一种智慧课堂学生管理的方法、装置及计算机存储介质与流程

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种智慧课堂学生管理的方法、装置及计算机存储介质。

背景技术：

传统的课堂教学，老师大多只专注讲课，而忽视了对学生的学习状态进行精细化管理、监视。由于时间、精力的关系，老师一双眼睛不可能时时检查所有学生，老师无法准确知道有哪些学生，什么时候在分心，除非小动作做得太明显。有些学校把全班学生分成若干个学习小组，让小组长督促监视小组其他成员认真学习，但是小组长自己要学习，由于心无法做到二用(即小组长自己一边学习，同时又分心监视他人)，因此小组长对其他学生的学习监督乏力。一部分学生学习意识不坚强，控制不住自己，加上又缺乏有效的外部监督，导致其上课分心，偏离学习状态，考试成绩差。

在现实中的很多情况下，教师基本没有任何手段了解学生当前的状态，比如在大学的课堂上，教师面对的是几百人的课堂，师生之间基本没有太多互动，由于教师跟学生的距离较远，教师也不可能做到在课堂上通过观察学生的面部表情来了解学生的状态，所以在这种大课堂中，更多的只是教师单方面的讲授，学生到底对讲述内容了解多少、到底有没有跟上讲课进度完全成为未知，这样就造成了很多同学因为跟不上课堂进度，而精神溜号，做与课堂教学无关的活动。由于现有的学生注意力判断装置是通过采集学生的视线而进行判断，学生可以通过照片的形式进行蒙混过关。

随着新一代信息技术的迅速发展及广泛应用，学校教学环境和课堂教学模式也在不断发生变化，基于基于动态学习数据分析和“云、网、端”的运用，实现教学决策数据化、评价反馈即时化、交流互动立体化、资源推送智能化的智慧课堂无疑是当前学校信息化的热门话题。但是中小学学生的自我管理能力较差，喜欢上网，玩游戏。学生行为的不自觉，给老师和家长增加了很多监管的工作。一种高效，便捷和实用的智慧课堂学生平板管控功能，极大的减轻解决了老师和家长的负担，解决了老师和家长的担忧。

技术实现要素：

针对上述技术问题，本发明的目的是要提供一种在智慧课堂上可以针对学生学习注意力进行管理的方法，它能方便课堂老师对全班学生的学习状态时时进行有效监视并及时调整管理，防止学生上课分心，偏离学习状态。

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明公开了一种智慧课堂学生管理的方法，所述的方法包括：通过摄像头捕捉学生的面部信息，共振成像二极管安置于所述摄像头周围，摄像头发出不同波长的不可见红外线，通过捕捉学生面部血流引起的反射光强度，对学生进行面部光学识别，获取学生的生理信息；通过摄像头捕捉学生人脸信息，通过人脸识别中的眼睛定位技术，确定人眼位置，捕捉眨眼动作；通过检测学生的眼睛开闭状态判断是否为注意力集中状态，通过测量脸部轮廓或瞳孔的比例则判断其是否为正视状态；通过对摄像头所采集的学生的面部信息进行数学分析，判断所述学生的注意力集中状态；在教师控制端显示所有学生的注意力集中状态。

更进一步地，所述根据摄像头所采集的学生的面部信息判断所述学生的注意力集中状态，具体包括：向量机通过数据样本训练对图像特征分类，构建注意力集中参数的标准模型，检测学生面部信息与所述的标准模型的人瞳孔距离、生理信息、眼睛开闭状态比较，所述生理信息包括心率数据，若判断心率波动异常，则判断学生处于非注意力集中状态；通过双眼距离的变化结合头部运动矢量判断头部的转动，若运动矢量向指向左右且双眼距离变小，则可判断学生头部转动；若学生面部发生转动的时常及频率达到预设阈值，则判断学生处于非注意力集中状态；若学生为斜视则距离小于标准距离；则判断学生处于非注意力集中状态。

