在上课期间的数据，并按照选择的巡检结论模板对课程对象是否正常授课进行分析后做出课程结论，并可根据实际设定在指定时间间隔内对所有的课程的分析结论进行统计，从而帮助巡课员自动生成线上直播课巡检分析报告，便于学校的教学部门对各种线上直播平台的线上课程的授课情况进行监督。
本申请在一较佳示例中：步骤S1包括：
S11：采集多种不同线上直播平台的课程对象的数据模型的特征描述字段，得到课程对象的课程描述信息；
S12：基于所述课程对象的课程描述信息，设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，每种所述线上直播平台分别设置有若干个所述巡检检查点；
S13：通过对所述课程对象的数据模型进行定位找寻所述巡检检查点的方式，从第一个所述巡检检查点开始依序逐个通过若干个所述巡检检查点，从而访问线上直播平台的课程直播页面。
通过采用上述技术方案，课程对象的数据模型是指上课日期、上课时间段、任课教师、线上网址和授权账户等的课程描述信息构成的数据结构树；由于各种线上直播平台的不同课程的数据模型字段可能存在差异，因而不同线上直播平台的巡检信息和对应的巡检途径会存在差异，通过设置与多种不同的线上直播平台适配的巡检检查点可便于后续对预置的巡检检查点进行自动操作（模拟键盘操作），由于不同种类的线上直播平台的搜索登录方式不同，即登录途径的繁简程度不同：如在需要账号密码登录的平台，检查点包括登录页各个输入框以及提交框的找寻定位路径；在需要搜索课程名的平台，巡检检查点包括搜索框、搜索确认框的找寻定位路径，例如xpath路径依次找寻当前线上直播平台的统一课程对象的所有巡检检查点的方式；从而巡检***可通过对所述课程对象的数据模型进行定位找寻的方式获得在线上课程页面的数据结构树中找寻巡检检查点的能力；即通过在巡检***引擎中配置不同的巡检检查点后，再依次找寻当前线上直播平台的同一课程对象的所有巡检检查点的方式，使得巡检***可以顺利访问到线上课程页面，从而巡检***实现模拟巡检员的角色登录到线上直播平台后进行巡检工作的功能。
本申请在一较佳示例中：步骤S2包括：
S21：接收***前台页面输入的巡检任务参数，其中，所述巡检任务参数包括巡检时间和巡检频率；
S22：选择课程对象相关联的巡检方式并进行留档保存；其中所述巡检方式包括：截屏、录屏和录音。
通过采用上述技术方案，用户可通过***前台页面输入巡检任务参数，定义***进行巡检的巡检开始时间、巡检频率和巡检结束时间，接着选择巡检方式为截屏、录屏和录音中的其中一种或多种巡检方式进行结合；如在课程对象的课程开始时间即进行巡检或在课程开始后5分钟再进行巡检，和/或在课程结束时结束巡检等的时间进行自定义，还可定义上课期间每10分钟做一次巡检并留档保存巡检结果，丰富了巡检检查方式的种类，提高用户使用体验感。
本申请在一较佳示例中：步骤S3包括：
S31：获取***前台页面输入的巡检结论模板选择参数，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，其中，所述巡检结论模板包括：自动巡检模板和人工巡检模板；
S32：基于确定的所述巡检结论模板，执行***巡检，并在巡检过程中采集课程巡检信息进行留档保存；
S33：将同一课程的多个所述课程巡检信息进行分析比较得到巡检分析信息，若所述巡检分析信息大于预设的阈值，***输出异常预警信号。
通过采用上述技术方案，巡检模板包括以下任意一种或多种：黑屏预警、连续相同图片预警、白屏预警、无人像预警；举例来说：当设置了黑屏预警巡检模板时，巡检***在得到线上课程整个上课时间段的间隔截屏图片，巡检***再运用自动分析技术和智能识别分析技术以自动判断若是有N次检查均为黑屏（此处N可自定义），发出黑屏预警信号；无人像预警适用于在线视频授课模式，当设置无人像预警模板时，则自动判断若是有N次检查画面上均无人像出现，（此处N可自定义）发出无人像预警信号。人工巡检模板则不再做自动判断，由巡检员查看巡检结果后手动标记线上课程的上课情况是否异常；从而本申请通过模拟巡课员角色的行为，利用RPA技术和自动分析技术，自动在各大直播平台上采集课堂期间的数据，并结合视觉和听觉智能识别分析技术，对上课数据进行自动分析，帮助巡课员自动生成线上直播课巡检分析报告，实现线上课程的监督效果。
