一种基于VR技术的智能教学系统的制作方法

一种基于vr技术的智能教学系统
技术领域
1.本发明涉及智能教学技术领域，特别涉及一种基于vr技术的智能教学系统。


背景技术：

2.随着计算机技术以及网络技术的快速发展，直播技术应运而生，目前，所使用的听课设备大多进行的是直播式教学，学生只能以看直播的方式进行学习，影响课堂学习效率，而且学生远程观看授课内容的过程中，面对的是单一的二维视频，整个教学过程乏味与枯燥，学生容易分心走神；
3.为了解决上述问题，本发明提供了一种基于vr技术的智能教学系统，通过呈现三维图像，使得同学产生置身于在教室上课的感觉，且可以与教师进行互动，增强了教学趣味性，除了看直播，还可以通过观看重播进行反复学习，提升学生的上课效率以及教师的授课效率。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于vr技术的智能教学系统，用以通过vr技术为学生提供三维虚拟环境，提升学习氛围，通过实际捕捉，了解学生的实际听课情况以及教师的实际授课效果，并通过互动，增强学生的学习积极性，直播与重播相结合，有效保证学生的听课效率。
5.本发明提供了一种基于vr技术的智能教学系统，包括：
6.信息获取模块，用于获取处于授课端的教师在每一时间对应的教学信息，并建立对应的教学知识框架；
7.第一捕捉模块，用于对处于vr设备端的学生的听课状态进行第一捕捉；
8.第二捕捉模块，用于对所述授课端与vr设备端的互动行为进行第二捕捉；
9.评估模块，用于基于第一捕捉结果以及第二捕捉结果，对所述学生基于所述教学知识框架的接受程度进行评估，确定所述教师的授课效果。
10.在一种可能实现的方式中，所述信息获取模块，包括：
11.板块确定单元，用于获取每一当前教学信息对应的属性信息，并基于所述属性信息，确定所述每一当前教学信息所属的教学板块；
12.分类单元，用于基于所述教学板块，将所有的当前教学信息进行分类；
13.联系获取单元，用于获取每一教学板块中相邻教学信息之间形成的第一联系，以及相邻教学板块之间形成的第二联系；
14.框架建立单元，用于基于分类结果、所述第一联系以及所述第二联系，建立所述教学知识框架。
15.在一种可能实现的方式中，所述第一捕捉模块，包括：
16.监测单元，用于对与所述授课端相关联的vr设备端的学生在当前授课时段内的动作行为进行监测，得到监测视频；
17.第一确定单元，用于基于所述监测视频，确定所述学生摘取vr设备的所在时段，并
根据所述所在时段对应的授课内容的重要程度，确定摘取vr设备的适宜性；
18.第二确定单元，用于基于所述监测视频，还确定所述学生在佩戴vr设备时段内的肢体行为特征；
19.第三确定单元，用于基于所述适宜性以及所述肢体行为特征，确定所述学生在所述当前授课时段内的听课状态。
20.在一种可能实现的方式中，所述第二捕捉模块，包括：
21.捕捉单元，用于分别对所述授课端以及所述vr设备端的直播画面进行捕捉，获取对应的视频；
22.设置单元，用于提取所述视频中的语音信息，并根据所述语音信息对应的停顿特征，在所述视频中设置时间断点；
23.第四确定单元，用于基于相邻的时间断点，确定待分析时间区间；
24.第五确定单元，用于获取每一待分析时间区间对应的子视频中与所述教师相关的第一肢体行为变化特征、所述子视频中与所述学生相关的第二肢体行为变化特征、以及所述子视频中的语音信息，并进行同步分析，确定在所述每一待分析时间区间内所存在的互动信息；
25.第六确定单元，用于根据所述互动信息，确定基于所述授课端以及所述vr设备端之间所存在的当前互动行为。
26.在一种可能实现的方式中，所述评估模块，包括：
27.第七确定单元，用于根据第一捕捉结果，确定所述学生在当前授课时段内摘取vr设备所占的所有子时间区间；
28.信息获取单元，用于获取所述所有子时间区间中每一子时间区间的起始时间对应的第一授课内容信息以及终止时间对应的第二授课内容信息；
29.预测单元，用于根据所述第一授课内容信息以及所述第二授课内容信息之间的连贯性以及各自的重要程度，对所述学生在所述每一子时间区间摘取vr设备所带来的影响进行预测；
30.第一评估单元，用于根据预测结果，对所述第一捕捉结果进行第一评估，并确定第一评估结果。
31.在一种可能实现的方式中，所述评估模块，还包括：
32.准确度确定单元，用于根据第二捕捉结果，获取所述学生在所述当前授课时段内执行举手操作的次数、每次主动回答问题对应的准确度、被动回答问题的次数以及每次被动回答问题对应的准确度，并确定所述学生回答问题的整体准确度；
33.第一获取单元，用于获取所述授课端与所述vr设备端之间所存在的其他互动行为对应的互动频率以及所述学生的作业完成合格率；
