(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211256526.7 (22)申请日 2022.10.14 (71)申请人 北京师范大学 地址 100875 北京市海淀区新 街口外大街 19号 (72)发明人 郭俊奇　别荣芳　赵子云　 (74)专利代理 机构 成都鱼爪智云知识产权代理 有限公司 513 08 专利代理师 梁悦敏 (51)Int.Cl. G06Q 50/20(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种智能教室教学质量评测系统及方法 (57)摘要 本发明提出了一种智能教室教学质量评测 系统及方法， 涉及信息处理技术领域。 一种智能 教室教学质量评测系统， 包括建模模块、 指标获 取模块、 特征提取模块和评价模块： 上述建模模 块用于建立教学评价模型； 上述指标获取模块用 于获取在教学过程中老师的教学指标和学生的 听课指标以作为待评价样本； 上述特征提取模块 用于利用LPP局部保留投影算法对上述待评价样 本进行降维和特征提取， 以获得评价特征； 上述 评价模块用于将上述评价特征输入至上述教学 评价模型中， 以得到教学质量等级。 其能够快速 且准确的对教学质量进行评价， 促进学校教学质 量的快速提高。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115330568 A 2022.11.11 CN 115330568 A 1.一种智能教室教学质量评测系统， 其特征在于， 包括建模模块、 指标获取模块、 特征 提取模块和评价模块： 所述建模 模块用于建立教学评价模型； 所述指标获取模块用于获取在教学过程中老师的教学指标和学生的听课指标以作为 待评价样本； 所述特征提取模块用于利用LPP局部保留投影算法对所述待评价样本进行降维和特征 提取， 以获得评价特 征； 所述评价模块用于将所述评价特征输入至所述教学评价模型中， 以得到教学质量等 级。 2.如权利要求1所述的一种智能教室教学质量评测系统， 其特征在于， 所述指标获取模 块包括信息采集子模块、 存 储子模块和标准 化子模块： 所述信息采集子模块用于采集教师的教学视频、 学生的听课 视频及课 堂实时音频； 所述存储子模块用于将所述教学视频、 所述 听课视频和所述课堂实时音频打包为教学 资源包并存储于数据库内； 所述标准化子模块用于利用教学评分规则对所述教学资源包进行标准化评分， 以获得 所述教学指标和所述听课指标。 3.如权利要求2所述的一种智能教室教学质量评测系统， 其特征在于， 所述信 息采集子 模块包括身份确认单 元、 定位单 元和录制单 元： 所述身份确认单元用于当教师位于检测区域时， 检测教师人脸信息， 对教师进行身份 确认； 所述定位单 元用于对确认身份后的教师进行定位， 以获取实时位置坐标信息； 所述录制单元用于根据教师的所述实时位置坐标信息， 对其进行跟踪录制， 以获得实 时的所述教学视频。 4.如权利要求1所述的一种智能教室教学质量评测系统， 其特征在于， 还包括考勤特征 库、 出勤统计模块、 出勤指标计算模块和出勤融合模块： 所述考勤特征库内存 储有多个学生的人脸信息和身份信息； 所述出勤统计模块用于获取教室内所有学生的人脸信 息， 并将多个人脸信 息与考勤数 据库内的人员进行匹配， 统计匹配人 数， 根据所述匹配人 数以获得课 堂出勤率； 所述出勤指标计算模块用于根据课 堂出勤率， 得到出勤指标； 所述出勤融合模块用于将所述出勤指标与所述听课指标进行信息融合以作为所述待 评价样本 。 5.如权利要求2所述的一种智能教室教学质量评测系统， 其特征在于， 还包括行为检测 模块、 行为指标计算模块和行为融合模块： 所述行为检测模块用于从学生的所述听课 视频中获取 学生仪态； 所述行为指标计算模块用于根据所述学生仪态判断当前学生是否出现异常行为， 统计 所述异常行为的次数， 并根据所述异常行为次数生成学生行为评价指标； 所述行为融合模块用于将所述学生行为评价指标与所述听课指标进行信息融合以作 为所述待评价样本 。 6.如权利要求1所述的一种智能教室教学质量评测系统， 其特征在于， 所述建模模块包权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330568 A 2括初始子模块、 特 征提取子模块和训练子模块： 所述初始子模块用于获取初始样本； 所述特征提取子模块用于利用LPP局部保留投影算法对初始样本进行特征提取， 以获 取多个样本特 征值； 所述训练子模块用于将所述样本特征值输入至神经网络进行训练， 以获得所述教学评 价模型。 7.一种智能教室教学质量评测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 建立教学评价模型； 获取在教学 过程中老师的教学指标和学生的听课指标以作为待评价样本； 利用LPP局部保留投影算法对所述待评价样本进行信息融合和特征提取， 以获得评价 特征； 将所述评价特 征输入至所述教学评价模型中， 以得到教学质量评价结果。 8.如权利要求7所述的一种智能教室教学质量评测方法， 其特征在于， 获取在教学过程 中教室内的老师的教学指标和学生的听课指标， 包括： 采集教师的教学视频、 学生的听课 视频及课 堂实时音频； 将所述教学视频、 所述 听课视频和所述课堂实时音频打包为教学资源包 并存储于数据 库内； 利用教学评分规则所述教学资源包 并进行标准化评分， 以获得所述教学指标和所述 听 课指标。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储一个或多个程序； 处理器； 当所述一个或多个程序被所述处理器执行时， 实现如权利要求7 ‑8中任一项所述的方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求7 ‑8中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330568 A 3