本申请在一较佳示例中：在步骤S4之前，所述线上课程巡检方法还包括：
S401：获取***执行检查计划参数，定时执行检查计划；
S402：基于所述巡检结论模板，得到巡检计划的巡检结论；
S403：若接收到***前台页面输入的人工复核选择参数，则重复执行步骤S402，获取人工输入的复核结果信息进行留档保存。
通过采用上述技术方案，***的巡检引擎基于前述设置的课程对象的数据模型（上课时间段等）和巡检检查点，定时启动检查计划，抓取相应课程对象的上课录屏、截图画面和录音；***基于巡检结论模板给出初步的课程的授课情况判断，判断结果包括：正常、异常、未知；程序给出课程的授课情况判断结论后，巡检员还可以对巡检结果进行复核；当巡检员对巡检结果进行复核时，一个完整的线上课程检查流程为：执行***巡检——***得出结论——人工复核，且***获取人工的复核结果信息进行留档保存。
本申请在一较佳示例中：所述采集适配模块包括：
步骤S22还包括：
S221：对所述线上直播平台的课程直播页面进行分析以得到对应的课程授课模式，所述课程授课模式包括：在线视频授课和在线语音授课；
S222：基于所述课程授课模式，选择课程对象相关联的巡检方式并进行留档保存，其中所述巡检方式包括：截屏、录屏和录音。
通过采用上述技术方案，课程对象的授课方式大体上可分为在线视频授课即教师人像授课和在线语音授课（即教师展示课件并进行语音讲解的方式）或者二者结合的授课方式；当课程对象的授课方式为在线语音授课时，则截屏和录屏的巡检方式不适用，此时可适用于录音的巡检方式；当课程对象的授课方式为在线视频授课时，则适用于截屏、录屏和录音三者中的一种或多种授课方式。
本申请的发明目的二采用如下技术方案实现：
一种线上课程巡检***，包括：
采集适配模块：用于采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过所述巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面；
选择巡检方式模块：用于选择课程对象相关联的巡检方式；
执行巡检模块：用于基于所述巡检方式，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，基于所述巡检结论模板执行***巡检，输出巡检结论；
指定时间统计模块：用于基于所述巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计结果。
通过采用上述技术方案，采集适配模块用于采集课程对象的课程描述信息并适配对应的巡检检查点，使得巡检***可以顺利访问不同种类的线上直播平台；选择巡检方式模块用于选择巡检方式为截屏、录屏和录音中的一种或多种；执行巡检模块按照选择的巡检方式进行巡检后，根据确定的巡检结论模板做出巡检结论，指定时间统计模块可在指定的时间段内对***内的课程对象的检查结果进行统计，便于学校的教学部门对各种线上直播平台的线上课程的授课情况进行监督，有利于减少学校的教学部门对线上课程的授权情况进行监督的时间和监督工作量。
本申请的发明目的三采用如下技术方案实现：
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述线上课程巡检方法的步骤。
本申请的发明目的四采用如下技术方案实现：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述线上课程巡检方法的步骤。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1. 通过设置与多种不同的线上直播平台适配的巡检检查点可便于后续对预置的巡检检查点进行自动操作（模拟键盘操作），即通过在巡检***引擎中配置不同的巡检检查点后，结合对课程对象的数据模型进行定位依次找寻当前线上直播平台的所有巡检检查点的方式，使得巡检***可以顺利访问到线上课程页面，从而巡检***实现模拟巡检员的角色登录到线上直播平台后进行巡检的功能；
