CN109359876A - 家长教育能力测评方法、系统及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种家长教育能力测评方法、系统及装置，涉及教育机器人测评的技术领域，该方法包括获取用户的控制指令，并根据控制指令配置相应的测试模式；测试模式包括：问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种；获取测试模式中用户的测试信息；测试信息包括：语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种；对测试信息进行分类计算，得到教育能力判断要素数据；将教育能力判断要素数据与预设数据进行对比分析，以生成用户的教育能力评估结果。本发明提高了测试的互动性，对测试信息进行分类计算，使得家长教育能力测评结果更加准确。

Description

家长教育能力测评方法、系统及装置

技术领域

本发明涉及教育机器人测评技术领域，尤其是涉及一种家长教育能力测评方法、系统及装置。

背景技术

教育问题一直是人们普遍关注的重点问题，随着人们生活水平的提高及物质生活的改善，人们对教育问题越来越重视。除了课堂上教师的教育，家长也在学生成长的过程中起到至关重要的作用，为了方便家长自身和学校了解家长的教育水平，需要对家长的教育能力进行测试。现有的能力测评方法主要包括问卷式测试和人工测试，其中，问卷式测试方法提供给用户大量的测评问题，对用户的答案进行统计分析以评估用户的教育能力，大量的问题，会让用户觉得繁琐无味，产生厌倦感，体验性较差；人工测试方法的测评结果与效果，依赖于参与测评人员的专业水平与经验，准确度不稳定。对于互动性高、体验性好且测评结果更加稳定的测试方法尚未提出更好的技术方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种家长教育能力测评方法及装置，以使家长教育能力测评结果更准确，且提高测试的互动性，为用户提供更好的测试体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种家长教育能力测评方法，应用于教育机器人，包括：

获取用户的控制指令，并根据控制指令配置相应的测试模式；测试模式包括：问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种；获取测试模式中用户的测试信息；测试信息包括：语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种；对测试信息进行分类计算，得到教育能力判断要素数据；将教育能力判断要素数据与预设数据进行对比分析，以生成用户的教育能力评估结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，该方法还包括：对教育能力评估结果进行评分和分类，生成分类结果；根据分类结果生成纠正建议；将纠正建议发送到触摸显示屏进行显示。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，该方法还包括：获取语音信息、动作信息、表情信息和力触觉信息，并发送至云服务器进行存储和分析，得到分析结果；根据分析结果生成优化参数；优化参数用于优化生成教育能力评估结果的计算方法。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，获取测试模式中用户的测试信息的步骤，包括：根据测试模式向用户发出操作指令，以使用户按照操作指令做出相应的反馈，生成测试信息；获取测试信息。

第二方面，本发明实施例还提供一种家长教育能力测评系统，应用于教育机器人，执行第一方面或其任一种可能的实施方式中的家长教育能力测评方法，该系统包括：依次通信连接的应用层、系统层和硬件层；硬件层包括数据提取模块和多方位检测仪；多方位检测仪用于获取用户的控制指令，并发送给数据提取模块；数据提取模块用于接收用户的控制指令，并发送给数据处理模块；系统层包括数据处理模块和主控制器；数据处理模块用于接收数据提取模块发送的用户的控制指令并发送给主控制器，主控制器用于根据控制指令选取测试模式；数据提取模块还用于获取测试信息，并发送给数据处理模块，数据处理模块接收测试信息并发送给检测工具包；应用层包括信息检测工具包和教育能力评估工具包；信息检测工具包用于接收数据处理模块发送的测试信息，并发送给分析评价工具包，分析评价工具包用于根据测试信息计算得到教育能力判断要素数据，以生成用户的教育能力评估结果。

第三方面，本发明实施例还提供一种家长教育能力测评装置，应用于教育机器人，该装置包括：指令获取模块，用于获取用户的控制指令，并根据控制指令配置相应的测试模式；测试模式包括：问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种；测试信息获取模块，用于获取测试模式中用户的测试信息；测试信息包括：语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种；分类计算模块，用于对测试信息进行分类计算，得到教育能力判断要素数据；评估模块，用于将教育能力判断要素数据与预设数据进行对比分析，以生成用户的教育能力评估结果。

