CN113256453A - 学习状态改善管理系统 - Google Patents

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CN113256453A CN202010083008.4A CN202010083008A CN113256453A CN 113256453 A CN113256453 A CN 113256453A CN 202010083008 A CN202010083008 A CN 202010083008A CN 113256453 A CN113256453 A CN 113256453A
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刘孝煦
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Goodtech Education Co ltd
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Abstract

本发明是涉及一种学习状态分析管理系统，主要是通过摄像单元拍摄教学场地学员的学习状况以得到一教学摄像数据，接着根据各学员的身分比对数据分析出，教学摄像数据内各学员的身分，之后再针对各学员收集其学习状况的影音，以得到学习状况影音数据，接下来可针对所述学习状况影音数据分析出学习状况分析数据及学习状况改善建议数据。如此一来，教师、家长、学员便可根据上述分析的结果了解其学习状况，同时也可以根据所述学习状况改善建议改善自身不足的地方，以期使用本系统的学员均可大幅提升其学习能力、学习状况、学习成效。

Description

学习状态改善管理系统
技术领域：
本发明是涉及一种分析管理系统，尤指一种学习状态改善管理系统。
背景技术：
按，一般学员在学校、补习班或者幼儿园学习时，判断学习是否进步的方式通常是通过考试，而且是通过前后二次考试的成绩相比较、又或者通过与班上其他学员的成绩相比较，从而做为判断是否进步的依据。
但，上述衡量学习程度的方法将产生许多弊端，例如学员为追求账面上成绩而采取不正方法，又或者学员因失误而造成成绩不理想等，难以真正衡量学员的学习成果。此外，对于年纪幼小的学员而言，从小培养正确的求学习惯、态度、跟专注力远比学习成绩重要，那将是影响一辈子的事情，无论在读书、工作或其他方面等等。为此，本案发明人认为，若有一种方式可以判断、分析学员的学习态度、学习状态，以供进行调整或加强时，对于学员的未来将有莫大的帮助。爰此，本案发明人开始思考其解决之道。
发明内容：
有鉴于背景技术所述不足的地方，本案发明人提出一种解决的手段，所述手段是涉及一种学习状态改善管理系统，其中，包括：
一云端服务器与一智能学习设备信息连接，所述云端服务器具有学习摄像数据；
一学习数据库：具有一学习档案，所述学习档案包括一学生的身份比对数据及对应所述学生的一学习历程子数据库；
所述智能学习设备包括：
一摄像单元，设置于所述智能学习设备，用以拍摄所述学生的学习状况，得到一学习摄像数据；
一学习状况纪录单元：信息连接所述摄像单元及所述学习数据库，所述学习状况纪录单元会先根据一身份比对数据比对所述学习摄像数据内学生的身份，当所述学习摄像数据内学生的身份与所述身份比对数据相匹配时，撷取所述学习摄像数据内所述学生的学习状况而得到一学习状况影音数据，并储存于所述学习历程子数据库内；
一学习状况分析改善单元：资讯连接所述学习数据库，所述学习状况分析改善单元可供分析一默认期间内的各学习状况影音数据，以供判断出所述学生的学习状况，而得到一学习状况分析数据，再根据所述学习状况分析数据而得到一学习状况改善建议数据，并将所述学习状况分析数据及所述学习状况改善建议数据储存于所述学习历程子数据库内。