2. 用户可通过***前台页面输入巡检任务参数，定义***进行巡检的巡检开始时间、巡检频率和巡检结束时间，和选择巡检方式为截屏、录屏和录音中的其中一种，或三种巡检方式进行结合等；如在课程对象的课程开始时间即进行巡检或在课程开始后5分钟进行巡检，和/或在课程结束时结束巡检等，还可定义上课期间每10分钟做一次巡检并留档保存巡检结果，丰富了巡检检查方式的种类，提高用户使用体验感；
3. 本申请通过模拟巡课员角色的行为，利用RPA技术和自动分析技术，自动在各大直播平台上采集课堂期间的数据，并结合视觉和听觉智能识别分析技术，对上课数据进行自动分析，帮助巡课员自动生成线上直播课的授课情况分析报告，实现线上课程的监督效果；
4. 不同线上直播平台的课程对象的数据模型会存在差异，通过采集多个课程对象的课程描述字段可便于适配多个巡检检查点，然后通过xpath路径在线上课程页面的数据结构树中找寻巡检检查点的能力，使得巡检***可顺利访问到多种不同的线上直播平台的线上课程页面。
附图说明
图1是本申请一实施例线上课程巡检方法的一流程图；
图2是本申请一实施例中线上课程巡检方法中步骤S1的流程图；
图3是本申请一实施例中线上课程巡检方法中步骤S2的流程图；
图4是本申请一实施例中线上课程巡检方法中步骤S22的流程图；
图5是本申请一实施例中线上课程巡检方法中步骤S3的流程图；
图6是本申请一实施例中线上课程巡检方法中步骤S4之前的流程图；
图7是本申请一实施例中线上课程巡检***的一原理框图；
图8是本申请一实施例中的设备示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
在一实施例中，如图1所示，本申请公开了一种线上课程巡检方法，具体包括如下步骤：
S1：采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面。
在本实施例中，课程对象的数据模型，就是由课程名称 、课程网址和任课教师等多个课程描述信息组成的数据结构树；不同线上直播平台的课程对象的数据模型不同。
具体地，不同直播平台的不同课程的数据模型字段可能存在差异，例如有权限控制的课程对象在登录线上直播平台时必须提供课程名称和账号信息，公开类课程信息则可以只提供线上地址和课程名称等基本信息；从而在进行课程对象巡检前登陆课程直播页面时，有权限控制的课程对象必须要提供账号信息，公开课程信息的关键信息则可以只提供线上地址和课程基本信息，因而需要设置与线上直播平台匹配的巡检检查点，可以顺利访问线上直播平台的课程直播页面。
进一步地，巡检***通过预置的巡检检查点之后即可顺利访问到线上课程的线上课程直播页面。
S2：选择课程对象相关联的巡检方式。
在本实施例中，巡检方式为截屏、录屏和录音。
具体地，在课程对象的上课时间段，通过巡检检查点之后，截屏的巡检方式会通过截图的形式保存当前时刻的上课画面，截屏检查的间隔时间可以自定义，比如定义上课期间每10分钟截图一次以进行巡检；录屏的巡检方式会通过在课程对象的上课时间段，全程录制上课画面；录音的巡检方式会录制某一时间段内的课程对象的声音，如10分钟内是否全程无声、录音是否出现长时间无声和噪声过大的情况。
进一步地，巡检方式可选择一种或者多种，即单一选择截屏、录屏和录音中的一种巡检方式，也可以在进行截屏的同时进行录音，或录屏的同时进行录音等。
S3：基于巡检方式，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，基于巡检结论模板执行***巡检，输出巡检结论。
在本实施例中，巡检结论模板包括自动巡检模板和人工巡检模板，巡检结论模板包括黑屏、连续相同图片、白屏、无人像、长时间无声、噪声过大等巡检信息；巡检结论包括：正常、异常和未知。
具体地，自动巡检模板的巡检方式在执行***巡检的工作后输出巡检结果，且可对巡检结果进行自动判断并输出异常预警信号；人工巡检模板的巡检方式在执行***巡检的工作后，则不再做自动判断，由巡检员查看巡检结果后手动标记线上直播课程的上课情况是否存在异常。
进一步地，巡检结论模板可由巡检员通过***前台页面预先选择确定。
