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龙图腾网获悉山东大学;山东青橙数字科技有限公司申请的专利基于人工智能的情感识别与多维教学质量评估系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120355305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510815151.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于人工智能的情感识别与多维教学质量评估系统及方法是由许宏吉;于永辉;徐祗凯;段玉鹏;王认卓;高飞;郑浩;阮子涵;任启迎;王志鹏设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的情感识别与多维教学质量评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于人工智能的情感识别与多维教学质量评估系统及方法，涉及人工智能和教学新技术领域，该系统包含一个情感识别模型，能够高效提取和融合多维外周生理信号中的情感特征信息，从而实现精准的情感分类。基于这些分析结果，课堂师生状态分析与教学质量评估体系通过量化学生情感、教师情感及课堂互动态特征，构建课堂状态分析框架，为教育者提供丰富的、量化的课堂状态数据，并生成多维度教学质量评估指标。本发明可以根据评估结果动态生成并执行教学调整策略，同时生成结构化的教学课堂状态报告，可以有效解决当前教学场景中学生注意力分散及学习成效不足等核心问题。

本发明授权基于人工智能的情感识别与多维教学质量评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的情感识别与多维教学质量的评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S01：实时采集并融合人体外周生理信号数据； S02：对外周生理信号进行数据预处理； 信号预处理单元是对师生的外周生理信号通过噪声滤波器和Min-Max归一化处理器进行初步处理，以提高后续分析的准确性和效率，其中，噪声滤波器采用巴特沃斯低通滤波器去除传感器抖动或电磁干扰，并通过巴特沃斯高通滤波器去除基线漂移干扰，巴特沃斯低通滤波器的传递函数公式如公式（1）所示，巴特沃斯高通滤波器的传递函数公式如公式（2）所示： （1）； 其中：N表示滤波器阶数；ωc表示截止频率；s表示输入信号的复频率变量； （2）； 其中：D0表示截止频率；表示图像频域中点到频谱中心的距离；为频域中点的横坐标；为频域中点的纵坐标； Min-Max归一化处理器利用Min-Max方法将所有生理信号统一到[0，1]区间内；设输入序列为，其中，n表示序列的长度，经过Min-Max归一化之后的输出序列为，如公式（3）所示： （3）； 其中：表示序列中的第个值，和分别为输入序列x中所有样本的最大值和最小值； S03：学生、教师情感分类； S04：学生和教师课堂状态判断； S05：师生课堂状态调整； S06：课堂教学质量评估； S07：教学课堂状态报告输出； 所述S03的具体步骤为： S031：使用多尺度特征提取层得到第一情感数据信息； S032：使用通道全局信息交互层得到第二情感数据信息； S033：使用空间注意力优化层得到第三情感数据信息； S034：使用无参特征加权层得到第四情感数据信息； S035：使用残差连接层得到第五情感数据信息； S036：使用自适应池化与分类层得到情感分类输出； 所述S04的具体步骤为： S041：使用学生情感维度分析单元分析学生学习情感； 学生情感维度分析单元聚焦学生个体及群体的情感状态，通过积极学习情感强度指数、消极学习情感强度指数、学习动力指数和情绪波动指数量化学习过程中的注意力、情绪稳定性、积极及消极学习情绪影响，辅助识别教学内容或环境中的潜在问题，学习专注权重是用于量化影响学生专注度的外部因素的参数，积极学习情感强度指数的计算公式如式（4）所示： （4）； 其中：n表示课堂时间可以划分出的时间片段数量；表示第i个时间片段中，第k类积极学习情感的置信度；表示第i个时间片段中，第k类消极学习情感的置信度；表示第i个时间片段中，第k类中性学习情感的置信度；表示第k类积极学习情感的权重；表示第k类消极学习情感的权重，表示第k类中性学习情感的权重； 