结合第三方面，本发明实施例提供了第三方面的第一种可能的实施方式，其中，该装置还包括还包括纠正模块，用于：对教育能力评估结果进行评分和分类，生成分类结果；根据分类结果生成纠正建议；将纠正建议发送到触摸显示屏进行显示。

结合第三方面，本发明实施例提供了第三方面的第二种可能的实施方式，其中，该装置还包括优化模块，用于：获取语音信息、动作信息、表情信息和力触觉信息，并发送至云服务器进行存储和分析，得到分析结果；根据分析结果生成优化参数；优化参数用于优化生成教育能力评估结果的计算方法。

结合第三方面，本发明实施例提供了第三方面的第三种可能的实施方式，其中，测试信息获取模块，还用于：根据测试模式向用户发出操作指令，以使用户按照操作指令做出相应的反馈，生成测试信息；获取测试信息。

本发明实施例带来了以下有益效果：本发明实施例提供的一种家长教育能力测评方法、系统及装置，用户根据自己的需求发出控制指令，该方法获取用户的控制指令，并根据控制指令配置与用户的测试需求相匹配的测试模式，测试模式包括问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种，用户可以结合自己的兴趣选择适用的测试模式，用户适用选中的测试模式进行测评的过程中，会产生语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种测试信息，获取适用测试模式测试过程中用户的测试信息，并进行分类计算，得到教育能力判断要素数据，将教育能力判断要素数据与预设的标准数据进行分析对比，可以得到用户的教育能力评估结果，以方便用户得到测试结果。该方法由用户选择感兴趣的测试模式并根据自己的需求进行有目的的测试，提高了测试过程的互动性，且由于对测试信息进行分类计算，并将得到的教育能力判断要素数据用于产生测试结果的步骤中，使得家长教育能力测评结果更加准确，给用户提供更好的测试体验。

本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例提供的家长教育能力测评方法流程图；

图2为现有家长教育能力测评方法的实施流程图；

图3为本发明实施例提供的家长教育能力测评方法的实施示意图；

图4为现有家长教育能力测评方法的能力测评系统结构示意图；

图5为本发明实施例提供的家长教育能力测评系统的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的家长教育能力测评装置结构框图。

图标：

61-指令获取模块；62-测试信息获取模块；63-分类计算模块；64-评估模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前，现有类似学习能力测评系统多采用问卷式。测评系统主要由测试单元(账户登录模块、测评分析模块、前端测试模块)、通信模块、云端服务器(任务配置模块、档案管理模块、数据呈现模块、数据存储模块、问卷模块)等组成，系统提供给用户大量的测评问题，对用户答案进行统计分析，判断家长的教育能力。也有人工测试家长教育能力的方法：通过调查问卷法、面试法、试卷测评法、指导操作法、教育过程跟踪法等，人工获取测试者的教育能力要素的判断信息，对测评者进行一个综合判断与评价。系统测评，设置大量的问题，让用户觉得繁琐无味，产生厌倦感，且测评方式单一，准确度不高，缺少互动性，用户体验性差。人工测评，测评要素不全面，评价方法缺少科学性。

基于此，本发明实施例提供的一种家长教育能力测评方法及装置，可以使家长教育能力测评结果更准确，且提高测试的互动性，为用户提供更好的测试体验。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种家长教育能力测评方法进行详细介绍。

实施例1

本发明实施例1提供了一种家长教育能力测评方法，应用于教育机器人，参见图1所示的家长教育能力测评方法流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S102，获取用户的控制指令，并根据控制指令配置相应的测试模式；测试模式包括：问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种。

用户通过语言交流或者屏幕输入的方式向教育机器人发送控制指令，比如用户向教育机器人说出：启用试卷测评模式，或者，用户通过教育机器人的交互屏幕手动选择试卷测评模式等，来向教育机器人发出控制指令。教育机器人获取用户的控制指令，并根据获取到的控制指令配置相应的测试模式。用户可以选择问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的一种或多种进行教育能力测试。

步骤S104，获取测试模式中用户的测试信息；测试信息包括：语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种。

在选择了测试模式后，用户使用选中的测试模式进行测试，测试过程中产生测试信息。测试信息是用户针对测试模式中题目的反馈信息，包括：语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种。例如：力触觉信息可以是用户与教育机器人握手过程中，教育机器人记录的力触觉数据；动作信息可以是教育机器人记录的用户的肢体动作数据；语音信息可以是教育机器人记录的用户回答问题的声音信息；表情信息可以是教育机器人记录的用户在测试过程中的表情数据。

