CN110069707A - 一种人工智能自适应互动教学系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人工智能自适应互动教学系统，通过前端信息获取模块获得学生的声音信息和人脸图像信息，预设的人工智能算法模型可以根据学生的声音和人脸表情自动确定学生的学习状态，并控制显示模块显示三维人物模型来推送相关的学习内容给学生或对学生进行实时的反馈，通过上述技术方案，学生无需通过传统的人机交互工具进行繁琐的信息输入，只需要通过语音进行学习反馈，且人工智能算法模型可以根据学生的学习状态等信息来确定学生的学习内容，使得学生达到便捷、高效的学习效果，且自适应学习算法也使得人工智能算法模型可以随着训练不断自我优化，达到更好的学习效果。
Description
技术领域
本发明属于人工智能教育领域，具体涉及一种人工智能自适应互动教学系统。
背景技术
自适应教育这一学习理念已经存在了很长时间，近年来随着人工智能在教育行业的应用，基于人工智能的自适应教育应运而生。自适应教育学习模式可实时收集学生学习数据，评估学生的学习内容，做到千人千面的个性化学习，提高学习效率。基于人工智能的自适应教育目前在我国处于初步发展阶段，产业链不成熟、分工不明确，用户对其认知度低。未来随着技术的成熟，有效数据的丰富，自适应教育有望在更多学科和细分领域进行应用。
现有的自适应教育技术，太过依赖传统的人机互动工具例如键盘或触摸屏，难以做到高效，自由和便捷的人机交流；同时现有的自适应教育算法的发展缓慢，无法充分利用用户的学习状态等信息确定学习内容，学习效率低下，且其单调的人机互动也使得学生的学习过程趣味性低，难以吸引学生的注意力。
发明内容
为了克服上述技术缺陷，本发明提供一种人工智能自适应互动教学系统，。
为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的：
一种人工智能自适应互动教学系统，包括：
前端信息获取模块，用于获取学生的学习行为，所述学习行为包括学生的声音信息和人脸图像信息；
前端显示模块，用于显示三维人物模型；所述三维人物模型用于根据播放指令进行播放；所述播放指令用于指示所述三维人物模型的影像动作、推送内容；所述推送内容为供学生进行学习的学习音视频信息或供学生进行测试的试题信息；
后台信息处理模块，内置有人工智能算法模型，用于对所述学习行为进行分析得到学生的学习状态和声音文本，确定所述播放指令以驱动所述三维人物模型进行播放，并使用自适应学习算法根据所述学习状态和所述声音文本对所述人工智能算法模型进行训练。
相对于现有技术，本发明的有益效果为：本发明公开了一种人工智能自适应互动教学系统，通过前端信息获取模块获得学生的声音信息和人脸图像信息，预设的人工智能算法模型可以根据学生的声音和人脸表情自动确定学生的学习状态，并控制显示模块显示三维人物模型来推送相关的学习内容给学生或对学生进行实时的反馈，通过上述技术方案，学生无需通过传统的人机交互工具进行繁琐的信息输入，可以与三维动画模型进行直接的交流，趣味性高，且人工智能算法模型可以根据学生的学习状态等信息来确定学生的学习内容，使得学生达到便捷、高效的学习效果，且自适应学习算法也使得人工智能算法模型可以随着训练不断自我优化，达到更好的学习效果。
进一步的，还包括储存模块，用于以分布式架构储存所述影像动作、所述推送内容和所述学习行为。通过储存模块，可以更高效地对分布的、异构数据源的数据进行存储和归类处理。
进一步的，所述储存模块包括：
数据库服务器，用于储存数据；
流媒体管理服务器，用于管理流媒体内容，传输流媒体服务至所述前端显示模块进行流媒体显示，使用专门的流媒体管理服务器保证流媒体服务的独立性和高效性。
进一步的，还包括后台管理模块，用于对授权人员提供管理界面，以对整个系统进行管理和维护，授权人员可以通过后台管理模块对系统的参数进行设置，对数据进行管理，或是对系统的基础设施进行维护。
进一步的，所述前端信息获取模块包括：
声音获取单元，用于获取学生的所述声音信息；
影像获取单元，用于获取学生的所述人脸图像信息。
进一步的，所述声音获取单元为麦克风，所述影像获取单元为摄像头。
进一步的，所述后台信息处理模块包括：
人脸状态分析单元，用于使用人脸识别算法对所述人脸图像信息进行识别，得到所述学习状态；所述学习状态包括人脸情绪信息、人脸专注信息或人脸类别信息中的一种或多种；
声音状态分析单元，用于使用声音识别算法对所述声音信息进行识别和处理，得到所述声音文本；所述声音识别信息包括声音文本和声学特征；
人工智能演算单元，用于使用预先构建的所述人工智能算法模型，根据所述学习状态确定所述影像动作，并根据所述声音文本确定所述推送内容；
自适应训练单元，用于使用自适应学习算法，根据学生对所述影像动作和所述推送内容进行回应的所述学习行为，对所述人工智能算法模型进行训练，通过数据的不断增加，进行自我的学习和分析，以调整人工智能算法模型的运行方式和教学模式。
进一步的，所述人工智能算法模型包括：
影像动作算法模型，用于分析学生的所述学习状态，判断学生的学习专注程度，并根据所述学习专注程度选择对应的所述影像动作，以提高学生的学习专注程度；