34.第二评估单元，用于分别将所述整体准确度、所述互动频率以及所述作业完成合格率作为评估指标，对所述第二捕捉结果进行第二评估，得到第二评估结果；
35.第八确定单元，用于基于所述第一评估结果以及所述第二评估结果，综合确定所述学生对所述教学知识框架的接受程度，同时，基于所述接受程度，确定所述教师的授课效果。
36.在一种可能实现的方式中，还包括：学习监察模块，包括：
37.第九确定单元，用于调取所述vr设备端的学生的历史学习报告，确定所述学生的学习基础；
38.反应速度确定单元，用于获取所述学生当前观看的直播课程的相关课程知识点对应的难易分布特征，并根据讲课进度，获取每一课程知识点与学习基础对应的基础知识点之间的相关性，并根据所述相关性、所述每一课程知识点对应的难易程度以及所述学生的学习能力，确定所述学生对所述每一课程知识点的反应速度，并相应构建所述学生在整个直播课程中的反应速度变化曲线；
39.第二获取单元，用于获取当前授课教师在整个直播课程中的讲课速度变化曲线，并将所述反应速度变化曲线以及所述讲课速度变化曲线按照讲课时间顺序置于同一坐标系中；
40.第三获取单元，用于基于所述难易分布特征，将所述讲课时间进行分割，同时，提取所述反应速度变化曲线在每一分割时间段内存在的低于所述讲课速度变化曲线的部分对应的所有点，并获取所有点中每一点对应的速度差异；
41.范围确定单元，用于获取在所述每一分割时间段内存在的反应速度变化曲线低于所述讲课速度变化曲线对应的所有时间点，并根据对应时间点下所述学生所能接受的最快讲课速度以及最慢讲课速度，进而确定允许速度差异；
42.控制单元，用于当所述速度差异达到所述允许速度差异时，判定所述学生对所述整个直播课程的接受情况良好，并将当前观看的所述直播课程的相关课程知识点以及每一课程知识点对应的接受程度补充到所述历史学习报告中，并向所述vr设备端推送与所述接受程度对应的课后习题，提醒进行练习；
43.当存在所述速度差异未达到所述允许速度差异的情况时，获取所述速度差异基于所述允许速度差异的超出部分对应的所有时间点以及与所述所有时间点中每一时间点对应的超出速度差异值，并根据所述超出速度差异值与课程知识点之间的第一对应关系，以及对应课程知识点与难易程度之间的第二对应关系，制定重播观看建议，将与当前观看的所述直播课程对应的重播课程以及所述重播观看建议一并推送至所述vr设备端，并提醒进行针对性学习。
44.在一种可能实现的方式中，还包括：成绩分析模块，包括：
45.第四获取单元，用于获取所述vr设备端的学生在基于当前时间的第一临近时间内对应的第一历史成绩单集合，同时，获取所述学生在基于所述当前时间的第二临近时间内对应的第二历史成绩单集合；
46.筛选单元，用于基于所述第一历史成绩单集合以及所述第二成绩单集合，筛选目标考试对应的第三成绩单集合；
47.绘制单元，用于按照所述第三成绩单集合中每一第三成绩单对应的陈列格式，绘制以所述目标考试的考试名称为表头的第一成绩汇总表格，并按照考试时间顺序，将所述每一第三成绩单的内容信息依次填入所述第一成绩汇总表格中，并对每一行信息设置考试时间标签；
48.第一调整单元，用于提取与班级排名相关的列信息，并按照列信息对应的排名号对与所述每一第三成绩单对应的行号进行第一调整，得到第一顺序；
49.第二调整单元，用于当存在相同排名号的情况时，根据所述考试时间顺序，对具有
相同排名号的行号进行第二调整，得到第二顺序；
50.更新单元，用于基于所述第二顺序，更新所述第一成绩汇总表格，得到第二成绩汇总表格；
51.排序单元，用于按照对所述排名号的顺序调整方式，依次对每一科目以及总成绩的所在列信息进行排序，得到多个第三成绩汇总表格；
52.集合确定单元，用于将所述第二成绩汇总表格与所述多个第三成绩汇总表格中每一第三成绩汇总表格进行行对应，确定属于同一考试时间的第一行信息集合以及属于不同考试时间的第二行信息集合；
53.获取所述第一行信息集合中每一第一行信息对应的总成绩排名，按照成绩等级划分规则，确定所述每一第一行信息对应的等级信息，获取最低等级以及次低等级对应的第一行信息子集合，并根据合格等级对应的成绩标准，确定所述第一行信息子集合中每一第一行信息对应的第一成绩差异，并基于所述第一成绩差异，确定所述学生的第一弱科集合；
54.筛选所述第二行信息集合中每一第二行信息对应的最高等级以及次高等级对应的第二行信息子集合，并确定所述第二行信息子集合中每一第二行信息对应的第二成绩差异，并基于所述第二成绩差异，确定所述学生的第二弱科集合；
55.推送单元，用于对所述第一弱科集合以及所述第二弱科集合执行并集操作，确定第三弱科集合，并向所述vr设备端推送与所述第三弱科集合相应的目标课程，提醒进行相应的补充学习；
