CN111311460A - 面向儿童的开发型教学系统 - Google Patents
面向儿童的开发型教学系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111311460A CN111311460A CN202010268365.8A CN202010268365A CN111311460A CN 111311460 A CN111311460 A CN 111311460A CN 202010268365 A CN202010268365 A CN 202010268365A CN 111311460 A CN111311460 A CN 111311460A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- teaching
- module
- children
- child
- information
- 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
Links
- 238000011161 development Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 139
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 57
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 32
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims abstract description 28
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 53
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 41
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 37
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 35
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 30
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 29
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 21
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 19
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 18
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 8
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 claims description 7
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 3
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 13
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 210000000697 sensory organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
- G09B7/02—Electrically-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)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种面向儿童的开发型教学系统,包括儿童动态行为监测模块、儿童智力水平测试模块，儿童教学课程内容确定模块，儿童教学互动模块和儿童教学进度评价模块，其通过对相应的目标儿童对象进行动态行为监测和智力测试，以此获得相应的儿童学习反应测试结果和智力水平测试结果，从而有针对性地生成关于当前目标儿童对象的儿童教学课程，再根据该儿童教学课程与目标儿童对象进行教学互动操作，最后基于该教学互动操作记录得到的图像数据和/或语音数据来评估当前儿童教学的成果，从而有效地提高对儿童进行智力开发教学的效果和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及智能教学的技术领域，特别涉及面向儿童的开发型教学系统。
背景技术
儿童教学，特别是学龄前儿童的教学对于儿童的智力开发和后续学习理解能力的提高有着重要的影响。目前，对于儿童教学都只是延续传统的被动式教学模式，即在教学过程中对儿童播放相应的教学视频和/或教学语音以供儿童观看，但是这种儿童教学模式并没有根据不同儿童自身的学习基础和智力水平进行有针对性的教学，其都是采用统一的模式来对不同儿童进行智力开发教学，这并不能针对不同儿童在个体上的差异来进行有效和充分的智力开发教学，从而降低了儿童教学的高效性和个性化程度。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供面向儿童的开发型教学系统，该面向儿童的开发型教学系统包括儿童动态行为监测模块、儿童智力水平测试模块，儿童教学课程内容确定模块，儿童教学互动模块和儿童教学进度评价模块，其通过对相应的目标儿童对象进行动态行为监测和智力测试，以此获得相应的儿童学习反应测试结果和智力水平测试结果，从而有针对性地生成关于当前目标儿童对象的儿童教学课程，再根据该儿童教学课程与目标儿童对象进行教学互动操作，最后基于该教学互动操作记录得到的图像数据和/或语音数据来评估当前儿童教学的成果，从而有效地提高对儿童进行智力开发教学的效果和准确性。可见，该面向儿童的开发型教学系统能够根据不同儿童自身的学习基础和智力水平来制定有针对性的和个性化的教学课程内容，这样能够保证在实际教学过程中能够针对不同儿童个体上的差异进行有效和充分的智力开发教学，以避免由于单一化的课程教学而导致教学效果低下情况的发生，从而最大限度地改善对儿童进行智力开发教学的效果。
