基于多模态数据驱动的巡课分析系统及跨学科课堂方法

本发明公开了基于多模态数据驱动的巡课分析系统及跨学科课堂方法，涉及课堂巡课分析技术领域，用于解决跨场景数据适配效率低的问题，通过多路网络摄像头采集课堂图像数据流并引入连接池管理机制实现稳定数据采集，在触发动态路由调度后对摄像头进行优先级排序，筛选稳定摄像头并生成对应课程类型的结构化提示词集，对课堂图像数据流输出的语义标签特征与提示词集进行比对，生成标签冲突度以判断教学场景变化，当检测到教学场景变化时，通过跨学科规则库生成更新提示词集，并进行稳定性分析，确保课堂分析结果准确可靠，提高教学行为识别的准确性和适应性，满足跨学科、跨场景的课堂分析需求。