CN112037632A - 一种学员的智能训练方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种学员的智能训练方法、装置及系统。该方法包括：接收教学模型发送的配件信号；根据配件信号识别教学模型所使用的配件类型；根据配件类型为教学模型配置对应的病例以供学员进行训练。本发明实施例所提供的技术方案，实现了自动识别所用教学模型中使用的配件的过程，即实现了在智能训练设备中的一个主体模型上使用多个配件模型，从而实现了同类型下的多种病例集成，降低了用户的部署成本，提高了智能训练设备的使用率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及教学技术领域，尤其涉及一种学员的智能训练方法、装置及系统。
背景技术
在进行训练课程的教学时，传统的方式是老师进行讲解和操作，学生观看并根据老师的动作进行操作，再由老师对学生的动作进行纠正和指导，但是老师一次只能指导一个学生，教学效率较低。而采用智能训练设备来改变传统教学模式，可以有效的提高教学效率。
但是针对同一身体部位在不同时期往往存在不同的结构，对于病例的表现也是不同的，因此现有的一些人体模型中，通常需要较多的配件进行替换。而现有的智能训练设备往往只能针对一种固定的结构进行训练，在需要多配件的情况下，只能通过分别设计相应的人体模型来实现，从而导致了设备使用率低下以及部署成本增加的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种学员的智能训练方法、装置及系统，以实现自动识别模型中使用的配件，从而降低用户的部署成本，提高设备的使用率。
第一方面，本发明实施例提供了一种学员的智能训练方法，该方法包括：
接收教学模型发送的配件信号；
根据所述配件信号识别所述教学模型所使用的配件类型；
根据所述配件类型为所述教学模型配置对应的病例以供学员进行训练。
第二方面，本发明实施例还提供了一种学员的智能训练装置，该装置包括：
信号接收模块，用于接收教学模型发送的配件信号；
类型识别模块，用于根据所述配件信号识别所述教学模型所使用的配件类型；
病例训练模块，用于根据所述配件类型为所述教学模型配置对应的病例以供学员进行训练。
第三方面，本发明实施例还提供了一种学员的智能训练系统，应用本发明任意实施例所提供的学员的智能训练方法，包括：主机和教学模型；其中，
所述教学模型包括一个主体模型和多个配件模型，所述教学模型与所述主机连接，用于向所述主机发送配件信号；
所述主机用于根据所述配件信号识别所述教学模型所使用的配件类型，并根据所述配件类型为所述教学模型配置对应的病例。
本发明实施例提供了一种学员的智能训练方法，通过接收教学模型发送的配件信号，再根据该配件信号识别教学模型所使用的配件类型，进而根据该配件类型为该教学模型配置对应的病例以供学员进行训练，实现了自动识别所用教学模型中使用的配件的过程，即实现了在智能训练设备中的一个主体模型上使用多个配件模型，从而实现了同类型下的多种病例集成，降低了用户的部署成本，提高了智能训练设备的使用率。
附图说明
图1为本发明实施例一所提供的学员的智能训练方法的流程图；
图2为本发明实施例二所提供的学员的智能训练装置的结构示意图；
图3为本发明实施例三所提供的学员的智能训练系统的结构示意图；
图4为本发明实施例四所提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1为本发明实施例一所提供的学员的智能训练方法的流程图。本实施例可适用于针对同类型下的多种病例使用智能训练设备对学员的实操进行训练的情况，该方法可以由本发明实施例提供的学员的智能训练装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件的方式来实现，一般可集成于计算机设备中。如图1所示，具体包括如下步骤：
S11、接收教学模型发送的配件信号。
其中，教学模型可以包括主体模型和配件模型，并且针对一个主体模型，可以包括多个配件模型。示例性的，在妇科检查的项目中，早孕6-8周的子宫和早孕10-12周的子宫是不同的，对于病例的表现也是不同的，因此，可以通过为教学模型更换配件来实现在一个主体模型上针对同类型下多种病例的训练过程。同时，为了在使用教学模型进行智能训练的过程中，设备能够根据不同配件情况给予正确的病例，则需要对教学模型中使用的配件模型进行识别。
具体的，可以通过教学模型向智能训练设备的主机发送与所使用配件模型对应的配件信号，以便于主机可以根据该配件信号确定教学模型中使用的配件模型的配件类型。教学模型可以与主机通过数据线连接，也可以与主机进行无线连接，在完成连接后即可实现配件信号的传输。其中，配件信号可以是在配件模型安装在主体模型之后由主体模型或配件模型产生，如可以是在每个配件模型中预先设置好标识信息，在配件模型安装在主体模型之后，由主体模型为配件模型供电，并触发配件模型向主机无线发送带有标识信息的配件信号，或触发配件模型通过主体模型的数据线连接向主机发送该配件信号等等。
