CN114063774B - 一种基于人工智能的在线教育人机交互系统及方法 - Google Patents

一种基于人工智能的在线教育人机交互系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于人工智能的在线教育人机交互系统及方法，交互系统包括主界面；交互界面；标识模块；进度识别模块；决策模块；根据进度识别结果给出对应的纠正策略，纠正策略包括：进度识别为中断时，课程暂停并输出提示信息；进度识别为滞后时，课程暂停并在交互界面给出与当前页面主题词对应的滞后交互策略，滞后交互策略包括线上提问、了解基础知识；进度识别为正常时，课程持续；进度识别为超前时，课程持续并在交互界面给出与当前页面主题词对应的超前交互策略，超前交互策略包括线上解答、了解拓展知识。本发明可以提高在线教育的学习效率，激发用户对在线教育系统的使用兴趣。

Description

一种基于人工智能的在线教育人机交互系统及方法
技术领域
本发明涉及一种基于人工智能的在线教育人机交互系统及方法，属于在线教育技术领域。
背景技术
在线教育因为其独特的价值而存在，各种教育资源通过网络跨越了空间距离的限制。在线教育具有便捷、灵活的优点，随着互联网技术的广泛应用，必然会推动在线教育的持续发展。
传统教育方式存与教师和同学之间的交流，能够营造良好的学习氛围。而在线教育的用户面对的是计算机屏幕，无法与教师同学实现即时交互，无法感受到有利的学习氛围。在缺乏监督时，对用户的自主性要求很高。
因此，当前在线教育这种形式存在的最大缺点，就是学习效率低。用户在接受教育时，很容易出现注意力不集中的问题。用户既可能因为无法及时理解课程内容而掉队，出现焦躁情绪；也可能因为过程中对部分内容感知太过容易，精神过度放松，出现浮躁情绪。上述情绪状态下都可能引起用户对课程专注度降低，导致学习进度与课程进度脱节。而常规的在线教育系统不会根据用户状态进行监督和进度调整，导致在线教育效果低于传统的线下教育。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于人工智能的在线教育人机交互系统及方法，具体方案为：
一种基于人工智能的在线教育人机交互系统，包括主界面，用于显示课程页面；交互界面，用于输入和显示交互信息；
标识模块，用于提取当前页的主题词，并在主题词对应位置设置标识方案，并采集当前页的待标识总数a，采集用户第i次的标识结果bi和标识次数c，标识结果为难时bi为0，标识结果为易时bi为1；
进度识别模块，根据标识结果和标识次数按公式Y＝ (∑bi /(c+1))^2+c/a计算进度评估值Y，根据进度评估值高低识别用户进度，并输出进度识别结果，识别结果包括中断、滞后、正常、超前；
决策模块；根据进度识别结果给出对应的纠正策略，纠正策略包括：进度识别为中断时，课程暂停并输出提示信息；进度识别为滞后时，课程暂停并在交互界面给出与当前页面主题词对应的滞后交互策略，滞后交互策略包括线上提问、了解基础知识；进度识别为正常时，课程持续；进度识别为超前时，课程持续并在交互界面给出与当前页面主题词对应的超前交互策略，超前交互策略包括线上解答、了解拓展知识。
进一步的，还包括进度校验模块，进度校验模块包括线上采集模块和线下采集模块和校验模块，线上采集模块用于采集与当前页主题词对应的用户交互行为信息，包括当前页交互次数l、线上提问次数m、了解基础知识次数n、线上有效解答次数o、了解拓展知识次数p；线下采集模块为采集鼠标，采集鼠标的左前部位置设有距离感应器，采集鼠标的底部设有压力感应器，距离感应器用于测量鼠标至计算机屏幕之间的距离q，压力感应器用于控制距离感应器工作；
校验模块根据以下公式计算用户精神集中度评估值X：
X=0.6*m/(l+1)+0.2*n/(l+1)+0.8*o/(l+1)+0.4*p/(l+1)+0.1*(q0-q)/q0；
根据X高低校验进度识别结果的真伪，校验结果为真时，维持原纠正策略；校验结果为伪时，采用进度识别为中断的纠正策略。
进一步的，所述距离感应器的轴线与鼠标底面的夹角为20~30°，与鼠标中轴面的夹角为30~50°。
进一步的，所述采集鼠标的底板上设有竖向的齿条，所述采集鼠标的左按板设有齿轮，齿轮与齿条啮合，所述距离感应器设于齿轮上。
基于本发明的系统，本发明还要求保护一种基于人工智能的在线教育人机交互方法，包括以下步骤：
1）主界面显示课程页面；交互界面，用于输入和显示交互信息；
标识模块提取当前页的主题词，并在主题词对应位置设置标识方案，并采集当前页的待标识总数a，采集用户第i次的标识结果bi和标识次数c，标识结果为难时bi为0，标识结果为易时bi为1；
