摘要
本发明提供了一种基于人工智能的学习效果判断方法,所述方法包括:采用多任务级联卷积网络人脸检测这类人工智能方法,获取学员对于不同类型的学习内容的实际学习平均时长,对所述实际学习平均时长进行调整,得到调整后的实际学习平均时长;判断所述调整后的实际学习平均时长是否在学习时长预测模型的预定学习时长范围之内;其中,所述预定学习时长范围的上下限阈值根据不同类型的学习内容进行调整;若判断结果为所述调整后的实际学习平均时长在所述预定学习时长范围之内,则认为学员满足学习要求。通过本发明,解决了现有技术中无法对学员的学习效果进行客观评价的技术问题,可广泛应用与线上教学、线上学习等情景。
技术关键词
级联卷积网络
人脸检测方法
标记
判断方法
多任务
人工智能方法
深度学习算法
教学
大数据
情景
老师
学生
理论
系统为您推荐了相关专利信息
剩余使用寿命
深度神经网络模型
阀门
监测分析方法
远程监测分析系统
数字孪生模型
像素
沉积物传感器
栅格
河流生态监测
动态构建方法
大语言模型
三元组
标记机制
两阶段提交协议