56.其中，所述第一临近时间小于所述第二临近时间。
57.在一种可能实现的方式中，还包括：关联控制模块，包括：
58.查找单元，用于根据为所述授课端预先设置的编号信息，在关联信息库中查找与所述编号信息对应的设备账号信息；
59.关联单元，用于基于所述设备账号信息，将所述vr设备端与所述授课端进行关联，并更新所述关联信息库，得到新的关联信息库。
60.在一种可能实现的方式中，还包括：联网控制模块，包括：
61.第五获取单元，用于获取所述vr设备端当前搜索到的网络列表，同时，获取所述网络列表中每一网络对应的限制连接人数；
62.网络确定单元，用于根据所述每一网络对应的实际连接人数以及所述限制连接人数，确定每一网络的当前剩余连接人数，并基于所述当前剩余连接人数，确定当前可连接的多个网络；
63.指数确定单元，用于根据所述多个网络中每一网络的历史被接受次数以及历史被拒绝次数，确定所述每一网络的被信任指数；
64.联网控制单元，用于基于所述被信任指数，将所述多个网络进行排序，并将首位对应的网络作为目标网络推荐给所述vr设备端进行连接。
65.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
66.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
67.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
68.图1为本发明实施例中一种基于vr技术的智能教学系统的结构框图；
69.图2为本发明实施例中信息获取模块的结构框图；
70.图3为本发明实施例中第一捕捉模块的结构框图。
具体实施方式
71.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
72.实施例1：
73.本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，如图1所示，包括：
74.信息获取模块，用于获取处于授课端的教师在每一时间对应的教学信息，并建立对应的教学知识框架；
75.第一捕捉模块，用于对处于vr设备端的学生的听课状态进行第一捕捉；
76.第二捕捉模块，用于对所述授课端与vr设备端的互动行为进行第二捕捉；
77.评估模块，用于基于第一捕捉结果以及第二捕捉结果，对所述学生基于所述教学知识框架的接受程度进行评估，确定所述教师的授课效果。
78.该实施例中，教学信息例如：数学中的一次函数、语文中的文言文、英语中的阅读理解等。
79.该实施例中，教学知识框架是指根据教师讲解的教学板块构建得到的，例如：以函数作为一级框架内容，将一次函数作为一级框架中的第一部分二级框架内容，将二次函数作为一级框架中的第二部分二级框架内容，将一次函数的定义、定义域、值域、性质作为第一部分二级框架中的三级框架内容，将二次函数的定义、定义域、值域、性质作为第二部分二级框架中的三级框架内容，基于一级框架、二级框架以及三级框架构建得到教学知识框架。
80.该实施例中，听课状态可以为认真听课，不认真听课。
81.该实施例中，互动行为可以为学生主动举手回答老师提出的问题，或者被动回答老师提出的问题，或者主动与老师进行课堂交流。
82.该实施例中，第一捕捉结果是指与学生的听课状态相关的结果信息，例如：听课认真，听课不认真。
83.该实施例中，第二捕捉结果是指与互动行为相关的结果信息，例如：学生互动频繁，且正确率高。
84.该实施例中，接受程度是指非常好、一般好，不好。
85.该实施例中，授课效果是指不好、一般好、非常好。
86.上述技术方案的有益效果为：通过vr技术为学生提供三维虚拟环境，有效提升学习氛围，通过互动，增强学生的学习积极性，直播与重播相结合进行学习，有效保证学生的听课效率，通过对学生的实际听课状态以及互动行为进行捕捉，切实了解学生的听课情况，进一步了解教师的授课效果。
87.实施例2：
88.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，如图2所示，所述信息获取模块，包括：
89.板块确定单元，用于获取每一当前教学信息对应的属性信息，并基于所述属性信息，确定所述每一当前教学信息所属的教学板块；
90.分类单元，用于基于所述教学板块，将所有的当前教学信息进行分类；
91.联系获取单元，用于获取每一教学板块中相邻教学信息之间形成的第一联系，以及相邻教学板块之间形成的第二联系；
92.框架建立单元，用于基于分类结果、所述第一联系以及所述第二联系，建立所述教学知识框架。
93.该实施例中，属性信息是指包括教学信息的信息类型、信息量以及所需占用空间大小等信息。
