CN108565022A - 一种建立儿童成长评估模型的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种建立儿童成长评估模型的方法。涉及儿童成长评估模型技术领域。包括建立初代儿童成长模型在初代儿童成长模型上用2000名儿童的参评数据进行数据关联性分析，得出二代儿童成长模型在二代儿童成长模型上用100000名儿童的参评数据进行数据关联性分析，得出三代儿童成长模型用三代儿童成长模型对儿童进行日常测评，累计儿童测评数据并间隔时间T进行关联性分析并更新儿童成长模型。本发明通过健康参数以及健康参数权重的反复测评建立儿童成长评估模型，建立标准化的儿童成长评估模型，减小了儿童成长评估模型的误差，提高精确性且时效性强。

Description

一种建立儿童成长评估模型的方法
技术领域
本发明属于儿童成长评估模型属于技术领域，特别是涉及一种建立儿童成长评估模型的方法。
背景技术
儿童成长评估模型的建立，源起于对儿童体适能的测试和运动干预实践。传统的健康体适能包括心肺功能、肌肉力量和肌肉耐力、体成分、身体柔韧性4部分内容；而运动体适能则包括与运动技能密切相关的速度、爆发、平衡、灵敏协调等内容。最新的健康体适能理论，包含形态、心肺、肌肉、运动、代谢5大模块；而体适能理论的主要评价对象是成人。对于儿童和老年人，虽有“儿童体适能”和“老年体适能”的概念，但没有标准化的评价方法，而只是在实践层面上进行了各种不同方法的测试和干预。
办发明致力于发明一种建立儿童成长评估模型的方，用以解决目前儿童成长模型建立的误差大、不标准化、时效性差的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种建立儿童成长评估模型的方法，通过儿童身心健康指数里的健康参数以及健康参数权重的反复测评建立儿童成长评估模型，解决了现有童成长模型建立的误差大、不标准化、时效性差的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种建立儿童成长评估模型的方法，包括如下步骤：
S000：建立初代儿童成长模型通过模型中各初代健康参数Ai及初代参数权重ai综合评估儿童的成长状况；
其中，H为儿童身心健康指数，Ai为选自健康参数集合的初代健康参数，ai为初代参数权重，n为初代健康参数的个数；
S001：在S000中初代儿童成长模型上用2000名儿童的参评数据进行数据关联性分析，得出二代健康参数Aj及二代健康参数权重aj，得出二代儿童成长模型
其中，H为儿童身心健康指数，m为二代健康参数的个数；
S002：在二代儿童成长模型上用100000名儿童的参评数据进行数据关联性分析，得出三代健康参数Ak及三代健康参数权重ak，得出三代儿童成长模型
其中，H为儿童身心健康指数，k为三代健康参数的个数；
S003：用三代儿童成长模型对儿童进行日常测评，累计儿童测评数据并间隔时间T进行关联性分析并更新儿童成长模型。
优选的，所述健康参数集合由若干健康参数组成；所述健康参数至少包括形态、结构、机能、运动、发育、心理。
优选的，所述儿童身心健康指数H的范围为0-100；S000中所述儿童身心健康指数；S000中。
优选的，所述S001中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算初代健康参数Ai与儿童身心健康指数H的相关性Bi；通过Bi以及初代健康参数Ai确定对应的二代参数权重aj。
优选的，所述S002中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算二代健康参数Aj与儿童身心健康指数H的相关性Bj；通过Bj以及二代健康参数Aj确定对应的二代参数权重aj。
优选的，所述S003中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算三代健康参数Ak与儿童身心健康指数H的相关性Bk；若Bk小于95％则，通过Bk以及三代健康参数Ak确认最新参数权重。
优选的，所述时间间隔T的范围为1-3年。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过儿童身心健康指数里的健康参数以及健康参数权重的反复测评建立儿童成长评估模型，建立标准化的儿童成长评估模型，减小了儿童成长评估模型的误差，提高精确性且时效性强。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种建立儿童成长评估模型的方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种建立儿童成长评估模型的方法，包括如下步骤：
S000：建立初代儿童成长模型通过模型中各初代健康参数Ai及初代参数权重ai综合评估儿童的成长状况；
其中，H为儿童身心健康指数，Ai为选自健康参数集合的初代健康参数，ai为初代参数权重，n为初代健康参数的个数；
S001：在S000中初代儿童成长模型上用2000名儿童的参评数据进行数据关联性分析，得出二代健康参数Aj及二代健康参数权重aj，得出二代儿童成长模型
