教学调查问卷分析方法、电子装置及存储介质制造方法及图纸

一种教学调查问卷分析方法，应用于电子装置中，所述方法包括：识别上课图像中的每个学生的身份；分析在预设时段内每个学生所对应的上课图像以获取每个学生在所述预设时段内的课堂行为，所述课堂行为包括处于学习状态中的行为及处于非学习状态中的行为；根据分析结果判断每个学生处于非学习状态中的行为是否符合预设条件；及在学生处于非学习状态中的行为符合预设条件时，将该学生填写的教学调查问卷确定为可用的教学调查问卷；在学生处于非学习状态中的行为不符合预设条件时，将该学生填写的教学调查问卷确定为不可用的教学调查问卷。本发明专利技术还提供了一种执行上述教学调查问卷分析方法的电子装置及存储介质。

【技术实现步骤摘要】
教学调查问卷分析方法、电子装置及存储介质
本专利技术涉及课堂教学评价领域，特别涉及一种教学调查问卷分析方法、电子装置及存储介质。
技术介绍
为了提升教学质量，学校于每学期期中、末时会让学生填写课程的教学调查问卷，让学生来评鉴老师的教学效果。然而，教学调查问卷中的有些问题对于有些学生而言，本来就不是可信赖的调查对象。如对于“你是否喜欢该课程的老师”，学生出于大众心理，都会填写喜欢，即使该学生在该课程上经常睡觉。因此，一些学生填写的教学调查问卷的可信度本来就不高，而该学生填写的教学调查问卷也会作为样本，从而影响教学调查问卷的调查结果的准确度。
技术实现思路
有鉴于此，有必要提供一种提高教学调查问卷的调查结果的准确度的教学调查问卷分析方法、电子装置及存储介质。一种教学调查问卷分析方法，应用于电子装置中，所述方法包括：识别上课图像中的每个学生的身份；分析在预设时段内每个学生所对应的上课图像以获取每个学生在所述预设时段内的课堂行为，所述课堂行为包括处于学习状态中的行为及处于非学习状态中的行为；根据分析结果判断每个学生处于非学习状态中的行为是否符合预设条件；及在学生处于非学习状态中的行为符合预设条件时，将该学生填写的教学调查问卷确定为可用的教学调查问卷；在学生处于非学习状态中的行为不符合预设条件时，将该学生填写的教学调查问卷确定为不可用的教学调查问卷。一种电子装置，包括处理器及存储器，所述存储器中存储有多个程序模块，所述多个程序模块由所述处理器加载并执行上述的教学调查问卷分析方法。一种存储介质，其上存储有至少一条计算机指令，所述指令由处理器并加载执行上述的教学调查问卷分析方法。上述教学调查问卷分析方法、电子装置及存储介质将课堂行为不符合预设条件的学生所述填写的教学调查问卷确定为不可用的教学调查问卷，使用于分析的教学调查问卷的信赖度增强，从而提高教学调查问卷的调查结果的准确度。附图说明图1是本专利技术提供的教学调查问卷分析方法的流程图。图2是本专利技术提供的电子装置的结构示意图。图3是本专利技术提供的教学调查问卷分析系统的结构示意图。主要元件符号说明教学调查问卷分析方法步骤S101-S108电子装置10教学调查问卷分析系统30摄像装置20处理器12存储器14计算机程序16识别模块31行为分析模块32判断模块33筛选模块34问卷分析模块35如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本专利技术。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术作进一步详细说明。为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。请参阅图1，本专利技术提供了一种教学调查问卷分析方法。所述教学调查问卷分析方法包括如下步骤。步骤S101：接收学生在课堂上的上课图像。所述上课图像可来自于摄像装置或中转装置。步骤S102：识别上课图像中的每个学生的身份。所述身份包括但不限于学生的姓名、学号等信息。在一实施方式中，根据预存的每个学生的脸部图像识别上课图像中的每个学生的身份。在另一实施方式中，根据上课图像中的每个学生的校服上的姓名识别每个学生的身份。步骤S103：分析在预设时段内每个学生所对应的上课图像以获取每个学生在所述预设时段内的课堂行为，所述课堂行为包括处于学习状态中的行为及处于非学习状态中的行为。处于学习状态中的行为包括但不限于抬头看黑板、做笔记等行为，处于非学习状态中的行为包括但不限于打瞌睡、玩手机及与他人聊天等行为。所述预设时段可为一个月、一学期或一学年等。步骤S104：根据分析结果判断每个学生处于非学习状态中的行为是否符合预设条件。在学生处于非学习状态中的行为符合预设条件时，进入步骤S105，否则，进入步骤S106。在一实施方式中，所述预设条件为处于非学习状态中的行为的次数小于预设次数，步骤S104中判断每个学生处于非学习状态中的行为的次数是否小于所述预设次数。所述预设次数可根据可为3次、4次、5次等等，在另一实施方式中，所述预设条件为处于非学习状态中的行为的时长占比小于预设时长占比，步骤S104中判断每个学生处于非学习状态中的行为的时长占比是否在小于所述预设时长占比。所述处于非学习状态中的行为的时长占比为处于非学习状态中的行为的时间占所有课堂时间的比例，如0.9、0.8、0.7等等。步骤105：将该学生填写的教学调查问卷确定为可用的教学调查问卷。步骤106：将该学生填写的教学调查问卷确定为不可用的教学调查问卷。步骤S107：对所有可用的教学调查问卷进行分析以获取对应的被调查老师的课堂教学质量。步骤S108：删除不可用的教学调查问卷。其中，在另一实施方式中，所述教学调查问卷分析方法可不包括步骤S101，所述课堂上的上课图像保存于本地装置中。在另一实施方式中，所述教学调查问卷分析方法可不包括步骤S107，所述教学调查问卷的分析通过人工对可用的教学调查问卷进行分析而完成。在另一实施方式中，所述教学调查问卷分析方法可不包括步骤S108，所述不可用的教学调查问卷虽不作为分析样本，但保留以备后用。请参阅图2所示的本专利技术提供的电子装置10的结构示意图及图3所示的本专利技术提供的教学调查问卷分析系统30的模块图。所述电子装置10与摄像装置20通信连接，用于接收所述摄像装置20获取的学生在课堂上的上课图像。所述电子装置10包括，但不仅限于，处理器12、存储器14以及存储在所述存储器14中并可在所述处理器12上运行的计算机程序16，所述计算机程序16包括教学调查问卷分析程序。所述处理器12执行所述计算机程序16时实现图1所示的教学调查问卷分析方法中的步骤S101～S108。或者，所述处理器12执行所述计算机程序16时实现图3所示的教学调查问卷分析系统30的功能。所述电子装置10可以是电脑、服务器等计算设备。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子装置10的示例，并不构成对电子装置10的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种教学调查问卷分析方法，应用于电子装置中，其特征在于：所述方法包括：/n识别上课图像中的每个学生的身份；/n分析在预设时段内每个学生所对应的上课图像以获取每个学生在所述预设时段内的课堂行为，所述课堂行为包括处于学习状态中的行为及处于非学习状态中的行为；/n根据分析结果判断每个学生处于非学习状态中的行为是否符合预设条件；及/n在学生处于非学习状态中的行为符合预设条件时，将该学生填写的教学调查问卷确定为可用的教学调查问卷；在学生处于非学习状态中的行为不符合预设条件时，将该学生填写的教学调查问卷确定为不可用的教学调查问卷。/n