2）进度识别模块根据标识结果和标识次数按公式Y＝ (∑bi /(c+1))^2+c/a计算进度评估值Y，根据进度评估值高低识别用户进度，并输出进度识别结果，识别结果包括中断、滞后、正常、超前；
3）决策模块根据进度识别结果给出对应的纠正策略，纠正策略包括：进度识别为中断时，课程暂停并输出提示信息；进度识别为滞后时，课程暂停并在交互界面给出与当前页面主题词对应的滞后交互策略，滞后交互策略包括线上提问、了解基础知识；进度识别为正常时，课程持续；进度识别为超前时，课程持续并在交互界面给出与当前页面主题词对应的超前交互策略，超前交互策略包括线上解答、了解拓展知识；
4）线上采集模块采集与当前页主题词对应的用户交互行为信息，包括当前页交互次数l、线上提问次数m、了解基础知识次数n、线上有效解答次数o、了解拓展知识次数p；在用户使用采集鼠标进行标识行为或交互行为时，采集鼠标测量鼠标至计算机屏幕之间的距离q；
校验模块根据以下公式计算用户注意力集中度评估值X：
X=0.6*m/(l+1)+0.2*n/(l+1)+0.8*o/(l+1)+0.4*p/(l+1)+0.1*(q0-q)/q0；
根据X高低校验进度识别结果的真伪，校验结果为真时，维持原纠正策略；校验结果为伪时，采用进度识别为中断的纠正策略。
本发明的可以实现用户与在线教育系统的实时交互，有利于系统吸引用户的关注度，也可以即时掌握用户的学习进度与课程进度的匹配状态，并可以监督用户的注意力集中程度，根据用户状态采取对应的纠正措施。
因此，本发明可以提高在线教育的学习效率，激发用户对在线教育系统的使用兴趣。
附图说明
图1为本发明的原理框图；
图2为本发明中测距感应器的主视示意图；
图3为本发明中测距感应器的俯视示意图；
图4为本发明中采集鼠标的结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实例，详细说明本发明专利的方案。
实施例1
参照图1，一种基于人工智能的在线教育人机交互系统，包括主界面，用于显示课程页面；交互界面，用于输入和显示交互信息。
标识模块，用于提取当前页的主题词。在线教育的课程大多是采用PPT课件形式，配合音频或视频进行讲解。课件中的主题词一般出现在标题中，在进行主题词提取时，可通过选择各级标题中的关键词进行提取。
主题词完成提取以后，在主题词对应位置设置标识方案，标识方案用于用户标识主题难易判断，主题难易判断可以采用主动判断和被动判断两种策略，主动判断是直接给出用户主观认为的难易选择按钮，被动判断是给出与主题相关的测试题，根据答题正误判断主题对于用户的难易适应。标识模块采集当前页的待标识总数a，采集用户第i次的标识结果bi和标识次数c，标识结果为难时bi为0，标识结果为易时bi为1。
进度识别模块，根据标识结果和标识次数按公式Y＝ (∑bi /(c+1))^2+c/a计算进度评估值Y，根据进度评估值高低识别用户进度，并输出进度识别结果，识别结果包括中断、滞后、正常、超前。
决策模块；根据进度识别结果给出对应的纠正策略，纠正策略包括：进度识别为中断时，课程暂停并输出提示信息；进度识别为滞后时，课程暂停并在交互界面给出与当前页面主题词对应的滞后交互策略，滞后交互策略包括线上提问、了解基础知识；进度识别为正常时，课程持续；进度识别为超前时，课程持续并在交互界面给出与当前页面主题词对应的超前交互策略，超前交互策略包括线上解答、了解拓展知识。
例如，某用户进行在线教育的情况如下表：
页面 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
待标识总数a 6 7 9 7 7 8 7 7 7 7 9
标识结果∑bi 3 7 0 0 1 6 2 3 3 2 9
标识次数c 5 7 3 0 3 7 3 4 6 2 9
Y 1.08 1.77 0.33 0.00 0.49 1.44 0.68 0.93 1.04 0.73 1.81
可以按[0，0.5）；[0.5,1）；[1,1.5）；[1.5,2]四个区间进行划分，依次对应中断、滞后、正常、超前，页面3和页面5出现进度中断，课程进度暂停并输出提示信息，提示信息可以采用语音提醒或者震动的形式；页面2和页面11出现进度超前，可以给出相应的超前交互策略，在交互界面给出拓展知识或者线上其他用户的提问供解答，以继续吸引用户注意力。
系统还包括进度校验模块，进度校验模块包括线上采集模块和线下采集模块和校验模块，线上采集模块用于采集与当前页主题词对应的用户交互行为信息，包括当前页交互次数l、线上提问次数m、了解基础知识次数n、线上有效解答次数o、了解拓展知识次数p。线上有效解答次数可以采取用户赞同数的方式来判断，只有赞同数大于某一阈值时，才判断该解答为有效解答。