94.该实施例中，教学板块例如：一次函数、二次函数等。
95.该实施例中，第一联系例如：一次函数的定义、定义域、值域、性质均属于一次函数的内容，则与一次函数便可建立联系。
96.该实施例中，第二联系例如：一次函数与二次函数均属于函数，则一次函数、二次函数与函数之间便可建立联系。
97.该实施例中，分类结果可以分为定义类、定义域类、值域类、性质类、一次函数类、二次函数类等。
98.上述技术方案的有益效果为：通过对教学信息进行分类，大致明确当前的教学内容方向，根据分类结果、第一联系、第二联系对教学知识框架进行建立，实现清楚地了解当前教学内容，便于学生消化。
99.实施例3：
100.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，如图3所示，所述第一捕捉模块，包括：
101.监测单元，用于对与所述授课端相关联的vr设备端的学生在当前授课时段内的动作行为进行监测，得到监测视频；
102.第一确定单元，用于基于所述监测视频，确定所述学生摘取vr设备的所在时段，并根据所述所在时段对应的授课内容的重要程度，确定摘取vr设备的适宜性；
103.第二确定单元，用于基于所述监测视频，还确定所述学生在佩戴vr设备时段内的肢体行为特征；
104.第三确定单元，用于基于所述适宜性以及所述肢体行为特征，确定所述学生在所述当前授课时段内的听课状态。
105.该实施例中，动作行为是指学生佩戴vr设备、摘取vr设备的行为。
106.该实施例中，重要程度是指非常重要、一般重要、不重要。
107.该实施例中，适宜性是指十分适宜、一般适宜、不适宜。
108.该实施例中，肢体行为特征是指身体、手臂、腿的摆动特征，例如：跷二郎腿、身体一动不动等。
109.上述技术方案的有益效果为：通过对摘取vr设备的适宜性进行分析，明确了解学
生在听课时的状态特征，结合对佩戴vr设备时段内的肢体行为特征的分析结果，使得对听课状态的确定结果更加准确。
110.实施例4：
111.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，所述第二捕捉模块，包括：
112.捕捉单元，用于分别对所述授课端以及所述vr设备端的直播画面进行捕捉，获取对应的视频；
113.设置单元，用于提取所述视频中的语音信息，并根据所述语音信息对应的停顿特征，在所述视频中设置时间断点；
114.第四确定单元，用于基于相邻的时间断点，确定待分析时间区间；
115.第五确定单元，用于获取每一待分析时间区间对应的子视频中与所述教师相关的第一肢体行为变化特征、所述子视频中与所述学生相关的第二肢体行为变化特征、以及所述子视频中的语音信息，并进行同步分析，确定在所述每一待分析时间区间内所存在的互动信息；
116.第六确定单元，用于根据所述互动信息，确定基于所述授课端以及所述vr设备端之间所存在的当前互动行为。
117.该实施例中，语音信息包括教师的语音信息以及学生的语音信息。
118.该实施例中，停顿特征是指根据相邻两句话之间的间隔时长确定的。
119.该实施例中，设置时间断点是指在间隔时长最长以及次长的地方进行设置得到的。
120.该实施例中，第一肢体行为变化特征可以为由手拿课本，到将课本放在桌子上，手臂下垂。
121.该实施例中，第二肢体行为变化特征可以为由手搭在桌子上，到手臂下垂。
122.该实施例中，同步分析是指对第一肢体行为变化特征、第二肢体行为变化特征以及语音信息根据相同时间点进行同时分析。
123.该实施例中，互动信息是指学生回答老师提出的问题的相关信息、学生对教师讲解的知识进行附和等。
124.上述技术方案的有益效果为：通过设置时间断点，缩小分析范围，便于进行针对分析，进行同步分析，多方面结合，使得得到的互动信息更加的准确，进一步准确地得到互动行为。
125.实施例5：
126.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，所述评估模块，包括：
127.第七确定单元，用于根据第一捕捉结果，确定所述学生在当前授课时段内摘取vr设备所占的所有子时间区间；
128.信息获取单元，用于获取所述所有子时间区间中每一子时间区间的起始时间对应的第一授课内容信息以及终止时间对应的第二授课内容信息；
129.预测单元，用于根据所述第一授课内容信息以及所述第二授课内容信息之间的连贯性以及各自的重要程度，对所述学生在所述每一子时间区间摘取vr设备所带来的影响进
行预测；
130.第一评估单元，用于根据预测结果，对所述第一捕捉结果进行第一评估，并确定第一评估结果。
131.该实施例中，每一子时间区间例如：[3:00，6:00]。
[0132]
该实施例中，起始时间例如：3:00。
