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龍圖騰網獲悉山東大學;山東青橙數字科技有限公司申請的專利基于人工智能的情感識別與多維教學質量評估系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355305B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510815151.0，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權基于人工智能的情感識別與多維教學質量評估系統及方法是由許宏吉;于永輝;徐祗凱;段玉鵬;王認卓;高飛;鄭浩;阮子涵;任啟迎;王志鵬設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的情感識別與多維教學質量評估系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于人工智能的情感識別與多維教學質量評估系統及方法，涉及人工智能和教學新技術領域，該系統包含一個情感識別模型，能夠高效提取和融合多維外周生理信號中的情感特征信息，從而實現精準的情感分類。基于這些分析結果，課堂師生狀態分析與教學質量評估體系通過量化學生情感、教師情感及課堂互動態特征，構建課堂狀態分析框架，為教育者提供豐富的、量化的課堂狀態數據，并生成多維度教學質量評估指標。本發明可以根據評估結果動態生成并執行教學調整策略，同時生成結構化的教學課堂狀態報告，可以有效解決當前教學場景中學生注意力分散及學習成效不足等核心問題。

本發明授權基于人工智能的情感識別與多維教學質量評估系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的情感識別與多維教學質量的評估方法，其特征在于，包括以下步驟： S01：實時采集并融合人體外周生理信號數據； S02：對外周生理信號進行數據預處理； 信號預處理單元是對師生的外周生理信號通過噪聲濾波器和Min-Max歸一化處理器進行初步處理，以提高后續分析的準確性和效率，其中，噪聲濾波器采用巴特沃斯低通濾波器去除傳感器抖動或電磁干擾，并通過巴特沃斯高通濾波器去除基線漂移干擾，巴特沃斯低通濾波器的傳遞函數公式如公式（1）所示，巴特沃斯高通濾波器的傳遞函數公式如公式（2）所示： （1）； 其中：N表示濾波器階數；ωc表示截止頻率；s表示輸入信號的復頻率變量； （2）； 其中：D0表示截止頻率；表示圖像頻域中點到頻譜中心的距離；為頻域中點的橫坐標；為頻域中點的縱坐標； Min-Max歸一化處理器利用Min-Max方法將所有生理信號統一到[0，1]區間內；設輸入序列為，其中，n表示序列的長度，經過Min-Max歸一化之后的輸出序列為，如公式（3）所示： （3）； 其中：表示序列中的第個值，和分別為輸入序列x中所有樣本的最大值和最小值； S03：學生、教師情感分類； S04：學生和教師課堂狀態判斷； S05：師生課堂狀態調整； S06：課堂教學質量評估； S07：教學課堂狀態報告輸出； 所述S03的具體步驟為： S031：使用多尺度特征提取層得到第一情感數據信息； S032：使用通道全局信息交互層得到第二情感數據信息； S033：使用空間注意力優化層得到第三情感數據信息； S034：使用無參特征加權層得到第四情感數據信息； S035：使用殘差連接層得到第五情感數據信息； S036：使用自適應池化與分類層得到情感分類輸出； 所述S04的具體步驟為： S041：使用學生情感維度分析單元分析學生學習情感； 學生情感維度分析單元聚焦學生個體及群體的情感狀態，通過積極學習情感強度指數、消極學習情感強度指數、學習動力指數和情緒波動指數量化學習過程中的注意力、情緒穩定性、積極及消極學習情緒影響，輔助識別教學內容或環境中的潛在問題，學習專注權重是用于量化影響學生專注度的外部因素的參數，積極學習情感強度指數的計算公式如式（4）所示： （4）； 其中：n表示課堂時間可以劃分出的時間片段數量；表示第i個時間片段中，第k類積極學習情感的置信度；表示第i個時間片段中，第k類消極學習情感的置信度；表示第i個時間片段中，第k類中性學習情感的置信度；表示第k類積極學習情感的權重；表示第k類消極學習情感的權重，表示第k類中性學習情感的權重； 