所述的学习状态分析管理系统，其中，所述学习状况数据报括一第一录音数据；所述学习状况分析单元可供撷取所述第一录音数据中外语发音的部分而得到一发音数据，再根据所述发音数据判断发音准确度，而得到一发音准确度分析结果，再将所述发音准确度分析结果储存于所述学习历程子数据库内。
所述的学习状态改善管理系统，其中，所述学习状况分析改善单元包含一问题库与一答题库，所述问题库可供智能学习设备进行问题提问，撷取所述学生于所述摄像数据中涉及前述问题提问的回答后，在比对所述答题库判断答题正确与否的结果而得到一答题准确分析结果，再将所述答题准确度分析结果储存于学习历程子数据库内。
所述的学习状态改善管理系统，其中，所述图像分析处理单元分析所述学习摄像数据。
所述的学习状态改善管理系统，其中，学习状况分析单元可供分析所述学习摄像数据，根据所述摄像数据中学员的眼部、嘴部、肢体状况判断学员的学习专注程度、学习兴趣程度，并将分析结果储存于所述学习历程子数据库内。
所述的学习状态改善管理系统，其中，更包含一电子书，与所述智能学习设备及所述云端服务器资讯连接。
所述的学习状态改善管理系统，其中，所述电子书可供远程信息链接所述学习状况纪录单元，所述电子书可供操作完成所述测验数据，而得到一测验回答数据后，所述电子书再显示对应所述测验数据的答案数据，并将所述测验回答数据回传至所述学习状况纪录单元。
所述的学习状态改善管理系统，其中，包含一点读比，与所述智能学习设备及所述云端服务器资讯连接
所述的学习状态改善管理系统，其中，所述点读笔远程信息连接所述学习状况纪录单元；所述点读笔包括一录音单元，所述录音单元可供录制学员的外语发音而得到一第二录音数据，并将所述第二读音数据传送至所述学习状况纪录单元，以供所述学习状况纪录单元将所述第二录音数据储存于所述学习历程子数据库内。
所述的学习状态改善管理系统，其中，更设一远端资讯连接所述电子书的提醒单元，所述提醒单元可供当超过一预设日期且所述学习状况记录单元尚未接收到所述第二录音数据、所述测验回答数据时，发送一提醒信息至所述电子书。
据此，通过发明所提出的学习状态改善管理系统，用户可以不受到地点的局限，通过智能学习设备即可进行学习，而智能学习设备信息连接云端服务器，进行身份比对后，得到对应此学生的一学习历程子数据库，即可将目前的学习状况实时记录、分析，从而获得学习的改善效果。
其中，所述学习状况分析数据报括：专注力的分析、兴趣分析、学习反应的分析、学习成果的分析等等，接着再根据所述学习状况分析数据提出改善的建议，而得到所述学习状况改善建议数据储存至所述学习历程子数据库内。如此一来，学生本身、班级教师、家长、甚是教学管理相关人员都可以通过所述学习状况分析数据及所述学习状况改善建议数据了解学生状况，以及协助学生改善的方法，进而使得利用本发明的学生均可在学习方面获得大幅的改善及帮助。
附图说明：
图1是本发明各组件链接示意图
图2是本发明各组件链接示意图
附图标记：
9 云端服务器
91 学习数据库
92 学习档案
93 身份对比数据
94 学习历程子数据库
95 学习状况影音数据
8 智能学习设备
81 摄像单元
82 学习状况纪录单元
83 学习状况分析改善单元
84 学习摄像数据
85 问题库
86 答题库
5 电子书
6 点读笔
61 录音单元
7 提醒单元
具体实施方式：
以下配合图1所示，介绍本发明的各种实施例，首先介绍本发明主要实施例是涉及一种学习状态改善管理系统，包括：一云端服务器9与一智能学习设备8信息连接；所述云端服务器9具有一学习数据库91、一学习档案92、一身份对比数据93、以及一学习历程子数据库94：在此所说的智能学习设备8并不局限其载体的形式，例如，可以以AI智能学习机器人作为载体，或一AI学习计算机为载体皆可。
