本發明涉及教學質量，尤其涉及一種ai驅動的課堂實時互動與教學質量智能優化系統及方法。

背景技術：

1、在當前的教育環境中，學生的課堂動態如學生表情、注意力集中程度等對于教學質量和效果具有重大的影響，同時由于學生個體差異、教師教學方法等多種因素，教學質量的評估和調控面臨著諸多挑戰。

2、中國專利公開號：cn114677249a公開了一種基于人工智能技術的課堂教學質量在線持續改進系統，包括服務器、聽課狀態管理系統、教務管理終端、手機終端以及教師管理終端，系統依據多個攝像頭、體感傳感器識別學生的聽課狀態，統計學生的聽課(簽到)、遲到早退人數，統計學生看手機、打瞌睡、相互聊天、大聲喧嘩者的姓名、學號等，同時系統可以將學生聽課狀態及人數統計情況、授課教師的講課語速等實時顯示在講臺上的多媒體顯示屏上，動態跟蹤學生的聽課狀態，及時提醒教師采用相關互動措施或改變(改進)授課方法。由此可見，所述基于人工智能技術的課堂教學質量在線持續改進系統存在以下問題：

3、容易增大學生的學習壓力，導致對知識點的理解不夠深入，從而降低學習體驗，同時教師無法針對學生的學習情況，實時調整教學策略，影響教學效果。

技術實現思路

1、為此，本發明提供一種ai驅動的課堂實時互動與教學質量智能優化系統及方法，用以克服現有技術中容易增大學習壓力導致知識理解不夠深入，同時教師無法針對學生的學習情況實時調整教學策略的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供一種ai驅動的課堂實時互動與教學質量智能優化系統，包括：

3、隨堂測試終端，其用以識別定位關鍵點位置，根據位置向量之間的夾角確定學生狀態，根據教師的語音文本檢索涉及的知識點，按照初始試題數量根據涉及的知識點生成隨堂測驗試題；

4、分析評估模塊，其與所述隨堂測試終端相連，分為檢測階段和評估階段，用以在檢測階段記錄上課時長并檢測確定的學生狀態時長，在評估階段按照初始檢測周期評估學生是否符合課堂專注條件，對學生進行數據化評分，根據符合課堂專注條件的學生人數占比判定課堂當前的學習隱患類型；

5、互動策略模塊，其與所述分析評估模塊相連，用以根據學習隱患類型確定對應的教學互動策略，根據數據化評分的波動情況評估學生狀態是否穩定執行第一調節指令或執行第二調節指令，或，針對不符合注意力集中程度的學生執行第三調節指令；

6、反饋優化模塊，其與所述隨堂測試終端相連，用以確定所述隨堂測驗試題的記憶難度系數對應調節試題數量和試題類型占比，根據試題類型判斷學生的記憶吸收程度和理解程度相應生成教學質量優化參考，根據試題類型的答題結果調節判定課堂專注條件和注意力集中程度的標準占比。

7、進一步地，所述隨堂測試終端包括若干學習前端模塊和教學語音模塊，

8、學習前端模塊，其與所述隨堂測試終端相連，包括檢測模式和測驗模式，檢測模式用以收集學生人臉圖像定位圖像中的人臉采集人臉數據，測驗模式用以顯示所述隨堂測試終端確定的試題；

