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公开(公告)号：CN113792626A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111002386.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于教师非言语行为的教学过程评价方法，包括以下步骤：1)非言语行为数据采集，获取教学课堂中教师的非言语行为数据；2)采用行为特征矩阵对教师教学非言语行为进行全方位表征量化；3)行为特征分类器训练：使用情绪标签训练分类器，得到相应教师类人格型特征表征、课堂非言语行为特征表征；4)根据某一特定教师非言语行为采集数据，进行特征表征和特征分解，得到教师本身的特征表征和课堂行为特征表征，并将两者的特征向量相乘，得到教师的教学评价表示。本发明通过情绪、身势、生理信号三种模态数据，建立全面、精准的教师课堂非言语行为的刻画，建立了基于教师非言语行为的教学过程的定量评价框架。
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公开(公告)号：CN113723277A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110998162.9
申请日：2021-08-27
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种融入多模态视觉信息的学习意图监测方法及系统。该方法包括步骤：分别采集学习者的红外图像数据和可见光图像数据；分别对所述红外图像数据和所述可见光图像数据进行预处理；将预处理后的所述红外图像数据和所述可见光图像数据输入到人脸检测器；将人脸检测器的输出数据输入到图像融合模型；将所述图像融合模块的输出数据输入到头部姿态识别模型，获取头部姿态识别数据，根据所述头部姿态识别数据判断学习者的学习意图。本发明可以实现不同模态的信息互补，提高光照变化或复杂背景下的头部姿态识别精准度，从而提高学习意图判断精准度。
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公开(公告)号：CN114840679A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210087035.8
申请日：2022-01-25
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于乐理知识图谱推理的机器人智能导学方法及应用。该方法包括：采集乐理学习者提问的语音信号并转换为文本数据；获取文本数据中的实体嵌入表示hi和关系嵌入表示si；将hi、si与乐理知识图谱的每个实体eu对应的特征向量tu构成候选三元组(hi，si，tu)；将候选三元组输入到知识图谱推理模块，获得所有候选三元组的能量值，将能量值最优的候选三元组中的tu对应的eu输出。本发明通过解析问句的实体及其关系，并挖掘乐理知识图谱中实体和关系的深度语义交互，可以提高智能导学的精确性和扩展性。
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公开(公告)号：CN113807519A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111002385.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种融入教学反馈与习得理解的知识图谱构建方法，该方法包括以下步骤：1)数据获取：将课堂学生行为转换为描述学生对当前知识的理解程度的文本；2)命名实体识别和关系抽取，对课堂文本数据同时做实体识别和关系抽取得到一个有关系的实体三元组；3)将实体和关系嵌入通过带权图卷积网络汇聚邻居节点的信息学习到实体和关系更加丰富的语意表示形成最终的实体嵌入表示；4)通过多尺度卷积神经网络对知识图谱三元组中的备选尾实体评分，选取评分最高尾实体作为推理结果，进一步推理出隐含的知识，对知识图谱进行更新；所述备选尾实体为步骤3)中所更新的所有实体。本发明能够构建每个学生特定的知识图谱，进行学习和教学评价反馈。
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