所述学习数据库91主要系储存多个个学生的数据，所述学习档案92即是储存每一位学生的学习信息，所述学习档案92包括一学生的身份比对数据及一学习历程子数据库。所述身份比对数据例如所述学生的生理参数信息，例如脸部特征数据、身体轮廓特征数据等，举凡目前脸部识别技术所能实现者，可依其识别过程及结果做为身份识别的依据者，均为本说明书所指的身份比对数据。此外，可以利用区块链技术储存前述的身份对比数据93，在确认身份后，即可调出储存在云端服务器9中的此学生个人的学习历程子数据库94，以进行此学生后续的实时的学习状况纪录、分析及改善。
所述智能学习设备8包括：一摄像单元81、一学习状况记录单元82、以及一学习状况分析改善单元83：
所述摄像单元81设置于所述智能学习设备8，用以拍摄所述学生的学习状况，得到一学习摄像数据84；而在此所说的智能学习设备8，可以是以AI学习机器人作为载体，以AI学习机器人的方式呈现，或伴读机器人、也可以是以便携式的电子设备执行皆可，而，若是以家庭自用属于一对一为需求者，则可以是AI学习机器人或伴读机器人，若是像学校机构、补习班或幼儿园等，有一对多的需求者，则可以使用便携式的电子设备作为载体，例如一台掌上型计算机或一笔电或一计算机主机等，将其设置于一教学场地以供拍摄学生的学习状况，据此，可得到多个个学生的学习摄像数据84，其中所述学习摄像数据84包含了图像数据及声音数据，亦即，包含一个或多个个学生通过此智能学习设备8在进行学习时的图像数据以及声音数据。
因此，本发明可以提供给自学的学生、家庭自用、或学校机构、补习班、幼儿园等，进行学习状态的分析、改善与管理。以下本说明书是以幼儿园的学生为例来说明本发明的优点、特色，但是，并不仅限于幼儿园的学生，而学习的形式可以是在一个教室内，有多名学生一起学习，或者，仅一位学生单独学习亦可，据此，使用本发明所提出的学习状态改善管理系统，不仅可以改善学习状态，也可以在任何的地点使用，不会受限于教学场所，特别是，如果遇到流感、或高度传染性疾病的特殊管控期间，使用本发明所提出的学习状态改善管理系统更是最佳的选择。而在此所述的学习状况，包括学生上课的反应、肢体动作、眼神嘴型、回答教师问题的内容、回答音量大小、专注力等等，举凡跟教学状态分析有关者，均为本说明书所指的学习状况。
请参考图2，所述智能学习设备8进一步包括一学习状况纪录单元82及一学习状况分析改善单元83，所述学习状况纪录单元82信息连接所述摄像单元81及所述学习数据库91，所述学习状况纪录单元82是先根据所述身份比对数据93来比对所述学习摄像数据84内各学生的身份后，分别追踪各学生的学习状况而得到一学习状况影音数据，并储存于所述学习历程子数据库内。为了防止学习历程被窜改，可以利用区块链技术储存前述的身份对比数据93后，虽然由学习摄像数据84中撷取各学生的身份后进行比对，但是可以再多一个给予区块链确认码的程序，以防止学习数据被窜改。
若以一对一的需求来说，仅需通过智能学习设备8上所安装的摄像单元81拍摄得到所述学习摄像数据84后通过身份对比数据93来获取以个人为主的所述学习状况影音数据95，但若为一对多的需求例如学校机构、补习班或幼儿园，则可以另外链接辅助摄像单元3分布于所述教学场地内，以无线或有线的方式信息链接所述云端服务器9，以供从各种不同方向拍摄学习状况时，所述学习状况纪录单元82更可以通过多个个摄像单元81与辅助摄像单元3的不同角度的学习摄像数据84，再通过身份对比数据93进行身份比对，便可得到个别学生且多个个区段的学习状况影音数据95，加以分析，且，每位学生均有专属于个人的学习状况影音数据95，亦即每位学生的学习过程中，各个角度、各个时间点，都会通过摄像单元81或辅助摄像单元3撷取其影音数据后，分别存至学习数据库91中。要特别说明的是，分析所述学习摄像数据84的技术可以使用图像分析处理单元，可以包含脸部微表情的识别或肢体识别等，并不特别局限，据此，分析学习摄像数据84中个别学生的眼部状况、嘴部开合、肢体状况判断学生的学习专注程度、学习兴趣程度，将分析结果储存于所述学习历程子数据库内。