本发明提供一种面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述面向儿童的开发型教学系统包括儿童动态行为监测模块、儿童智力水平测试模块，儿童教学课程内容确定模块，儿童教学互动模块和儿童教学进度评价模块；其中，
所述儿童动态行为监测模块用于采集目标儿童对象的面部动态信息、肢体动态信息和声音动态信息中的至少一者，以此生成相应的儿童学习反应测试结果；
所述儿童智力水平测试模块用于根据预定智力测试模式，获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果；
所述儿童教学课程内容确定模块用于根据所述儿童学习反应测试结果和所述智力水平测试结果，从预定教学课程库中形成相应的儿童教学课程；
所述儿童教学互动模块用于根据所述儿童教学课程，执行与所述目标儿童对象的教学互动操作；
所述儿童教学成果评价模块用于对所述教学互动操作对应的图像数据和/或语音数据进行分析处理，以此确定当前儿童教学对应的教学成果评判信息；
进一步，所述儿童动态行为监测模块包括面部表情追踪子模块，肢体动作追踪子模块和声音标定追踪子模块；其中，
所述面部表情追踪子模块用于根据所述目标儿童对象对应的面部五官初始标定模板，对所述目标儿童对象的面部动态变化过程进行追踪识别，以此获得所述目标动态信息，其中，所述面部五官初始标定模板为关于所述目标儿童对象的面部五官尺寸和/或面部五官相对位置初始化状态标定样本；
所述肢体动作追踪子模块用于根据所述目标儿童对象对应的肢体初始标定模板，对所述目标儿童对象的肢体动态变化过程进行追踪识别，以此获得所述肢体动态信息，其中，所述肢体初始标定模板为关于所述儿童对象的四肢尺寸和/或四肢相对位置初始化状态标定样本；
所述声音标定追踪子模块用于根据所述目标儿童对象对应的声纹特征，对所述目标儿童对象的发声动态过程进行追踪识别，以此获得所述声音动态信息；
进一步，所述儿童动态行为监测模块还包括监测信息变化幅度确定子模块、监测信息变化速度确定子模块和学习反应评价子模块；其中，
所述监测信息变化幅度确定子模块用于获取所述面部动态信息、所述肢体动态信息或者所述声音动态信息在相应监测时间段内的面部五官位置变化幅度、四肢位置变化幅度或者声音强度/频率变化幅度，以作为监测信息变化幅度确定结果；
所述监测信息变化速度确定子模块用于获取所述面部动态信息、所述肢体动态信息或者所述声音动态信息在所述相应监测时间段内的面部无光位置变化速度、四肢位置变化速度或者声音强度/频率变化速度，以作为监测信息变化速度确定结果；
所述学习反应评价子模块用于根据所述监测信息变化幅度确定结果和所述监测信息变化速度确定结果，对所述目标儿童对象的学习反应能力进行评价处理，以此生成所述儿童学习反应测试结果；
进一步，所述儿童智力水平测试模块包括儿童对象听说读写能力评估子模块和智力测试模式确定子模块；其中，
所述儿童对象听说读写能力评估子模块用于根据所述目标儿童对象的年龄信息和历史生活记录信息，获得关于所述目标儿童对象的听说读写能力评估结果；
所述智力测试模式确定子模块用于确定与所述听说读写能力评估结果相匹配的包含预定比例听说读写训练题目的所述预定智力测试模式；
进一步，所述儿童智力水平测试模块还包括智力水平测试执行子模块和智力水平测试结果生成子模块；其中，
所述智力水平测试执行子模块是用于根据所述预定智力测试模块，对所述目标儿童对象执行相应的听说读写测试操作；
所述智力水平测试结果生成子模块用于根据所述听说读写测试操作的反馈，来获得关于所述目标儿童对象的所述智力水平测试结果；
进一步，所述儿童教学课程内容确定模块包括教学课程难度确定子模块和教学课程内容类型确定子模块；其中，
所述教学课程难度确定子模块用于根据所述儿童学习反应测试结果和所述智力水平测试结果，确定针对所述目标儿童对象的教学课程难度等级；
所述教学课程内容类型确定子模块用于根据所述教学课程难度等级，确定针对所述目标儿童对象的教学课程中主观试题课程、客观试题课程和听说读写相关课程对应的课程内容占比；
进一步，所述儿童教学课程内容确定模块还包括教学课程内容标定子模块和教学课程内容重复性确定子模块；其中，
所述教学课程内容标定子模块用于根据所述课程内容占比，在所述预定教学课程库中标定得到相应的备选教学课程内容；
所述教学课程内容重复性确定子模块用于判断所述备选教学课程内容是否为对所述目标儿童对象重复使用过的，若是，则剔除所述备选教学课程内容，若否，则将所述备选教学课程内容作为一部分所述儿童教学课程；
进一步，所述儿童教学互动模块包括儿童教学课程预处理子模块和教学互动操作执行子模块；其中，
所述儿童教学课程预处理子模块用于对所述儿童教学课程进行相应的教学课程数据听说读写分类处理和计算机可识别转换处理；
所述教学互动操作执行子模块用于根据所述教学课程数据听说读写分类处理和所述计算机可识别转换处理的结果，来执行相应的图像化教学互动操作和/或语音化教学互动操作，其中，所述计算机可识别转换处理为将所述教学课程数据听说读写分类处理得到的听说读写相关数据转换为图像类别数据和/或音频类别数据；
进一步，所述儿童教学进度评价模块包括教学过程图像采集子模块和教学过程语音采集子模块；其中，
所述教学过程图像采集子模块用于获取在所述教学互动操作过程中，关于所述目标儿童对象学习状态的动态图像数据和/或双目图像数据；
所述教学过程语音采集子模块用于获取在所述教学互动操作过程中，关于所述目标儿童对象学习状态的语音数据；
进一步，所述儿童教学进度评价模块还包括CNN卷积神经网络分析子模块；其中，
