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      陜西師范大學高翔獲國家專利權

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉陜西師范大學申請的專利一種基于學生面部表情的學習效果預測方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN115205945B

      龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202210905428.5,技術領域涉及:G06V40/16;該發(fā)明授權一種基于學生面部表情的學習效果預測方法是由高翔;郎秋玲;路晶設計研發(fā)完成,并于2022-07-29向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

      一種基于學生面部表情的學習效果預測方法在說明書摘要公布了:本申請涉及教育領域,具體提供了一種基于學生面部表情的學習效果預測方法,該方法包括如下步驟:S1,表情數(shù)據(jù)的采集與處理;S2,構建學習效果增值性評價;S3,構建學習效果預測模型并對其進行訓練;S4,對訓練好的學習效果預測模型的性能進行評估。學習效果預測模型為支持向量機二分類模型。使用指標F1?score和ROC曲線對訓練得到的支持向量機二分類模型進行評估。輸入微表情頻域信號,內(nèi)核函數(shù)為高斯函數(shù)時的,預測準確率為89.7%;指標F1?score的值為0.87,大于0.7;ROC曲線與橫坐標之間的面積AUC為0.92,接近于1,本發(fā)明方法的預測準確率較高,且預測結果可靠。

      本發(fā)明授權一種基于學生面部表情的學習效果預測方法在權利要求書中公布了:1.一種基于學生面部表情的學習效果預測方法,其特征在于,所述方法包括如下步驟: S1,表情數(shù)據(jù)的采集與處理; S2,構建學習效果增值性評價; S3,構建學習效果預測模型并對其進行訓練; S4,對訓練好的學習效果預測模型的性能進行評估; 所述步驟S1中的所述表情為微表情,所述處理包括去噪處理和歸一化處理,得到微表情時域信號和微表情頻域信號; 所述步驟S2中所述學習效果增值性評價的增值由后測學生能力減去前測學生能力得到,取所述增值的中位數(shù),所述增值大于所述中位數(shù),則定義為學習效果“好”,所述增值小于所述中位數(shù),則定義為學習效果“差”;所述前測學生能力和后測學生能力的值由表達式得到,其中Bn表示前測學生能力或后測學生能力,計算前測學生能力時,表達式中的Di和Pni帶入學生學習前的測試結果,計算后測學生能力時,表達式中的Di和Pni帶入學生學習后的測試結果,Di表示第i道題目的難度,Pni表示答對第i道題的概率; 所述步驟S3中的所述學習效果預測模型為支持向量機二分類模型,將所述步驟S1得到的微表情時域信號和微表情頻域信號作為分類樣本集,所述步驟S2得到的學習效果增值性評價結果作為分類標簽輸入支持向量機二分類模型進行訓練。

      如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://iptop.www.gztjhr.cn/list?keyword=%E9%99%95%E8%A5%BF%E5%B8%88%E8%8C%83%E5%A4%A7%E5%AD%A6&temp=1">陜西師范大學,其通訊地址為:710119 陜西省西安市長安區(qū)西長安街620號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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