其中，H为儿童身心健康指数，m为二代健康参数的个数；
S002：在二代儿童成长模型上用100000名儿童的参评数据进行数据关联性分析，得出三代健康参数Ak及三代健康参数权重ak，得出三代儿童成长模型
其中，H为儿童身心健康指数，k为三代健康参数的个数；
S003：用三代儿童成长模型对儿童进行日常测评，累计儿童测评数据并间隔时间T进行关联性分析并更新儿童成长模型。
其中，健康参数集合由若干健康参数组成；健康参数至少包括形态、结构、机能、运动、发育、心理；其中：
(1)形态：包含形态测量结果(身高、坐高、长度、围度、间距等)、体姿判断(头侧屈、颈部前倾、脊柱曲度变化及侧弯、圆肩含胸、骨盆倾斜及旋转、膝关节内外翻、脚踝内外翻等)、关节活动度等内容；
(2)结构：包含脊柱功能测试、体成分、骨密度等内容；
(3)机能：包含心肺功能、心率(脉搏)、血压、心电图、肺功能等内容；
(4)运动：包含肌肉力量和力量耐力、柔韧性、平衡能力、灵敏协调素质、速度、爆发力等内容；
(5)心理：包含心理健康管理系统、心理量表等内容；
(6)发育：包含骨龄、身高、胸围、第二性征、营养和微量元素、内分泌激素水平等内容。
其中，儿童身心健康指数H的范围为0-100；S000中儿童身心健康指数S000中
其中，S001中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算初代健康参数Ai与儿童身心健康指数H的相关性Bi；通过Bi以及初代健康参数Ai确定对应的二代参数权重aj。
其中，S002中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算二代健康参数Aj与儿童身心健康指数H的相关性Bj；通过Bj以及二代健康参数Aj确定对应的二代参数权重aj。
其中，S003中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算三代健康参数Ak与儿童身心健康指数H的相关性Bk；若Bk小于95％则，通过Bk以及三代健康参数Ak确认最新参数权重。
其中，时间间隔T的范围为1-3年。
值得注意的是，上述方法实施例中，所包括的各个过程只是按照逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的现有工具来完成。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种建立儿童成长评估模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S000：建立初代儿童成长模型通过模型中各初代健康参数Ai及初代参数权重ai综合评估儿童的成长状况；
其中，H为儿童身心健康指数，Ai为选自健康参数集合的初代健康参数，ai为初代参数权重，n为初代健康参数的个数；
S001：在S000中初代儿童成长模型上用2000名儿童的参评数据进行数据关联性分析，得出二代健康参数Aj及二代健康参数权重aj，得出二代儿童成长模型
其中，H为儿童身心健康指数，m为二代健康参数的个数；
S002：在二代儿童成长模型上用100000名儿童的参评数据进行数据关联性分析，得出三代健康参数Ak及三代健康参数权重ak，得出三代儿童成长模型
其中，H为儿童身心健康指数，k为三代健康参数的个数；
S003：用三代儿童成长模型对儿童进行日常测评，累计儿童测评数据并间隔时间T进行关联性分析并更新儿童成长模型。
2.根据权利要求1所述的一种建立儿童成长评估模型的方法，其特征在于，所述健康参数集合由若干健康参数组成；所述健康参数至少包括形态、结构、机能、运动、发育、心理。
3.根据权利要求1所述的一种建立儿童成长评估模型的方法，其特征在于，所述儿童身心健康指数H的范围为0-100；S000中所述儿童身心健康指数S000中
4.根据权利要求1所述的一种建立儿童成长评估模型的方法，其特征在于，所述S001中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算初代健康参数Ai与儿童身心健康指数H的相关性Bi；通过Bi以及初代健康参数Ai确定对应的二代参数权重aj。
5.根据权利要求1所述的一种建立儿童成长评估模型的方法，其特征在于，所述S002中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算二代健康参数Aj与儿童身心健康指数H的相关性Bj；通过Bj以及二代健康参数Aj确定对应的二代参数权重aj。
6.根据权利要求1所述的一种建立儿童成长评估模型的方法，其特征在于，所述S003中的关联性分析过程如下：
通过参评数据分别计算三代健康参数Ak与儿童身心健康指数H的相关性Bk；若Bk小于95％则，通过Bk以及三代健康参数Ak确认最新参数权重。
7.根据权利要求1所述的一种建立儿童成长评估模型的方法，其特征在于，所述时间间隔T的范围为1-3年。
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