所述CNN卷积神经网络分析子模块用于对所述动态图像数据和/或双目图像数据、以及所述语音数据进行所述分析处理，以此确定当前儿童教学对应的所述教学成果评判信息。
进一步，所述儿童智力水平测试模块用于根据预定智力测试模式，获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果；其具体实现步骤如下：
步骤A1、根据儿童动态行为监测模块采集声音动态信息，并对所述采集声音动态信息进行降噪处理，以消除杂音干扰，并根据公式(1)获取声音特征参数信息；
其中，N为采集声音动态信息的样本数，M为各样本中声音信息簇数量，x为音波垂直位移值，Ax为音波垂直位移值为x时所对应的振幅，y为各有效声音信息簇的大小，Fy为各有效声音信息簇的大小为y所对应的频率值，
为采集声音特征振幅参数信息，
为采集声音特征频率参数信息，V(Ax,Fy)为获取声音特征参数信息；
步骤A2、根据公式(2)对所述步骤A2获取的声音特征参数信息通过概率统计进行有效分类，以获取动态声音信息随时间变化的统计特性；
其中，e为自然常数，π为圆周率，STE(t)为短时振幅检测函数，表示所述采集动态声音数据在各时间段的振幅阈值检测，根据其比值进行振幅信息分类，ZCR(t)为短时过轴率检测函数，表示所述采集动态声音信号各时间段的波形在横轴方向穿行的次数，根据其比值进行频率信息分类，ACF(t)表示短时邻相关计算函数，表示通过计算相邻的声音信号之间的相似度来体现声音信号的周期变化，
为通过短时振幅检测函数采集声音信息随时间变化的振幅统计特性，
为通过短时过轴率检测函数采集声音信息随时间变化的频率统计特性，
为通过短时邻相关计算函数采集声音信息相似度统计特性，St为获取动态声音信息随时间变化的统计特性；
步骤A3、将所述步骤A2获取动态声音信息随时间变化的统计特性与所述预定智力测试模式结果进行比对，通过公式(3)判断所述儿童对象在智力测试时的学习反应速率及正确性，执行获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果的操作；
其中，k为所述预定智力测试模式的题库数量，Pk为所述预定智力测试模式各题库数量为k所对应的标准答案，t0为所述预定智力测试模式各题库标准回答时间，t1为所述儿童对象实际答题花费的时间，
表示判断所述儿童对象在智力测试时的学习反应速率及正确性，Q(t,Pk)为为获取动态声音信息随时间变化的统计特性与所述预定智力测试模式比对结果，当Q(t,Pk)计算值不为0，执行获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果的操作。
相比于现有技术，该面向儿童的开发型教学系统包括儿童动态行为监测模块、儿童智力水平测试模块，儿童教学课程内容确定模块，儿童教学互动模块和儿童教学进度评价模块，其通过对相应的目标儿童对象进行动态行为监测和智力测试，以此获得相应的儿童学习反应测试结果和智力水平测试结果，从而有针对性地生成关于当前目标儿童对象的儿童教学课程，再根据该儿童教学课程与目标儿童对象进行教学互动操作，最后基于该教学互动操作记录得到的图像数据和/或语音数据来评估当前儿童教学的成果，从而有效地提高对儿童进行智力开发教学的效果和准确性。可见，该面向儿童的开发型教学系统能够根据不同儿童自身的学习基础和智力水平来制定有针对性的和个性化的教学课程内容，这样能够保证在实际教学过程中能够针对不同儿童个体上的差异进行有效和充分的智力开发教学，以避免由于单一化的课程教学而导致教学效果低下情况的发生，从而最大限度地改善对儿童进行智力开发教学的效果。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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为本发明提供的一种面向儿童的开发型教学系统的结构示意图。
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他实施例，都属于本发明保护的范围。
参阅图1，为本发明实施例提供的一种面向儿童的开发型教学系统的结构示意图。该面向儿童的开发型教学系统包括儿童动态行为监测模块、儿童智力水平测试模块，儿童教学课程内容确定模块，儿童教学互动模块和儿童教学进度评价模块；其中，
该儿童动态行为监测模块用于采集目标儿童对象的面部动态信息、肢体动态信息和声音动态信息中的至少一者，以此生成相应的儿童学习反应测试结果；
该儿童智力水平测试模块用于根据预定智力测试模式，获得关于该目标儿童对象的智力水平测试结果；
该儿童教学课程内容确定模块用于根据该儿童学习反应测试结果和该智力水平测试结果，从预定教学课程库中形成相应的儿童教学课程；
该儿童教学互动模块用于根据该儿童教学课程，执行与该目标儿童对象的教学互动操作；
该儿童教学成果评价模块用于对该教学互动操作对应的图像数据和/或语音数据进行分析处理，以此确定当前儿童教学对应的教学成果评判信息。
该面向儿童的开发型教学系统有别于现有技术的被动式灌输教学系统，其能够对目标儿童对象进行预先的学习反应测试和智力水平测试，并根据相应的测试结果来制定符合该目标儿童对象实际学习需求和学习能力的儿童教学课程，从而避免由于单一化的教学课程而导致目标儿童对象在学习过程中出现课程过于困难或者课程过于简单的情况。
优选地，该儿童动态行为监测模块包括面部表情追踪子模块，肢体动作追踪子模块和声音标定追踪子模块；其中，
该面部表情追踪子模块用于根据该目标儿童对象对应的面部五官初始标定模板，对该目标儿童对象的面部动态变化过程进行追踪识别，以此获得该目标动态信息，其中，该面部五官初始标定模板为关于该目标儿童对象的面部五官尺寸和/或面部五官相对位置初始化状态标定样本；
该肢体动作追踪子模块用于根据该目标儿童对象对应的肢体初始标定模板，对该目标儿童对象的肢体动态变化过程进行追踪识别，以此获得该肢体动态信息，其中，该肢体初始标定模板为关于该儿童对象的四肢尺寸和/或四肢相对位置初始化状态标定样本；
该声音标定追踪子模块用于根据该目标儿童对象对应的声纹特征，对该目标儿童对象的发声动态过程进行追踪识别，以此获得该声音动态信息；