S4：基于巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计结果。
在本实施例中，巡检统计是对同一时间段内的多种线上直播平台的课程对象的巡检结果进行统计。
具体地，巡检统计的开始时间和结束时间可由巡检员进行设定，巡检员可以选择统计前一天被判定为上课异常的课程数量，提供直观的列表与详情查看页面；或者统计上一个月度检查异常的课程数量。巡检员基于此统计，获得对特定时间内课程总体的授课情况、特定课程的授课情况的巡检结论。
进一步地，可以选择控制对巡检员的选择策略，比如控制人员对不同分校，不同平台课程的查看和巡检的权限。
在一实施例中，如图2所示，在步骤S1中，即采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面，具体包括：
S11：采集多种不同线上直播平台的课程对象的数据模型的特征描述字段，得到课程对象的课程描述信息。
在本实施例，课程描述信息是指上课日期、上课时间段、在线地址、授权账户、任课教师等特征描述字段；由于同一教师的同一课程会在不同时间对不同班级进行重复授课，和/或不同教师给不同班级在同一时间上同一门课程等等的复杂授课情况，在对课程进行描述时，就需要采集多个课程描述信息，即将单一的课程对象拆分成多个课程描述信息，从而使得多个课程描述信息对应某一指定的课程对象，从而便于对数量庞大的课程对象进行管理和巡检，提高***巡检的准确率。
进一步地，本巡检方法亦提供了基于表格的线上课程数据批量导入功能，巡检员将表格批量导入巡检***中后，巡检***自动采集课程对象的课程描述信息，如自动采集线上直播平台的类型、课程时间、课程网址、授课教师等课程描述信息。
S12：基于课程对象的课程描述信息，设置适配不同课程对象的数据模型的巡检检查点，每种课程对象的数据模型分别设置有若干个巡检检查点。
在本实施例中，巡检检查点在设置完成之后，巡检***可对预制的巡检检查点进行自动操作，即模拟键盘操作，结合机器人流程自动化技术（PRA技术），从而巡检***可模拟巡检员的角色登录到课程对象的直播播放页面；由于不同课程和不同直播平台的课程描述信息不相同，将课程描述信息与巡检检查点一一对应匹配设置的方式，有利于提高巡检检查点与课程对象的匹配率，因而需将单一课程对象对应适配有若干个巡检检查点，如在需要账号密码登录的平台，巡检检查点包括登录页、账号和密码、课程名称等各个课程信息输入框以及提交框。
S13：通过对课程对象的数据模型进行定位找寻巡检检查点的方式，从第一个巡检检查点开始依序逐个通过若干个巡检检查点，从而访问线上直播平台的课程直播页面。
在本实施例中，对课程对象的数据模型进行定位找寻的方式为对课程对象的数据模型组成的数据结构树的元素进行定位找寻的路径定位法，如xpath路径、UIAutomator 定位和name标识定位法；在本实施例中，采用xpath路径找寻巡检检查点的方式，xpath路径指xpath语言使用路径表达式来选取节点的方式依序逐个通过若干个巡检检查点，节点是沿着路径进行选取的方式；xpath路径适用于较多的页面元素定位，且可以采用任意属性来定位元素，普适性和唯一性较强。
具体地，每个课程对象均对应一个由多个课程描述信息对应的巡检检查点组成的数据结构树，从而巡检***基于xpath路径获得在线上课程页面的数据结构树中找寻巡检检查点的能力；例如，在需要账号密码登录的线上直播平台，巡检方式包括登录页各个输入框以及提交框的xpath路径；在需要搜索课程名的线上直播平台，巡检方式包括搜索框、搜索确认框的xpath路径。在巡检引擎中配置不同的巡检检查点后，引擎可以顺利访问到线上课程页面，并适配不同线上直播平台的线上课程巡检。
在一实施例中，如图3所示，在步骤S2中，即选择课程对象相关联的巡检方式，具体包括：
S21：接收***前台页面输入的巡检任务参数，其中，巡检任务参数包括巡检时间和巡检频率；
在本实施例中，巡检任务参数包括巡检开始时间和巡检结束时间，其中巡检频率包括同一课程对象的巡检次数和单次巡检的持续时长，如在上课时间内每5分钟进行一次截屏、每5分钟持续录音5分钟等。
