CN108595531A - 拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质 - Google Patents

拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN108595531A
CN108595531A CN201810277044.7A CN201810277044A CN108595531A CN 108595531 A CN108595531 A CN 108595531A CN 201810277044 A CN201810277044 A CN 201810277044A CN 108595531 A CN108595531 A CN 108595531A
Authority
CN
China
Prior art keywords
spelling
label
result
processor
user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810277044.7A
Other languages
English (en)
Inventor
孙博
李言飞
王赫然
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201810277044.7A priority Critical patent/CN108595531A/zh
Publication of CN108595531A publication Critical patent/CN108595531A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/232Orthographic correction, e.g. spell checking or vowelisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B7/00Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
    • G09B7/02Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Machine Translation (AREA)
  • Document Processing Apparatus (AREA)

Abstract

本申请涉及一种拼写训练方法、装置、计算机设备和存储介质,为用户提供了一种新型互动学习方案,该方法通过识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系,得到用户输入的拼写结果,再比对该拼写结果与预设结果,最终得出用户拼写是否正确的结论,这可以帮助学前儿童在无法书写相应的拼写要素时,可以进行单词、汉字、数字以及拼音的书写学习,这利于学前儿童接收更多样的知识。

Description

拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及教学设备技术领域,特别是涉及一种拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着智能教学技术的发展,出现了多媒体互动教学。多媒体互动教学可以通过其在教学过程中使用的智能教学设备帮助用户更快的掌握学习内容。
学前儿童处于智力开发与启蒙的特殊时期,传统的学习采用读写结合的方式教导学前儿童学习汉字或单词。但是,这一时期的儿童学习能力有限,部首或字母的学习会占用学前儿童会有大量的时间,这严重制约该时期儿童接收更多的学习内容。
因此,如何提供一种辅助学前儿童学习汉字或单词的拼写训练方法,便成为亟需解决的技术问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够辅助学前儿童学习汉字或单词的拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质。
一种拼写训练方法,所述方法包括:
识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;
根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果;
将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
在其中一个实施例中,在识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系的步骤之前包括:
生成拼写任务,并根据所述拼写任务得到所述预设答案。
在其中一个实施例中,所述生成拼写任务的步骤包括:
根据用户历史数据预测学习内容,并根据所述学习内容生成拼写任务;或者,
根据用户输入的学习内容,生成拼写任务。
在其中一个实施例中,所述识别输入的多个拼写标签的身份信息,以及各所述标签之间的相对位置关系的步骤包括:
获取每个所述标签的图像和位置信息;
根据各所述标签的图像得到所述标签的身份信息;
根据所有所述标签的位置信息得到各所述标签之间的相对位置关系。
在其中一个实施例中,在所述根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确的步骤之后包括:
若判断结果为拼写错误,则提示用户重新在拼写区域内放入拼写标签。
在其中一个实施例中,在所述根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确的步骤之后包括:
若判断结果为拼写错误,则根据所述匹配结果得到所述拼写区域内的错误拼写标签,并根据所述错误拼写标签提示用户替换所述拼写区域内的拼写标签。