由于目标儿童对象在学习过程中表现出来的面部五官表情变化、肢体动作变化和说话发音变化都是直接反应目标儿童对象的学习能力和学习反应灵敏程度的，通过设置该儿童动态行为监测模块能够快速地和准确地获取目标儿童对象的相应行为动态情况，以便于后续对目标儿童对象学习反应的精确评判。
优选地，该儿童动态行为监测模块还包括监测信息变化幅度确定子模块、监测信息变化速度确定子模块和学习反应评价子模块；其中，
该监测信息变化幅度确定子模块用于获取该面部动态信息、该肢体动态信息或者该声音动态信息在相应监测时间段内的面部五官位置变化幅度、四肢位置变化幅度或者声音强度/频率变化幅度，以作为监测信息变化幅度确定结果；
该监测信息变化速度确定子模块用于获取该面部动态信息、该肢体动态信息或者该声音动态信息在该相应监测时间段内的面部无光位置变化速度、四肢位置变化速度或者声音强度/频率变化速度，以作为监测信息变化速度确定结果；
该学习反应评价子模块用于根据该监测信息变化幅度确定结果和该监测信息变化速度确定结果，对该目标儿童对象的学习反应能力进行评价处理，以此生成该儿童学习反应测试结果；
该儿童动态行为监控模块还通过对监测得到的信息进行相应变化幅度和变化速度计算确定，这能够对目标儿童对象的学习反应能力进行准确的量化评估，从而实现对目标儿童对象学习反应的数值化评价和便于后续的进一步变换处理。
优选地，该儿童智力水平测试模块包括儿童对象听说读写能力评估子模块和智力测试模式确定子模块；其中，
该儿童对象听说读写能力评估子模块用于根据该目标儿童对象的年龄信息和历史生活记录信息，获得关于该目标儿童对象的听说读写能力评估结果；
该智力测试模式确定子模块用于确定与该听说读写能力评估结果相匹配的包含预定比例听说读写训练题目的该预定智力测试模式；
由于不同目标儿童对象自身的智力水平会影响其听说读写能力的高低，并且目标儿童对象的听说读写能力与其自身的年龄和历史生活状况相关，根据该目标儿童对象的年龄信息和历史生活记录信息能够更加准确地评估得到该目标儿童对象的智力测试水平。
优选地，该儿童智力水平测试模块还包括智力水平测试执行子模块和智力水平测试结果生成子模块；其中，
该智力水平测试执行子模块是用于根据该预定智力测试模块，对该目标儿童对象执行相应的听说读写测试操作；
该智力水平测试结果生成子模块用于根据该听说读写测试操作的反馈，来获得关于该目标儿童对象的该智力水平测试结果；
该儿童智力水平测试模块还通过对目标儿童对象进行具体化的听说读写测试，从而快速地和准确地获得关于该目标儿童对象的听说读写能力的测试结果，从而提高该儿童智力水平测试模块的测试结果客观性。
优选地，该儿童教学课程内容确定模块包括教学课程难度确定子模块和教学课程内容类型确定子模块；其中，
该教学课程难度确定子模块用于根据该儿童学习反应测试结果和该智力水平测试结果，确定针对该目标儿童对象的教学课程难度等级；
该教学课程内容类型确定子模块用于根据该教学课程难度等级，确定针对该目标儿童对象的教学课程中主观试题课程、客观试题课程和听说读写相关课程对应的课程内容占比；
该儿童教学课程内容确定模块根据不同儿童自身的学习基础和智力水平来制定有针对性的和个性化的教学课程内容，这样能够保证在实际教学过程中能够针对不同儿童个体上的差异进行有效和充分的智力开发教学，并且通过调整该教学课程中主观试题课程、客观试题课程和听说读写相关课程对应的课程内容占比能够提高目标儿童对象的学习效率和学习趣味性，从而大大提高目标儿童对象的学习过程可变性和可控性。
优选地，该儿童教学课程内容确定模块还包括教学课程内容标定子模块和教学课程内容重复性确定子模块；其中，
该教学课程内容标定子模块用于根据该课程内容占比，在该预定教学课程库中标定得到相应的备选教学课程内容；
该教学课程内容重复性确定子模块用于判断该备选教学课程内容是否为对该目标儿童对象重复使用过的，若是，则剔除该备选教学课程内容，若否，则将该备选教学课程内容作为一部分该儿童教学课程；
通过对该备选教学课程内容的重复性判断能够避免针对同一目标儿童对象进行重复性的内容教学，从而提高儿童教学的效率和降低儿童教学发生课程冗余的情况。
优选地，该儿童教学互动模块包括儿童教学课程预处理子模块和教学互动操作执行子模块；其中，
该儿童教学课程预处理子模块用于对该儿童教学课程进行相应的教学课程数据听说读写分类处理和计算机可识别转换处理；
该教学互动操作执行子模块用于根据该教学课程数据听说读写分类处理和该计算机可识别转换处理的结果，来执行相应的图像化教学互动操作和/或语音化教学互动操作，其中，该计算机可识别转换处理为将该教学课程数据听说读写分类处理得到的听说读写相关数据转换为图像类别数据和/或音频类别数据；
该儿童教学互动模块能够将设定好的儿童教学课程转换为图像化和/或音频化的动态多媒体教学课程，这能够实现该儿童教学课程执行的智能化程度和时间与空间执行便捷性，以进一步提高儿童教学课程的授课质量。
优选地，该儿童教学进度评价模块包括教学过程图像采集子模块和教学过程语音采集子模块；其中，
该教学过程图像采集子模块用于获取在该教学互动操作过程中，关于该目标儿童对象学习状态的动态图像数据和/或双目图像数据；
该教学过程语音采集子模块用于获取在该教学互动操作过程中，关于该目标儿童对象学习状态的语音数据；
该儿童教学进度评价模块能够在儿童教学课程执行的过程中实时地和全面地图像数据记录和语音数据记录，以便于后续对儿童教学过程的具体化分析处理，以保证对儿童教学效果的全面化评价。
优选地，该儿童教学进度评价模块还包括CNN卷积神经网络分析子模块；其中，
该CNN卷积神经网络分析子模块用于对该动态图像数据和/或双目图像数据、以及该语音数据进行该分析处理，以此确定当前儿童教学对应的该教学成果评判信息；
该儿童教学进度评价模块还通过引进CNN卷积神经网络分析的模式对相应的图像数据和语音数据分析处理，以保证该当前儿童教学对应的教学成果评价信息能够真实的和全面地反映出对目标儿童对象的智力开发效果。
优选地，所述儿童智力水平测试模块用于根据预定智力测试模式，获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果；其具体实现步骤如下：
