(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211279404.X (22)申请日 2022.10.19 (71)申请人 广东省教育 研究院 地址 510062 广东省广州市广卫路14 号 申请人 广州中学 　 努比技术 （广州） 有限公司 (72)发明人 李海东　许世红　黄志红　吴颖民　 李强　刘军民　蒋万强　邵柏强　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 江嘉玲 (51)Int.Cl. G06Q 50/20(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种大单元课堂教学的价值取向分析方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种大单元课堂教学的价值 取向分析方法及系统， 方法包括根据大单元内若 干课堂音像和教学语料预训练神经网络， 建立价 值特征的二维平面， 并计算每个课堂的价值特征 坐标点； 价值特征包括课堂管理特征、 自主学习 特征、 教学结构开放性特征、 认知激发特征、 课堂 反馈特征和学生合作交流特征； 根据每个课堂的 价值特征坐标点， 对每个课堂的价值特征进行价 值取向分析， 获得大单元内若干课堂的价值取向 分析结果； 其中， 价值取向分析包括若干个级别 的正向分析和负向分析。 本实施例实现了量化分 析大单元课堂教学的价值取向， 提高课堂教学分 析的准确性， 提升 课堂教学正向价 值水平。 权利要求书4页 说明书12页 附图1页 CN 115511678 A 2022.12.23 CN 115511678 A 1.一种大 单元课堂教学的价 值取向分析 方法， 其特 征在于， 包括： 根据大单元内若干课堂音像和教学语料预训练神经网络， 建立价值特征的二维平面， 并计算每个课堂的价值特征坐标点； 其中， 所述价值特征包括课堂管理特征、 自主学习特 征、 教学结构开放性特征、 认知激发特 征、 课堂反馈特 征和学生 合作交流特 征； 根据所述每个课堂的所述价值特征坐标点， 对每个课堂的价值特征进行价值取向分 析， 获得所述大单元内若干课堂的价值取向分析结果； 其中， 所述价值取向分析包括若干个 级别的正向分析和负向分析。 2.如权利要求1所述的大单元课堂教学的价值取向分析方法， 其特征在于， 所述根据 大 单元内若干课堂音像和教学语料预训练神经网络， 建立价值特征 的二维平面， 并计算每个 课堂的价值特征坐标点， 具体为： 根据所述大单元内若干课堂音像， 获得所述每个课堂的独立音像， 以教学价值维度作 为坐标轴， 建立各 所述价值特征的二维平面； 分别对各所述独立音像进行声纹图像识别， 获得教师和学生的若干个声纹图像特征， 将所述若干个声纹图像特征分别转化为教师和学生的若干个文字特征， 并根据预设切分规 则， 对所述若干个文字特 征进行话语切分， 获得教师和学生的若干个话语片段； 根据所述若干个话语片段和教学语料预训练神经网络， 分析各所述价值特征的维度因 素， 并根据所述教学价值维度和所述维度 因素的数据值， 统计计算所述每个课堂中各价值 特征对应的价 值特征坐标点。 3.如权利要求2所述的大单元课堂教学的价值取向分析方法， 其特征在于， 所述根据 所 述若干个话语片段和教学语料预训练神经网络， 分析各所述价值特征 的维度因素， 并根据 所述教学价值维度和所述 维度因素的数据值， 统计计算所述每个课堂中各价值特征对应的 价值特征坐标点， 具体为： 当所述价值特征为所述课堂管理特征时， 所述教学价值维度包括课堂氛围和课堂控 制； 将当前课堂 中所述教师的若干个话语片段输入所述教学语料预训练神经网络， 分类判 断出所述若干个话语片段是否属于课堂管理维度因素， 所述课堂管理维度因素包括教师接 纳学生情感、 教师鼓励学生、 教师发出命令和教师维护权威； 统计属于所述课堂管理维度因素的有效话语片段， 并将所述有效话语片段对应的时 长， 分别计算到各 所述课堂管理维度因素的时长中； 根据教师接纳学生情感的时长、 教师鼓励学生的时长和课堂总时长， 计算课堂氛围数 据值， 根据教师发出指令或命令的时长、 教师批评学生或维护权威的时长和课堂总时长， 计 算课堂控制数据值； 根据所述课堂氛围数据值和所述课堂控制数据值， 获得所述当前课堂对应的课堂管理 特征坐标点， 并统计 计算所述每 个课堂的课堂管理特 征坐标点。 