步骤S106，对测试信息进行分类计算，得到教育能力判断要素数据；

参见图3所示的家长教育能力测评方法的实施示意图，对测试信息进行分类计算可以将测试信息按照环境与条件、家长精神状态、家长教育模式、家长综合素质等进行分类。例如，将获得的表情信息划分为表情家长精神状态的类别，并分析表情信息，判断表情信息中的喜怒哀乐等情绪状态在教育过程中所占的比重。

教育能力判断要素数据是对测试信息进行分类计算后，得到的具体的表示家长教育能力的数据。例如，表示家长情绪状态的教育能力判断要素数据为：开心占比为55％，愤怒占比为35％，其他占比为10％。

步骤S108，将教育能力判断要素数据与预设数据进行对比分析，以生成用户的教育能力评估结果。

预设数据是指经过大量实验得到的标准数据。例如，表示家长情绪状态的预设数据为：开心占比为60％，愤怒占比为25％，其他占比为15％，将得到的表示家长情绪状态的教育能力判断要素数据：开心占比为55％，愤怒占比为35％，其他占比为10％，与预设数据进行对比，根据对比结果，生成用户的教育能力评估结果。

本发明实施例提供的一种家长教育能力测评方法及装置，用户根据自己的需求发出控制指令，该方法获取用户的控制指令，并根据控制指令配置与用户的测试需求相匹配的测试模式，测试模式包括问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种，用户可以结合自己的兴趣选择适用的测试模式，用户适用选中的测试模式进行测评的过程中，会产生语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种测试信息，获取适用测试模式测试过程中用户的测试信息，并进行分类计算，得到教育能力判断要素数据，将教育能力判断要素数据与预设的标准数据进行分析对比，可以得到用户的教育能力评估结果，以方便用户得到测试结果。该方法由用户选择感兴趣的测试模式并根据自己的需求进行有目的的测试，提高了测试过程的互动性，且由于对测试信息进行分类计算，并将得到的教育能力判断要素数据用于产生测试结果的步骤中，使得家长教育能力测评结果更加准确，给用户提供更好的测试体验。

为了给用户提供更好的反馈，帮助用户提高教育能力，该方法还包括：对教育能力评估结果进行评分和分类，生成分类结果；根据分类结果生成纠正建议；将纠正建议发送到触摸显示屏进行显示。

分类结果包括各类别的教育能力评估结果及其评分，根据各种情况的分类结果生成相应的纠正建议，纠正建议通过教育机器人的触摸显示屏进行显示，便于顾客获得。

例如，对用户的教育能力评估结果按照环境与条件、家长精神状态、家长教育方式、家长综合素质几个类别分别进行评分，根据各类别分数匹配相应的纠正建议，以实现对家长教育能力更细化的反馈，帮助家长提升教育能力中较差的部分。

为了不断优化家长教育能力测评方法，保证计算的科学性，对评价标准不断更新，该方法还包括：获取语音信息、动作信息、表情信息和力触觉信息，并发送至云服务器进行存储和分析，得到分析结果；根据分析结果生成优化参数；优化参数用于优化生成教育能力评估结果的计算方法。

对获取语音信息、动作信息、表情信息和力触觉信息进行分析，得到对家长教育能力影响的各项评价指标作为分析结果，根据分析结果生成优化参数，优化参数可以用于优化生成教育能力评估结果的算法，当家长及社会环境逐渐变化时，仍然可以保证教育能力评估结果的科学性。

为了实现与用户的多种互动，增加用户进行教育能力测评的趣味性和积极性，获取测试模式中用户的测试信息的步骤，包括：根据测试模式向用户发出操作指令，以使用户按照操作指令做出相应的反馈，生成测试信息；获取测试信息。