步骤A1、根据儿童动态行为监测模块采集声音动态信息，并对所述采集声音动态信息进行降噪处理，以消除杂音干扰，并根据公式(1)获取声音特征参数信息；
其中，N为采集声音动态信息的样本数，M为各样本中声音信息簇数量，x为音波垂直位移值，Ax为音波垂直位移值为x时所对应的振幅，y为各有效声音信息簇的大小，Fy为各有效声音信息簇的大小为y所对应的频率值，
为采集声音特征振幅参数信息，
为采集声音特征频率参数信息，V(Ax,Fy)为获取声音特征参数信息；
步骤A2、根据公式(2)对所述步骤A2获取的声音特征参数信息通过概率统计进行有效分类，以获取动态声音信息随时间变化的统计特性；
其中，e为自然常数，π为圆周率，STE(t)为短时振幅检测函数，表示所述采集动态声音数据在各时间段的振幅阈值检测，根据其比值进行振幅信息分类，ZCR(t)为短时过轴率检测函数，表示所述采集动态声音信号各时间段的波形在横轴方向穿行的次数，根据其比值进行频率信息分类，ACF(t)表示短时邻相关计算函数，表示通过计算相邻的声音信号之间的相似度来体现声音信号的周期变化，
为通过短时振幅检测函数采集声音信息随时间变化的振幅统计特性，
为通过短时过轴率检测函数采集声音信息随时间变化的频率统计特性，
为通过短时邻相关计算函数采集声音信息相似度统计特性，St为获取动态声音信息随时间变化的统计特性；
步骤A3、将所述步骤A2获取动态声音信息随时间变化的统计特性与所述预定智力测试模式结果进行比对，通过公式(3)判断所述儿童对象在智力测试时的学习反应速率及正确性，执行获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果的操作；
其中，k为所述预定智力测试模式的题库数量，Pk为所述预定智力测试模式各题库数量为k所对应的标准答案，t0为所述预定智力测试模式各题库标准回答时间，t1为所述儿童对象实际答题花费的时间，
表示判断所述儿童对象在智力测试时的学习反应速率及正确性，Q(t,Pk)为为获取动态声音信息随时间变化的统计特性与所述预定智力测试模式比对结果，当Q(t,Pk)计算值不为0，执行获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果的操作。
上述技术方案的有益效果是：该技术方案为通过对相应的目标儿童对象进行动态行为监测和智力测试，实时获取相应的儿童学习反应测试结果和智力水平测试结果提供了技术支持，并通过专业化定制当前目标儿童对象的儿童教学课程，根据测试结果对天赋较好的方面进一步进行强化，因材施教，从而有效地提高对儿童进行智力开发教学的效果和准确性。
从上述实施例的内容可知，该面向儿童的开发型教学系统包括儿童动态行为监测模块、儿童智力水平测试模块，儿童教学课程内容确定模块，儿童教学互动模块和儿童教学进度评价模块，其通过对相应的目标儿童对象进行动态行为监测和智力测试，以此获得相应的儿童学习反应测试结果和智力水平测试结果，从而有针对性地生成关于当前目标儿童对象的儿童教学课程，再根据该儿童教学课程与目标儿童对象进行教学互动操作，最后基于该教学互动操作记录得到的图像数据和/或语音数据来评估当前儿童教学的成果，从而有效地提高对儿童进行智力开发教学的效果和准确性。可见，该面向儿童的开发型教学系统能够根据不同儿童自身的学习基础和智力水平来制定有针对性的和个性化的教学课程内容，这样能够保证在实际教学过程中能够针对不同儿童个体上的差异进行有效和充分的智力开发教学，以避免由于单一化的课程教学而导致教学效果低下情况的发生，从而最大限度地改善对儿童进行智力开发教学的效果。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述面向儿童的开发型教学系统包括儿童动态行为监测模块、儿童智力水平测试模块，儿童教学课程内容确定模块，儿童教学互动模块和儿童教学进度评价模块；其中，
所述儿童动态行为监测模块用于采集目标儿童对象的面部动态信息、肢体动态信息和声音动态信息中的至少一者，以此生成相应的儿童学习反应测试结果；
所述儿童智力水平测试模块用于根据预定智力测试模式，获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果；
所述儿童教学课程内容确定模块用于根据所述儿童学习反应测试结果和所述智力水平测试结果，从预定教学课程库中形成相应的儿童教学课程；
所述儿童教学互动模块用于根据所述儿童教学课程，执行与所述目标儿童对象的教学互动操作；
所述儿童教学成果评价模块用于对所述教学互动操作对应的图像数据和/或语音数据进行分析处理，以此确定当前儿童教学对应的教学成果评判信息。
2.如权利要求1所述的面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童动态行为监测模块包括面部表情追踪子模块，肢体动作追踪子模块和声音标定追踪子模块；其中，
所述面部表情追踪子模块用于根据所述目标儿童对象对应的面部五官初始标定模板，对所述目标儿童对象的面部动态变化过程进行追踪识别，以此获得所述目标动态信息，其中，所述面部五官初始标定模板为关于所述目标儿童对象的面部五官尺寸和/或面部五官相对位置初始化状态标定样本；
所述肢体动作追踪子模块用于根据所述目标儿童对象对应的肢体初始标定模板，对所述目标儿童对象的肢体动态变化过程进行追踪识别，以此获得所述肢体动态信息，其中，所述肢体初始标定模板为关于所述儿童对象的四肢尺寸和/或四肢相对位置初始化状态标定样本；
所述声音标定追踪子模块用于根据所述目标儿童对象对应的声纹特征，对所述目标儿童对象的发声动态过程进行追踪识别，以此获得所述声音动态信息。
3.如权利要求2所述的面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童动态行为监测模块还包括监测信息变化幅度确定子模块、监测信息变化速度确定子模块和学习反应评价子模块；其中，