4.如权利要求2所述的大单元课堂教学的价值取向分析方法， 其特征在于， 所述根据 所 述若干个话语片段和教学语料预训练神经网络， 分析各所述价值特征 的维度因素， 并根据 所述教学价值维度和所述 维度因素的数据值， 统计计算所述每个课堂中各价值特征对应的 价值特征坐标点， 具体为： 当所述价值特征为所述自主学习特征时， 所述教学价值维度包括教师主导讲授和学生权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115511678 A 2自主学习； 将当前课堂中所述教师的若干个话语片段和所述学生的若干个话语片段输入所述教 学语料预训练神经网络， 分类判断出所述话语片段是否属于自主学习维度 因素； 所述自主 学习维度因素包括教师 讲授、 学生发言、 学生互相讨论和学生练习； 统计属于所述自主学习维度因素的有效话语片段， 并将所述有效话语片段对应的时 长， 分别计算到各 所述自主学习维度因素的时长中； 根据教师讲授的时长、 学生发言的时长和课堂总时长， 计算教师主导讲授数据值； 根据 学生互相讨论的时长、 学生练习的时长和课 堂总时长， 计算学生自主学习数据值； 根据所述教师主导讲授数据值和所述学生自主学习数据值， 获得所述当前课堂对应的 自主学习特 征坐标点， 并统计 计算所述每 个课堂的自主学习特 征坐标点。 5.如权利要求2所述的大单元课堂教学的价值取向分析方法， 其特征在于， 所述根据 所 述若干个话语片段和教学语料预训练神经网络， 分析各所述价值特征 的维度因素， 并根据 所述教学价值维度和所述 维度因素的数据值， 统计计算所述每个课堂中各价值特征对应的 价值特征坐标点， 具体为： 当所述价值特征为所述教学结构开放性特征时， 所述教学价值维度包括课堂教学开放 度和课堂结构化 程度； 将当前课堂 中所述教师的若干个话语片段输入所述教学语料预训练神经网络， 分类判 断出所述若干个话语片段是否属于教学结构开放性维度因素， 所述教学结构开放性因素包 括激励不同角度思考和课 堂重温目标总结； 统计属于所述教学结构开放性维度因素的有 效话语片段， 将所述有 效话语片段对应的 次数， 分别计算到所述教学 结构开放性维度因素的次数中； 根据激励不同角度思考的次数， 计算课堂教学开放度数据值， 根据课堂重温目标总结 的次数， 计算课 堂结构化 程度数据值； 根据所述课堂教学开放度数据值和所述课堂结构化程度 数据值， 获得所述当前课堂对 应的教学结构开放性特征坐标点， 并统计计算所述每个课堂的教学结构开放性特征坐标 点。 6.如权利要求2所述的大单元课堂教学的价值取向分析方法， 其特征在于， 所述根据 所 述若干个话语片段和教学语料预训练神经网络， 分析各所述价值特征 的维度因素， 并根据 所述教学价值维度和所述 维度因素的数据值， 统计计算所述每个课堂中各价值特征对应的 价值特征坐标点， 具体为： 当所述价值特征为所述认知激发特征时， 所述教学价值维度包括教师推动有效学习程 度和课堂教学开 放度； 将当前课堂 中所述教师的若干个话语片段输入所述教学语料预训练神经网络， 分类判 断出所述若干个话语片段是否属于认知激发维度因素， 所述认知激发维度因素包括课堂有 效推动学习发生的信息传递方式、 课堂信息传递方式和激励不同角度思考； 其中， 所述课堂 有效推动学习发生的信息传递方式包括如何以及为何的所述语言片段， 所述课堂信息传递 方式包括是何、 如何、 若何以及为何的所述语言片段； 统计属于所述认知激发维度因素的有效话语片段， 将所述有效话语片段对应的次数， 分别计算到所述认知激发 维度因素的次数中；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115511678 A 3