具体地，巡检员可在巡检开始之前预先在***前台页面输入巡检任务参数，巡检***顺利访问到课程对象的课程直播页面后，即获取巡检***的巡检任务参数，从而巡检***按照巡检员设置的参数进行巡检，巡检方式较丰富。
进一步地，巡检任务检查参数可由巡检员自定义，如定义上课期间每5分钟或每10分钟做一次检查，且可自定义单次巡检的持续时长，提高用户使用体验感。
S22：选择课程对象相关联的巡检方式并进行留档保存；其中巡检方式包括：截屏、录屏和录音。
在本实施例中，截屏是指通过截图的形式保存当前时刻的上课画面；录屏是指在课程对象的上课日期的上课时间段，录制上课画面并保存；录音是指将课程对象的上课日期的上课时间段的声音信号进行保存。
具体地，对同一课程对象的巡检方式可为截屏、录屏和录音的其中一种或多种，如在课程对象的课程开始时间即进行巡检或在课程开始后5分钟进行巡检，和/或在课程结束时结束巡检等，还可定义上课期间每10分钟做一次巡检并留档保存巡检结果，有利于***在巡检的过程中发现是否存在无声、黑白屏等异常情况。巡检***在课程对象的上课日期的上课时间段，定时开启检查，完成巡检检查点之后顺利访问到课程对象的线上直播页面，并得以通过截图、录屏等形式保存当前时刻的上课画面。
在一实施例中，如图4所示，步骤S22，即选择课程对象相关联的巡检方式，具体包括：
S221：对线上直播平台的课程直播页面进行分析以得到对应的课程授课模式，课程授课模式包括：在线视频授课和在线语音授课。
在本实施例中，课程授课模式包括在线视频授课、在线语音授课或两种授课模式结合。
具体地，课程对象的授课方式大体上可分为在线视频授课即教师人像授课和在线语音授课（即教师展示课件并进行语音讲解的方式）或者二者结合的授课方式。
S222：基于课程授课模式，选择课程对象相关联的巡检方式并进行留档保存，其中巡检方式包括：截屏、录屏和录音。
在本实施例中，当课程对象的授课方式为在线语音授课时，则截屏和录屏的巡检方式不适用，此时可适用于录音的巡检方式；当课程对象的授课方式为在线视频授课时，则适用于截屏、录屏和录音三者中的一种或多种授课方式；通过课程授课模式匹配对应的巡检方式有利于减轻巡检***的留档保存数据和分析计算量。
在一实施例中，如图5所示，在步骤S3中，即基于巡检方式，确定巡检目标检查对应的巡检结论模板，执行***巡检，***做出巡检结论，具体包括：
S31：获取***前台页面输入的巡检结论模板选择参数，确定巡检目标检查对应的巡检结论模板，其中，巡检结论模板包括：自动巡检模板和人工巡检模板。
在本实施例中，巡检模板包括以下任意一种或多种：黑屏预警、连续相同图片预警、白屏预警、无人像预警、噪声过大预警、长时间无声预警等；其中自动巡检模板对巡检信息进行自动判断后发出预警信号，如截图课程对象画面连续出现黑屏，则输出黑屏预警；而人工巡检模板则不做自动判断，直接输出巡检结果，由巡检员查看巡检结果后手动标记线上课程的上课情况是否异常。
具体地，巡检员通过***前台页面输入巡检结论模板选择参数，确定巡检***的巡检结论模板，此时可同时选择巡检黑屏、连续相同图片、白屏等多种巡检模式对同一课程对象进行巡检；若没有获取到***前台页面输入的巡检结论模板选择参数，则***到达预设的巡检时间后自动选择自动巡检模板。
S32：基于确定的巡检结论模板，执行***巡检，并在巡检过程中采集课程巡检信息进行留档保存。
具体地，确定巡检结论模板后，***通过模拟巡课员角色的行为，利用RPA技术和自动分析技术，自动在各大直播平台上采集课堂期间的数据，并结合视觉和听觉智能识别分析技术，对课程对象进行***巡检。
S33：将同一课程的多个课程巡检信息进行分析比较得到巡检分析信息，若巡检分析信息大于预设的阈值，***输出异常预警信号。
在本实施例中，自动巡检模板***自动判断课程对象的异常情况并做出巡检结论；人工巡检模板***直接输出巡检结果；巡检结果是指在巡检过程中采用截屏、录屏和录音方式保存的巡检信息，巡检结论包括：正常、异常和未知。