知识图谱算法模型，设置有预设的知识图谱，用于根据学生的所述声音文本确定学生的学习进度、学习效率和认知水平，对所述知识图谱进行更新，并确定下一步应推送的所述学习内容。
进一步的，所述声音状态分析单元还根据所述声音特征为学生建立专属的的语音识别模型，通过构建声学特征模型，可以快速计算学习者的下一句对应的语音的可能性，并能更智能地提供更合适的答案，提高语音识别的效果。声学特征模型初始化一组通用的识别库，当新建用户之后，为该用户创建一个个性化的语音识别库，即为用户定制语音识别的偏好。
进一步的，所述后台信息处理模块还包括用户信息库构建单元，用于记录学生的基本信息、学习进度、学习效率和认知水平，以形成学生的用户信息库，系统可以根据用户的学习历史记录不断的更新用户信息库，用户也可以查询用户信息库来了解自己的学习情况。
附图说明
图1是本发明的具体实施方式中所述的人工智能自适应互动教学系统的功能模块示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本具体实施方式公开了一种人工智能自适应互动教学系统，包括：
前端信息获取模块1，用于获取学生的学习行为，学习行为包括学生的声音信息和人脸图像信息；具体的，前端信息获取模块1包括：
声音获取单元11，用于获取学生的声音信息；具体实施中可以选用麦克风或其他声音输入设备；
影像获取单元12，用于获取学生的人脸图像信息；具体实施中可以选用摄像头或其他摄像设备；具体的，前端信息获取模块也可以直接选用具备麦克风和摄像头的设备如移动手机、个人笔记本电脑等；具体的，前端信息获取模块也可以为硬件设备中的软件，比如windows客户端、IOS客户端或Android客户端。
前端显示模块2，用于显示三维人物模型；三维人物模型用于根据播放指令进行播放；播放指令用于指示三维人物模型的影像动作、推送内容；推送内容为供学生进行学习的学习音视频信息或供学生进行测试的试题信息；具体的，三维人物模型为学习系统中的一套3D动画模型，与3D游戏中的3D人物功能相似，在本系统主要的作用是讲解视频和题目，与学生一对一的学习互动，如问答学习问题，与语音识别助手类似，只是虚拟老师专注于教育知识。
后台信息处理模块3，内置有人工智能算法模型，用于对学习行为进行分析得到学生的学习状态和声音文本，确定播放指令以驱动三维人物模型进行播放，并使用自适应学习算法根据学习状态和声音文本对人工智能算法模型进行训练。进一步的，后台信息处理模块3包括：
人脸状态分析单元31，用于使用人脸识别算法对人脸图像信息进行识别，得到学习状态；学习状态包括人脸情绪信息、人脸专注信息或人脸类别信息中的一种或多种；人脸识别的技术原理是检测图片或者视频流中的人脸并返回人脸图框的坐标，存储该人脸数据，后续进行人脸对比、人脸搜索，根据对比结果，获取人脸属性，包括年龄、性别、表情、头部姿态、眼睛状态、人种等数据。根据人脸检测的数据，判断学习者的是否经常移动，即判断学习者是否专注学习；脸部的表情特征，比如开心、疑惑、无表情，判断学习的学习情绪，根据这些数据，使用现有的人脸识别算法判断学习者的学习状态；
声音状态分析单元32，用于使用声音识别算法对声音信息进行识别和处理，得到声音文本；声音识别信息包括声音文本和声学特征；进一步的，声音状态分析单元还根据声音特征为学生建立专属的的语音识别模型，通过构建声学特征模型，可以快速计算学习者的下一句对应的语音的可能性，并能更智能地提供更合适的答案，提高语音识别的效果。声学特征模型初始化一组通用的识别库，当新建用户之后，为该用户创建一个个性化的语音识别库，即为用户定制语音识别的偏好；
人工智能演算单元33，用于使用预先构建的人工智能算法模型，根据学习状态确定影像动作，并根据声音文本确定推送内容；进一步的，人工智能算法模型包括：
影像动作算法模型，用于分析学生的学习状态，判断学生的学习专注程度，并根据学习专注程度选择对应的影像动作，以提高学生的学习专注程度；
知识图谱算法模型，设置有预设的知识图谱，用于根据学生的声音文本确定学生的学习进度、学习效率和认知水平，对知识图谱进行更新，并确定下一步应推送的学习内容。
自适应训练单元34，用于使用自适应学习算法，根据学生对影像动作和推送内容进行回应的学习行为，对人工智能算法模型进行训练，通过数据的不断增加，进行自我的学习和分析，以调整人工智能算法模型的运行方式和教学模式。
用户信息库构建单元35，用于记录学生的基本信息、学习进度、学习效率和认知水平，以形成学生的用户信息库，系统可以根据用户的学习历史记录不断的更新用户信息库，用户也可以查询用户信息库来了解自己的学习情况。
储存模块4，用于以分布式架构储存影像动作、推送内容和学习行为。通过储存模块，可以更高效地对分布的、异构数据源的数据进行存储和归类处理。进一步的，储存模块包括：
数据库服务器41，用于储存数据；
流媒体管理服务器42，用于管理流媒体内容，传输流媒体服务至前端显示模块进行流媒体显示，使用专门的流媒体管理服务器保证流媒体服务的独立性和高效性。
后台管理模块5，用于对授权人员提供管理界面，以对整个系统进行管理和维护，具体的，后台管理模块可以通过web浏览器为授权人员提供可视化管理界面。授权人员可以通过后台管理模块对系统的参数进行设置，对数据进行管理，或是对系统的基础设施进行维护。
