CN109191346A - 一种自适应婴儿教育方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种自适应婴儿教育方法及装置，所述方法包括，给婴儿播放教育内容；采集婴儿的嘴部动作数据，所述婴儿的嘴部动作数据包括幅度值和频率值；根据婴儿的嘴部动作数据的频率值与辨识度的相关性，计算得到婴儿对所播放教育内容的辨识度；根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容。本发明检测婴儿嘴部动作的频率值；根据嘴部动作的频率值与辨识度的相关性，计算得到婴儿的辨识度，得到教育内容对婴儿神经的刺激程度；根据辨识度，通过教育内容推荐算法选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容，筛选出来的教育内容能够最大化地促进婴儿神经发育及语言发展。

Description

一种自适应婴儿教育方法及装置
技术领域
本发明涉及一种教育方法及装置，尤其是指一种自适应婴儿教育方法及装置。
背景技术
自适应能力测试是一种被广泛采用的教育评价方法，在教育测量理论的发展过程中，常见的自适应能力测试理论有项目反馈理论、决策理论、序贯概率比检验模型、知识空间理论等。
随着大家对早教的认识越来越深入，早教的时间甚至提前到刚出生的婴儿，但是一般小孩具有清楚的表达能力是在两岁左右，这时可以通过小孩的表达反馈来检验小孩的学习情况，判断该阶段的教育内容是否适合小孩学习，从而制定小孩的学习内容和学习路径。
但是，对于小于两岁的小孩，现阶段还没有任何关于该年龄段小孩学习效果检测方法，因此就无法给这个年龄段的小孩提供适合其学习内容及学习路径。因此对于两岁以前的小孩，如何根据婴儿对学习内容的反馈，筛选出有利于刺激婴儿神经发育的教育内容，成为了现阶段急需解决的技术问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种能够筛选出有利于刺激婴儿神经发育的教育内容的教育方法及装置。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种自适应婴儿教育方法，所述自适应婴儿教育方法包括，
给婴儿播放教育内容，所述教育内容包括音频、视频及图片；
采集婴儿的嘴部动作数据，所述婴儿的嘴部动作数据包括幅度值和频率值，婴儿的嘴部动作包括吸吮动作、咬合动作及磨牙动作；
根据婴儿的嘴部动作数据的频率值与辨识度的相关性，计算得到婴儿对所播放教育内容的辨识度；
根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容。
进一步的，所述自适应婴儿教育方法还包括对嘴部动作数据进行数据处理，具体包括，
将采集到的婴儿的嘴部动作数据进行分类，分类为吸吮动作数据、咬合动作数据及磨牙动作数据；
去除嘴部动作数据中的干扰动作数据；
对嘴部动作数据进行滤波处理，去掉幅度值最小及最大的嘴部动作数据。
进一步的，采集婴儿的嘴部动作数据具体包括，
检测奶嘴头气室内气体的压力值；
根据压力值，计算得到压力变化的幅度值及频率值。
进一步的，所述根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容具体包括，
根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法筛选出数据库中所有适合婴儿当前状况的教育内容；
从筛选出的所有适合婴儿当前状况的教育内容当中，筛选出最能刺激婴儿神经发育的内容；
通过教育内容推荐算法制定婴儿的学习路径。
进一步的，所述自适应婴儿教育方法还包括，
将采集到的婴儿的嘴部动作数据实时显示。
为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：一种自适应婴儿教育装置，所述自适应婴儿教育装置包括，
教育内容播放模块，用于给婴儿播放教育内容，所述教育内容包括音频、视频及图片；
嘴部动作数据采集模块，用于采集婴儿的嘴部动作数据，所述婴儿的嘴部动作数据包括幅度值和频率值，婴儿的嘴部动作包括吸吮动作、咬合动作及磨牙动作；