具体地，当巡检***设置了黑屏预警巡检模板时，则在得到线上课程整个上课时间段的5分钟间隔截屏图片后，自动判断若是有N次检查均为黑屏（此处N可自定义），如有2次以上课程对象的截图为黑屏，则发出黑屏预警信号，自动巡检结论模板输出巡检结论为异常，反之巡检结论为正常；或人工巡检结论模板输出黑屏预警信号的次数，不作出巡检结论，由巡检员人工做出正常或异常的巡检结论；又如当巡检***设置了无人像预警模板，则自动判断若是有N次检查画面上均无人像出现（此处N可自定义），如有连续多帧数截屏内均无人像或5分钟录像内均无人像，则发出无人像预警信号；当巡检员只对课程对象进行其中一种或少数多种进行巡检时，被选中的选件方式的巡检结论显示异常或正常，其他未被选中的巡检方式的巡检结论显示未知；如只针对课程对象进行黑屏和白屏巡检时，无人像巡检和噪声过大巡检的巡检结论显示未知。
当选择人工巡检结论模板时，在人工标记巡检结论之前，该线上课程的选件结论标记为等待标记。
进一步地，N的数值可由巡检员自行定义，即预设的阈值信号可由巡检员设置，满足了不同用户针对线上课程质量的不同定义标准的需求；从而本申请通过模拟巡课员角色的行为，利用RPA技术和自动分析技术，自动在各大直播平台上采集课堂期间的数据，并结合视觉和听觉智能识别分析技术，对上课数据进行自动分析，帮助巡课员自动生成线上直播课的授课情况分析报告，便于实现线上课程的监督效果。
在一实施例中，在步骤S33之后，线上课程巡检方法还包括：
S34：采集课程对象对应的教师的人脸信息和声音信息，在执行***巡检的过程中对课程对象的教师端实时进行人脸信息和/或声音信息采集并进行比对；若人脸信息和/或声音信息不匹配，则***输出授课异常的异常预警信号。
在本实施例中，当存在教师端全程或长时间播放他人录像授课视频和录音授课音频进行授课时，课程对象仍在进行授课但却存在授课对象不匹配的现象，***较难判断对此种异常的授课行为进行判断；此时通过实时对教师端的人脸信息采用人脸识别技术进行比对，和/或对教师的声音信息采用声纹识别匹配技术进行比对，以判断教师是否正常授课的情况；当人脸信息和/或声音信息存在不匹配时，则当前课程对象的授课出现异常，***输出无人像的异常预警信号。
具体地，异常预警信号包括授课对象不匹配预警；巡检***预先采集课程对象对应的教师的人脸信息和声音信息并进行留档保存；当存在教师端全程或长时间播放他人录像授课视频和/或录音授课音频进行授课时，由于巡检***实时采集教师端的人脸信息并进行人脸识别比对，当人脸识别信息不匹配时，如10分钟内连续存在预先采集的人脸信息和实时采集的教师端人脸信息不匹配时，则触发授课对象不匹配的预警提示；和/或巡检***实时采集教师端的声音信息并进行声纹信息比对，当声音信息不匹配时，如10分钟内连续存在预先采集的声音信息和实时采集的教师端声音信息不匹配时，则触发授课对象不匹配的预警提示；从而提高了巡检***的异常预警的实用性。
S35：若课程对象的授课方式为在线语音授课，则关闭截屏、录屏的巡检方式。
在本实施例中，当课程对象的授课方式为在线语音授课时，授课过程没有人像，因而无人像预警的巡检分析信息容易触发无人像的异常预警信号，无人像误预警率高。
具体地，由于在线语音授课的过程中不产生人像，所以此种授课方式不适用于截屏、录屏的巡检方式，此时关闭无人像的异常信号的报警提示，有利于减少无人像预警信息的误预警率，提高巡检***的异常预警准确率。
在一实施例中，如图6所示，在步骤S4之前，线上课程巡检方法还包括：
S401：获取***执行检查计划参数，定时执行检查计划。
具体地，巡检员通过***前台页面输入的执行检查计划参数，且可对***巡检的计划参数进行自定义，定时启动检查计划，抓取相应课程对象的上课录屏、截图画面和录音。
S402：基于巡检结论模板，得到巡检计划的巡检结论。
具体地，***基于巡检计划和巡检结论模板给出初步的课程的授课情况判断。
S403：若接收到***前台页面输入的人工复核选择参数，则重复执行步骤S402，获取人工输入的复核结果信息进行留档保存。
具体地，程序给出课程巡检判断结论后，巡检人员还可以对结果进行复核；一个完整的线上课程检查流程为：执行***巡检——***得出结论——人工复核；当人工需要对巡检结论进行复核时，则将人工复核结果进行留档保存。
