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公开(公告)号：CN115719497A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211510373.4
申请日：2022-11-29
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种学生专注度识别方法及系统，方法包括：获取目标学生的学习视频的视频帧序列；基于专注度识别模型中的特征提取网络，对所述视频帧序列进行多尺度特征提取并获得所述视频帧序列的多尺度特征序列；基于专注度识别模型中的分类网络，对所述多尺度特征序列进行专注度分类并获得所述目标学生的专注度；其中，所述专注度识别模型是基于样本视频帧序列以及所述样本视频帧序列中学生的样本专注度训练得到的。本发明实现了学生专注度的自动识别，在节省人力成本的同时，提升了学生专注度识别的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN113742586B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111017066.8
申请日：2021-08-31
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种基于知识图谱嵌入的学习资源推荐方法及系统，方法包括：确定学习资源知识图谱；基于学习者社会属性、知识水平、学习风格以及学习专注度构建学习者特征；将学习者特征与学习资源知识图谱相结合，得到多模态知识图谱；构建知识图谱嵌入的学习资源推荐模型，将多模态知识图谱、学习者喜好的资源以及目标学习资源输入到学习资源推荐模型，提取学习者喜好的资源与目标学习资源之间的路径，以对目标学习资源进行打分，判断目标学习资源是否满足学习者的需求，并基于打分的结果向学习者推荐满足学习者需求的学习资源。本发明全面考虑学习者学习状态的影响因素、资源之间的关联关系进行学习资源推荐，可以满足学习者实际需求。
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公开(公告)号：CN118155265A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410358519.0
申请日：2024-03-27
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
摘要： 本申请属于人工智能领域，具体公开了一种学习者困惑度分类方法、教学效果评价方法及设备，困惑度分类方法包括：获取教学场景下包含学习者脸部图像的视频序列；将视频序列划分为多段视频子序列，提取每段视频子序列中的峰值帧；提取每个峰值帧中学习者人脸的全局特征；提取每个峰值帧中学习者人脸的局部特征和面部动作单元激活模式，基于任意两个峰值帧间面部动作单元激活模式的相似度构建不带权的图卷积神经网络；根据图卷积神经网络确定学习者的困惑状态。通过本申请能在无监督的条件下提取代表帧，并利用动作单元信息，融合图片的表情关系特征；考虑了从局部到全局的重要视觉特征，实现了困惑表情的细粒度分类，以最终对教学效果做出量化评价。
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公开(公告)号：CN113743495A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111015213.8
申请日：2021-08-31
申请人： 华中师范大学
摘要： 本发明提供一种基于注意力机制的学习风格识别方法及系统，其中方法包括：确定学习者的学习特征；学习特征包括：学习者社会属性特征、学习资源特征、学习者行为链特征以及学习者专注度特征；基于学习者的学习特征构建学习者的学习行为链空间；学习行为链空间用于描述学习者在每个时间点的学习行为，每个时间点学习行为包括：每个时间点学习何种学习资源和表现何种专注度；将学习者在每个时间点的学习行为按照时间顺序串接得到学习者的学习行为序列；将学习者的学习行为序列输入到训练好的引入注意力机制的GRU网络，以识别学习者的学习风格；引入注意力机制的GRU网络用于基于学习者行为序列识别学习者的学习风格。本发明实现学习风格的精准识别。
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公开(公告)号：CN115719516A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211530101.0
申请日：2022-11-30
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/764
摘要： 本发明提供了一种基于多通道的课堂教学行为识别方法及系统，方法包括：获取第一摄像头和第二摄像头分别在同一时刻采集的第一视频帧和第二视频帧；第一摄像头用于对教室的讲台区域进行视频采集；第二摄像头用于对教室的学生区域进行视频采集；对第一视频帧和第二视频帧分别进行人脸识别和行为姿态识别并获得讲台区域和学生区域中每个主体人物的身份信息和对应的行为姿态；基于讲台区域和学生区域中每个主体人物的身份信息和对应的行为姿态，以及预设的课堂教学行为判别函数，获得同一时刻对应的课堂教学行为。本发明避免了课堂教学场景视频信息量丢失的问题，极大地提升了课堂教学行为分析的客观性、全面性和准确率。
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公开(公告)号：CN113742586A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111017066.8
申请日：2021-08-31
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于知识图谱嵌入的学习资源推荐方法及系统，方法包括：确定学习资源知识图谱；基于学习者社会属性、知识水平、学习风格以及学习专注度构建学习者特征；将学习者特征与学习资源知识图谱相结合，得到多模态知识图谱；构建知识图谱嵌入的学习资源推荐模型，将多模态知识图谱、学习者喜好的资源以及目标学习资源输入到学习资源推荐模型，提取学习者喜好的资源与目标学习资源之间的路径，以对目标学习资源进行打分，判断目标学习资源是否满足学习者的需求，并基于打分的结果向学习者推荐满足学习者需求的学习资源。本发明全面考虑学习者学习状态的影响因素、资源之间的关联关系进行学习资源推荐，可以满足学习者实际需求。
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