辨识度计算模块，用于根据婴儿的嘴部动作数据的频率值与辨识度的相关性，计算得到婴儿对所播放教育内容的辨识度；
教育内容筛选模块，用于根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容。
进一步的，所述自适应婴儿教育装置还包括嘴部动作数据处理模块，用于，
将采集到的婴儿的嘴部动作数据进行分类，分类为吸吮动作数据、咬合动作数据及磨牙动作数据；
去除嘴部动作数据中的干扰动作数据；
对嘴部动作数据进行滤波处理，去掉幅度值最小及最大的嘴部动作数据。
进一步的，所述嘴部动作数据采集模块还用于，
检测奶嘴头气室内气体的压力值；
根据压力值，计算得到压力变化的幅度值及频率值。
进一步的，所述教育内容筛选模块还用于，
根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法筛选出数据库中所有适合婴儿当前状况的教育内容；
从筛选出的所有适合婴儿当前状况的教育内容当中，筛选出最能刺激婴儿神经发育的内容；
通过教育内容推荐算法制定婴儿的学习路径。
进一步的，所述自适应婴儿教育装置还包括，
数据显示模块，用于将采集到的婴儿的嘴部动作数据实时显示。
本技术方案通过检测婴儿嘴部动作的幅度值跟频率值；根据嘴部动作的频率值与辨识度的相关性，计算得到辨识度，得到教育内容对婴儿神经的刺激程度；根据辨识度，通过教育内容推荐算法选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容，筛选出来的教育内容能够最大化地促进婴儿神经的发育及语言发展。
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体结构。
图1为本发明的自适应婴儿教育方法流程图；
图2为本发明的自适应婴儿教育装置框图；
图3为本发明的自适应婴儿教育系统框图；
图4为本发明的嘴部动作检测装置的分解图；
图5为本发明的嘴部动作检测装置的奶嘴结构图；
图6为本发明的嘴部动作检测装置的剖面结构图；
其中，10-奶嘴、11-奶嘴头、111-薄膜、12-托槽；20-检测主机。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
实施例一
参阅图1，一种自适应婴儿教育方法，所述自适应婴儿教育方法包括步骤，
S10、给婴儿播放教育内容，所述教育内容包括音频、视频及图片；
S20、采集婴儿的嘴部动作数据，所述婴儿的嘴部动作数据包括幅度值和频率值，婴儿的嘴部动作包括吸吮动作、咬合动作及磨牙动作；
S30、根据婴儿的嘴部动作数据的频率值与辨识度的相关性，计算得到婴儿对所播放教育内容的辨识度；
S40、根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容。
本实施例中，播放的教育内容为预先制作好的教育内容，为适合两岁以前的婴儿的教育内容，包括有音频内容、视频内容及图片内容，婴儿接收到不同的学习内容后，婴儿的神经会受到相应的刺激，对不同学习内容的刺激作出相应的反馈。
由于婴儿接收到学习内容后，不同的学习内容对婴儿的刺激程度不同，婴儿的嘴部会相应地反馈幅度与频率不同的嘴部动作，其中，婴儿咬合动作的幅度值比较大，频率比较小；磨牙动作的幅度值比较小，频率比较大；吸吮动作的幅度值适中，频率也适中；通过采集婴儿嘴部动作数据，以婴儿嘴部动作的幅度值及频率值作为评估该教育内容对婴儿神经的刺激程度。
婴儿的嘴部动作数据的频率值与婴儿的辨识度之间具有相关性，当吸吮动作的频率值大于一定的阀值后，吸吮动作的频率值与辨识度具有正相关性，根据该特点可以计算出婴儿对所播放教育内容的辨识度。
数据库内存有用于婴儿教育的教育内容，根据计算得到的婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法，从数据库中筛选出最能刺激婴儿神经发育的教育内容，选出的教育内容能够最大化促进婴儿神经发育及语言发展。
优选地，所述自适应婴儿教育方法还包括对嘴部动作数据进行数据处理，具体包括，