表示第i个时间片段中的外部积极学习权重，用于量化第i个时间点外部因素对积极学习情感强度指数的影响，由公式（5）加权计算： （5）； 其中：表示第i个时间点的教学内容难度，表示第i个时间点的教学方法质量，表示第i个时间点的课堂环节适应性，、及分别为这三个外部影响因素的权重系数； 消极学习情感强度指数用于量化课堂中学生消极情绪的强度，帮助教师识别教学内容或环境中的潜在问题，及时调整教学策略，外部消极学习权重用于量化学生消极的外界环境对课堂效果的影响权重，消极学习情感强度指数的计算公式如式（6）所示： 6； 其中：表示第i个时间片段中的外部消极学习权重，用于量化第i个时间点外部因素对消极学习情感强度指数的影响，由公式（7）加权计算： 7； 其中：表示第i个时间点的教学内容的难度，表示第i个时间点的课堂环境中的干扰因素，表示第i个时间点的教师反馈的负面性，、及分别为这三个外部影响因素的权重系数； 学习动力指数用于评估学生因积极情感驱动的学习积极性，排除中性情绪干扰，量化课堂活动对学生的激励效果，学习动力权重用于量化影响学生学习动力的外部或内部因素的参数，学习动力指数的公式如式（8）所示： （8）； 其中：表示第i个时间片段中的学习动力权重，用于量化第i个时间点外部因素对学习动力指数的影响，由公式（9）加权计算： （9）； 其中：表示第i个时间点的学生对学科的兴趣，表示第i个时间点的教师激励措施，表示第i个时间点的家庭期望与支持，，和分别为这三个外部影响因素的权重系数； 情绪波动指数用于分析学生情感状态的稳定性，通过情感值波动幅度判断课堂节奏或外部干扰对学生情绪的影响，对每个时间点，计算情感值与平均情感值的差值平方，乘以权重，求和后取均值并开平方，得到情绪波动指数，情绪波动指数的公式如式（10）所示： （10）； 其中：表示第t个时间片段中的权重系数；表示第t个时间点的学生情感值；表示课堂总时间；表示加权平均情感值；由公式（11）计算： （11）； S042：使用教师情感维度分析单元分析教师教学情感； 积极教学情感强度指数用于量化教师在课堂中的积极情绪表现，反映其教学投入程度和感染力，外部教学积极权重用于量化教师积极情绪对课堂氛围的影响权重，积极教学情感强度指数的计算公式如式（12）所示： （12）； 其中：表示第i个时间片段中，第k类积极教学情感的置信度；表示第i个时间片段中，第k类消极教学情感的置信度；表示第i个时间片段中，第k类中性教学情感的置信度；表示第k类积极教学情感的权重；表示第k类消极教学情感的权重；表示第k类中性教学情感的权重； 表示第i个时间片段中的外部积极教学权重，用于量化第i个时间点外部因素对积极教学情感强度指数的影响，由公式（13）加权计算： （13）； 其中：表示第i个时间点的教学语言的生动性；表示第i个时间点的课堂互动的积极性；及分别为这两个外部影响因素的权重系数； 消极教学情感强度指数用于评估教师因课堂挑战产生的消极情绪，辅助教师调整教学策略，外部消极教学权重用于量化教师消极情绪对教学效果的影响权重，消极教学情感强度指数的计算公式如式（14）所示： （14）； 其中：表示第i个时间片段中的外部消极教学权重，用于量化第i个时间点外部因素对消极学习情感强度指数的影响，由公式（15）加权计算： （15）； 其中：表示第i个时间点的课堂进度压力的情况，表示第i个时间点的教学内容准备不足的情况，表示第i个时间点的外部干扰的情况，，及分别为这三个外部影响因素的权重系数； S043：使用课堂互动维度分析单元分析课堂互动情况； 师生情感同步指数用于分析师生情感状态的匹配程度，反映课堂中情感交流的一致性和互动质量，将教师情感序列乘以同步权重，并与学生情感序列计算相关性，得到师生情感同步指数，师生情感同步指数的计算公式如式（16）所示： （16）； 其中：表示教师在第t个时间点的情感值；表示学生在第t个时间点的情感值；表示第t个时间点的权重，反映该时刻的重要性；表示教师情感值的加权平均值，表示学生情感值的加权平均值； 互动频率指数用于统计单位时间内师生互动的密集度，评估课堂活动设计是否有效促进学生参与，互动频率指数的计算公式如式（17）所示： （17）； 其中：表示第t个时间点的师生互动次数； 互动质量指数基于积极情感标记的互动占比，量化课堂互动的正向效果，互动质量指数的计算公式如式（18）所示： （18）； 其中：表示第t个时间点的基于积极情感的师生互动次数。

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