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申请/专利权人：广州视睿电子科技有限公司;广东工业大学;浙江师范大学;广州开得联智能科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于大数据语义一致性的教育过程数据采集方法及系统，属于教育教学数据处理技术领域。本发明包括：获取教育过程数据；将所述教育过程数据按照时间段划分为多个时间段的教育过程数据；去除教育过程数据的冗余数据；所述去除教育过程数据的冗余数据包括：对多个时间段的教育过程数据进行检测，剔除任一时间段数据密度大于预设值的教育过程数据后，将剩余时间段的教育过程数据拼接得到第一教育过程数据；根据多模态数据融合模型去除所述第一教育过程数据中的特殊事件数据得到第二教育过程数据；基于大数据语义一致性模型将第二教育过程数据分为相关序列集和独立序列集，并将相关序列集和独立序列集传输至对应的云端数据库存储。

主权项：1.一种基于大数据语义一致性的教育过程数据采集方法，其特征在于，包括：获取教育过程数据；将所述教育过程数据按照时间段划分为多个时间段的教育过程数据；去除教育过程数据的冗余数据；基于大数据语义一致性模型将第二教育过程数据分为相关序列集和独立序列集，并将相关序列集和独立序列集传输至对应的云端数据库存储；所述去除教育过程数据的冗余数据包括：采用时间-数据密度映射函数获取每个时间段所述教育过程数据对应的标准数据密度；获取每个时间段所述教育过程数据对应的实际数据密度；检测到当前时间段的实际数据密度大于所述标准数据密度时，去除当前时间段大于标准数据密度的教育过程数据；将数据密度符合标准数据密度的教育过程数据拼接得到第一教育过程数据；根据多模态数据融合模型去除所述第一教育过程数据中的特殊事件数据得到第二教育过程数据；特殊事件包括学生突发疾病、教室设备故障、学校特殊活动和陌生人误闯课堂；所述时间-数据密度映射函数通过以下步骤构建：根据先验知识对每个时间段的教育过程数据的数据密度进行初始化；通过参与度预测模型持续输出预测的每个时间段对应的课堂参与度；根据每个时间段对应的课堂参与度更新每个时间段的教育过程数据对应的数据密度；所述通过参与度预测模型持续输出预测的每个时间段对应的课堂参与度包括：获取历史教育过程数据中的图像数据和音频数据；通过课堂参与度分析模型处理图像数据和音频数据，得到多个量化的参与度评估指标；将所述课堂参与度评估指标输入多源线性回归模型计算课堂参与度。

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