将采集到的婴儿的嘴部动作数据进行分类，分类为吸吮动作数据、咬合动作数据及磨牙动作数据；
去除嘴部动作数据中的干扰动作数据；
对嘴部动作数据进行滤波处理，去掉幅度值最小及最大的嘴部动作数据。
本技术方案中，采集到的婴儿的嘴部动作数据包括有吸吮动作数据、咬合动作数据及磨牙动作数据，需要对这些数据分类出来，对数据中掺杂的干扰数据进行去除，提高数据的准确性，同时对吸吮动作数据、咬合动作数据及磨牙动作数据这三个类别数据中幅度值最小及最大的数据去掉，去掉了波动最大的数据，能够有效减小数据的误差；婴儿的嘴部动作数据经过上述步骤处理后，能够更加真实地反映出婴儿对接收到的教育内容的神经反馈情况。
优选地，采集婴儿的嘴部动作数据具体包括，
检测奶嘴头气室内气体的压力值；
根据压力值，计算得到压力变化的幅度值及频率值。
婴儿在接收到教育内容的刺激时，婴儿的嘴部会有相应的嘴部动作，包括，吸吮动作、咬合动作及磨牙动作；不同的嘴部动作的幅度及频率大小表示婴儿对教育内容刺激程度，因此通过检测奶嘴内部气室的压力值来计算出嘴部动作的幅度值跟频率值。
优选地，所述根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容具体包括，
根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法筛选出数据库中所有适合婴儿当前状况的教育内容；
从筛选出的所有适合婴儿当前状况的教育内容当中，筛选出最能刺激婴儿神经发育的内容；
通过教育内容推荐算法制定婴儿的学习路径。
优选地，所述自适应婴儿教育方法还包括，将采集到的婴儿的嘴部动作数据实时显示。
将采集到的婴儿的嘴部动作数据的幅度值及频率值实时显示出来，能够直观显示出教育内容对婴儿的刺激程度。
实施例二
参阅图2，一种自适应婴儿教育装置，所述自适应婴儿教育装置包括，
教育内容播放模,100，用于给婴儿播放教育内容，所述教育内容包括音频、视频及图片；
嘴部动作数据采集模块200，用于采集婴儿的嘴部动作数据，所述婴儿的嘴部动作数据包括幅度值和频率值，婴儿的嘴部动作包括吸吮动作、咬合动作及磨牙动作；
辨识度计算模块300，用于根据婴儿的嘴部动作数据的频率值与辨识度的相关性，计算得到婴儿对所播放教育内容的辨识度；
教育内容筛选模块400，用于根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容。
优选地，所述自适应婴儿教育装置还包括嘴部动作数据处理模块，用于，
将采集到的婴儿的嘴部动作数据进行分类，分类为吸吮动作数据、咬合动作数据及磨牙动作数据；
去除嘴部动作数据中的干扰动作数据；
对嘴部动作数据进行滤波处理，去掉幅度值最小及最大的嘴部动作数据。
优选地，所述嘴部动作数据采集模块还用于，
检测奶嘴头气室内气体的压力值；
根据压力值，计算得到压力变化的幅度值及频率值。
优选地，所述教育内容筛选模块还用于，
根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法筛选出数据库中所有适合婴儿当前状况的教育内容；
从筛选出的所有适合婴儿当前状况的教育内容当中，筛选出最能刺激婴儿神经发育的内容；
通过教育内容推荐算法制定婴儿的学习路径。
优选地，所述自适应婴儿教育装置还包括，
数据显示模块500，用于将采集到的婴儿的嘴部动作数据实时显示。
以上装置实施例的描述，与上述方法描述是相似的，具有与方法实施例相同的有益效果，因此不做赘述。
实施例三
参阅图3，本实施例为一种自适应婴儿教育系统，该教育系统用于实施例一自适应婴儿教育方法的一具体应用，该系统包括，嘴部动作检测硬件、移动端、云服务器。
嘴部动作检测硬件，用于检测婴儿嘴部动作数据的幅度值与频率值，并将嘴部动作数据通过局域无线网络发送至客户端，所述无线局域网包括但不限于wifi、蓝牙、ZigBee；
参阅图4～图6，嘴部动作检测硬件由奶嘴10及检测主机20构成；
奶嘴10包括奶嘴头11及呈碗状的托槽12，所述奶嘴头11的空腔连通所述托槽12，所述托槽12的形状大小与检测主机20的形状大小相适配；
