本发明属于计算机、人工智能赋能教育领域，尤其涉及基于语音多特征渐进式嵌入技术对教师课堂教学效果进行自动化综合评价方面。
背景技术：
1、随着教育信息化的不断推进，课堂教学评价作为教育质量保障体系的重要组成部分，越来越受到教育界和社会各界的重视。然而，现有教学评价的技术手段和评价体系仍存在诸多不足，无法准确、快速并合理地评价课堂质量，亟需创新和改进。
2、当前，课堂评价方法大多依赖于人工观察和记录，这种方法不仅成本高昂，而且难以持续进行，缺乏自动化处理能力。人工评价的主观性强，不同的评价者可能会得出不同的结论，这影响了评价结果的客观性和一致性。此外，基于课堂观察的评价可能会对正常的教学活动造成干扰，影响教学效果和学生的学习体验。另一方面，随着人工智能技术在教育领域的不断深入应用，一些基于视频分析的教学评价方法应运而生。然而，这些方法往往忽视了一个核心问题：课堂教学的质量在很大程度上取决于教师与学生之间的语言互动。在这一过程中，视频内容中大量的信息实际上是多余的。这种做法不仅效率低下，还可能对评价结果产生负面影响，使得处理和分析教学视频变得耗时且低效。更进一步，尽管利用语音转文本技术实时生成字幕以辅助人工分析是一种尝试，但这种方法，可能会丢失教师的表达方式、语气和语调等关键信息，从而影响评价的准确性。
3、除此之外，现有的教学评价多依赖于传统的评价方法，如学生反馈、同行评审等，这些方法往往缺乏客观性和系统性。一些评价指标，例如“抬头率”，虽然能够直观反映学生的参与度，但并不能全面评价课堂教学的质量。例如，在播放教学视频时，学生可能全程抬头，但这并不意味着教学效果良好。此外，现有评价体系往往只关注学生的行为表现，而忽视了教师的教学行为、互动方式、互动深度和情感倾向，评价指标单一，这限制了评价的全面性和准确性。
技术实现思路
1、为了解决现有技术手段和评价体系的不足，实现对课堂教学效果的全面、客观、快速的自动化评价，本发明提出一种基于语音多特征渐进式嵌入的课堂教学效果评价系统。具体的，将一堂课细粒度切成多个短语音片段，首先使用语音活动检测(vad)区分静音片段，接着使用预训练模型提取剩余片段中说话人嵌入，通过相似度计算的方式区分出教师说话片段和学生说话片段。随后从语义层面对教师说话片段进行情感识别，将其分为积极、中性、消极三个类别；根据上下文片段区将学生说话片段划分为学生主动发言和学生回应教师两个类别。最后，借鉴弗兰德斯互动分析系统(fias)，制定出完善的评价体系，结合上述各类别的比例对课堂进行整体评价。
2、本发明通过渐进式的语音分析和优化的教学评价体系，可以自动化、客观化、高效率地评价课堂教学效果，从而提高教师的教学质量。
3、本发明采用如下技术方案：
4、一种基于语音多特征渐进式嵌入的课堂教学效果评价系统，包括输入模块、预处理模块、角色分类模块、课堂内容情感分类模块、评价分析模块，其中：
5、输入模块，采用麦克风、摄像头录制的教学视频或麦克风录制的教学音频，接收输入媒体后统一提取音频的格式；
6、预处理模块，将音频进行细粒度切割，划分为等长的短音频片段，并对所有音频片段进行重采样；
7、角色分类模块，使用语音活动检测技术(vad)检测出静音片段并标记，对剩余非静音片段进行角色分类，区分出教师和学生两类角色；课堂内容情感分类模块，提取教师片段中语义嵌入，输入到情感分类模型中，将教师片段划分为积极情感发言、中性情感发言和消极情感发言；同样地，提取学生片段及其上下文片段中语义嵌入，输入到时序模型中，将学生片段划分为学生主动发言和学生回应教师；
8、评价分析模块，将所有片段划分至对应的类别后，利用各类别的占比信息以及总体打分对课堂客观评价。
9、本发明的有益效果：
10、(1)针对传统教学评价标准无法聚焦教学行为、师生互动和情感倾向等问题，本发明提出了基于语音及情感分析进行课堂教学质量自动化评价。本发明通过人工标注，自行构建大体量的课堂语音片段标注集，通过提取说话人嵌入、语义嵌入，构建情感分类器，实现对课堂语音片段的自动化标注，相较人工标注片段，在保证准确区分教师的情感状态和课堂氛围的同时，极大减少了标注时间，更有利于进行后续的自动化评课。
11、(2)针对现有教学质量评价体系依赖单一指标、缺乏客观性和全面性的问题，考虑到教师语言对整堂课的巨大影响力，本发明基于传统弗兰德斯方法，改进了课堂教学评价指标体系。该体系包含教师-学生-静音段三者在课堂中的时长占比得分，以及教师积极性语言和消极性语言的比例得分，从两方面实现对教师授课能力的整体评价。本发明采取梯度扣分制度，随着教师发言比例、静音比例的逐渐增加，以及教师积极-消极语言比率的逐渐减少，课堂总得分也随之梯度性减少。这一指标体系不仅考虑了教师的发言量，还关注了教师语言的积极性和情感倾向，为课堂教学评价提供了更为丰富和立体的视角。
12、(3)针对人工统计课堂各项评价指标主观性强且工作量巨大等问题，本发明创新地提出用户友好的全流程自动的教学评价模式，并有完整的使用系统来支持这两种特征。本发明通过实现自动化评价技术，大幅减少了人力成本和时间成本，提高了评价的效率和准确性。同时，本发明还提供了可视化的界面，使得评价结果更加直观易懂，便于教育管理者和教师快速把握课堂效果，及时调整教学策略。通过对教师发言时长和情感倾向的分析，本发明的评价系统能够揭示课堂互动的质量和深度，为提高学生的参与度和课堂互动性提供指导，有助于创造更加活跃和富有成效的学习环境。
1.一种基于语音多特征渐进式嵌入的课堂教学效果评价系统，其特征在于，包括输入模块、预处理模块、角色分类模块、课堂内容情感分类模块、评价分析模块，其中：
2.如权利要求1所述的一种基于语音多特征渐进式嵌入的课堂教学效果评价系统，其特征在于，所述输入模块：
3.如权利要求1所述的一种基于语音多特征渐进式嵌入的课堂教学效果评价系统，其特征在于，所述预处理模块：
4.如权利要求1所述的一种基于语音多特征渐进式嵌入的课堂教学效果评价系统，其特征在于，所述角色分类模块，包括静音处理子模块、说话人嵌入提取子模块、构建相似度矩阵子模块和身份分类处理子模块，其中：
5.如权利要求1所述的一种基于语音多特征渐进式嵌入的课堂教学效果评价系统，其特征在于，所述课堂内容情感分类模块：
6.如权利要求1所述的一种基于语音多特征渐进式嵌入的课堂教学效果评价系统，其特征在于，所述评价分析模块，对所预测的xupredict做评估，从基于改进的弗兰德斯的各类占比、教师发言占比、学生发言占比、教师积极影响与消极影响比例、总体打分这五个维度对课堂客观评价；具体包括：