一种拼写训练系统,所述系统包括:处理器、多个拼写标签、与所述拼写标签匹配的识别模块,所述拼写标签和所述处理器均与所述识别模块通信连接,
所述识别模块,用于识别当前拼写区域内拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;
所述处理器,用于根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果,并将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
在其中一个实施例中,所述拼写标签为字母拼写标签、汉字部首拼写标签或者符号拼写标签中的一种。
一种拼写训练系统,包括:处理器、多个拼写标签、与所述拼写标签匹配的识别模块,其中:
所述识别模块,用于识别当前拼写区域内拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;
所述处理器,用于根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果,并将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
在其中一个实施例中,上述拼写标签为字母拼写标签、汉字部首拼写标签、数字拼写标签或者符号拼写标签中的一种。
在其中一个实施例中,处理器用于生成拼写任务,并根据所述拼写任务得到所述预设答案。
在其中一个实施例中,处理器用于根据所述用户历史数据预测学习内容,并根据所述学习内容生成拼写任务;或者,根据用户输入的学习内容,生成拼写任务。
在其中一个实施例中,识别模块用于获取每个所述标签的图像和位置信息,根据各所述标签的图像得到所述标签的身份信息;处理器,用于根据所有所述标签的位置信息得到各所述标签之间的相对位置关系。
在其中一个实施例中,处理器用于若判断结果为拼写错误,则提示用户重新在拼写区域内放入拼写标签。
在其中一个实施例中,处理器用于若判断结果为拼写错误,则根据所述匹配结果得到所述拼写区域内的错误拼写标签,并根据所述错误拼写标签提示用户替换所述拼写区域内的拼写标签。
一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果;将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果;将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
上述拼写训练方法方法、装置、计算机设备和存储介质,通过识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系,得到用户输入的拼写结果,再比对该拼写结果与预设的答案,最终得出用户拼写是否正确的结论,从而能够有效的引导及辅助使用者进行学习,这有利于用户接收更多样的知识。
附图说明
图1为一个实施例中拼写训练方法的应用环境图;
图2为一个实施例中拼写训练方法的流程示意图;
图3为另一个实施例中拼写训练系统的结构框图;
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。应当清楚是,本实施例中的“第一”、“第二”等,仅用于区分所描述的对象,不具有任何顺序或技术含义。
本申请提供的拼写训练方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,该应用环境包括:终端110、拼写输入装置120以及拼写标签130,终端110、拼写标签130均与拼写输入装置120通信连接。可选的,拼写输入装置120包括:至少一个处理器和读写板,该读写板上设有拼写区域。用户可以使用拼写标签130在该拼写区域进行拼写,读写板识别拼写区域的拼写标签,并将识别结果发送给处理器,处理器根据该识别结果得到拼写结果。其中,终端110可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、数字电视和便携式可穿戴设备。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种拼写训练方法,以该方法应用于图1中的应用环境为例进行说明,包括以下步骤:
步骤101,识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系。具体地,用户使用拼写标签130在读写板的拼写区域进行拼写,在用户在拼写区域放完拼写标签后,读写板识别这些拼写标签的身份信息,以及各拼写标签之间的相对位置关系。应当清楚的,本实施例中各拼写标签之间的相对位置关系,是指各拼写标签在拼写区域所在的平面内的空间相对位置关系。可选的,读写板首先获取当前拼写区域内所有拼写标签的位置,再根据拼写标签的位置得到各标签之间的相对位置关系。可选的,可以在读写区域内预先建立坐标系,来描述读写区域内拼写标签的位置。可选的,拼写标签130通过RFID射频信号将身份信息发送给读写板。例如:如图1所示,读写板识别出当前拼写区域内存在两个拼写标签为拼写标签A和拼写标签B,以及拼写标签A和拼写标签B的坐标位置,再根据该坐标位置得到拼写标签A和拼写标签B的相对位置关系,即:拼写标签A在拼写标签B的左侧。
步骤102:根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述标签之间的相对位置关系得到拼写结果。具体的,处理器根据得到的拼写标签130的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果。例如:处理器得到拼写区域内存在依次排列的拼写标签b,拼写标签a,拼写标签b,拼写标签y,此时处理器得到的拼写结果为“baby”。