所述监测信息变化幅度确定子模块用于获取所述面部动态信息、所述肢体动态信息或者所述声音动态信息在相应监测时间段内的面部五官位置变化幅度、四肢位置变化幅度或者声音强度/频率变化幅度，以作为监测信息变化幅度确定结果；
所述监测信息变化速度确定子模块用于获取所述面部动态信息、所述肢体动态信息或者所述声音动态信息在所述相应监测时间段内的面部无光位置变化速度、四肢位置变化速度或者声音强度/频率变化速度，以作为监测信息变化速度确定结果；
所述学习反应评价子模块用于根据所述监测信息变化幅度确定结果和所述监测信息变化速度确定结果，对所述目标儿童对象的学习反应能力进行评价处理，以此生成所述儿童学习反应测试结果。
4.如权利要求1所述的面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童智力水平测试模块包括儿童对象听说读写能力评估子模块和智力测试模式确定子模块；其中，
所述儿童对象听说读写能力评估子模块用于根据所述目标儿童对象的年龄信息和历史生活记录信息，获得关于所述目标儿童对象的听说读写能力评估结果；
所述智力测试模式确定子模块用于确定与所述听说读写能力评估结果相匹配的包含预定比例听说读写训练题目的所述预定智力测试模式。
5.如权利要求4所述的面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童智力水平测试模块还包括智力水平测试执行子模块和智力水平测试结果生成子模块；其中，
所述智力水平测试执行子模块是用于根据所述预定智力测试模块，对所述目标儿童对象执行相应的听说读写测试操作；
所述智力水平测试结果生成子模块用于根据所述听说读写测试操作的反馈，来获得关于所述目标儿童对象的所述智力水平测试结果。
6.如权利要求1所述的面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童教学课程内容确定模块包括教学课程难度确定子模块和教学课程内容类型确定子模块；其中，
所述教学课程难度确定子模块用于根据所述儿童学习反应测试结果和所述智力水平测试结果，确定针对所述目标儿童对象的教学课程难度等级；
所述教学课程内容类型确定子模块用于根据所述教学课程难度等级，确定针对所述目标儿童对象的教学课程中主观试题课程、客观试题课程和听说读写相关课程对应的课程内容占比。
7.如权利要求6所述的面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童教学课程内容确定模块还包括教学课程内容标定子模块和教学课程内容重复性确定子模块；其中，
所述教学课程内容标定子模块用于根据所述课程内容占比，在所述预定教学课程库中标定得到相应的备选教学课程内容；
所述教学课程内容重复性确定子模块用于判断所述备选教学课程内容是否为对所述目标儿童对象重复使用过的，若是，则剔除所述备选教学课程内容，若否，则将所述备选教学课程内容作为一部分所述儿童教学课程。
8.如权利要求1所述的面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童教学互动模块包括儿童教学课程预处理子模块和教学互动操作执行子模块；其中，
所述儿童教学课程预处理子模块用于对所述儿童教学课程进行相应的教学课程数据听说读写分类处理和计算机可识别转换处理；
所述教学互动操作执行子模块用于根据所述教学课程数据听说读写分类处理和所述计算机可识别转换处理的结果，来执行相应的图像化教学互动操作和/或语音化教学互动操作，其中，所述计算机可识别转换处理为将所述教学课程数据听说读写分类处理得到的听说读写相关数据转换为图像类别数据和/或音频类别数据。
9.如权利要求1所述的面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童教学进度评价模块包括教学过程图像采集子模块和教学过程语音采集子模块；其中，
所述教学过程图像采集子模块用于获取在所述教学互动操作过程中，关于所述目标儿童对象学习状态的动态图像数据和/或双目图像数据；
所述教学过程语音采集子模块用于获取在所述教学互动操作过程中，关于所述目标儿童对象学习状态的语音数据；
所述儿童教学进度评价模块还包括CNN卷积神经网络分析子模块；其中，
所述CNN卷积神经网络分析子模块用于对所述动态图像数据和/或双目图像数据、以及所述语音数据进行所述分析处理，以此确定当前儿童教学对应的所述教学成果评判信息。
10.如权利要求1所述的一种面向儿童的开发型教学系统，其特征在于：
所述儿童智力水平测试模块用于根据预定智力测试模式，获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果；其具体实现步骤如下：
步骤A1、根据儿童动态行为监测模块采集声音动态信息，并对所述采集声音动态信息进行降噪处理，以消除杂音干扰，并根据公式(1)获取声音特征参数信息；
其中，N为采集声音动态信息的样本数，M为各样本中声音信息簇数量，x为音波垂直位移值，Ax为音波垂直位移值为x时所对应的振幅，y为各有效声音信息簇的大小，Fy为各有效声音信息簇的大小为y所对应的频率值，
为采集声音特征振幅参数信息，
为采集声音特征频率参数信息，V(Ax,Fy)为获取声音特征参数信息；
步骤A2、根据公式(2)对所述步骤A2获取的声音特征参数信息通过概率统计进行有效分类，以获取动态声音信息随时间变化的统计特性；
其中，e为自然常数，π为圆周率，STE(t)为短时振幅检测函数，表示所述采集动态声音数据在各时间段的振幅阈值检测，根据其比值进行振幅信息分类，ZCR(t)为短时过轴率检测函数，表示所述采集动态声音信号各时间段的波形在横轴方向穿行的次数，根据其比值进行频率信息分类，ACF(t)表示短时邻相关计算函数，表示通过计算相邻的声音信号之间的相似度来体现声音信号的周期变化，
为通过短时振幅检测函数采集声音信息随时间变化的振幅统计特性，
为通过短时过轴率检测函数采集声音信息随时间变化的频率统计特性，
为通过短时邻相关计算函数采集声音信息相似度统计特性，St为获取动态声音信息随时间变化的统计特性；