【技术特征摘要】
1.一种教学调查问卷分析方法，应用于电子装置中，其特征在于：所述方法包括：
识别上课图像中的每个学生的身份；
分析在预设时段内每个学生所对应的上课图像以获取每个学生在所述预设时段内的课堂行为，所述课堂行为包括处于学习状态中的行为及处于非学习状态中的行为；
根据分析结果判断每个学生处于非学习状态中的行为是否符合预设条件；及
在学生处于非学习状态中的行为符合预设条件时，将该学生填写的教学调查问卷确定为可用的教学调查问卷；在学生处于非学习状态中的行为不符合预设条件时，将该学生填写的教学调查问卷确定为不可用的教学调查问卷。


2.如权利要求1所述的教学调查问卷分析方法，其特征在于，在步骤“识别上课图像中的每个学生的身份”前还包括步骤：
接收学生在课堂上的上课图像。


3.如权利要求1所述的教学调查问卷分析方法，其特征在于，还包括步骤：
对所有可用的教学调查问卷进行分析以获取对应的被调查老师的课堂教学质量。


4.如权利要求1所述的教学调查问卷分析方法，其特征在于，还包括步骤：
删除不可...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜庭瑜，陈柏诚，曾诗茵，
申请(专利权)人：鸿富锦精密电子天津有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12