用户选择测试模式后，不同的测试模式包括不同的操作指令，通过教育机器人将不同测试模式的不同操作指令传递给用户，用户按照操作指令做出相应的反馈，生成并获取测试信息。

参见图2所示的现有家长教育能力测评方法的实施流程图，不同于现有的依靠于专业人士对家长教育能力进行测评的方法，本方法增加了教育机器人与用户的互动，用户选择测试模式后，教育机器人将相应的操作指令传递给用户，用户根据教育机器人给出的操作指令进行操作，机器人获得用户的测试信息并根据用户的测试信息反馈配置相应的操作指令或分析。本方法能获取包括文字信息以及语音信息、动作信息、力触觉信息等多种形式的测试信息，可以增加测试的趣味性，提高用户的体验。

为使测试能更加全面，该方法还包括：获取用户所在的环境信息；环境信息包括噪音信息、家庭环境信息、社区环境信息或经济条件信息中至少一种；将环境信息发送给信息检测工具包，以生成教育能力判断要素数据。

获取用户所在的环境信息，通过噪音信息、家庭环境信息、社区环境信息或经济条件信息中至少一种，判断家长给学生创造更好学习环境的能力，并根据环境信息，生成教育能力判断要素数据，对家长教育能力进行更加全方位的评估。

本方法能够增强用户与教育机器人的互动性，在互动的过程获取用户的测试信息，测评要素更加全面，评价方法更加科学，在提高用户测试互动性的同时，使测评结果更加准确，为用户提供了更好的测试体验。

实施例2

本发明实施例2提供了一种家长教育能力测评系统，应用于教育机器人，执行第一方面或其任一种可能的实施方式中的家长教育能力测评方法，参见图5所示的家长教育能力测评系统的结构示意图，该系统包括：

依次通信连接的应用层、系统层和硬件层；硬件层包括数据提取模块和多方位检测仪；多方位检测仪用于获取用户的控制指令，并发送给数据提取模块；数据提取模块用于接收用户的控制指令，并发送给数据处理模块。

其中，多方位检测仪包括：视觉识别模块、力触觉感知、语音交互模块和触摸显示屏，可以获取用户发出的语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息。

系统层包括数据处理模块和主控制器；数据处理模块用于接收数据提取模块发送的用户的控制指令并发送给主控制器，主控制器用于根据控制指令选取测试模式；数据提取模块还用于获取测试信息，并发送给数据处理模块，数据处理模块接收测试信息并发送给检测工具包。

应用层包括信息检测工具包和教育能力评估工具包；信息检测工具包用于接收数据处理模块发送的测试信息，并发送给分析评价工具包，分析评价工具包用于根据测试信息计算得到教育能力判断要素数据，以生成用户的教育能力评估结果。

参见图4所示的现有家长教育能力测评方法的能力测评系统结构示意图，现有的测评系统，测评方式较为单一，且准确度不高。相比现有类似学习能力测评系统，本系统结合多种学习能力测评方式，调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式、力触觉感知式等进行类人的综合测评。具有以下优点：测评方式多样化，准确度高；与家长具有互动性，体验性好；测评要素全面，测试评价方法系统科学；交互机器人智能化；操作简单自动，且能对家长提出改善建议。

实施例3

本发明实施例3提供了一种家长教育能力测评装置，应用于教育机器人，参见图6所示的家长教育能力测评装置结构框图，该装置包括：

指令获取模块61，用于获取用户的控制指令，并根据控制指令配置相应的测试模式；测试模式包括：问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种；测试信息获取模块62，用于获取测试模式中用户的测试信息；测试信息包括：语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种；分类计算模块63，用于对测试信息进行分类计算，得到教育能力判断要素数据；评估模块64，用于将教育能力判断要素数据与预设数据进行对比分析，以生成用户的教育能力评估结果。

该装置还包括还包括纠正模块，用于：对教育能力评估结果进行评分和分类，生成分类结果；根据分类结果生成纠正建议；将纠正建议发送到触摸显示屏进行显示。

该装置还包括优化模块，用于：获取语音信息、动作信息、表情信息和力触觉信息，并发送至云服务器进行存储和分析，得到分析结果；根据分析结果生成优化参数；优化参数用于优化生成教育能力评估结果的计算方法。

测试信息获取模块62，还用于：根据测试模式向用户发出操作指令，以使用户按照操作指令做出相应的反馈，生成测试信息；获取测试信息。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种家长教育能力测评方法，应用于教育机器人，其特征在于，包括：

获取用户的控制指令，并根据所述控制指令配置相应的测试模式；所述测试模式包括：问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种；