[0133]
该实施例中，终止时间例如：6:00。
[0134]
该实施例中，第一授课内容信息例如：一次函数的定义。
[0135]
该实施例中，第二授课内容信息例如：二次函数的性质。
[0136]
该实施例中，连贯性例如：一次函数的定义与二次函数的性质之间不连贯。
[0137]
该实施例中，预测结果是指当第一授课内容信息以及第二授课内容信息不连贯，且各自均非常重要时，预测结果为带来的影响非常大。
[0138]
上述技术方案的有益效果为：根据连贯性以及授课内容信息的重要程度，对所带来的影响进行预测，使得预测结果更加的准确，进而便于对第一捕捉结果进行评估，提升评估准确率，进而对学生的实际听课情况进行真实了解。
[0139]
实施例6：
[0140]
基于实施例5的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，所述评估模块，还包括：
[0141]
准确度确定单元，用于根据第二捕捉结果，获取所述学生在所述当前授课时段内执行举手操作的次数、每次主动回答问题对应的准确度、被动回答问题的次数以及每次被动回答问题对应的准确度，并确定所述学生回答问题的整体准确度；
[0142]
第一获取单元，用于获取所述授课端与所述vr设备端之间所存在的其他互动行为对应的互动频率以及所述学生的作业完成合格率；
[0143]
第二评估单元，用于分别将所述整体准确度、所述互动频率以及所述作业完成合格率作为评估指标，对所述第二捕捉结果进行第二评估，得到第二评估结果；
[0144]
第八确定单元，用于基于所述第一评估结果以及所述第二评估结果，综合确定所述学生对所述教学知识框架的接受程度，同时，基于所述接受程度，确定所述教师的授课效果。
[0145]
该实施例中，整体准确度是指将每次主动回答问题对应的准确度求和，得到第一准确度，每次被动回答问题对应的准确度求和，得到第二准确度，第一准确度与第二准确度的求和结果便为整体准确度。
[0146]
该实施例中，第二评估结果是指根据整体准确度与对应的第一影响权重值之间的第一乘积结果、互动频率与对应的第二影响权重值之间的第二乘积结果、作业合格率与对应的第三影响权重值之间的第三乘积结果的求和结果确定的。
[0147]
该实施例中，接受程度是指根据第一评估结果的好坏程度以及第二评估结果的好坏程度共同确定的，例如：当第一评估结果与第二评估结果均好时，学生对教学知识框架的接受程度为非常好；当第一评估结果好，第二评估结果不好时，学生对教学知识框架的接受程度为一般好；当第一评估结果与第二评估结果均不好时，学生对教学知识框架的接受程度为不好。
[0148]
该实施例中，授课效果是指根据接受程度的好坏程度确定的，例如：当接受程度为
非常好时，授课效果良好；当接受程度一般好时，授课效果一般；当接受程度不好时，授课效果差。
[0149]
上述技术方案的有益效果为：从整体准确度、互动频率以及作业完成合格率三方面进行评估，使得第二评估结果更加的精准，间接确定授课效果，从而了解教师的授课效率以及学生的听课效率。
[0150]
实施例7：
[0151]
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，还包括：学习监察模块，包括：
[0152]
第九确定单元，用于调取所述vr设备端的学生的历史学习报告，确定所述学生的学习基础；
[0153]
反应速度确定单元，用于获取所述学生当前观看的直播课程的相关课程知识点对应的难易分布特征，并根据讲课进度，获取每一课程知识点与学习基础对应的基础知识点之间的相关性，并根据所述相关性、所述每一课程知识点对应的难易程度以及所述学生的学习能力，确定所述学生对所述每一课程知识点的反应速度，并相应构建所述学生在整个直播课程中的反应速度变化曲线；
[0154]
第二获取单元，用于获取当前授课教师在整个直播课程中的讲课速度变化曲线，并将所述反应速度变化曲线以及所述讲课速度变化曲线按照讲课时间顺序置于同一坐标系中；
[0155]
第三获取单元，用于基于所述难易分布特征，将所述讲课时间进行分割，同时，提取所述反应速度变化曲线在每一分割时间段内存在的低于所述讲课速度变化曲线的部分对应的所有点，并获取所有点中每一点对应的速度差异；
[0156]
范围确定单元，用于获取在所述每一分割时间段内存在的反应速度变化曲线低于所述讲课速度变化曲线对应的所有时间点，并根据对应时间点下所述学生所能接受的最快讲课速度以及最慢讲课速度，进而确定允许速度差异；
[0157]
控制单元，用于当所述速度差异达到所述允许速度差异时，判定所述学生对所述整个直播课程的接受情况良好，并将当前观看的所述直播课程的相关课程知识点以及每一课程知识点对应的接受程度补充到所述历史学习报告中，并向所述vr设备端推送与所述接受程度对应的课后习题，提醒进行练习；