更进一步地，所述通过摄像头捕捉学生的面部信息进一步包括图像处理过程：对所述摄像头采集的学生面部图像进行动态范围调整以使得学生面部图像达到预设动态范围；对所述学生面部图像执行滤波操作，将所述像素点作为目标像素点并获取其像素值，提取的邻域窗口确定所述学生面部图像中所述目标像素点的各个邻域像素点的各个邻域像素值，确定各个邻域像素值是否位于噪声区域，当邻域像素值位于噪声区域时，被赋予噪声权值，当邻域像素值未位于噪声区域时，被赋予非噪声权值，基于各个邻域像素值以及各自权值获取所述目标像素点的滤波像素值；所述噪声的权值为邻域窗口中像素点在噪声区域时被赋予的权值；针对每一像素点的滤波像素值组成完成滤波的学生面部图像，并输出所述滤波后图像，对所述滤波后图像执行自适应均衡处理，以获得对应的均衡图像，并输出所述均衡图像；对均衡图像中的学生面部信息进行特征分析。

更进一步地，所述在教师控制端显示所有学生的注意力集中状态，进一步包括：

对注意力集中状态进行分级，通过不同显示效果表征所述注意力集中状态。

更进一步地，对注意力等级过低的学生进行标识，并通过管控状态限制学生的终端的应用名单。

更进一步地，教师用对应的账号进入智慧课堂全班的管控界面，查看到全班学生的管控状态；所述管控状态包括学生的注意力集中状态；教师根据班级教学的实际情况，可以设置增加管控的应用名单，或者释放管控的应用名单，设置保存，云端的管控功能的服务器程序就得到该班学生终端新的管控策略；

学生终端在登录智慧课堂应用后，就得知云端的服务器下发新的应用管控策略，学生终端上的管控服务程序根据新的管控策略执行相应的命令，执行完成后，学生终端把最新的管控状态上报云端的管控服务器；

教师再登录智慧课堂全班的管控界面，就能查看到全班学生终端的管控状态。

更进一步地，所述对学生进行面部光学识别，获取学生的生理信息具体包括：对获得反射光强度信号进行奇异点的剔除，去出基线漂移，滤出噪声后对信号进行重构，并对重构后的信号进行提取，通过联合时频分析法对信号进行去除噪声的预处理，去除奇异点后在进行差值特征提取。

更进一步地，学生平板管控功能还能通过教师控制端增加黑名单和白名单的方式，来增加和释放学生平板上管控的应用名单。

本发明进一步公开了一种电子装置，其特征在于，包括：

处理器；以及，

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的智慧课堂学生管理的方法。

本发明进一步公开了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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的智慧课堂学生管理的方法。

本发明的有益效果在于：本发明可以全程记录学生的注意力指标，提供给教学者做出客观准确的评估和判断。本发明以录像、录音方式全程记录课堂教学情况，真实可靠。本发明可以实时反映学生注意力是否集中。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中，在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1是本发明的的智慧课堂系统的结构图；

图2是本发明的的智慧课堂系统的流程图。

具体实施方式

实施例一

一种智慧课堂学生管理的方法，所述的方法包括：通过摄像头捕捉学生的面部信息，共振成像二极管安置于所述摄像头周围，摄像头发出不同波长的不可见红外线，通过捕捉学生面部血流引起的反射光强度，对学生进行面部光学识别，获取学生的生理信息；通过摄像头捕捉学生人脸信息，通过人脸识别中的眼睛定位技术，确定人眼位置，捕捉眨眼动作；通过检测学生的眼睛开闭状态判断是否为注意力集中状态，通过测量脸部轮廓或瞳孔的比例则判断其是否为正视状态；通过对摄像头所采集的学生的面部信息进行数学分析，判断所述学生的注意力集中状态；在教师控制端显示所有学生的注意力集中状态。