步骤103:将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。其中,预设答案与正确的拼写结果一致。具体的,处理器获取预设答案,并将预设答案与拼写结果比对,若拼写结果与预设答案完全匹配,则拼写结果正确;若拼写结果与预设答案存在差异,则拼写结果正确。例如:预设答案为“baby”时,拼写结果为“baby”时,拼写结果正确;预设答案为“body”时,拼写结果为“baby”则为错误拼写结果。
需要说明的是,上述实施例中,使用字母拼写标签进行拼写训练仅是为了说明本实施例方案选择的一种实施方式,该字母拼写标签可以由为汉字拼写标签、汉字部首拼写标签、数字拼写标签或者符号拼写标签中的一种或几种替换。例如,进行英语单词时,选择的拼写标签为字母拼写标签;进行汉语拼音拼写训练时,选择的拼写标签为字母拼写标签和音调符号拼写标签;进行汉字书写学习时,选择的拼写标签则为汉字部首拼写标签;进行数字书写学习时,选择的拼写标签则为数字拼写标签;当然还可以使用汉字、单词、部首或者字母标签进行语句的拼写练习,因此,具体选用何种拼写标签进行拼写训练,需根据预先设定的拼写训练任务确定。
上述拼写训练方法为用户提供了一种互动学习方案,该方法通过识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系,得到用户输入的拼写结果,再比对该拼写结果与预设答案,最终得出用户拼写是否正确的结论,使用户在无法书写相应的拼写要素时(例如学前儿童仅认识字母,但不能够书写时),可以进行单词、汉字、数字以及拼音的书写学习,提供了一种新的拼写训练梯度,利于相关知识的学习。
作为一种可选的实施方式,在识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系的步骤之前包括:生成拼写任务,并根据所述拼写任务得到所述预设答案。具体的,拼写输入装置120的处理器根据用户拼写训练的需求生成拼写任务,并根据该拼写任务得到预设答案。例如:用户需练习单词“baby”的拼写,则处理器生成拼写任务“拼写baby”,并根据“拼写baby”这一拼写任务设置预设答案“baby”。
作为一种可选的实施方式,所述生成拼写任务的步骤包括:根据所述用户历史数据预测学习内容,并根据所述学习内容生成拼写任务。具体的,处理器先获取用户的拼写训练历史数据,再根据该历史数据对用户将要学习的内容进行预测,在根据局预测的学习内容生成拼写任务。可选的,处理器在预测学习内容后,通过终端将预测学习内容发送给用户,若用户同意推荐学习内容,则将该预测学习内容作为本次拼写的学习内容,若用户对推荐学习内容有异议,则处理器对预测的学习内容进行调整,重新预测学习内容。
基于用户拼写训练的历史数据进行学习内容预测,可以更有针对的给用户合理的拼写训练建议,以防重复学习相同内容,造成资源浪费。
作为一种可选的实施方式,所述生成拼写任务的步骤包括:根据用户输入的学习内容,生成拼写任务。具体的,处理器首先获取用户输入的学习内容,在根据该学习内容生成拼写任务。
作为一种可选的实施方式,所述识别输入的多个拼写标签的身份信息,以及各所述标签之间的相对位置关系的步骤包括:获取每个所述标签的图像和位置信息;根据各所述标签的图像得到所述标签的身份信息;根据所有所述标签的位置信息得到各所述标签之间的相对位置关系。具体的,处理器首先获取每个所述标签的图像和位置信息,再根据各所述标签的图像得到所述标签的身份信息,最后根据所有所述标签的位置信息得到各所述标签之间的相对位置关系。可选的,该拼写输入装置通过图像采集装置(如摄像头等)对拼写标签进行图像采集,再根据该图像得到拼写标签的身份信息以及位姿信息。处理器根据各拼写标签的身份信息,相对位置关系以及位姿信息得到当前拼写区域内由各拼写标签形成的拼写结果。
作为一种可选的实施方式,所述识别输入的多个拼写标签的身份信息,以及各所述标签之间的相对位置关系的步骤包括:获取每个所述拼写标签的RFID射频信号和位置信息,并根据RFID射频信号和位置信息得到各所述拼写标签的身份信息和相对位置关系。
可选的,可以在拼写标签130上设置RFID芯片,用于发射RFID射频信号。可选的,在拼写输入装置120上设置非对称式线圈,用于接收RFID芯片发射的RFID射频信号,并根据射频信号的强弱,得到信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)数值,再根据信号强度RSSI数值,得到拼写标签位置信息。由于非对称线圈可以增强RFID射频信号的起伏变化,因此,利用非对称线圈接收RFID射频信号,利于后续根据信号强度RSSI数值识别出拼写标签位置。例如:在拼写输入装置120接收到拼写标签A、拼写标签B发送的RFID射频信号后,根据该射频信号携带的身份信息识别出拼写标签的身份:拼写标签A和拼写标签B;再根据各标签RFID射频信号强弱得到各标签的RSSI数值,之后使用各RSSI数值与预设的RSSI地图比对,得到拼写标签A、拼写标签B的位置信息,最后根据拼写标签A、拼写标签B的位置信息得到拼写标签A、拼写标签B的位置信息的相对位置关系。
需要说明的是,通过非对称线圈识别拼写标签位置,仅是本发明提出的一种实施形式,还可以在拼写输入装置120的输入区上设置电阻膜,此时可以根据得到的电阻值,获取拼写标签的位置。当然也可以采用天线阵列接收RFID射频信号来识别拼写标签位置。具体如何识别拼写标签位置,可以根据实际情形灵活选择,本发明对此不做限制。
作为一种可选的实施方式,在所述根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确的步骤之后包括:若判断结果为拼写错误,则提示用户重新在拼写区域内放入拼写标签。可选的,若判断结果为拼写正确,则提示用户拼写正确或进行下一拼写训练。具体的,当处理器得出的判断结果为拼写错误时,提示用户重新在拼写区域内放入拼写标签,当处理器得出的判断结果为拼写正确时,提示用户拼写正确。例如:预设答案为“body”,用户输入的拼写结果为“baby”时,告知用户重新在拼写区域内放入拼写标签。当用户输入的拼写结果为“boby”,提示用户拼写正确,具体提示方式可以为图像和/或声音的形式提示用户,如使用声音“good”、“做的漂亮”等形式。