9、教學語音模塊，其與所述隨堂測試終端相連，用以收集并放大教師語音。

10、進一步地，所述隨堂測試終端根據人臉數據計算頭部與水平線的夾角，將其與設定的角度閾值對比確定對應的學生處于抬頭狀態或低頭狀態；

11、所述分析評估模塊檢測符合課堂專注條件的學生人數占比，將其與設定的專注比對比，確定課堂當前學習隱患類型為隱性學習隱患類型，或顯性學習隱患類型；

12、所述課堂專注條件為抬頭狀態的時長與上課時長的時長占比大于第一標準占比。

13、進一步地，所述分析評估模塊在分析階段按照初始檢測周期將確定的學習隱患類型輸出至互動策略模塊，所述互動策略模塊根據學習隱患類型生成對應教學互動策略；

14、若當前學習隱患類型為隱性學習隱患類型，則所述互動策略模塊確定教學互動策略為根據若干數據化評分的波動情況確定學生狀態是否穩定，執行對應調節指令；

15、若當前學習隱患類型為顯性學習隱患類型，則所述互動策略模塊確定教學互動策略為針對不符合注意力集中程度的學生執行第三調節指令，生成提問互動的參考信息。

16、進一步地，所述互動策略模塊根據若干數據化評分的平均評分計算方差值確定數據化評分的波動情況，

17、若方差值大于等于標準方差，則所述互動策略模塊判定數據化評分的波動情況較大學生狀態不穩定，執行第一調節指令，生成小組討論參考提醒；

18、若方差值小于標準方差，則所述互動策略模塊判定數據化評分的波動情況較小學生狀態穩定，執行第二調節指令，生成隨堂測驗參考提醒。

19、所述互動策略模塊判定不符合注意力集中程度的條件為，低頭狀態的時長與上課時長的時長占比大于第二標準占比，或偏頭狀態的時長與抬頭時長的時長占比大于第三標準占比。

20、進一步地，所述隨堂測試終端實時檢測教師的教學語速，將教師的語音轉化為文本按照初始試題數量生成隨堂測驗試題，隨堂測驗試題包括基礎題和思維拓展題；

21、所述隨堂測試終端根據文本內容檢索涉及的知識點按照基礎試題數量生成基礎題，或提取文本內容關鍵字在試題庫中按照拓展試題數量匹配思維拓展題；

22、所述隨堂測試終端自動評閱隨堂測驗試題的答題結果，生成評閱報告，評閱報告包括每一道題目和每一個選項的正確率，以及教學質量優化參考。

23、進一步地，反饋優化模塊檢測所述隨堂測試終端檢索的知識點數量以及任一知識點對應的教學時長和難度標簽，實時計算記憶難度系數；

24、所述反饋優化模塊根據記憶難度系數和標準系數評估知識點掌握程度生成教學質量優化參考，或，調節試題數量和試題類型占比。

25、進一步地，所述反饋優化模塊根據基礎題的基礎正確率判斷學生的記憶吸收程度是否合格，根據思維拓展題的拓展正確率判斷學生的理解程度確定是否生成知識點教學時長參考值，或生成教學速度參考值；

26、其中若基礎正確率和拓展正確率小于標準正確率，則所述反饋優化模塊根據標準正確率、基礎正確率和拓展正確率增大第一標準占比，減小第二標準占比和第三標準占比，調節判定課堂專注條件和注意力集中程度的判定標準。

27、一種ai驅動的課堂實時互動與教學質量智能優化方法，包括：

28、收集學生人臉圖像定位圖像中的人臉采集人臉數據，根據人臉數據相應判斷學生抬頭低頭情況確定學生狀態；

29、根據學生狀態評估學生是否符合課堂專注條件，對學生進行數據化評分，根據符合課堂專注條件的學生人數占比判定課堂當前的學習隱患類型；

30、根據學習隱患類型確定對應的教學互動策略為根據數據化評分的波動情況評估學生狀態是否穩定執行對應調節指令生成小組討論或隨堂測驗的參考提醒，或，針對不符合注意力集中程度的學生生成提問互動的參考信息；

31、將教師的語音轉化為文本檢索涉及的知識點，在隨堂測驗時按照初始試題數量生成隨堂測驗試題，結束后輸出答題結果生成評閱報告；

32、確定所述隨堂測驗試題的記憶難度系數對應調節試題數量和試題類型占比；

33、根據試題類型判斷學生的記憶吸收程度和理解程度相應生成教學質量優化參考；

34、根據試題類型的答題結果調節判定課堂專注條件和注意力集中程度的判定標準。

35、與現有技術相比，本發明的有益效果在于，本發明基于監測數據生成實時互動策略，若發現學生注意力下降，自動推送互動問題、組織小組討論，根據學生回答情況，智能調整后續教學內容的深度與進度，能夠活躍課堂氛圍，增強師生互動提升教學質量；通過實時分析課堂動態中的學生表情、注意力集中程度等，自動調整教學節奏組織互動環節，促進學生積極參與課堂讓教學更具針對性與高效性；同時系統記錄每次互動效果與學生學習成果，診斷教學過程中出現的問題，知識點掌握薄弱、學習興趣下降，提供個性化診斷分析和優化建議反饋給教師，教師可據此進一步優化教學方法與互動策略，實現教學質量的持續提升。