所述学习状况分析改善单元83信息连接所述学习数据库91，所述学习状况分析改善单元83可供分析所述学习状况影音数据95，以供判断出所述学生的学习状况，而得到一学习状况分析数据，其中所述学习状况分析数据报括：包含使用图像分析技术与语音分析技术对所述学习状况影音数据进行分析，图像分析技术是利用目前脸部识别、肢体轮廓识别等互相搭配结合，语音分析技术则是利用目前比较收音质量比较好的设备，例如指向型麦克风、或个人配戴型收音麦克风，并搭配一标准数据库的比对所进行的分析，其分析的内容有：眼睛开合程度分析、眼神专注程度分析、嘴型与发音匹配的程度分析、与嘴部开口的次数分析、脸部表情分析、眼动频率、头转动频率、声波频率、脑波信息、肢体活跃程度等数值及指标，判断其学习专注程度与兴趣，其后再根据所述学习状况分析数据进行分析，得出一初步的分析成果，再根据其初步的分析结果产生出一学习状况改善建议数据后，通过所述学习状况分析改善单元83呈现，并将所述学习状况分析数据及所述学习状况改善建议数据储存于所述学习历程子数据库内。
前面所述的搭配一标准数据库进行比对，亦即，若是既定的教学内容，则，预先将教学内容与标准数据库输入至云端服务器9，例如，当课程内容为练习「APPLE」的发音，则，标准数据库之中，会有如何判断「APLLE」的发音是否正确的评估标准，例如，嘴型的变化、语音音频的比对等，据此，得出一初步的分析结果，例如：某学生的嘴型变化与标准数据库中的嘴型变化进行比对后，只有50％匹配，表示其嘴型可能还需要改进才能将「APPLE」的发音念的更标准，因此，根据此分析结果产出一学习状况改善建议数据，通过学习状况分析改善单元83呈现，在此，以一应用场景举例说明：若是以一对一的需求者，其使用AI学习机器人作为智能学习设备8的载体，其通过摄像单元81得到所述学生的一学习摄像数据84，而此学习摄像数据84及包含所述学生的学习状况影音数据95，通过学习状况分析改善单元83可供分析所述学习状况影音数据95，而而到一分析结果，并根据此分析结果所产生的学习状况改善建议数据，通过AI学习机器人的使用接口呈现，亦即，此时，AI学习机器人会告诉所述学生「你的发音嘴型只有50％的匹配程度，请再练习一次」，而此时即是所述学是状况分析改善单元83在运作。
更详细来说，所有的学习状况改善建议数据亦存放于学习状况分析改善单元83中，当经分析所述学习状况影音数据95后，得出所述初步的分析成果后，会再将其初步的分析成果予以与所有的学习状况改善建议数据作比对，最后给出一个最佳建议并做输出；除此之外，所述学习状况分析改善单元83也可以根据上述的分析指标分析出学生的长处、特质等等，例如当学生总是躁动不安、无法静下心学习，其有涉及肢体运动相关的指标数值便会偏高，此时便可判断所述学生或许有过动的倾向；又如所述学生脑波信号信息总是无法符合课程的气氛做相应波动，便可推测所述学生心不在焉。举凡可供令学方或家长更能了解学生的学习状况的参考依据者，均为所述学习状况分析改善单元83所分析的目标，并且针对所述问题提出改善建议。而所述学习状况改善建议数据主要是建议学生可以用哪些方法或者教学辅具来辅助加强自身不足的地方，所述学习状况改善建议数据的主要实施方式可参考后述各实施例。又，所述学习状况纪录单元82及所述学习状况分析改善单元83可以通过云端服务器9与二台计算机主机相链接，可以应用在一对多的应用场景，此时用于纪录学习状况的计算机主机可供设置一教学场地内，以供教师得以随时查阅学生学习状况影音数据95，另一台计算机主机则是设在学校机构、幼儿园、补习班的中控中心，通过有线或无线的方式与云端服务器9相连接，得以分析其学习状态，并进行更深入的教学管理，只要是在有互联网的环境下，皆可以在任何地方使用，因此，只要是通过云端服务器9与智能学习设备8而可供达成纪录学习状况及分析学习状况者，均为本说明书所欲保障范围。