S12、根据配件信号识别教学模型所使用的配件类型。
在主机接收到配件信号之后，即可根据接收到的配件信号识别教学模型所使用的配件模型的配件类型。具体的，如上，配件信号中可以携带配件模型的标识信息，则主机可直接根据该标识信息确定配件类型。
可选的，配件信号的数量为一个或多个，且配件信号的数量根据不同配件类型的数量确定。
可选的，根据配件信号识别教学模型所使用的配件类型，包括：若配件信号为多个，则根据多个配件信号的组合识别配件类型。
可选的，在接收教学模型发送的配件信号之前，还包括：预存每个配件类型与配件信号的组合的对应关系；相应的，根据多个配件信号的组合识别配件类型，包括：根据配件信号的组合在对应关系中查找对应的配件类型。
可选的，配件信号包括开关信号。下面以当配件信号为开关信号时对上述过程进行详细描述。
具体的，可以在主体模型中设置至少一个开关，并可以在配件模型连接至主体模型时对应的被触发以形成开关信号作为配件信号，然后主机即可通过接收到的开关信号识别配件类型。其中，开关信号的数量可以与不同配件类型的数量相同，即为每一种配件模型设置一个开关，则主机可以直接根据由被触发的一个开关所生成的开关信号确定对应的配件类型。通过使用开关信号来确定配件类型，可以使得识别过程非常简单，在产品中也更容易实现，而且仅需在主体模型一端实现信号生成与传输即可。
若开关信号为多个，则根据多个开关信号的组合识别配件类型。具体的，可以根据所有开关被触发的情况确定配件类型，并可以根据所有开关所能表达的状态数以及不同配件类型的数量来确定开关的数量，即开关信号的数量，同时还可以其中一种组合来表示主体模型未连接任何配件模型的状态。示例性的，如有3种配件模型，则可以通过2个开关信号来实现，开关信号包括0和1，则可以实现4种组合：未连接状态(0，0)、连接状态1(0，1)，连接状态2(1，0)和连接状态3(1，1)，又或者有12种配件模型，则需要4个开关信号来实现，其中，4个开关信号可以实现16种组合，即可以存在空闲的组合状态备用。通过以开关信号的组合方式来识别配件模型，可以减少所需设置的开关数量，进一步提高了产品设计的便利性。
在接收教学模型发送的配件信号之前，预存每个配件类型与开关信号的组合的对应关系，然后根据开关信号的组合在对应关系中查找对应的配件类型。具体的，每种开关信号的组合对应一种配件类型，则可以在主机中预存它们的对应关系，以便于当主机接收到开关信号时，即可通过查找对应关系来确定对应的配件类型。进一步的，可以按照预设的开关信号的顺序将各个开关信号进行组合，具体可以按照开关信号的标识信息的顺序进行组合，然后可以得到二进制字符串或二进制数，则还可以在主机中预存二进制字符串或二进制数的值与配件类型的对应关系，进而实现根据该对应关系查找对应的配件类型。
可选的，配件信号包括模拟信号，即上述过程还可以通过模拟信号替代开关信号来实现。
S13、根据配件类型为教学模型配置对应的病例以供学员进行训练。
在确定了教学模型中所使用的配件模型的配件类型之后，即可根据需要针对不同的配件模型给出不同的病例以供学员进行训练。具体可以在主机上配置所给出的病例对应正确的预设操作，以及在教学模型上对学员进行提示操作或设置不同位置的响应等等。
可选的，在根据配件类型为教学模型配置对应的病例以供学员进行训练之后，还包括：接收教学模型返回的训练信号，并根据病例向教学模型反馈指导及评价。具体的，主机可以接收学员在教学模型上执行实际操作时产生的训练信号，并将实际操作与所给出的病例对应正确的预设操作进行比对以生成训练结果，然后可通过文字、语音或视频等方式将训练结果反馈给学员，从而完成训练过程。
示例性的，在孕期检查项目的教学训练过程中，所使用的教学模型包括一个腹部有空腔的主体模型和7个处于不同生理阶段的子宫配件模型，并且在主体模型上存在3个带有标识的开关，以及在各个子宫配件模型上存在与主体模型上开关相应的结构。当学员将其中一个子宫配件模型安装在主体模型后，子宫配件模型上相应的结构即可导通主体模型上的一个或多个开关，然后主体模型根据各个开关的导通情况按照标识的顺序生成开关信号，并通过数据线发送至主机。主机收到该开关信号后通过查询预存的对应关系得到当前主体模型正在使用的子宫配件模型，然后根据所使用的子宫配件模型确定训练内容，如在孕期检查中触诊的操作流程，并将训练内容的相关配置发送到教学模型。教学模型完成配置后，可以提示学员开始操作，然后记录学员在教学模型上的触摸位置、触摸顺序以及按压力度等，并将记录的信息反馈至主机。主机接收到信息后与训练内容对应的正确操作流程进行对比，并根据比对结果生成纠正信息及评价信息发送到教学模型或者额外连接的显示屏上，以供学员学习。