36、進一步地，課堂學習狀態是指學生在課堂上集中注意力、全神貫注于學習任務的程度，目前課堂學習狀態依賴教師的主觀觀察或學生的自我報告，主觀性強不夠精準；本系統通過學生面前對應的學習前端模塊對學生進行人臉識別，相應判斷學生抬頭低頭情況，進一步根據學生狀態評估學生是否符合課堂專注條件，根據符合課堂專注條件的學生人數確定課堂當前的學習隱患類型，包括處于低頭狀態的學生人數較多的顯性學習隱患以及表面符合課堂專注條件的學生人數較多但需要進一步分析的隱形學習隱患，為后續生成對應的教學互動策略提供基礎，同時通過符合條件的學生人數確定學習隱患類型的這種方式避免了學習前端模塊因設備或學生行為的原因檢測不到人臉數據導致學生基數發生變化對學習隱患類型的評估標準產生不良影響，從而提高了評估課堂狀態的準確性和適應性。

37、進一步地，在表面上大部分學生符合課堂專注條件時，教師往往難以察覺課堂中存在的學習隱患，本發明在當前學習隱患類型為隱性學習隱患類型時，根據數據化評分的波動情況評估學生狀態的波動，狀態波動不穩定的時候需要討論來活躍課堂氛圍，狀態波動穩定的時候可以進行隨堂測驗，生成對應的對教師的參考提醒，改善課堂氛圍和學習效果，避免不良的課堂氛圍導致學生注意力不集中從而影響學習效果；同時由于不同學生的學習習慣和注意力集中能力存在差異，在當前學習隱患類型為容易察覺到的顯性學習隱患類型時，根據每位學生的注意力集中程度生成提問互動參考提醒，有效改善課堂參與度和學習效果。

38、進一步地，現有教學模式中教師需要根據教案計劃針對隨堂測驗自行準備，往往只能在固定的教學節點中進行測驗，且無法實時根據學生的測試結果評估知識掌握程度反饋教學質量；本發明根據分析評估的當前學習隱患類型和狀態波動確定需要隨堂測驗的測驗時間節點，在學生狀態穩定即注意力最集中的時間節點進行隨堂測驗，確保學生對知識的掌握更加牢固提高學習效果，優化教師的教學節奏使教學內容分配更加合理鞏固課堂知識點，自動化批改提高教學評估的效率和公平性，生成包括每一道題目和每一個選項的正確率的評閱報告，輔助教師針對性的對隨堂測試的試題進行講解；同時根據檢索到的教學內容涉及的知識點數量調節隨堂測驗的試題數量，靈活調整測驗內容與時間，并通過將隨堂測驗試題分為基礎題和思維拓展題，為后續評估學生對于知識點的記憶吸收程度和思維理解程度提供基礎，反映教師的教學質量。

39、進一步地，教學質量的關鍵在于評估學生對于知識點的吸收記憶理解程度本發明通過反饋優化模塊對生成的隨堂測驗進行檢測，根據知識點數量和對應的難度標簽以及教學時長評估試題的記憶難度系數調節試題數量和試題類型占比，避免隨堂測驗占據太多的教學時長；在不同的記憶難度下根據基礎題判斷學生的記憶吸收程度，根據思維拓展題判斷學生的理解程度，根據學生的記憶吸收程度提醒教師注意教學速度，根據學生的理解程度確定是否提醒教師注意該知識點分配的教學時長，避免掌握程度較高的知識點占據太多的教學時長；同時根據試題的基礎正確率和拓展正確率反映教學內容難度，根據教學內容難度調節判定課堂專注條件和注意力集中程度的判定標準，在教學內容難度較大時更需要學生處于抬頭狀態以及注意力集中，提高判定課堂類型隱患采取相應策略和注意力集中程度的適應性和準確性。