一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法及系统与流程

文档序号:36646951发布日期:2024-01-06 23:30阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

3.根据权利要求2所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

4.根据权利要求1所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

5.根据权利要求4所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

6.根据权利要求3或5所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

7.根据权利要求6所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

8.根据权利要求6所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

9.根据权利要求6所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

10.根据权利要求6所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

11.根据权利要求1所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

12.根据权利要求11所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

13.根据权利要求12所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

14.根据权利要求11所述的一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法,其特征在于:

15.一种利用权利要求1-8任一项权利要求所述方法的多模态网络培训系统学员学习状态评价装置,其特征在于:

16.一种终端,包括处理器及存储介质;其特征在于:

17.计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-14任一项所述方法的步骤。


技术总结
本发明涉及一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法及系统,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1,采集预设时间段内培训学员的脑电信号和面部图像,并对所述脑电信号和所述面部图像分别进行预处理,以截取出多个待识别脑电信号和多个待识别面部图像;步骤2,定义三维情绪模型的维度与等级,采用统计量指标分别对多个所述待识别脑电信号和待识别面部图像进行计算以判定每一个所述待识别脑电信号和每一个所述待识别面部图像在所述三维情绪模型中所属维度与所属等级;步骤3,以三维情绪模型中的每一维度中每一等级的识别次数作为输入,利用所述三维情绪模型构建层次分析法,以对所述培训学员的学习状态进行评分。

技术研发人员:林春龙,凌晓波,阮梦宇,陈宏福,靳伟,王治华,范玉昆,高峰,郑文辉,韩政,赵成杰,张麟
受保护的技术使用者:国网上海市电力公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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