本发明实施例所提供的技术方案，通过接收教学模型发送的配件信号，再根据该配件信号识别教学模型所使用的配件类型，进而根据该配件类型为该教学模型配置对应的病例以供学员进行训练，实现了自动识别所用教学模型中使用的配件的过程，即实现了在智能训练设备中的一个主体模型上使用多个配件模型，从而实现了同类型下的多种病例集成，降低了用户的部署成本，提高了智能训练设备的使用率。
实施例二
图2为本发明实施例二所提供的学员的智能训练装置的结构示意图，该装置可以由硬件和/或软件的方式来实现，一般可集成于计算机设备中，即上述实施例中的主机。如图2所示，该装置包括：
信号接收模块21，用于接收教学模型发送的配件信号；
类型识别模块22，用于根据配件信号识别教学模型所使用的配件类型；
病例训练模块23，用于根据配件类型为教学模型配置对应的病例以供学员进行训练。
本发明实施例所提供的技术方案，通过接收教学模型发送的配件信号，再根据该配件信号识别教学模型所使用的配件类型，进而根据该配件类型为该教学模型配置对应的病例以供学员进行训练，实现了自动识别所用教学模型中使用的配件的过程，即实现了在智能训练设备中的一个主体模型上使用多个配件模型，从而实现了同类型下的多种病例集成，降低了用户的部署成本，提高了智能训练设备的使用率。
在上述技术方案的基础上，可选的，配件信号的数量为一个或多个，且配件信号的数量根据不同配件类型的数量确定。
在上述技术方案的基础上，可选的，类型识别模块22具体用于：
若配件信号为多个，则根据多个配件信号的组合识别配件类型。
在上述技术方案的基础上，可选的，该学员的智能训练装置，还包括：
关系预存模块，用于在接收教学模型发送的配件信号之前，预存每个配件类型与配件信号的组合的对应关系；
相应的，类型识别模块22具体用于：
根据配件信号的组合在对应关系中查找对应的配件类型。
在上述技术方案的基础上，可选的，配件信号为开关信号。
在上述技术方案的基础上，可选的，配件信号为模拟信号。
在上述技术方案的基础上，可选的，该学员的智能训练装置，还包括：
结果反馈模块，用于在根据配件类型为教学模型配置对应的病例以供学员进行训练之后，接收教学模型返回的训练信号，并根据病例向教学模型反馈指导及评价。
本发明实施例所提供的学员的智能训练装置可执行本发明任意实施例所提供的学员的智能训练方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是，在上述学员的智能训练装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
实施例三
图3为本发明实施例三所提供的学员的智能训练系统的结构示意图，该学员的智能训练系统应用本发明任意实施例所提供的学员的智能训练方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图3所示，该系统包括：主机31和教学模型32；其中，教学模型32包括一个主体模型321和多个配件模型322，教学模型32与主机31连接，用于向主机31发送配件信号；主机31用于根据配件信号识别教学模型32所使用的配件类型，并根据配件类型为教学模型32配置对应的病例。其中，教学模型32与主机31可以通过数据线进行连接，主体模型321中存在用于放置配件模型322的位置，在使用教学模型32的过程中，仅使用配套的多个配件模型322中的一个与主体模型321进行连接，并由主机31进行识别。
可选的，智能训练系统还包括：显示器，显示器与主机31连接，用于为学员提供可视化界面。具体的，显示器可以与主机31通过数据线进行连接，以通过图像或视频向学员进行指导、反馈和评价等，通过可视化界面实现，可以使得训练过程更加生动，有助于提高学员的积极性。另外，还可以不通过显示器，而仅通过音频的方式对学员进行指导、反馈和评价，则可以使得实现过程更加简单。
本发明实施例所提供的技术方案，通过接收教学模型发送的配件信号，再根据该配件信号识别教学模型所使用的配件类型，进而根据该配件类型为该教学模型配置对应的病例以供学员进行训练，实现了自动识别所用教学模型中使用的配件的过程，即实现了在智能训练设备中的一个主体模型上使用多个配件模型，从而实现了同类型下的多种病例集成，降低了用户的部署成本，提高了智能训练设备的使用率。
实施例四