作为一种可选的实施方式,在所述根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确的步骤之后包括:若判断结果为拼写错误,则根据所述匹配结果得到所述拼写区域内的错误拼写标签,并根据所述错误拼写标签提示用户替换所述拼写区域内的拼写标签。具体的,当处理器得出的判断结果为拼写错误时,处理器器得到与预测结果不匹配的拼写标签,并将该不匹配的拼写标签提示给用户,使用户重新在拼写区域内放入拼写标签。例如:预设答案为“body”,用户输入的拼写结果为“baby”时,处理器根据比对结果得到字母标签a错误,提示用户将字母标签a替换。
应该理解的是,虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图3所示,提供了一种拼写训练系统,包括:处理器310、多个拼写标签320、与所述拼写标签匹配的识别模块330,其中:
所述识别模块330,用于识别当前拼写区域内拼写标签320的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;
所述处理器310,用于根据所述拼写标签320的身份信息,以及各所述拼写标签320之间的相对位置关系得到拼写结果,并将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
作为一种可选的实施方式,上述拼写标签为字母拼写标签、汉字部首拼写标签、数字拼写标签或者符号拼写标签中的一种。
作为一种可选的实施方式,处理器310,用于生成拼写任务,并根据所述拼写任务得到所述预设答案。
作为一种可选的实施方式,处理器310,用于根据所述用户历史数据预测学习内容,并根据所述学习内容生成拼写任务;或者,根据用户输入的学习内容,生成拼写任务。
作为一种可选的实施方式,识别模块330,用于获取每个所述标签的图像和位置信息,根据各所述标签的图像得到所述标签的身份信息;处理器310,用于根据所有所述标签的位置信息得到各所述标签之间的相对位置关系。
作为一种可选的实施方式,处理器310,用于若判断结果为拼写错误,则提示用户重新在拼写区域内放入拼写标签。
作为一种可选的实施方式,处理器310,用于若判断结果为拼写错误,则根据所述匹配结果得到所述拼写区域内的错误拼写标签,并根据所述错误拼写标签提示用户替换所述拼写区域内的拼写标签。
关于拼写训练系统的具体限定可以参见上文中对于拼写训练方法的限定,在此不再赘述。上述一种拼写训练系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种拼写训练方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图4中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现以下步骤:识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果;将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:生成拼写任务,并根据所述拼写任务得到所述预设答案。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据所述用户历史数据预测学习内容,并根据所述学习内容生成拼写任务;或者,根据用户输入的学习内容,生成拼写任务。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:获取每个所述标签的图像和位置信息,根据各所述标签的图像得到所述标签的身份信息;根据所有所述标签的位置信息得到各所述标签之间的相对位置关系。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:若判断结果为拼写错误,则提示用户重新在拼写区域内放入拼写标签。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:若判断结果为拼写错误,则根据所述匹配结果得到所述拼写区域内的错误拼写标签,并根据所述错误拼写标签提示用户替换所述拼写区域内的拼写标签。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果;将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:生成拼写任务,并根据所述拼写任务得到所述预设答案。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据所述用户历史数据预测学习内容,并根据所述学习内容生成拼写任务;或者,根据用户输入的学习内容,生成拼写任务。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:获取每个所述标签的图像和位置信息,根据各所述标签的图像得到所述标签的身份信息;根据所有所述标签的位置信息得到各所述标签之间的相对位置关系。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:若判断结果为拼写错误,则提示用户重新在拼写区域内放入拼写标签。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:若判断结果为拼写错误,则根据所述匹配结果得到所述拼写区域内的错误拼写标签,并根据所述错误拼写标签提示用户替换所述拼写区域内的拼写标签。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种拼写训练方法,其特征在于,所述方法包括:
