一种基于在线教育的多人交互式英语教学方法及系统

本发明涉及英语教学领域，特别是指一种基于在线教育的多人交互式英语教学方法及系统。

背景技术：

1、英语作为一门语言,其教学方法经历了一个从传统到现代的发展过程。

2、早期英语教学多采用传统的语法翻译教学法,这种教学法的问题在于过于强调语法规则的学习,而忽视了英语实际应用能力的培养。随着交际语言学理论的提出,各种交际教学法应运而生,强调语言学习的交际功能。

3、在相关技术中，难以根据不同英语水平的学习者进行分组,教学内容和进度未实现个性化，缺乏针对特定学习群体的语音交互获取语料的方式。

4、有鉴于此，特提出本发明。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是提供一次拉伸评估方法及系统，可以根据学生英语水平的差异,实现个性化的教学内容和进度。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

3、第一方面，一种基于在线教育的多人交互式英语教学方法，所述方法包括：

4、获取所有学生的英语学习数据，并根据所述英语学习数据将不同学生汇总为多个学生群；

5、获取学生群特征，并根据所述学生群特征确定每个学生群对应的学习内容；

6、获取每个学生群中学生的语音交互数据，并将所述语音交互数据转录为文本；

7、根据所述文本识别每个学生群对应的英语语法错误。

8、进一步的，获取所有学生的英语学习数据，并根据所述英语学习数据将不同学生汇总为多个学生群，包括：

9、收集学生的英语测试结果、课程评估数据和语音交互文本数据；

10、从收集的数据中提取学生的词汇量、语法正确率和发音准确度特征,以形成特征向量；

11、基于k-means算法,以欧式距离为度量,对学生特征向量进行聚类分析；

12、根据聚类结果,将学生划分为多个簇,每个簇作为一个学习水平相近的学生群。

13、标计算每个学生群的平均特征,作为该群的特征标签。

14、进一步的，基于k-means算法,以欧式距离为度量,对学生特征向量进行聚类分析，包括：

15、随机选择k个样本作为初始的k个聚类中心；

16、对每个样本,计算它与各聚类中心的欧式距离；

17、将每个样本分配到与其距离最近的聚类中心所在的簇；

18、对每个簇重新计算所有样本的均值作为新的聚类中心，重复进行,直到聚类中心稳定,样本分配不再改变；

19、将得到的最后汇总的k个聚类结果中每个聚类作为一个学生群。

20、进一步的，获取学生群特征，并根据所述学生群特征确定每个学生群对应的学习内容，包括：

21、对每个学生群,计算所有学生数据的均值,获得该群的平均词汇量、和语法正确率特征，以得到群平均特征；

22、根据群平均特征确定该学生群所处的英语学习阶段,所述英语学习阶段包括初级阶段、中级阶段和高级阶段；

23、设置英语学习大纲,并根据英语学习大纲提取不同英语学习阶段对应的语法和词汇学习内容；

24、根据大纲,编排所述学生群需要学习的语音、词汇和语法的具体内容。

25、进一步的，获取每个学生群中学生的语音交互数据，并将所述语音交互数据转录为文本，包括：

26、在学生群内组织语音交互练习,收集学生的英语对话语音数据；

27、对收集的语音数据进行识别,转录为文本；

28、根据识别结果,人工进行核对修正获得准确的文本转录内容；

29、将转录和校正后的文本存入语料库,并在语料库中人工标注各个文本中的语法错误类别。

30、进一步的，对收集的语音数据进行识别,转录为文本，包括：

31、从语音数据中提取语音特征,包括频谱特征和声学特征；

32、使用深度神经网络构建端到端的语音识别模型,包括卷积层和循环层；

33、使用标注的语音训练数据集,针对英语口语进行模型训练；

34、对输入的语音数据,实用训练好的模型进行帧级别解码,获得文本转录结果。

35、进一步的，根据所述文本识别每个学生群对应的英语语法错误，包括：

36、使用标注的语音训练数据集,构建基于bilstm的文本分类模型,对语法错误进行多分类；

37、从文本中提取句法结构的特征,包括词性和依存关系；

38、使用句法结构的特征,训练语法错误分类模型，并对新文本,利用训练好的模型识别其语法错误类别；

39、统计每个学生群文本的语法错误分布情况，并根据错误分布确定每个学生群的语法错误重点。

40、第二方面，一种基于在线教育的多人交互式英语教学系统，包括：

41、获取模块，用于获取所有学生的英语学习数据，并根据所述英语学习数据将不同学生汇总为多个学生群；

42、确定模块，用于获取学生群特征，并根据所述学生群特征确定每个学生群对应的学习内容；

43、转录模块，用于获取每个学生群中学生的语音交互数据，并将所述语音交互数据转录为文本；

44、识别模块，用于根据所述文本识别每个学生群对应的英语语法错误。

45、第三方面，一种计算设备，包括：

46、一个或多个处理器；

47、存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述方法。

48、第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述方法。

49、本发明的上述方案至少包括以下有益效果：

50、本发明的上述方案，可以根据学生英语水平的微观差异进行分群,实现个性化教学；语音交互获得的语料支持语法错误识别,针对性强；自动语音转录避免了大量人工注释工作,方法可扩展性强；语法错误识别提供差异化教学依据,提高学习效果；多人语音交互形式增加学生互动,更利于英语口语学习；该方法可以使英语教学更加个性化和有针对性。

技术特征：

1.一种基于在线教育的多人交互式英语教学方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于在线教育的多人交互式英语教学方法，其特征在于，获取所有学生的英语学习数据，并根据所述英语学习数据将不同学生汇总为多个学生群，包括：

3.根据权利要求2所述的基于在线教育的多人交互式英语教学方法，其特征在于，基于k-means算法,以欧式距离为度量,对学生特征向量进行聚类分析，包括：

4.根据权利要求3所述的基于在线教育的多人交互式英语教学方法，其特征在于，获取学生群特征，并根据所述学生群特征确定每个学生群对应的学习内容，包括：

5.根据权利要求4所述的基于在线教育的多人交互式英语教学方法，其特征在于，获取每个学生群中学生的语音交互数据，并将所述语音交互数据转录为文本，包括：

6.根据权利要求5所述的基于在线教育的多人交互式英语教学方法，其特征在于，对收集的语音数据进行识别,转录为文本，包括：

7.根据权利要求6所述的基于在线教育的多人交互式英语教学方法，其特征在于，根据所述文本识别每个学生群对应的英语语法错误，包括：

8.一种基于在线教育的多人交互式英语教学系统，其特征在于，包括：

9.一种计算设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结本发明提供一种基于在线教育的多人交互式英语教学方法及系统，涉及英语教学领域，所述方法包括：获取所有学生的英语学习数据，并根据所述英语学习数据将不同学生汇总为多个学生群；获取学生群特征，并根据所述学生群特征确定每个学生群对应的学习内容；获取每个学生群中学生的语音交互数据，并将所述语音交互数据转录为文本；根据所述文本识别每个学生群对应的英语语法错误。本发明可以根据学生英语水平的差异,实现个性化的教学内容和进度。技术研发人员：尚丰梅,李游,黄蓓蕾,胡琪受保护的技术使用者：电子科技大学成都学院技术研发日：技术公布日：2024/5/29