步骤A3、将所述步骤A2获取动态声音信息随时间变化的统计特性与所述预定智力测试模式结果进行比对，通过公式(3)判断所述儿童对象在智力测试时的学习反应速率及正确性，执行获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果的操作；
其中，k为所述预定智力测试模式的题库数量，Pk为所述预定智力测试模式各题库数量为k所对应的标准答案，t0为所述预定智力测试模式各题库标准回答时间，t1为所述儿童对象实际答题花费的时间，
表示判断所述儿童对象在智力测试时的学习反应速率及正确性，Q(t,Pk)为为获取动态声音信息随时间变化的统计特性与所述预定智力测试模式比对结果，当Q(t,Pk)计算值不为0，执行获得关于所述目标儿童对象的智力水平测试结果的操作。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010268365.8A CN111311460A (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 面向儿童的开发型教学系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010268365.8A CN111311460A (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 面向儿童的开发型教学系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111311460A true CN111311460A (zh) | 2020-06-19 |
Family
ID=71160990
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010268365.8A Pending CN111311460A (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 面向儿童的开发型教学系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111311460A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112289103A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-01-29 | 河南应用技术职业学院 | 一种人工智能自适应互动教学系统 |
| CN112734609A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-30 | 西安康宸科技有限公司 | 一种基于人工智能的儿童早期发展管理系统 |
| CN113849627A (zh) * | 2021-11-29 | 2021-12-28 | 北京世纪好未来教育科技有限公司 | 训练任务生成方法、装置及计算机存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140178849A1 (en) * | 2012-12-24 | 2014-06-26 | Dan Dan Yang | Computer-assisted learning structure for very young children |
| CN107959881A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-24 | 安徽省科普产品工程研究中心有限责任公司 | 一种基于儿童情绪的视频教学系统 |
| CN109637207A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-04-16 | 曹臻祎 | 一种学前教育互动教学装置及教学方法 |
| CN110728604A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-01-24 | 恒信东方文化股份有限公司 | 一种分析方法及装置 |
| CN110874960A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-03-10 | 北京光年无限科技有限公司 | 用于儿童教育的人机交互方法及装置 |
-
2020
- 2020-04-08 CN CN202010268365.8A patent/CN111311460A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140178849A1 (en) * | 2012-12-24 | 2014-06-26 | Dan Dan Yang | Computer-assisted learning structure for very young children |
| CN107959881A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-24 | 安徽省科普产品工程研究中心有限责任公司 | 一种基于儿童情绪的视频教学系统 |
| CN109637207A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-04-16 | 曹臻祎 | 一种学前教育互动教学装置及教学方法 |
| CN110874960A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-03-10 | 北京光年无限科技有限公司 | 用于儿童教育的人机交互方法及装置 |