[0158]
当存在所述速度差异未达到所述允许速度差异的情况时，获取所述速度差异基于所述允许速度差异的超出部分对应的所有时间点以及与所述所有时间点中每一时间点对应的超出速度差异值，并根据所述超出速度差异值与课程知识点之间的第一对应关系，以及对应课程知识点与难易程度之间的第二对应关系，制定重播观看建议，将与当前观看的所述直播课程对应的重播课程以及所述重播观看建议一并推送至所述vr设备端，并提醒进行针对性学习。
[0159]
该实施例中，历史学习报告是指包括历史学习时间，历史学习内容，历史学习效果等信息在内的报告。
[0160]
该实施例中，学习基础是指对基础知识点的掌握情况。
[0161]
该实施例中，相关内容可以为函数、阅读理解、文言文等。
[0162]
该实施例中，难易分布特征是指非常难对应哪些教学内容，一般难对应哪些教学
内容，容易对应哪些教学内容。
[0163]
该实施例中，相关性是指根据由基础知识点推理到课程知识点所存在的衔接关系确定的。
[0164]
该实施例中，反应速度的计算公式如下：
[0165][0166]
其中，v
ij
表示观看所述直播课程的所有学生中第i个学生对第j个课程知识点的反应速度；表示基于所述第i个学生的学习基础对应的初始反应速度；n表示观看所述直播课程的学生总人数；表示所述第i个学生的实际学习能力值；表示所述第i个学生所能达到的最低学习能力值；表示所述第i个学生所能达到的最高学习能力值；表示在所述第i个学生的学习能力值达到所述最高学习能力值时，对所述第i个学生的反应速度的影响指数；表示在所述第i个学生的学习能力值达到所述最低学习能力值时，对所述第i个学生的反应速度的影响指数；m表示所述第i个学生当前观看的所述直播课程对应的课程知识点总数量；δ
ij
表示所述第j个课程知识点与所述第i个学生的学习基础对应的基础知识点之间的相关性对所述反应速度的影响指数；ε
ij
表示所述第j个课程知识点的难易程度对所述反应速度的影响指数；μi表示相关因素对所述第i个学生的反应速度的理论综合影响指数；
[0167]
表示所述相关因素对所述第i个学生的反应速度的实际综合影响指数，其中，对所述第i个学生的反应速度的实际综合影响指数，其中，
[0168]
该实施例中，反应速度变化曲线是指以讲课时间点为横轴，以反应速度为纵轴建立得到的。
[0169]
该实施例中，讲课速度变化曲线是指以讲课时间点为横轴，以讲课速度为纵轴的曲线。
[0170]
该实施例中，速度差异是指根据所有点中每一点对应的讲课速度与反应速度之间的差值确定的。
[0171]
该实施例中，允许速度差异是指根据所有时间点中每一时间点对应的最快讲课速度与最慢讲课速度之间的速度差值确定的。
[0172]
该实施例中，课后习题可以为一次函数的相关习题、二次函数的相关习题等。
[0173]
该实施例中，第一对应关系可以为超出速度差异值与一次函数性质的相关内容对应形成的。
[0174]
该实施例中，第二对应关系可以为一次函数性质的相关内容与一般难对应形成的。
[0175]
该实施例中，重播观看建议可以为针对于二次函数定义的相关内容进行一级着重观看，针对于一次函数性质的相关内容进行二级着重观看，其中，一级》二级。
[0176]
上述技术方案的有益效果为：根据对学生的反应速度与教师的讲课速度进行比较，切实确定学生是否可以跟着教师的讲课频率，通过曲线的形式进行呈现，使得对比更加的明显，再结合对应的知识难易程度，切实了解学生的听课情况，以便制定吻合的重播观看建议，使得在观看的过程中，做到轻重适宜，使得学生得到及时的知识汲取，保证学习效率，也体现了智能教学系统的高效智能性。
[0177]
实施例8：
[0178]
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，还包括：成绩分析模块，包括：
[0179]
第四获取单元，用于获取所述vr设备端的学生在基于当前时间的第一临近时间内对应的第一历史成绩单集合，同时，获取所述学生在基于所述当前时间的第二临近时间内对应的第二历史成绩单集合；
[0180]
筛选单元，用于基于所述第一历史成绩单集合以及所述第二成绩单集合，筛选目标考试对应的第三成绩单集合；
[0181]
绘制单元，用于按照所述第三成绩单集合中每一第三成绩单对应的陈列格式，绘制以所述目标考试的考试名称为表头的第一成绩汇总表格，并按照考试时间顺序，将所述每一第三成绩单的内容信息依次填入所述第一成绩汇总表格中，并对每一行信息设置考试时间标签；
[0182]
第一调整单元，用于提取与班级排名相关的列信息，并按照列信息对应的排名号对与所述每一第三成绩单对应的行号进行第一调整，得到第一顺序；