更进一步地，所述根据摄像头所采集的学生的面部信息判断所述学生的注意力集中状态，具体包括：向量机通过数据样本训练对图像特征分类，构建注意力集中参数的标准模型，检测学生面部信息与所述的标准模型的人瞳孔距离、生理信息、眼睛开闭状态比较，所述生理信息包括心率数据，若判断心率波动异常，则判断学生处于非注意力集中状态；通过双眼距离的变化结合头部运动矢量判断头部的转动，若运动矢量向指向左右且双眼距离变小，则可判断学生头部转动；若学生面部发生转动的时常及频率达到预设阈值，则判断学生处于非注意力集中状态；若学生为斜视则距离小于标准距离；则判断学生处于非注意力集中状态。

更进一步地，所述通过摄像头捕捉学生的面部信息进一步包括图像处理过程：对所述摄像头采集的学生面部图像进行动态范围调整以使得学生面部图像达到预设动态范围；对所述学生面部图像执行滤波操作，将所述像素点作为目标像素点并获取其像素值，提取的邻域窗口确定所述学生面部图像中所述目标像素点的各个邻域像素点的各个邻域像素值，确定各个邻域像素值是否位于噪声区域，当邻域像素值位于噪声区域时，被赋予噪声权值，当邻域像素值未位于噪声区域时，被赋予非噪声权值，基于各个邻域像素值以及各自权值获取所述目标像素点的滤波像素值；所述噪声的权值为邻域窗口中像素点在噪声区域时被赋予的权值；针对每一像素点的滤波像素值组成完成滤波的学生面部图像，并输出所述滤波后图像，对所述滤波后图像执行自适应均衡处理，以获得对应的均衡图像，并输出所述均衡图像；对均衡图像中的学生面部信息进行特征分析。

更进一步地，所述在教师控制端显示所有学生的注意力集中状态，进一步包括：对注意力集中状态进行分级，通过不同显示效果表征所述注意力集中状态。

更进一步地，对注意力等级过低的学生进行标识，并通过管控状态限制学生的终端的应用名单。

更进一步地，教师用对应的账号进入智慧课堂全班的管控界面，查看到全班学生的管控状态；所述管控状态包括学生的注意力集中状态；教师根据班级教学的实际情况，可以设置增加管控的应用名单，或者释放管控的应用名单，设置保存，云端的管控功能的服务器程序就得到该班学生终端新的管控策略；

学生终端在登录智慧课堂应用后，就得知云端的服务器下发新的应用管控策略，学生终端上的管控服务程序根据新的管控策略执行相应的命令，执行完成后，学生终端把最新的管控状态上报云端的管控服务器；

教师再登录智慧课堂全班的管控界面，就能查看到全班学生终端的管控状态。

更进一步地，所述对学生进行面部光学识别，获取学生的生理信息具体包括：对获得反射光强度信号进行奇异点的剔除，去出基线漂移，滤出噪声后对信号进行重构，并对重构后的信号进行提取，通过联合时频分析法对信号进行去除噪声的预处理，去除奇异点后在进行差值特征提取。

更进一步地，学生平板管控功能还能通过教师控制端增加黑名单和白名单的方式，来增加和释放学生平板上管控的应用名单。

本发明进一步公开了一种电子装置，其特征在于，包括：

处理器；以及，

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的智慧课堂学生管理的方法。

本发明进一步公开了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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的智慧课堂学生管理的方法。

在本实施例中，在一个心率周期内，当血管内压力最大时，血液吸收光强达到最大值，图像的像素均值最小，呈现在反射光强度波形中，此时出现在反射光强度的谷底；当血管的压力最小时，血液吸收的光强最少，图像的像素均值最大，反映在反射光强度波形中，此时出现在反射光强度的峰值点。光电容积脉搏波包含着血液流动、心脏跳动等重要信息，通过反射光强度可获得血氧饱和度、心率、血压、心输出量等人体参数以及呼吸的监测。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。因此，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。