获取所述测试模式中所述用户的测试信息；所述测试信息包括：语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种；

对所述测试信息进行分类计算，得到教育能力判断要素数据；

将所述教育能力判断要素数据与预设数据进行对比分析，以生成所述用户的教育能力评估结果。

2.根据权利要求1所述的家长教育能力测评方法，其特征在于，还包括：

对所述教育能力评估结果进行评分和分类，生成分类结果；

根据所述分类结果生成纠正建议；

将所述纠正建议发送到触摸显示屏进行显示。

3.根据权利要求1所述的家长教育能力测评方法，其特征在于，还包括：

获取所述语音信息、所述动作信息、所述表情信息和所述力触觉信息，并发送至云服务器进行存储和分析，得到分析结果；

根据所述分析结果生成优化参数；所述优化参数用于优化生成所述教育能力评估结果的计算方法。

4.根据权利要求1所述的家长教育能力测评方法，其特征在于，所述获取所述测试模式中所述用户的测试信息的步骤，包括：

根据所述测试模式向所述用户发出操作指令，以使所述用户按照所述操作指令做出相应的反馈，生成测试信息；

获取所述测试信息。

5.根据权利要求1-4任一项所述的家长教育能力测评方法，其特征在于，还包括：

获取所述用户所在的环境信息；所述环境信息包括噪音信息、家庭环境信息、社区环境信息或经济条件信息中至少一种；

将所述环境信息发送给所述信息检测工具包，以生成所述教育能力判断要素数据。

6.一种家长教育能力测评系统，应用于教育机器人，其特征在于，执行权利要求1-5任一项所述的家长教育能力测评方法，该系统包括：依次通信连接的应用层、系统层和硬件层；

所述硬件层包括数据提取模块和多方位检测仪；所述多方位检测仪用于获取用户的控制指令，并发送给所述数据提取模块；所述数据提取模块用于接收所述用户的控制指令，并发送给数据处理模块；

所述系统层包括所述数据处理模块和主控制器；所述数据处理模块用于接收所述数据提取模块发送的所述用户的控制指令并发送给所述主控制器，所述主控制器用于根据所述控制指令选取测试模式；

所述数据提取模块还用于获取测试信息，并发送给所述数据处理模块，所述数据处理模块接收所述测试信息并发送给检测工具包；

所述应用层包括所述信息检测工具包和教育能力评估工具包；所述信息检测工具包用于接收所述数据处理模块发送的所述测试信息，并发送给所述分析评价工具包，所述分析评价工具包用于根据所述测试信息计算得到教育能力判断要素数据，以生成用户的教育能力评估结果。

7.一种家长教育能力测评装置，应用于教育机器人，其特征在于，包括：

指令获取模块，用于获取用户的控制指令，并根据所述控制指令配置相应的测试模式；所述测试模式包括：问卷调查模式、试卷测评模式、语音对话模式、教育过程跟踪模式或引导操作模式中的至少一种；

测试信息获取模块，用于获取所述测试模式中所述用户的测试信息；所述测试信息包括：语音信息、动作信息、表情信息或力触觉信息中的至少一种；

分类计算模块，用于对所述测试信息进行分类计算，得到教育能力判断要素数据；

评估模块，用于将所述教育能力判断要素数据与预设数据进行对比分析，以生成所述用户的教育能力评估结果。

8.根据权利要求7所述的家长教育能力测评装置，其特征在于，还包括纠正模块，用于：

对所述教育能力评估结果进行评分和分类，生成分类结果；

根据所述分类结果生成纠正建议；

将所述纠正建议发送到触摸显示屏进行显示。

9.根据权利要求7所述的家长教育能力测评装置，其特征在于，还包括优化模块，用于：

获取所述语音信息、所述动作信息、所述表情信息和所述力触觉信息，并发送至云服务器进行存储和分析，得到分析结果；

根据所述分析结果生成优化参数；所述优化参数用于优化生成所述教育能力评估结果的计算方法。

10.根据权利要求7所述的家长教育能力测评装置，其特征在于，所述测试信息获取模块，还用于：

根据所述测试模式向所述用户发出操作指令，以使所述用户按照所述操作指令做出相应的反馈，生成测试信息；

获取所述测试信息。