[0183]
第二调整单元，用于当存在相同排名号的情况时，根据所述考试时间顺序，对具有相同排名号的行号进行第二调整，得到第二顺序；
[0184]
更新单元，用于基于所述第二顺序，更新所述第一成绩汇总表格，得到第二成绩汇总表格；
[0185]
排序单元，用于按照对所述排名号的顺序调整方式，依次对每一科目以及总成绩的所在列信息进行排序，得到多个第三成绩汇总表格；
[0186]
集合确定单元，用于将所述第二成绩汇总表格与所述多个第三成绩汇总表格中每一第三成绩汇总表格进行行对应，确定属于同一考试时间的第一行信息集合以及属于不同考试时间的第二行信息集合；
[0187]
获取所述第一行信息集合中每一第一行信息对应的总成绩排名，按照成绩等级划分规则，确定所述每一第一行信息对应的等级信息，获取最低等级以及次低等级对应的第一行信息子集合，并根据合格等级对应的成绩标准，确定所述第一行信息子集合中每一第一行信息对应的第一成绩差异，并基于所述第一成绩差异，确定所述学生的第一弱科集合；
[0188]
筛选所述第二行信息集合中每一第二行信息对应的最高等级以及次高等级对应的第二行信息子集合，并确定所述第二行信息子集合中每一第二行信息对应的第二成绩差异，并基于所述第二成绩差异，确定所述学生的第二弱科集合；
[0189]
推送单元，用于对所述第一弱科集合以及所述第二弱科集合执行并集操作，确定第三弱科集合，并向所述vr设备端推送与所述第三弱科集合相应的目标课程，提醒进行相应的补充学习；
[0190]
其中，所述第一临近时间小于所述第二临近时间。
[0191]
该实施例中，当前时间可以为9月6日。
[0192]
该实施例中，第一临近时间可以为6月15日至9月5日的时间。
[0193]
该实施例中，第二临近时间可以为2月1日至6月14日的时间。
[0194]
该实施例中，目标考试可以为模拟考试。
[0195]
该实施例中，陈列格式是指表头写有考试名称，第一行写有各科目的名称、总成绩、班级排名以及对应的考试成绩、对应的排名号的格式。
[0196]
该实施例中，列信息是指含有班级排名字样、排名号数据的信息。
[0197]
该实施例中，第一调整例如：按照从上至下的顺序，当前的排名号可以为：28，25，15，15，7，9，将28所在的行号调整至第六行，将25所在的行号调整至第五行，将7所在的行号调整至第一行，将9所在的行号调整至第二行。
[0198]
该实施例中，第一顺序可以为7，9，15，15，25，28，其中，7原本在第五行，9原本在第六行，两个15的位置没有动，25原本在第二行，28原本在第一行。
[0199]
该实施例中，第二调整可以为：当第四行对应的排名号15对应的考试时间先于第三行对应的排名号15时，将两行交换位置。
[0200]
该实施例中，第二顺序可以为：7，9，15，15，25，28，现在第三行的15是由原本第四行调整到的，现在第四行的15是由原本第三行调整得到的。
[0201]
该实施例中，顺序调整方式是指先将排名号按照由小到大的顺序进行第一调整，然后根据考试时间顺序，将相同的排名号进行第二调整对应形成的调整方式。
[0202]
该实施例中，行对应是指确认同一行是否为同一考试时间对应的考试内容。
[0203]
该实施例中，第一行信息集合可以为包含有5月25日考试信息的行信息、6月7日考试信息的行信息等对应的集合。
[0204]
该实施例中，第二行信息集合可以为包含有5月15日、5与20日考试信息的行信息、6月11日、6月20日考试信息的行信息等对应的集合。
[0205]
该实施例中，成绩等级划分规则可以为如果满分为100分，75—100分为第一等级，50—75分为第二等级，25—50分为第三等级，0—25分为第四等级。
[0206]
该实施例中，最低等级可以为第四等级。
[0207]
该实施例中，次低等级可以为第三等级。
[0208]
该实施例中，第一弱科集合可以为{数学，英语，物理，化学}。
[0209]
该实施例中，最高等级可以为第一等级。
[0210]
该实施例中，次高等级为第二等级。
[0211]
该实施例中，第二弱科集合可以为{语文，数学，物理，生物}。
[0212]
该实施例中，第三弱科集合可以为{语文，数学，英语，物理，化学，生物}。
[0213]
上述技术方案的有益效果为：通过在两个时间段的历史成绩单集合中进行筛选，便于扩大筛选量，绘制第一成绩汇总表格，便于对筛选得到的成绩单进行分析，进行排名号顺序调整，便于考虑了解最好、次好、最差、次差的成绩情况，进行顺序调整，使得排名号更