图4为本发明实施例四所提供的计算机设备的结构示意图，示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备的框图。图4显示的计算机设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图4所示，该计算机设备包括处理器41、存储器42、输入装置43及输出装置44；计算机设备中处理器41的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器41为例，计算机设备中的处理器41、存储器42、输入装置43及输出装置44可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器42作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的学员的智能训练方法对应的程序指令/模块(例如，学员的智能训练装置中的信号接收模块21、类型识别模块22及病例训练模块23)。处理器41通过运行存储在存储器42中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的学员的智能训练方法。
存储器42可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器42可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器42可进一步包括相对于处理器41远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置43可用于接收教学模型发送的配件信号，以及产生与计算机设备的用户设置和功能控制有关的键信号输入等。输出装置44可用于向教学模型配置病例以及向教学模型反馈教师的指导及评价等。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，该计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种学员的智能训练方法，该方法包括：
接收教学模型发送的配件信号；
根据配件信号识别教学模型所使用的配件类型；
根据配件类型为教学模型配置对应的病例以供学员进行训练。
存储介质可以是任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的学员的智能训练方法中的相关操作。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种学员的智能训练方法，其特征在于，包括：
接收教学模型发送的配件信号；
根据所述配件信号识别所述教学模型所使用的配件类型；
根据所述配件类型为所述教学模型配置对应的病例以供学员进行训练。
2.根据权利要求1所述的学员的智能训练方法，其特征在于，所述配件信号的数量为一个或多个，且所述配件信号的数量根据不同所述配件类型的数量确定。
3.根据权利要求2所述的学员的智能训练方法，其特征在于，所述根据所述配件信号识别所述教学模型所使用的配件类型，包括：
若所述配件信号为多个，则根据多个所述配件信号的组合识别所述配件类型。
4.根据权利要求3所述的学员的智能训练方法，其特征在于，在所述接收教学模型发送的配件信号之前，还包括：
预存每个所述配件类型与所述配件信号的组合的对应关系；
相应的，所述根据多个所述配件信号的组合识别所述配件类型，包括：
根据所述配件信号的组合在所述对应关系中查找对应的所述配件类型。
5.根据权利要求1-4所述的学员的智能训练方法，其特征在于，所述配件信号包括开关信号。
6.根据权利要求1-4所述的学员的智能训练方法，其特征在于，所述配件信号包括模拟信号。
7.根据权利要求1所述的学员的智能训练方法，其特征在于，在所述根据所述配件类型为所述教学模型配置对应的病例以供学员进行训练之后，还包括：
接收所述教学模型返回的训练信号，并根据所述病例向所述教学模型反馈指导及评价。
8.一种学员的智能训练装置，其特征在于，包括：
信号接收模块，用于接收教学模型发送的配件信号；
类型识别模块，用于根据所述配件信号识别所述教学模型所使用的配件类型；
病例训练模块，用于根据所述配件类型为所述教学模型配置对应的病例以供学员进行训练。
9.一种学员的智能训练系统，其特征在于，应用如权利要求1至7中任一所述的学员的智能训练方法，包括：主机和教学模型；其中，
所述教学模型包括一个主体模型和多个配件模型，所述教学模型与所述主机连接，用于向所述主机发送配件信号；
所述主机用于根据所述配件信号识别所述教学模型所使用的配件类型，并根据所述配件类型为所述教学模型配置对应的病例。
10.根据权利要求9所述的学员的智能训练系统，其特征在于，所述智能训练系统还包括：显示器，所述显示器与所述主机连接，用于为学员提供可视化界面。
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