奶嘴头11由硅胶构成，所述奶嘴头内设有一块薄膜111，此处薄膜111是向内凹陷，此处薄膜111的厚度为0.2～1mm；
所述托槽12上设有两个缺口，托槽12的其中一面向外突出，托槽12相对的另一面有向内突出的硅胶块，托槽12与奶嘴头11相连接的部分设计为螺丝纹状；
检测主机20包括，压力传感器、数据处理单元、数据显示单元、数据收发单元以及电池；所述检测主机20的底部开设有一个直径为0.03mm的小孔，此孔通过软管和压力传感器直接相连。
检测主机20的机身为螺旋纹状设计，托槽内设有相适配的螺旋纹，当检测主机插入托槽后，检测主机的螺旋纹和托槽内的螺旋纹相适配，奶嘴头11、薄膜111、检测主机20之间形成一个密闭空间。
当婴儿吸吮、咬合、磨牙的时候，奶嘴头11的奶嘴壁发生形变，把压力传导到密闭空间，密闭空间内的压力发生改变，压力传感器可以检测到密闭空间的压力变化，将压力值计算得到嘴部动作的幅度值跟频率值，因此能够检测检测到婴儿的吸吮、咬合、磨牙动作。
移动端，移动端为手机或平板电脑或者音频视频播放器，用于播放教育内容，接收婴儿嘴部动作数据，向云服务器发送婴儿嘴部动作数据，接收云服务器的信息，也可用于录制母亲或他人阅读给婴儿的声音，接收云端服务器发送的视频或者音频播放内容，
云服务器，用于接收移动端发送的婴儿嘴部动作数据，根据婴儿嘴部动作数据计算婴儿的辨识度，并根据辨识度筛选出最能刺激婴儿神经发育的教育内容。
自适应婴儿教育系统的交互过程如下：
步骤一，通过手机或者平板电脑或音频视频播放器给婴儿播放教育内容；
步骤二，通过嘴部动作检测硬件检测婴儿对教育内容的反馈，具体为检测婴儿的嘴部动作数据，嘴部动作包括吸吮动作、咬合动作及磨牙动作，嘴部动作有幅度值和频率值。
步骤三，嘴部动作检测硬件通过无线局域网络将嘴部动作数据传输给手机或者平板电脑或音频视频播放器。
步骤四，手机或平板电脑或音频视频播放器初步处理婴儿的嘴部动作数据，并将婴儿的嘴部动作数据进行初步处理并且存储，将处理后的嘴部动作数据进行显示。
步骤五，手机或平板电脑或音频视频播放器将嘴部动作数据及播放的教育内容打包发送至云服务器；此步骤中，音频视频播放器可以通过连接手机的方式，将嘴部动作数据及播放的教育内容发送到云端服务器；音频视频播放器也可以通过连接其它网关，将嘴部动作数据及播放的教育内容发送给云服务器。
步骤六，云服务器接收嘴部动作数据，并将嘴部动作数据进行存储，完成数据收集；此步骤中的数据可以为音频播放器发送过来的数据，也可以是手机或者平板电脑发送过来的数据。
步骤七，云服务器评估婴儿对当前播放内容的反馈，此步骤中，根据播放的教育内容及与其相匹配的嘴部动作检测数据，判断播放的教育内容对婴儿的神经刺激指数。
步骤八，云服务器根据婴儿的反馈数据，调整教育内容及学习路径，此步骤中，根据婴儿的反馈数据，给婴儿自动推荐教育内容；通过教育内容推荐算法预测云端服务器中适合婴儿当前状况的教育内容，筛选出最能刺激婴儿神经发育的教育内容制定学习路径。
自动推荐教育内容的实现过程如下：
1)根据当前的数据库状态，计算出音标学习的贝叶斯网络。假设有n个需要学习的音标，其中m个音标已经学会，剩余需要学习音标的个数为n-m；
2)假设m个音标中最新学会的音标为Mi，那么从m开始出发到学习n-m中的任意一个音标的难度为1/P(Mi|Sj)；
3)选取P(Mi|Sj)中较大的前4个音标进行学习；
4)其中这4个音标的每天学习时间为{P(Mi|S1-4)/P(Mi|S1)+P(Mi|S2)+P(Mi|S3)+P(Mi|S4)}*40分钟；
5)每天边学习变检测，一旦检测到婴儿能够辨识某个音标，立即进入单独测试流程。
步骤九，云服务器通过互联网将筛选出来的教育内容及学习路径发送给音频视频播放器或者手机或者平板电脑。
步骤十，音频视频播放器或者手机或者平板电脑接收教育内容及学习路径，将教育内容播放给婴儿。
本实施例中，能够根据采集到的婴儿嘴部动作数据，检测得到教育内容对婴儿的神经刺激情况，筛选出最适合婴儿当前状况的教育内容播放给婴儿，达到最大程度刺激婴儿神经发育及语言发展的目的。