对幼儿园来说，一个幼儿园教师要照顾多个孩童的状况、同时要注意到每个孩童的学习状况，这使得幼儿园的工作不仅劳心也劳力，以下将上述的学生以孩童为例，来说明本案的优点、特色。为有效降低幼儿园教师的负担，同时让家长可以清楚了解自家孩童的学习状况，以令家长更放心将孩童托付给幼儿园，本系统将智能学习设备设置在幼儿园的教室场地内，利用所述摄像单元81以及辅助摄像单元3在教师上课时对所述教学场地进行摄像而得到所述学习摄像数据84，接着利用所述学习状况纪录单元82分析所述学习摄像数据84中每位孩童的身份，然后追踪每位孩童的学习状况，这部分值得一提的是，所述摄像单元81与辅助摄像单元3可以包括多个设置于所述教学场地各角落的摄像机，如此一来，可通过每个摄像机的视角，从不同角度、方向来纪录、分析及观察各孩童的学习状况，最后每个孩童都会有专属于自己的学习状况影音数据95，并分别储存于各学习历程子数据库内。所述学习状况影音数据95也可根据园方同意或家长需求，选择性(定期、不定期、或根据申请)传送给各孩童的家长。接着，所述学习状况分析改善单元83便会在每预设期间对所述学习历程子数据库内的各学习状况影音数据进行分析，以供判断出各孩童的学习状况分析数据、及所述学习状况改善建议数据，并储存于所述学习历程子数据库内，以供幼儿园方、教学机构方了解每位学生、家长了解自己的孩子、或学生了解自己的学习状况，而分析后的结果也可以根据申请或定期发送信息。此外，当分析出学习状况有落差或状况的孩童，例如学习进度明显落后、上课难以专心听讲等，也可通过在所述学习档案92注记的方式，让园方或教师得对所述学生多留心、注意。
又，值得一提的是，本发明不限于一对一教学，或是一对多的班级教学，也可以应用在交互式一对一直播系统，又或者是一位教师对多个班级的交互式教学系统，又或者一位教师远距离对不同地点的班级的交互式教学系统等，举凡有需分析学生的学习状态者，均可利用本发明。而所述学习摄像数据，除了可作为上述用途外，还可以日后将各教学影片数据进行汇集后撷取各片段，以制作出学习纪录像片或是学习纪录相片集等，作为学生成长学习的回忆及学习过程依据。且，亦可将各学习状况分析数据制作成学习状况轨迹，以供了解长期下来各学生的成长状况。又，所述学习状况纪录单元82及所述学习状况分析改善单元83可以实施为：通过一台计算机内分别以二种或两种以上程序来达成；也可以是分成二种或两种以上不同组件来分别达成上述的功能。
接着开始介绍本发明的各实施例，首先实施例1：
本发明除了提供学习状况分析外，当应用在外语教学时，本实施例进一步还提供发音准确度的分析，用以确认外语的发音是否准确，例如，幼儿园使用本发明所提出的学习状态改善管理系统来对孩童进行英文教学，或辅助孩童的英文学习时，通过从小训练标准的英文发音，令孩童得以提早与世界接轨，提升未来竞争力，本实施例具体实施方式为：所述学习状况记录单元82内的影音数据报括一第一录音数据；所述学习状况分析改善单元83可供撷取所述第一录音数据中外语发音的部分而得到一发音数据，再根据所述发音数据判断其发音准确度，而得到一发音准确度分析结果，再将所述发音准确度分析结果通过云端服务器9储存于所述学习历程子数据库94内。其中，所述发音准确度的分析方式可以是根据外籍教师的发音，与学生的发音进行比对分析，也可根据内部字汇发音数据库做为比对基础。
通过本实施例的辅助，在上课的同时又或者上完课以后，所述学习状况分析改善单元83便开始分析各学生的发音准确度，例如上课时当外籍教师讲完「APPLE」后，所述学习状况分析改善单元83会开始判断学生是否有跟着讲「APPLE」，如果有，接下来会再分析英文教师说的「APPLE」跟学生说的「APPLE」二者发音是否接近，最后将分析结果储存于所述学习历程子数据库94内，以供外籍教师得以根据所述发音准确度分析结果，清楚掌握各学生的发音是否标准。若是上课的过程中同步进行发音准确度分析时，其分析的结果可实时通过屏幕或是其他方式实时呈现，以供外籍教师实时进行矫正。此外，本实施例应用于英文教学仅是其中一项实施方式，亦可应用于其他外语语言的学习，如日文、韩文、西班牙文等。