表示第i個時間片段中的外部積極學習權重，用于量化第i個時間點外部因素對積極學習情感強度指數的影響，由公式（5）加權計算： （5）； 其中：表示第i個時間點的教學內容難度，表示第i個時間點的教學方法質量，表示第i個時間點的課堂環節適應性，、及分別為這三個外部影響因素的權重系數； 消極學習情感強度指數用于量化課堂中學生消極情緒的強度，幫助教師識別教學內容或環境中的潛在問題，及時調整教學策略，外部消極學習權重用于量化學生消極的外界環境對課堂效果的影響權重，消極學習情感強度指數的計算公式如式（6）所示： 6； 其中：表示第i個時間片段中的外部消極學習權重，用于量化第i個時間點外部因素對消極學習情感強度指數的影響，由公式（7）加權計算： 7； 其中：表示第i個時間點的教學內容的難度，表示第i個時間點的課堂環境中的干擾因素，表示第i個時間點的教師反饋的負面性，、及分別為這三個外部影響因素的權重系數； 學習動力指數用于評估學生因積極情感驅動的學習積極性，排除中性情緒干擾，量化課堂活動對學生的激勵效果，學習動力權重用于量化影響學生學習動力的外部或內部因素的參數，學習動力指數的公式如式（8）所示： （8）； 其中：表示第i個時間片段中的學習動力權重，用于量化第i個時間點外部因素對學習動力指數的影響，由公式（9）加權計算： （9）； 其中：表示第i個時間點的學生對學科的興趣，表示第i個時間點的教師激勵措施，表示第i個時間點的家庭期望與支持，，和分別為這三個外部影響因素的權重系數； 情緒波動指數用于分析學生情感狀態的穩定性，通過情感值波動幅度判斷課堂節奏或外部干擾對學生情緒的影響，對每個時間點，計算情感值與平均情感值的差值平方，乘以權重，求和后取均值并開平方，得到情緒波動指數，情緒波動指數的公式如式（10）所示： （10）； 其中：表示第t個時間片段中的權重系數；表示第t個時間點的學生情感值；表示課堂總時間；表示加權平均情感值；由公式（11）計算： （11）； S042：使用教師情感維度分析單元分析教師教學情感； 積極教學情感強度指數用于量化教師在課堂中的積極情緒表現，反映其教學投入程度和感染力，外部教學積極權重用于量化教師積極情緒對課堂氛圍的影響權重，積極教學情感強度指數的計算公式如式（12）所示： （12）； 其中：表示第i個時間片段中，第k類積極教學情感的置信度；表示第i個時間片段中，第k類消極教學情感的置信度；表示第i個時間片段中，第k類中性教學情感的置信度；表示第k類積極教學情感的權重；表示第k類消極教學情感的權重；表示第k類中性教學情感的權重； 表示第i個時間片段中的外部積極教學權重，用于量化第i個時間點外部因素對積極教學情感強度指數的影響，由公式（13）加權計算： （13）； 其中：表示第i個時間點的教學語言的生動性；表示第i個時間點的課堂互動的積極性；及分別為這兩個外部影響因素的權重系數； 消極教學情感強度指數用于評估教師因課堂挑戰產生的消極情緒，輔助教師調整教學策略，外部消極教學權重用于量化教師消極情緒對教學效果的影響權重，消極教學情感強度指數的計算公式如式（14）所示： （14）； 其中：表示第i個時間片段中的外部消極教學權重，用于量化第i個時間點外部因素對消極學習情感強度指數的影響，由公式（15）加權計算： （15）； 其中：表示第i個時間點的課堂進度壓力的情況，表示第i個時間點的教學內容準備不足的情況，表示第i個時間點的外部干擾的情況，，及分別為這三個外部影響因素的權重系數； S043：使用課堂互動維度分析單元分析課堂互動情況； 師生情感同步指數用于分析師生情感狀態的匹配程度，反映課堂中情感交流的一致性和互動質量，將教師情感序列乘以同步權重，并與學生情感序列計算相關性，得到師生情感同步指數，師生情感同步指數的計算公式如式（16）所示： （16）； 其中：表示教師在第t個時間點的情感值；表示學生在第t個時間點的情感值；表示第t個時間點的權重，反映該時刻的重要性；表示教師情感值的加權平均值，表示學生情感值的加權平均值； 互動頻率指數用于統計單位時間內師生互動的密集度，評估課堂活動設計是否有效促進學生參與，互動頻率指數的計算公式如式（17）所示： （17）； 其中：表示第t個時間點的師生互動次數； 互動質量指數基于積極情感標記的互動占比，量化課堂互動的正向效果，互動質量指數的計算公式如式（18）所示： （18）； 其中：表示第t個時間點的基于積極情感的師生互動次數。

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