应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种线上课程巡检***，该线上课程巡检***与上述实施例中线上课程巡检方法相对应。
如图7所示，一种线上课程巡检***，包括采集适配模块10、选择巡检方式模块20、执行巡检模块30和指定时间统计模块40。各功能模块的详细说明如下：
采集适配模块10，用于采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的线上直播平台一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面；
选择巡检方式模块20：用于选择课程对象相关联的巡检方式；
执行巡检模块30：用于基于巡检方式，确定巡检目标检查对应的巡检结论模板，执行***巡检，输出巡检结论；
指定时间统计模块40，用于基于巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计。
关于线上课程巡检***的具体限定可以参见上文中对于线上课程巡检方法的限定，在此不再赘述；上述线上课程巡检***中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现；上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以是以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储课程对象的课程巡检信息。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种线上课程巡检方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
S1:采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面；
S2:选择课程对象相关联的巡检方式；
S3:基于巡检方式，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，基于巡检结论模板执行***巡检，输出巡检结论；
S4:基于巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计结果。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
S1:采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面；
S2:选择课程对象相关联的巡检方式；
S3:基于巡检方式，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，基于巡检结论模板执行***巡检，输出巡检结论；
S4:基于巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计结果。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域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精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种线上课程巡检方法，其特征在于：所述线上课程巡检方法的步骤包括：
S1: 采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过所述巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面；课程对象的数据模型是由多个课程信息组成的数据结构树；巡检检查点包括多个不同的课程信息；
S2:选择课程对象相关联的巡检方式；
S3:基于所述巡检方式，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，基于所述巡检结论模板执行***巡检，输出巡检结论；其中，所述巡检结论模板包括自动巡检模板和人工巡检模板；