具体的，使用上述系统，学生来到我们的教学系统，虚拟老师也即三维动画模型会第一时间会运行测评系统，从测评题库中挑选出适合学生的测试题，推送测试题给学生测试，学生通过声音回复问题，系统就可以对学生的学习类型、知识饱和度以及题型掌握度进行专业诊断。通过诊断结果，人工智能模型会为你定制现阶段的学习方案，并根据方案精准推送接下来的学习内容。学生只要坚持在我们的自学习系统中进行学习，所有的学习数据都会在系统中储存并更新，生成专属于你的个性化资料库。
本具体实施方式公开了一种人工智能自适应互动教学系统，通过前端信息获取模块获得学生的声音信息和人脸图像信息，预设的人工智能算法模型可以根据学生的声音和人脸表情自动确定学生的学习状态，并控制显示模块显示三维人物模型来推送相关的学习内容给学生或对学生进行实时的反馈，通过上述技术方案，学生无需通过传统的人机交互工具进行繁琐的信息输入，可以与三维动画模型进行直接的交流，趣味性高，且人工智能算法模型可以根据学生的学习状态等信息来确定学生的学习内容，使得学生达到便捷、高效的学习效果，且自适应学习算法也使得人工智能算法模型可以随着训练不断自我优化，达到更好的学习效果。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，故凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，包括：
前端信息获取模块，用于获取学生的学习行为，所述学习行为包括学生的声音信息和人脸图像信息；
前端显示模块，用于显示三维人物模型；所述三维人物模型用于根据播放指令进行播放；所述播放指令用于指示所述三维人物模型的影像动作、推送内容；所述推送内容为供学生进行学习的学习音视频信息或供学生进行测试的试题信息；
后台信息处理模块，内置有人工智能算法模型，用于对所述学习行为进行分析得到学生的学习状态和声音文本，确定所述播放指令以驱动所述三维人物模型进行播放，并使用自适应学习算法根据所述学习状态和所述声音文本对所述人工智能算法模型进行训练。
2.根据权利要求1所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，还包括储存模块，用于以分布式架构储存所述影像动作、所述推送内容和所述学习行为。
3.根据权利要求1所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，还包括后台管理模块，用于对授权人员提供管理界面，以对整个系统进行管理和维护。
4.根据权利要求1所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，所述前端信息获取模块包括：
声音获取单元，用于获取学生的所述声音信息；
影像获取单元，用于获取学生的所述人脸图像信息。
5.根据权利要求1所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，所述后台信息处理模块包括：
人脸状态分析单元，用于使用人脸识别算法对所述人脸图像信息进行识别，得到所述学习状态；所述学习状态包括人脸情绪信息、人脸专注信息或人脸类别信息中的一种或多种；
声音状态分析单元，用于使用声音识别算法对所述声音信息进行识别和处理，得到所述声音文本；所述声音识别信息包括声音文本和声学特征；
人工智能演算单元，用于使用预先构建的所述人工智能算法模型，根据所述学习状态确定所述影像动作，并根据所述声音文本确定所述推送内容；
自适应训练单元，用于使用自适应学习算法，根据学生对所述影像动作和所述推送内容进行回应的所述学习行为，对所述人工智能算法模型进行训练。
6.根据权利要求5所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，所述人工智能算法模型包括：
影像动作算法模型，用于分析学生的所述学习状态，判断学生的学习专注程度，并根据所述学习专注程度选择对应的所述影像动作，以提高学生的学习专注程度；
知识图谱算法模型，设置有预设的知识图谱，用于根据学生的所述声音文本确定学生的学习进度、学习效率和认知水平，对所述知识图谱进行更新，并确定下一步应推送的所述学习内容。
7.根据权利要求5所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，所述声音状态分析单元还根据所述声音特征为学生建立专属的的语音识别模型。
8.根据权利要求6所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，所述后台信息处理模块还包括用户信息库构建单元，用于记录学生的基本信息、学习进度、学习效率和认知水平，以形成学生的用户信息库。
9.根据权利要求2所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，所述储存模块包括：
数据库服务器，用于以分布式架构储存数据；
流媒体管理服务器，用于管理流媒体内容，传输流媒体服务至所述前端显示模块进行流媒体显示。
10.根据权利要求4所述的人工智能自适应互动教学系统，其特征在于，所述声音获取单元为麦克风，所述影像获取单元为摄像头。
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