本领域普通技术人员可以理解，实现上述方法实施例的全部或部分步骤，可以通过程序指令相关的硬件来完成，程序指令存储在相关的硬件的存储介质当中，程序指令在执行过程中，执行上述方法实施例的步骤。
此处第一、第二……只代表其名称的区分，不代表它们的重要程度和位置有什么不同。
此处，上、下、左、右、前、后只代表其相对位置而不表示其绝对位置。以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种自适应婴儿教育方法，其特征在于：所述自适应婴儿教育方法包括，
给婴儿播放教育内容，所述教育内容包括音频、视频及图片；
采集婴儿的嘴部动作数据，所述婴儿的嘴部动作数据包括幅度值和频率值，婴儿的嘴部动作包括吸吮动作、咬合动作及磨牙动作；
根据婴儿的嘴部动作数据的频率值与辨识度的相关性，计算得到婴儿对所播放教育内容的辨识度；
根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容。
2.如权利要求1所述的自适应婴儿教育方法，其特征在于：所述自适应婴儿教育方法还包括对嘴部动作数据进行数据处理，具体包括，
将采集到的婴儿的嘴部动作数据进行分类，分类为吸吮动作数据、咬合动作数据及磨牙动作数据；
去除嘴部动作数据中的干扰动作数据；
对嘴部动作数据进行滤波处理，去掉幅度值最小及最大的嘴部动作数据。
3.如权利要求1所述的自适应婴儿教育方法，其特征在于：采集婴儿的嘴部动作数据具体包括，
检测奶嘴头气室内气体的压力值；
根据压力值，计算得到压力变化的幅度值及频率值。
4.如权利要求1所述的自适应婴儿教育方法，其特征在于：所述根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容具体包括，
根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法筛选出数据库中所有适合婴儿当前状况的教育内容；
从筛选出的所有适合婴儿当前状况的教育内容当中，筛选出最能刺激婴儿神经发育的内容；
通过教育内容推荐算法制定婴儿的学习路径。
5.如权利要求1所述的自适应婴儿教育方法，其特征在于：所述自适应婴儿教育方法还包括，
将采集到的婴儿的嘴部动作数据实时显示。
6.一种自适应婴儿教育装置，其特征在于：所述自适应婴儿教育装置包括，
教育内容播放模块，用于给婴儿播放教育内容，所述教育内容包括音频、视频及图片；
嘴部动作数据采集模块，用于采集婴儿的嘴部动作数据，所述婴儿的嘴部动作数据包括幅度值和频率值，婴儿的嘴部动作包括吸吮动作、咬合动作及磨牙动作；
辨识度计算模块，用于根据婴儿的嘴部动作数据的频率值与辨识度的相关性，计算得到婴儿对所播放教育内容的辨识度；
教育内容筛选模块，用于根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法从数据库中选取最能刺激婴儿神经发育的教育内容。
7.如权利要求6所述的自适应婴儿教育装置，其特征在于：所述自适应婴儿教育装置还包括嘴部动作数据处理模块，用于，
将采集到的婴儿的嘴部动作数据进行分类，分类为吸吮动作数据、咬合动作数据及磨牙动作数据；
去除嘴部动作数据中的干扰动作数据；
对嘴部动作数据进行滤波处理，去掉幅度值最小及最大的嘴部动作数据。
8.如权利要求6所述的自适应婴儿教育装置，其特征在于：所述嘴部动作数据采集模块还用于，
检测奶嘴头气室内气体的压力值；
根据压力值，计算得到压力变化的幅度值及频率值。
9.如权利要求6所述的自适应婴儿教育装置，其特征在于：所述教育内容筛选模块还用于，
根据婴儿对所播放教育内容的辨识度，通过教育内容推荐算法筛选出数据库中所有适合婴儿当前状况的教育内容；
从筛选出的所有适合婴儿当前状况的教育内容当中，筛选出最能刺激婴儿神经发育的内容；
通过教育内容推荐算法制定婴儿的学习路径。
10.如权利要求6所述的自适应婴儿教育装置，其特征在于：所述自适应婴儿教育装置还包括，
数据显示模块，用于将采集到的婴儿的嘴部动作数据实时显示。
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