1.一种学习表现画像方法，其特征在于，所述方法包括：评价标签步骤，将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签；

录像识别步骤，从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一学生的第一预设动作的总时长占所述每一评价单元的总时长的比例；

标签赋值步骤，将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值。

2.根据权利要求1所述的学习表现画像方法，其特征在于，所述的评价标签步骤之前还包括：获取数据步骤，获取学习过程大数据，所述学习过程大数据包括每一学生的每一评价单元对应的教学录像；

预设动作步骤，将获取预设的认真学习的动作，作为第一预设动作。

3.根据权利要求1所述的学习表现画像方法，其特征在于，所述的标签赋值步骤之后还包括：存入知识库步骤，将所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值存入学习表现画像知识库。

4.根据权利要求1至3任一项所述的学习表现画像方法，其特征在于，所述的标签赋值步骤之后还包括：接受查询步骤，获取待查询的学生及待查询的评价单元；

搜索评价步骤，从学习表现画像知识库中搜索并获取所述待查询的学生的学习表现画像，从所述待查询的学生的学习表现画像中获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元标签的值；

表现计算步骤，获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元的权重，将所述所有评价单元标签的值根据所述所有评价单元的权重进行加权平均后得到的值，作为所述待查询的学生的评价单元的学习表现。

5.根据权利要求1至3任一项所述的学习表现画像方法，其特征在于，所述评价单元包括预设时段的课程；所述第一预设动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。

6.一种学习表现画像系统，其特征在于，所述系统包括：评价标签模块，用于将每一学生的每一评价单元作为所述每一学生的学习表现画像的一个评价单元标签；

录像识别模块，用于从所述每一学生的每一评价单元对应的教学录像中识别出的所述每一学生的第一预设动作的总时长占所述每一评价单元的总时长的比例；

标签赋值模块，用于将所述比例作为所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值。

7.根据权利要求6所述的学习表现画像系统，其特征在于，所述系统还包括：获取数据模块，用于获取学习过程大数据，所述学习过程大数据包括每一学生的每一评价单元对应的教学录像；

预设动作模块，用于获取预设的认真学习的动作，作为第一预设动作。

8.根据权利要求6所述的学习表现画像系统，其特征在于，所述系统还包括：存入知识库模块，用于将所述每一学生的学习表现画像的所述一个评价单元标签的值，存入学习表现画像知识库；

接受查询模块，用于获取待查询的学生及待查询的评价单元；

搜索评价模块，用于从学习表现画像知识库中搜索并获取所述待查询的学生的学习表现画像，用于从所述待查询的学生的学习表现画像中获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元标签的值；

表现计算模块，用于获取属于所述待查询的评价单元的所有评价单元的权重，将所述所有评价单元标签的值根据所述所有评价单元的权重进行加权平均后得到的值，作为所述待查询的学生的评价单元的学习表现。

9.根据权利要求7所述的学习表现画像系统，其特征在于，所述评价单元包括预设时段的课程；所述预设的认真学习的动作包括学生抬头眼睛向前看或/和动手做笔记。

10.一种学习表现画像机器人系统，其特征在于，所述机器人系统中分别配置有如权利要求6-9任一项所述的学习表现画像系统。