实施例2：
学习状态分析除了实施例1所述的发音准确度外，还可以通过答题准确度来了解学生在学习过程中吸收的程度。同样的，所述学习状况分析改善单元83可以在上课的同时又或者上完课以后分析各学生的答题准确度，由于学习状况分析改善单元83包含有许多语音识别模块，如隐藏式马可夫模型(Hidden Markov Model；HMM)、高斯混合模型(GaussianMixed Model；GMM)等，故可进行其语音识别及分析，更进一步，其分析方式是撷取所述学习摄像数据中涉及问题回答及问题提问的部分，再判断答题正确与否而得到一答题准确度分析结果，再将所述答题准确度分析结果储存于所述学习历程子数据库94内。例如当外籍教师拿起苹果说：「What is this？」时，所述学习状况分析改善单元83会判断学生是否有回答：「apple」，又或者当外籍教师问：「How do you go to school？」，所述学习状况分析改善单元83会判断学生是否回答交通工具相关单字及语句，当问题的回答可以有各种不同答案时所述学习状况分析改善单元83会判断学生的回答是否符合问句。此外，值得注意的是，所述摄像单元81可撷取图像数据及声音数据，较佳更包含有指向型麦克风，利用指向型麦克风来收集各学生的声音，又或者让每位学生配戴麦克风来单独收集声音，以供实施例1及实施例2使用。
此外，除了分析学生的答题准确度外，更进一步可以利用所述答题准确度分析结果来判断学生擅长的部份跟不擅长的部份，因此，所述学习状况分析改善单元83会分析所述学习历程子数据库94内各答题数据，以分析出擅长课程段落数据、及不擅长课程段落数据，例如分析结果会明显指出第三课的发音需加强，或是第一课的单字要熟记等，当用于其他学科时也依此类推，例如当课程为数学课时，所述学习状况分析改善单元83也可以指出计算过程太过粗心等分析结果。最后将本实施例的分析结果储存于所述学习历程子数据库94内，也可以根据需求传送给教师、家长、或学生，除了让教师跟家长更能掌握学生学习状况外，也可以让学生更了解自己，以做出相对应加强措施。
实施例3：
请继续参考图2，在另一实施例中，于所述学习状况分析改善单元83更包含一问题库85与一答题库85，所述问题库85可供所述智能学习设备8对所述学生进行问题提问，而所述学生在答题的时候，会通过摄像单元81而得到所述学生的学习摄像数据84，接着，撷取所述学生于所述学习摄像数据84中涉及前述问题回答及问题提问的回答后部分，再比对所述答题库86判断所述学生答题正确与否的结果而得到一答题准确度分析结果，再将所述答题准确度分析结果储存于所述学习历程子数据库94内。要特别说明的是，智能学习设备8可以通过辅助教具来进行问题提问以及提供学生答题，例如，可以使用电子书提供问题提问，而学生于电子书上的答题按钮进行选择；或者，于一屏幕上显示问题提问，而学生使用答题器来进行回答亦可。
实施例4：
接着介绍另一种学习状态的分析结果，所述学习状况分析改善单元83主要分析所述学习状况影音数据，接着分析所述学习状况影音数据中学生的眼部状况(如眼球或瞳孔的角度判断是否专注看着教师或是屏幕，又或者是眼睛开合的程度判断否有上课打瞌睡状况)、嘴部状况(如嘴巴开合的次数统计、或者是牙齿、嘴唇、舌头的咬合状况藉此分析发音的标准程度等等)，肢体状况(如是否会分心做其他事情，或是上课会不会捉弄同学，又或者上课是否会对于问题踊跃回答等)，来判断学生的学习专注程度、学习兴趣程度，并将结果储存于所述学习历程子数据库94内。同样的，本实施例的分析结果也可以根据需求选择性(定期、不定期、或依申请)发送给学生家长，以供了解学生平时上课状况。
实施例5：
介绍完学习状态分析后，接着本系统还可以配合其他教学辅具(如电子书、点读笔、学习激光视盘等)，来针对学习状态不足的部分进行补强，也可以根据所述学习状况改善建议数据所指出的建议来选择教学辅具。首先，介绍电子书的实施方式，所述智能学习设备8远程信息连接一电子书5，每一学生或者有此辅具需求的学生会配有所述电子书5，接着所述学习状况分析改善单元83会根据前述不擅长课程段落数据，选取相对应的课程数据、及对应所述课程数据测验数据，并将所述课程数据及所述测验数据传送至所述电子书5。如此一来，当学生回家的后就可以利用所述电子书进行补强，更搭配测验数据来了解补强后的结果。而当所述测验数据完成后，所述电子书5可以直接显示对应所述测验数据的答案数据，让学生自我评鉴、修正。也可以在所述测验数据完成后，将测验回答数据回传至所述学习状况纪录单元82及所述学习状况分析改善单元83，以供所述学习状况纪录单元82进行纪录，所述学习状况分析改善单元83进行分析，再储存于所述学习历程子数据库94内。此外，电子书5也可以作为一额外补充的教材使用，通过学生使用电子书5学习的进度与记录，传送至云端服务器9进行储存。
实施例6：
此系统进一步包含一点读笔6，与所述智能学习设备8及所述云端服务器9信息连接。倘若所述发音准确度低于默认值时，表示所述学生需要针对发音准确度进行加强改善，又或者所述学习状况改善建议数据提出发音改善建议时，此时可通过一点读笔6来加强，所述学习状况分析改善单元83会发送一发音补充练习图文数据至所述电子书5，所述发音补充练习图文数据可以是所述学习状况分析改善单元83根据所述发音准确度不足的部分进行制作，也可以是系统已经先制作完成各式各样的发音补充练习图文数据，再根据发音准确度低的部分或是根据所述学习状况改善建议数据选取相对应的发音补充练习图文数据再传送至所述电子书5，并发送对应所述发音补充练习图文数据的正确发音数据传送至所述点读笔6。如此一来，学生便可在课后之余，利用所述电子书5及所述点读笔6的辅助，来改善自身的发音状况。
此外，所述点读笔6的功能也不局限于上述，更可具有录音单元61以供录制学生的外语发音，录制完成后除了可以再通过播放的方式，让学生自己听发音是否准确外，所述点读笔6也可以具有发音准确度评鉴的功能，依其语音识别模块(存在于所述点读笔6内，例如由隐藏式马可夫模型(Hidden Markov Model；HMM)、高斯混合模型(Gaussian MixedModel；GMM)等语音识别模块所编成的程序)，可直接判断学生的发音是否正确。另外，所述点读笔6也可以将录音的内容以第二录音数据的方式传送至所述学习状况纪录单元82，又或者将所述发音准确度的评鉴结果传送至所述学习状况纪录单元82，以供储存在所述学习数据库91内。
实施例7：
承接实施例5或6，为避免学生回家之后忘记或是不会利用教学辅具来改善自身不足的地方，本发明更提供提醒功能，当超过一默认日期且所述学习状况纪录单元82尚未接收到所述第二录音数据、所述测验回答数据时，一提醒单元7会发送一提醒信息至所述电子书5，以供提醒学生需使用教学辅具。
如此一来，本发明通过分析学生的学习状态，可有效了解学生的学习状态外，同时也可针对不足处做出因应方式，再搭配各种教学辅具，更可有效改善不足的地方。且，通过所述学习历程子数据库94，可了解学生进步的状况，更可将所述学习历程子数据库94内的各种数据进行分析、汇整，以制作出学生的学习成长轨迹，从而让学生更了解自身学习曲线，以增强其学习兴趣。
综上所述，本案符合专利法所定的要件，爰依法提出专利申请，而上述说明仅列举本发明的较佳实施例，本案的权利范围仍以请求项所列为主。

Claims (10)

1.一种学习状态改善管理系统，其特徵在于，包括：
一云端服务器与一智能学习设备信息连接，所述云端服务器具有学习摄像数据；
一学习数据库：具有一学习档案，所述学习档案包括一学生的身份比对数据及对应所述学生的一学习历程子数据库；
所述智能学习设备包括：
一摄像单元，设置于所述智能学习设备，用以拍摄所述学生的学习状况，得到一学习摄像数据；
一学习状况纪录单元：信息连接所述摄像单元及所述学习数据库，所述学习状况纪录单元会先根据一身份比对数据比对所述学习摄像数据内学生的身份，当所述学习摄像数据内学生的身份与所述身份比对数据相匹配时，撷取所述学习摄像数据内所述学生的学习状况而得到一学习状况影音数据，并储存于所述学习历程子数据库内；
一学习状况分析改善单元：资讯连接所述学习数据库，所述学习状况分析改善单元可供分析一默认期间内的各学习状况影音数据，以供判断出所述学生的学习状况，而得到一学习状况分析数据，再根据所述学习状况分析数据而得到一学习状况改善建议数据，并将所述学习状况分析数据及所述学习状况改善建议数据储存于所述学习历程子数据库内。
2.根据权利要求1所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，所述学习状况数据报括一第一录音数据；所述学习状况分析单元可供撷取所述第一录音数据中外语发音的部分而得到一发音数据，再根据所述发音数据判断发音准确度，而得到一发音准确度分析结果，再将所述发音准确度分析结果储存于所述学习历程子数据库内。
3.根据权利要求1所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，所述学习状况分析改善单元包含一问题库与一答题库，所述问题库可供智能学习设备进行问题提问，撷取所述学生于所述摄像数据中涉及前述问题提问的回答后，在比对所述答题库判断答题正确与否的结果而得到一答题准确分析结果，再将所述答题准确度分析结果储存于学习历程子数据库内。
4.根据权利要求1所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，所述图像分析处理单元分析所述学习摄像数据。
5.根据权利要求4所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，学习状况分析单元可供分析所述学习摄像数据，根据所述摄像数据中学员的眼部、嘴部、肢体状况判断学员的学习专注程度、学习兴趣程度，并将分析结果储存于所述学习历程子数据库内。
6.根据权利要求1所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，更包含一电子书，与所述智能学习设备及所述云端服务器资讯连接。
7.根据权利要求6所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，所述电子书可供远程信息链接所述学习状况纪录单元，所述电子书可供操作完成所述测验数据，而得到一测验回答数据后，所述电子书再显示对应所述测验数据的答案数据，并将所述测验回答数据回传至所述学习状况纪录单元。
8.根据权利要求1所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，包含一点读比，与所述智能学习设备及所述云端服务器资讯连接。
9.根据权利要求8所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，所述点读笔远程信息连接所述学习状况纪录单元；所述点读笔包括一录音单元，所述录音单元可供录制学员的外语发音而得到一第二录音数据，并将所述第二读音数据传送至所述学习状况纪录单元，以供所述学习状况纪录单元将所述第二录音数据储存于所述学习历程子数据库内。
10.根据权利要求1所述的学习状态改善管理系统，其特徵在于，所述智能学习设备是以一AI智能学习机器人或一AI学习计算机作为载体。
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