加的明了，通过对多列经过顺序调整后得到的成绩汇总表格进行比较，明确每一次考试的成绩稳定性，将同一考试时间的与不同考试时间的进行区分分析，便于分情况讨论，最终进行并集处理，使得结果更加的全面，进一步明确要推送的目标课程，使得学生可以得到均衡学习，提升学习成绩，切实体现了智能教学系统的智能性。
[0214]
实施例9：
[0215]
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，还包括：关联控制模块，包括：
[0216]
查找单元，用于根据为所述授课端预先设置的编号信息，在关联信息库中查找与所述编号信息对应的设备账号信息；
[0217]
关联单元，用于基于所述设备账号信息，将所述vr设备端与所述授课端进行关联，并更新所述关联信息库，得到新的关联信息库。
[0218]
该实施例中，编号信息可以为1，2，3，4，5等。
[0219]
该实施例中，设备账号信息是指授课端账号、ip地址等。
[0220]
上述技术方案的有益效果为：通过编号信息查找对应的设备账号信息，便于得到准确的授课端信息，进一步为vr设备端与授课端关联做铺垫，实现利用vr技术进行上课的目的，有效提升听课效率。
[0221]
实施例10：
[0222]
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，还包括：联网控制模块，包括：
[0223]
第五获取单元，用于获取所述vr设备端当前搜索到的网络列表，同时，获取所述网络列表中每一网络对应的限制连接人数；
[0224]
网络确定单元，用于根据所述每一网络对应的实际连接人数以及所述限制连接人数，确定每一网络的当前剩余连接人数，并基于所述当前剩余连接人数，确定当前可连接的多个网络；
[0225]
指数确定单元，用于根据所述多个网络中每一网络的历史被接受次数以及历史被拒绝次数，确定所述每一网络的被信任指数；
[0226]
联网控制单元，用于基于所述被信任指数，将所述多个网络进行排序，并将首位对应的网络作为目标网络推荐给所述vr设备端进行连接。
[0227]
该实施例中，网络列表是指包含有网络名称，网络速度等信息在内的列表。
[0228]
该实施例中，被信任指数是指根据先将每一网络的历史被接受次数与历史被拒绝次数求和，然后将历史被接受次数与求和结果相除得到的。
[0229]
上述技术方案的有益效果为：根据当前剩余连接人数，确定当前可连接的网络范围，根据被信任指数进一步进行筛选，进而与目标网络进行连接，避免影响听课状态，进一步影响听课效率。
[0230]
实施例11：
[0231]
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供了一种基于vr技术的智能教学系统，还包括：听课效率确定模块，包括：
[0232]
知识量获取单元，用于获取第i个学生当前观看的直播课程所包含的总知识量；
[0233]
计算单元，用于基于所述知识量获取单元的获取结果以及如下公式，计算当前观
看所述直播课程的所有学生中所述第i个学生的听课效率η：
[0234][0235]
其中，表示所述第i个学生在观看所述直播课程前对应的初始知识积累量；p1表示研究所述第i个学生对所述直播课程相关课程内容的接收情况对应的时间点总数量，且与p2相等；v
ia
表示所述第i个学生对所述直播课程中a时间点对应课程内容的接收速度；t
ia
表示所述第i个学生对所述直播课程中a时间点对应课程内容的接收时长；v
ib
表示所述第i个学生对所述直播课程中b时间点对应课程内容的接收速度；t
ib
表示所述第i个学生对所述直播课程中b时间点对应课程内容的接收时长，其中，b时间点先于a时间点，a时间点先于b 1时间点，b 1时间点先于a 1时间点等，依次类推；
[0236]
表示在所述b时间点与所述a时间点对应的时间段内，所述第i个学生的知识积累量的增长因子；n表示在所述b时间点与所述a时间点对应的时间段内，所述直播课程对应包含的总知识量；
[0237]
主控单元，用于判断所述听课效率是否达到预期听课效率，若达到，判定所述第i个学生在观看所述直播课程的过程中对应的听课状态良好；
[0238]
若未达到，提醒所述第i个学生选用与所述直播课程对应的重播课程进行再次学习。
[0239]
上述技术方案的有益效果为：通过对第i个学生在观看直播课程过程中对课程内容的接收速度以及接收时间的考虑，并结合基于初始知识积累量的增长情况，来计算听课效率，确保计算结果的准确性，通过听课效率，及时掌握学生对直播课程内容的接受程度，以便在效率低下的情况下，及时提醒观看重播课程进行补充学习，以保证学生有较好的学习成果，同时，提升智能教学系统的工作效率。
[0240]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。