识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;
根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果;
将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在识别当前拼写区域内多个拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系的步骤之前包括:
生成拼写任务,并根据所述拼写任务获取所述预设答案。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于所述生成拼写任务的步骤包括:
根据用户历史数据预测学习内容,并根据所述学习内容生成拼写任务;或者,
获取用户输入的学习内容,根据所述学习内容生成所述拼写任务。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述识别输入的多个拼写标签的身份信息,以及各所述标签之间的相对位置关系的步骤包括:
获取每个所述拼写标签的RFID射频信号和位置信息;
根据所述RFID射频信号和位置信息得到各所述拼写标签的身份信息和相对位置关系。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,在所述根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确的步骤之后包括:
若判断结果为拼写错误,则提示用户重新在拼写区域内放入拼写标签。
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,在所述根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确的步骤之后包括:
若判断结果为拼写错误,则根据所述匹配结果得到所述拼写区域内的错误拼写标签,并根据所述错误拼写标签提示用户替换所述拼写区域内的拼写标签。
7.一种拼写训练系统,其特征在于,所述系统包括:处理器、多个拼写标签、与所述拼写标签匹配的识别模块,所述拼写标签和所述处理器均与所述识别模块通信连接,
所述识别模块,用于识别当前拼写区域内拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系;
所述处理器,用于根据所述拼写标签的身份信息,以及各所述拼写标签之间的相对位置关系得到拼写结果,并将所述拼写结果与预设答案匹配,并根据匹配结果判断所述拼写结果是否正确。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述拼写标签为字母拼写标签、汉字部首拼写标签、数字拼写标签或者符号拼写标签中的一种。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
CN201810277044.7A 2018-03-30 2018-03-30 拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质 Pending CN108595531A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810277044.7A CN108595531A (zh) 2018-03-30 2018-03-30 拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810277044.7A CN108595531A (zh) 2018-03-30 2018-03-30 拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108595531A true CN108595531A (zh) 2018-09-28

Family

ID=63624020

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810277044.7A Pending CN108595531A (zh) 2018-03-30 2018-03-30 拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108595531A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110299040A (zh) * 2019-05-14 2019-10-01 深圳小西科技有限公司 一种拼词方法、拼词从机及拼词系统
CN111063223A (zh) * 2020-01-07 2020-04-24 杭州大拿科技股份有限公司 英语单词拼写练习方法及装置
CN111783488A (zh) * 2020-06-28 2020-10-16 北京小米移动软件有限公司 积木设备、拼写验证方法、装置及设备、存储介质
CN113393719A (zh) * 2021-06-30 2021-09-14 张家口智趣学科技有限公司 拼音学习方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090164890A1 (en) * 2007-12-19 2009-06-25 Microsoft Corporation Self learning contextual spell corrector