| CN110728604A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-01-24 | 恒信东方文化股份有限公司 | 一种分析方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 唐久来,唐茂志,胡允文,余世成,郭晓东,王忠仁,史东辉,卞修凡: "影响儿童学习成绩的多因素研究" * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112289103A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-01-29 | 河南应用技术职业学院 | 一种人工智能自适应互动教学系统 |
| CN112734609A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-30 | 西安康宸科技有限公司 | 一种基于人工智能的儿童早期发展管理系统 |
| CN113849627A (zh) * | 2021-11-29 | 2021-12-28 | 北京世纪好未来教育科技有限公司 | 训练任务生成方法、装置及计算机存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Priyadarshani et al. | Automated birdsong recognition in complex acoustic environments: a review | |
| CN111311460A (zh) | 面向儿童的开发型教学系统 | |
| CN110544481B (zh) | 一种基于声纹识别的s-t分类方法、装置及设备终端 | |
| CN112581979B (zh) | 一种基于语谱图的语音情绪识别方法 | |
| CN112259104B (zh) | 一种声纹识别模型的训练装置 | |
| KR20090119664A (ko) | 다수의 쓰레숄드 적응적 부스팅을 가진 객체 검출 및 분류를 위한 시스템 및 방법 | |
| CN105513598B (zh) | 一种基于频域信息量分布的回放语音检测方法 | |
| CN114863937B (zh) | 基于深度迁移学习与XGBoost的混合鸟鸣识别方法 | |
| CN111933185A (zh) | 基于知识蒸馏的肺音分类方法、系统、终端及存储介质 | |
| CN111599376A (zh) | 一种基于空洞卷积循环神经网络的声音事件检测方法 | |
| Schlotterbeck et al. | What classroom audio tells about teaching: a cost-effective approach for detection of teaching practices using spectral audio features | |
| Gang | Quality evaluation of English pronunciation based on artificial emotion recognition and Gaussian mixture model | |
| CN116050892A (zh) | 一种基于人工智能的智能教育评价监督方法 | |
| Al-Tameemi et al. | Predictive learning analytics in higher education: Factors, methods and challenges | |
| CN114582355A (zh) | 基于音视频融合的婴儿哭泣检测方法及装置 | |
| CN111582493B (zh) | 一种深度学习模型训练的管理系统 | |
| CN117275525A (zh) | 一种咳嗽音的检测提取方法 | |
| CN116362587A (zh) | 一种基于人工智能的高校课堂教学评价方法和系统 | |
| Martin-Morato et al. | On the robustness of deep features for audio event classification in adverse environments | |
| CN109584861A (zh) | 基于深度学习的阿尔茨海默症语音信号的筛查方法 | |
| Foster et al. | Decoding music in the human brain using EEG data | |
| CN111091816B (zh) | 一种基于语音评测的数据处理系统及方法 | |
| Ghani | Machine learning-based analysis of bird vocalizations | |
| Wu et al. | Audio-based expansion learning for aerial target recognition | |
| CN110353703A (zh) | 基于鹦鹉学舌语言范式行为分析的孤独症评估装置及系统 |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 200237 9 / F and 10 / F, building 2, No. 188, Yizhou Road, Xuhui District, Shanghai Applicant after: Shanghai squirrel classroom Artificial Intelligence Technology Co.,Ltd. Address before: 200237 9 / F and 10 / F, building 2, No. 188, Yizhou Road, Xuhui District, Shanghai Applicant before: SHANGHAI YIXUE EDUCATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200619 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |