CN113941069B - 一种基于个性化推荐的自闭症智能干预系统 - Google Patents
一种基于个性化推荐的自闭症智能干预系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于个性化推荐的自闭症智能干预系统，其包括以电信号依次连接的评估模块、干预计划生成模块、推荐模块、干预模块、干预绩效计算模块，干预绩效计算模块输出端与干预计划生成模块电连接，评估模块输出分别与干预计划生成模块和推荐模块电连接。本发明整个系统构成完整闭环，将量表评估与干预绩效相结合，有针对性地调整干预方案，为不同发展轨迹的自闭症儿童量身打造干预方案。本发明根据自闭症儿童的个性化数据推荐与他们能力、兴趣相匹配的干预资源，对干预方案进行优化，从而能更好的提升自闭症孩子各发展领域的能力。
Description
技术领域
本发明属于人工智能技术和特殊教育交叉领域，具体涉及一种基于个性化推荐的自闭症智能干预系统。
背景技术
自闭症，也称孤独症，是一种较为严重的发育障碍性疾病，主要表现为三大类核心症状，即：社会交往障碍、交流障碍、兴趣狭窄及刻板重复的行为方式。目前，自闭症没有特效药或者一蹴而就的治疗方法，主流的治疗方法仍然是教育干预训练。
自闭症儿童在各项能力发展及个性化偏好上表现出较大的差异性，而在发展轨迹上表现出多样性。这就需要为每个自闭症儿童制定有针对性的干预计划，同时根据干预过程中的表现对干预方案做出自适应的调整。另一方面，现有的干预方法多样，干预训练资源良莠不齐，如何为每个自闭症儿童定制合适的干预资源，解决认知过载问题，是摆在家长面前的难题。
当前，自闭症儿童的干预绝大多数依赖于特殊教育专家或儿科主任医师的经验，少数报道的智能化干预系统仅仅针对单一能力的训练，缺少针对各项发展能力的一揽子干预方案自动生成；无法构建“评估—干预—评估”闭环，对干预方案做出自适应调整；缺少智能推荐机制，干预资源单一且不可扩展，也无法对干预资源的适用性和有效性进行评估。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本发明提供一种基于个性化推荐的自闭症智能干预系统，构建“评估—干预—评估”闭环，根据用户的个性化特征和干预绩效表现实现干预方案的自适应调整和干预资源的智能推送，辅助自闭症儿童针对各项能力进行全面的干预训练。
本发明解决其技术问题采用以下的技术方案：
本发明提供的基于个性化推荐的自闭症智能干预系统，包括评估模块、干预计划生成模块、推荐模块、干预模块、干预绩效计算模块，其中：评估模块输出端分别与干预计划生成模块和推荐模块电连接，推荐模块输出端经干预模块、干预绩效计算模块与干预计划生成模块输入端电连接，干预计划生成模块输出端与推荐模块输入端电连接。
所述的评估模块包括量表评估子模块、问卷调查子模块和个性化偏好检测子模块，其中：量表评估子模块，用于记录根据儿童发展量表得出的儿童各项发展能力评估结果；问卷调查子模块，用于通过电子问卷记录自闭症儿童的基本信息；个性化偏好检测子模块，用于通过人机交互技术检测自闭症儿童的个性化偏好。
所述的儿童发展量表是PEP量表，记录孩子各项能力的得分；电子问卷采用儿童基本信息调查问卷，记录儿童的基本信息包括出生日期、性别、母亲妊娠期身体及心理状态、是否存在家族遗传等可能与自闭症患病相关的有用信息。孩子各项能力包括认知(语言/语前)、语言表达、语言理解、小肌肉、大肌肉、模仿、情感表达、社交互动、行为特征-非语言、行为特征-语言。
所述的干预计划生成模块用于根据用户的干预前/干预中的个性化信息制定干预活动的目标和期限；在干预训练前，根据用户的量表评估结果和基本信息问卷调查制定干预计划；在干预过程中，则根据当前用户量表评估结果的变化情况和干预绩效表现调整干预方案。
所述的推荐模块用于根据干预计划和个性化偏好通过推荐算法智能推荐具体的训练资源。
所述的推荐算法包括基于用户近邻的推荐、基于资源近邻的推荐和基于知识图谱的推荐，具体如下：
基于用户近邻的推荐，其方法是：将当前用户PEP-3量表对应的十项能力基本得分作为当前用户的特征，与推荐数据库中已有的用户特征计算相似度，相似度最高的k个用户用过的资源推荐给当前用户，k为自然数；
基于资源近邻的推荐，其方法是：每个资源对十项能力的干预作用有一个评分标注，该标注构成多维特征向量作为资源的特征，计算用户已使用干预资源与数据库中其他资源的相似度，选择k个最相似的资源用于用户能力的巩固，k为自然数；多维特征向量是一种资源，该资源的特征是一个10维向量，该向量的每一个维度代表资源对10个能力中一项能力的干预作用，其数值取为0到1之间，数值越大代表对某一能力的训练作用越大。
基于知识图谱的推荐，其方法是根据知识图谱的CKE原理构建资源之间的实体对应表，在资源部分嵌入知识图谱；推荐算法依据用户的历史行为及资源之间的关联，将用户所需要的干预预测转换为对候选资源的推荐预测，然后采用注意力模型预测用户对候选资源的需要程度。
所述的干预模块用于以人机交互技术执行具体的干预方案，具体是：用户选择干预方案指定的电脑游戏进行能力训练，用户在玩游戏的过程中，通过视线追踪技术估计其注意力，通过面部表情识别算法来估计其情绪。
所述的干预绩效计算模块用于分析用户在干预过程中的注意力、情绪以及游戏绩效等表现，输出干预结果。
本发明提供的自闭症智能干预系统，其用途是：构建“评估—干预—评估”闭环，根据用户的个性化特征和干预绩效表现实现干预方案的自适应调整和干预资源的智能推送，辅助自闭症患者尤其是儿童自闭症患者针对各项能力进行全面的干预训练。
本发明应用时，干预计划制定模块依据PEP量表针对认知能力、语言能力、大小肌肉能力、感知觉能力、模仿能力、社交互动、情绪与行为多个维度制定干预目标和干预周期，全面覆盖自闭症患者各项能力干预训练的需求；资源推荐模块，通过个性化推荐算法智能推送干预资源，解决干预资源繁多、认知过载问题；整个系统构成完整闭环，将量表评估与干预绩效相结合，有针对性地调整干预方案，为不同发展轨迹的自闭症儿童量身打造干预方案。
本发明与现有技术相比具有以下的主要有益效果：
1.本发明构建“评估—干预—评估”闭环，其根据用户的个性化特征和干预绩效表现实现干预方案的自适应调整和干预资源的智能推送，辅助自闭症儿童针对各项能力进行全面的干预训练。具体地，干预计划制定模块依据PEP量表针对认知能力、语言能力、大小肌肉能力、感知觉能力、模仿能力、社交互动、情绪与行为等多个维度制定干预目标和干预周期，干预资源丰富多样，全面覆盖自闭症儿童各项能力干预训练的需求；资源推荐模块，通过个性化推荐算法智能推送干预资源，解决干预资源繁多、认知过载问题；整个系统构成完整闭环，将量表评估与干预绩效相结合，有针对性地调整干预方案，为不同发展轨迹的自闭症儿童量身打造干预方案。
2.本发明在制定干预方案时，用到了推荐算法这一技术手段。推荐算法是根据用户的行为数据，通过一些数学算法，推测用户喜欢的东西。在本发明中，将现有的推荐算法推广用于教育干预中，根据自闭症儿童的个性化数据推荐与他们能力、兴趣相匹配的干预资源，对干预方案进行优化，从而能更好的提升自闭症孩子各发展领域的能力。
3.在传统干预过程中，干预方案的制定是由人来完成。本发明采用自动干预技术，在自动干预方案生成中，干预资源由推荐算法自动生成不需要人的参与，干预期限事先设定，可视为系统的经验参数，它的作用是确保构建闭环系统，在干预一定时间后需要再次评估来调整干预方案。
附图说明
图1是本发明实施例的模块示意图；
图2是本发明干预计划制定和资源推荐的逻辑流程图；
图3是本发明采用最近发展区理论的示意图；
图4是本发明基于用户邻近的推荐算法流程图；
图5是本发明基于资源邻近的推荐算法流程图；
图6是本发明基于知识图谱的推荐算法流程图。
具体实施方式
本发明公开了一种基于个性化推荐的自闭症智能干预系统。该系统包括：评估模块，推荐模块，干预计划生成模块，干预模块和干预绩效计算模块；所述评估模块，包括量表评估子模块、问卷调查子模块、个性化偏好测试子模块，用于提取用户的个性化信息；所述干预计划生成模块，用于根据用户的个性化信息制定干预活动的目标和期限；所述推荐模块，用于根据干预计划和个性化偏好推荐具体的训练资源；所述干预模块，用于通过人机交互技术执行具体的干预方案；所述干预绩效计算模块，用于分析用户在干预过程中的表现。本发明构建“评估—干预—评估”闭环，根据用户的个性化特征和干预绩效表现实现干预方案的自适应调整和干预资源的智能推送，辅助自闭症儿童针对各项能力进行全面的干预训练。
下面结合实施例及附图，对本发明作进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提供的基于个性化推荐的自闭症智能干预系统，如图1所示，该系统包括评估模块、干预计划生成模块、推荐模块、干预模块、干预绩效计算模块，其中：评估模块输出端分别与干预计划生成模块和推荐模块电连接，推荐模块输出端经干预模块、干预绩效计算模块与干预计划生成模块输入端电连接，干预计划生成模块输出端与推荐模块输入端电连接。
所述的评估模块，包括量表评估子模块、问卷调查子模块和个性化偏好测试子模块，用于提取用户的个性化信息。用户的个性化信息包括各发展领域的能力、用户的基本信息，以及个性化偏好。其中：量表评估子模块、问卷调查子模块的输出端均与干预计划生成模块的输入端相连，个性化偏好测试子模块的输出端与推荐模块的输入端相连。
所述量表评估子模块，用于记录根据儿童发展量表得出的儿童各项发展能力评估结果。
优选的，所述的儿童发展量表采用PEP-3量表(PEP(PSYCHO-EDUCATIONALPROFILE)，由美国ERIC SCHOPLER、MARGARET D.LANSING等人在1979年编制的心理教育量表，用于对自闭症及相关发育障碍儿童进行个别化发育评估。2005年发布第三版PEP-3。PEP量表是目前国内外公认操作最简便，提供信息最多，能够完全反应儿童发展及病理行为两个方面的实用量表)。用户可选择具有PEP-3评估资质的评估师为其进行评估，将评估各项结果录入量表评估子模块。
所述问卷调查子模块，用于记录自闭症儿童的基本信息，具体是通过电子问卷记录自闭症儿童的基本信息，电子问卷由用户家长填写。
进一步地，儿童的基本信息包括出生日期、性别、母亲妊娠期身体及心理状态、是否存在家族遗传等可能与自闭症患病相关的有用信息。
所述个性化偏好检测子模块，用于检测自闭症儿童的个性化偏好，具体是通过人机交互技术检测自闭症儿童的个性化偏好。
进一步地，具体的实现方法为：将干预训练过程中可能出现的资源素材在电脑屏幕上按照九宫格排列随机出现，语音提示用户看向自己喜欢的素材或者用手触摸屏幕相应的区域，利用眼动追踪技术或者触摸屏感知用户的行为，根据用户的行为记录其个性化偏好。
所述干预计划生成模块，用于制定干预活动的目标和期限，具体是根据用户的个性化信息制定干预活动的目标和期限。在干预训练前，根据用户的量表评估结果和基本信息问卷调查制定干预计划；在干预过程中，则根据当前用户量表评估结果的变化情况和干预绩效表现调整干预方案。
进一步地，量表评估与干预绩效相结合的干预计划制定逻辑流程图如图2所示。(1)当干预绩效达到预期，需要进行量表评估，评估结果表明某项能力有提升，则该项能力的干预可进入下一阶段，推荐下一阶段训练对应的干预资源；(2)当干预绩效达到预期，评估结果表明各项能力未提升，表明用户的泛化能力不足，需要推荐新的资源加强干预训练的泛化效果；(3)当干预绩效未达到预期，干预计划期限未届满，则继续执行该干预计划；(4)当干预绩效未达到预期，干预计划期限届满，需要进行量表评估，评估结果表明某项能力有提升，则该项能力的干预可进入下一阶段，但是当前推荐的资源可加入下一阶段的训练计划，加以巩固；(5)当干预绩效未达到预期，干预计划期限届满，评估结果表明各项能力没有提升，表明当前干预效果不佳，应及时调整干预方案，并推送新的干预资源。
优选的，所述干预计划生成模块依据最近发展区理论确定用户的发展目标以及干预期限。最近发展区理论示意图如图3所示，由维果斯基提出，能力的发展有两种水平：一种是现有水平，指独立活动时所能达到的水平；另一种是可能的发展水平，也就是通过训练所获得的潜力。两者之间的差异就是最近发展区。干预训练应着眼于最近发展区，为自闭症儿童提供带有难度的内容，调动积极性，发挥其潜能，超越其最近发展区而达到下一发展阶段的水平，然后在此基础上进行下一个发展区的发展。
进一步地，本发明将孩子的各项能力划分为高、中、低三个等级，每个等级下有若干子项，根据最近发展区理论，首先依据儿童的个性化信息确定用户所处的等级，并判断该等级下各个子项是否已经全部掌握，若没有全部掌握，则将最近发展区设定为当前等级，若全部掌握，则将最近发展区设定为下一等级。
所述推荐模块，用于推荐具体的训练资源，具体是根据干预计划和个性化偏好来推荐具体的训练资源。
优选的，所述推荐模块采用个性化推荐算法，可以是基于近邻的协同过滤算法、基于模型的协同过滤算法或者基于知识图谱的协同过滤算法中的一种或多种组合进行推荐。
所述干预模块，用于通过人机交互技术执行具体的干预方案。在干预方案执行过程中，儿童的表现包括注意力、情绪、游戏得分等数据被记录下来。
优选的，用户的注意力和情绪可通过人机交互技术来感知，即通过视线追踪和表情识别算法来判断用户的注视区域和干预训练时的情绪。
所述干预绩效计算模块，用于分析用户在干预过程中的表现。根据用户的注意力是否集中，训练过程中是否为正面情绪以及用户游戏的得分计算干预绩效。当用户的干预绩效达到预期，则通知用户家长此时应进行量表评估；当用户的干预绩效未达到预期且干预期限未满时，则持续执行该干预方案。
进一步地，干预绩效的计算方法具体为：将注意力、情绪和游戏得分分别量化为低、中、高三个等级，等级低为0分、等级中为1分，等级高为2分，将三项得分相加作为干预绩效总分。
实例
本实例给出一种混合推荐方法的具体实现，即基于近邻的推荐和嵌入知识图谱的推荐。
推荐的资源包括教学游戏、教学视频以及实际活动，其中实际活动又包括交互、语训、感同三个方面。对推荐的资源进行人工标注，分值范围为0-1，分数越高，代表该资源所能提供的能力训练与该能力相关度越高。其中，0表示无相关性，0.1-0.4表示一般高，0.5-0.7表示比较高，0.8-1表示很高。
还需要对资源进行个性化偏好标注，其他-0；动物-3；植物-4；水果-5；蔬菜-6；真实人物-7；卡通人物-8；玩具-9；交通工具-10；生活日用品-11；食物零食等-12；文具-13；人体五官-14；天气-15；数字-16；图形-17；颜色-18；形状-19；方向-20。推荐的资源应根据儿童的个性化偏好进行排序。
1、基于用户近邻的推荐：在新用户注册后，我们会对其进行评估，评估的内容为PEP-3量表对应的十项基本能力得分。然后，我们会将其与数据库内的用户进行相似度计算，找出与其最相似的k个用户，然后为其推荐这k个用户所采用的训练游戏、课程、产品等干预行为。具体实现流程图如图4所示。
2、基于资源近邻的推荐:首先，我们会根据十个维度计算不同资源之间的相似度。在用户尝试了一定量的资源之后，我们会根据用户所需要巩固的资源进行相似推荐。如某一个资源所需要巩固，那么我们就会推荐和该资源相似的前k个资源。具体实现流程图如图5所示。
3、基于知识图谱的推荐：在资源达到一定量之后，我们根据知识图谱的CKE原理构建资源之间的实体对应表，在资源部分嵌入知识图谱。算法依据用户的历史行为及资源之间的关联，将用户所需要的干预预测转换为对候选资源的推荐预测，然后采用注意力模型预测用户对候选资源的需要程度。其中，CKE原理如图6所示。
在干预绩效计算中，若干预资源为游戏，则设置绩效满分为6分＝2(注意力)+2(情绪)+2(游戏得分)，设置绩效预期为5分，当干预绩效达到5分或6分，用户需要进行量表评估决定下一阶段的干预计划；设置干预周期为1到2周，若干预期限届满未达到5分，用户需要进行量表评估决定下一阶段的干预计划。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上内容本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于个性化推荐的自闭症智能干预系统，其特征是，构建“评估—干预—评估”闭环，其包括评估模块、干预计划生成模块、推荐模块、干预模块、干预绩效计算模块，其中：评估模块输出端分别与干预计划生成模块和推荐模块电连接，推荐模块输出端经干预模块、干预绩效计算模块与干预计划生成模块输入端电连接，干预计划生成模块输出端与推荐模块输入端电连接；干预绩效计算模块用于分析用户在干预过程中的表现；
评估模块包括量表评估子模块、问卷调查子模块和个性化偏好检测子模块，其中：量表评估子模块，用于记录根据儿童发展量表得出的儿童各项发展能力评估结果；问卷调查子模块，用于通过电子问卷记录自闭症儿童的基本信息；个性化偏好检测子模块，用于通过人机交互技术检测自闭症儿童的个性化偏好；
儿童发展量表是PEP量表，记录孩子各项能力的得分；电子问卷采用儿童基本信息调查问卷，记录儿童的基本信息包括出生日期、性别、母亲妊娠期身体及心理状态、家族遗传与自闭症患病相关的有用信息；
干预计划生成模块用于根据用户的干预前/干预中的个性化信息制定干预活动的目标和期限；在干预训练前，根据用户的量表评估结果和基本信息问卷调查制定干预计划；在干预过程中，则根据当前用户量表评估结果的变化情况和干预绩效表现调整干预方案；
推荐模块用于根据干预计划和个性化偏好通过推荐算法智能推荐具体的训练资源；推荐算法包括基于用户近邻的推荐、基于资源近邻的推荐和基于知识图谱的推荐，具体是：
基于用户近邻的推荐，其方法是：将当前用户PEP-3量表对应的十项能力基本得分作为当前用户的特征，与推荐数据库中已有的用户特征计算相似度，相似度最高的k个用户用过的资源推荐给当前用户，k为自然数，
基于资源近邻的推荐，其方法是：每个资源对十项能力的干预作用有一个评分标注，所述标注构成多维特征向量作为资源的特征，计算用户已使用干预资源与数据库中其他资源的相似度，选择k个最相似的资源用于用户能力的巩固，k为自然数，
基于知识图谱的推荐，其方法是根据知识图谱的CKE原理构建资源之间的实体对应表，在资源部分嵌入知识图谱；推荐算法依据用户的历史行为及资源之间的关联，将用户所需要的干预预测转换为对候选资源的推荐预测，然后采用注意力模型预测用户对候选资源的需要程度；
干预模块用于以人机交互技术执行具体的干预方案，具体是：用户选择干预方案指定的电脑游戏进行能力训练，用户在玩游戏的过程中，通过视线追踪技术估计其注意力，通过面部表情识别算法来估计其情绪；
干预绩效计算模块用于分析用户在干预过程中的注意力、情绪以及游戏绩效表现，输出干预结果。
2.权利要求1所述自闭症智能干预系统，其特征在于，根据用户的个性化特征和干预绩效表现实现干预方案的自适应调整和干预资源的智能推送，辅助儿童自闭症患者针对各项能力进行全面的干预训练。
3.根据权利要求2所述的自闭症智能干预系统，其特征在于，干预计划制定模块依据PEP量表针对认知能力、语言能力、大小肌肉能力、感知觉能力、模仿能力、社交互动、情绪与行为多个维度制定干预目标和干预周期，全面覆盖自闭症患者各项能力干预训练的需求；资源推荐模块，通过个性化推荐算法智能推送干预资源，解决干预资源繁多、认知过载问题；整个系统构成完整闭环，将量表评估与干预绩效相结合，有针对性地调整干预方案，为不同发展轨迹的自闭症儿童量身打造干预方案。
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN103258450A (zh) * | 2013-03-22 | 2013-08-21 | 华中师范大学 | 面向孤独症儿童的智能学习平台 |
| CN109770921A (zh) * | 2019-02-03 | 2019-05-21 | 清华大学 | 自闭症儿童早期语言与认知能力筛查的方法及装置 |
| CN110916689A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 上海青鸿教育科技有限公司 | 一种自闭症的认知与注意力强化智能评估训练系统及方法 |
| CN111739612A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-02 | 华中师范大学 | 一种基于关键反应训练模式的孤独症自适应干预系统 |
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2021
- 2021-09-23 CN CN202111111156.3A patent/CN113941069B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103258450A (zh) * | 2013-03-22 | 2013-08-21 | 华中师范大学 | 面向孤独症儿童的智能学习平台 |
| CN109770921A (zh) * | 2019-02-03 | 2019-05-21 | 清华大学 | 自闭症儿童早期语言与认知能力筛查的方法及装置 |
| CN110916689A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 上海青鸿教育科技有限公司 | 一种自闭症的认知与注意力强化智能评估训练系统及方法 |
| CN111739612A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-02 | 华中师范大学 | 一种基于关键反应训练模式的孤独症自适应干预系统 |
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