CN104750831A (zh) * 2015-04-01 2015-07-01 广东小天才科技有限公司 一种汉字智能学习方法及系统
CN104952288A (zh) * 2014-12-20 2015-09-30 无敌科技(西安)有限公司 一种通过改变英文字母记忆单词的装置及方法
CN105139311A (zh) * 2015-07-31 2015-12-09 谭瑞玲 基于智能终端的英语教学系统
CN106097794A (zh) * 2016-07-25 2016-11-09 焦点科技股份有限公司 基于增强现实的汉语拼音组合认读学习系统及认读方法
CN107085529A (zh) * 2017-05-15 2017-08-22 广东小天才科技有限公司 一种应用程序操作方法及装置、用户设备

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090164890A1 (en) * 2007-12-19 2009-06-25 Microsoft Corporation Self learning contextual spell corrector
CN104952288A (zh) * 2014-12-20 2015-09-30 无敌科技(西安)有限公司 一种通过改变英文字母记忆单词的装置及方法
CN104750831A (zh) * 2015-04-01 2015-07-01 广东小天才科技有限公司 一种汉字智能学习方法及系统
CN105139311A (zh) * 2015-07-31 2015-12-09 谭瑞玲 基于智能终端的英语教学系统
CN106097794A (zh) * 2016-07-25 2016-11-09 焦点科技股份有限公司 基于增强现实的汉语拼音组合认读学习系统及认读方法
CN107085529A (zh) * 2017-05-15 2017-08-22 广东小天才科技有限公司 一种应用程序操作方法及装置、用户设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
曹望成等: "《物联网技术应用研究》", 31 January 2015, 新华出版社 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110299040A (zh) * 2019-05-14 2019-10-01 深圳小西科技有限公司 一种拼词方法、拼词从机及拼词系统
CN111063223A (zh) * 2020-01-07 2020-04-24 杭州大拿科技股份有限公司 英语单词拼写练习方法及装置
CN111783488A (zh) * 2020-06-28 2020-10-16 北京小米移动软件有限公司 积木设备、拼写验证方法、装置及设备、存储介质
CN113393719A (zh) * 2021-06-30 2021-09-14 张家口智趣学科技有限公司 拼音学习方法及装置
CN113393719B (zh) * 2021-06-30 2022-11-11 张家口智趣学科技有限公司 拼音学习方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108595531A (zh) 拼写训练方法、系统、计算机设备和存储介质
CN109543030B (zh) 客服机器人会话文本分类方法及装置、设备、存储介质
CN108009589A (zh) 样本数据处理方法、装置和计算机可读存储介质
CN108052577A (zh) 一种通用文本内容挖掘方法、装置、服务器及存储介质
CN108491392A (zh) 文字拼写错误的修正方法、系统、计算机设备及存储介质
CN110222330B (zh) 语义识别方法及装置、存储介质、计算机设备
CN102855082A (zh) 用于重叠文本用户输入的字符识别
CN112052828B (zh) 一种学习能力确定方法、装置及存储介质
CN104463101A (zh) 用于文字性试题的答案识别方法及系统
CN106775241B (zh) 信息呈现方法、设备和计算机可读存储介质
CN106855945A (zh) 电子字帖的书写检测方法及装置、电子字帖
CN205281861U (zh) 互动式智能学习机
CN105225563A (zh) 一种学习数据推荐方法、装置及穿戴式学习设备
CN110473537A (zh) 语音技能的控制方法、装置、设备及存储介质
CN108519973A (zh) 文字拼写的检测方法、系统、计算机设备及存储介质
CN114493944A (zh) 学习路径的确定方法、装置、设备及存储介质
CN109448717A (zh) 一种语音单词拼写识别方法、设备及存储介质
Radhakrishnan et al. A parameter-efficient learning approach to arabic dialect identification with pre-trained general-purpose speech model
CN111274813B (zh) 语言序列标注方法、装置存储介质及计算机设备
CN109063561A (zh) 公式的识别计算方法和装置
CN110209280A (zh) 一种应答方法、应答装置及存储介质
CN109255988A (zh) 基于错误发音检测的语言学习方法
CN109147419A (zh) 基于错误发音检测的语言学习机系统
CN113641876A (zh) 基于点阵码的练字方法、系统及计算机可读存储介质
CN114943032A (zh) 信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180928