S4:基于所述巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计结果；
其中，步骤S1包括：
S11：采集多种不同线上直播平台的课程对象的数据模型的特征描述字段，得到课程对象的课程描述信息；
S12：基于所述课程对象的课程描述信息，设置适配不同课程对象的数据模型的巡检检查点，每种所述课程对象的数据模型分别设置有若干个所述巡检检查点；
S13：通过对所述课程对象的数据模型进行定位找寻所述巡检检查点的方式，从第一个所述巡检检查点开始依序逐个通过若干个所述巡检检查点，从而访问线上直播平台的课程直播页面；
在步骤S4之前，所述线上课程巡检方法还包括：
S401：获取***执行检查计划参数，定时执行检查计划；
S402：基于所述巡检结论模板，得到巡检计划的巡检结论；
S403：若接收到***前台页面输入的人工复核选择参数，则重复执行步骤S402，获取人工输入的复核结果信息进行留档保存。
2.根据权利要求1所述的一种线上课程巡检方法，其特征在于：步骤S2包括：
S21：接收***前台页面输入的巡检任务参数，其中，所述巡检任务参数包括巡检时间和巡检频率；
S22：选择课程对象相关联的巡检方式并进行留档保存；其中所述巡检方式包括：截屏、录屏和录音。
3.根据权利要求1所述的一种线上课程巡检方法，其特征在于：步骤S3包括：
S31：获取***前台页面输入的巡检结论模板选择参数，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，其中，所述巡检结论模板包括：自动巡检模板和人工巡检模板；
S32：基于确定的所述巡检结论模板，执行***巡检，并在巡检过程中采集课程巡检信息进行留档保存；
S33：将同一课程的多个所述课程巡检信息进行分析比较得到巡检分析信息，若所述巡检分析信息大于预设的阈值，***输出异常预警信号。
4.根据权利要求2所述的一种线上课程巡检方法，其特征在于：步骤S22还包括：
S221：对所述线上直播平台的课程直播页面进行分析以得到对应的课程授课模式，所述课程授课模式包括：在线视频授课和在线语音授课；
S222：基于所述课程授课模式，选择课程对象相关联的巡检方式并进行留档保存，其中所述巡检方式包括：截屏、录屏和录音。
5.一种线上课程巡检***，其特征在于，应用于如权利要求1所述的一种线上课程巡检方法，***包括：
采集适配模块：用于采集多种不同的线上直播平台的课程对象的数据模型，并对应多种不同的课程对象的数据模型一一对应设置适配不同线上直播平台的巡检检查点，通过所述巡检检查点之后即可访问线上直播平台的课程直播页面；课程对象的数据模型是由多个课程信息组成的数据结构树；巡检检查点包括多个不同的课程信息；
选择巡检方式模块：用于选择课程对象相关联的巡检方式；
执行巡检模块：用于基于所述巡检方式，确定巡检目标和对应的巡检结论模板，基于所述巡检结论模板执行***巡检，输出巡检结论；其中，所述巡检结论模板包括自动巡检模板和人工巡检模板；
指定时间统计模块：用于基于所述巡检结论，在指定的时间段内对***内的线上直播课程进行统计，得到特定时间段的巡检统计结果；
其中，所述采集适配模块，具体用于采集多种不同线上直播平台的课程对象的数据模型的特征描述字段，得到课程对象的课程描述信息；
基于所述课程对象的课程描述信息，设置适配不同课程对象的数据模型的巡检检查点，每种所述课程对象的数据模型分别设置有若干个所述巡检检查点；
通过对所述课程对象的数据模型进行定位找寻所述巡检检查点的方式，从第一个所述巡检检查点开始依序逐个通过若干个所述巡检检查点，从而访问线上直播平台的课程直播页面。
6.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述用于线上课程巡检方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述用于线上课程巡检方法的步骤。
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