参照图2，线下采集模块为采集鼠标，采集鼠标的左前部位置设有距离感应4，采集鼠标的底部设有压力感应器3，距离感应器4用于测量鼠标至计算机屏幕之间的距离q，压力感应器3用于控制距离感应器工作。只有压力感应器感应到的压力值大于某一阈值时，距离感应器才会进行测距工作。该阈值对应用户使用鼠标进行点击操作的行为状态。
用户在操作鼠标时，鼠标相对于人体位置固定，可以用鼠标与计算机屏幕的间距来评估人体与计算机屏幕之间的距离。由于用户视线聚焦于计算机屏幕时，其距离应保持在一定范围内，否则当该距离过大，视线很难聚焦于屏幕，可以据此猜测用户注意力不集中。另外，用户与系统的交互行为也可用于评价用户的注意力集中程度。利用采集到的交互行为信息，可以对用户精神集中度进行评估，以此用来校验进度识别的结果。
校验模块根据以下公式计算用户精神集中度评估值X：
X=0.6*m/(l+1)+0.2*n/(l+1)+0.8*o/(l+1)+0.4*p/(l+1)+0.1*(q0-q)/q0；
其中，q0为预设的参照值，该参照值对应鼠标与屏幕间距的正常值。本实施例中的q0取值为20，单位为cm。
根据X高低校验进度识别结果的真伪，校验结果为真时，维持原纠正策略；校验结果为伪时，采用进度识别为中断的纠正策略。
例如，在进行在线教育期间，某用户的校验结果如下表：
页面 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
交互次数l 7 6 2 1 7 12 3 0 0 5 7
线上提问次数m 5 0 1 0 5 8 0 0 0 0 0
了解基础知识次数n 2 0 1 1 2 4 0 0 0 0 0
线上有效解答次数o 0 2 0 0 0 0 1 0 0 1 3
了解拓展知识次数p 0 4 0 0 0 0 2 0 0 4 4
距离q 30 40 50 22 15 15 30 40 10 30 20
X 0.38 0.36 0.12 0.09 0.45 0.46 0.35 -0.10 0.05 0.35 0.50
上表中，当X小于0.3，校验结果为伪，页面3、8、9的校验结果为伪，采用进度暂停并输出提示信息的纠正策略。
参照图2-3，本方案中，采用固定在采集鼠标1上的距离感应器测量鼠标与计算机屏幕2的间距，鼠标的位置处于计算机屏幕的右前方，存在横向角度问题。另外还需要考虑到竖向角度问题。
经过调试，距离感应器4的轴线与鼠标底面的夹角为20~30°，与鼠标中轴面的夹角为30~50°。在此范围内，距离感应器能正常测距。
参照图4，为提高准确性，避免单点采集带来的误差，本方案在采集鼠标的底板上设有竖向的齿条6，采集鼠标的左按板设有齿轮5，齿轮与齿条啮合，所述距离感应器4设于齿轮6上。在点击鼠标左键时，压力感应器控制距离感应器测距，同时，齿轮和齿条产生相对运动，齿条固定，齿轮转动，带动距离感应器产生一定角度的偏转，因此测到的距离值为该偏转范围内测距的平均值，可以减少单点测距的误差。
实施例2
根据实施例1的系统，一种基于人工智能的在线教育人机交互方法，包括以下步骤：
1）主界面显示课程页面；交互界面，用于输入和显示交互信息。
标识模块提取当前页的主题词，并在主题词对应位置设置标识方案，并采集当前页的待标识总数a，采集用户第i次的标识结果bi和标识次数c，标识结果为难时bi为0，标识结果为易时bi为1。
2）进度识别模块根据标识结果和标识次数按公式Y＝ (∑bi /(c+1))^2+c/a计算进度评估值Y，根据进度评估值高低识别用户进度，并输出进度识别结果，识别结果包括中断、滞后、正常、超前。
3）决策模块根据进度识别结果给出对应的纠正策略，纠正策略包括：进度识别为中断时，课程暂停并输出提示信息；进度识别为滞后时，课程暂停并在交互界面给出与当前页面主题词对应的滞后交互策略，滞后交互策略包括线上提问、了解基础知识；进度识别为正常时，课程持续；进度识别为超前时，课程持续并在交互界面给出与当前页面主题词对应的超前交互策略，超前交互策略包括线上解答、了解拓展知识。
4）线上采集模块采集与当前页主题词对应的用户交互行为信息，包括当前页交互次数l、线上提问次数m、了解基础知识次数n、线上有效解答次数o、了解拓展知识次数p；在用户使用采集鼠标进行标识行为或交互行为时，采集鼠标测量鼠标至计算机屏幕之间的距离q；
校验模块根据以下公式计算用户注意力集中度评估值X：
X=0.6*m/(l+1)+0.2*n/(l+1)+0.8*o/(l+1)+0.4*p/(l+1)+0.1*(q0-q)/q0；
根据X高低校验进度识别结果的真伪，校验结果为真时，维持原纠正策略；校验结果为伪时，采用进度识别为中断的纠正策略。

Claims (5)

1.一种基于人工智能的在线教育人机交互系统，其特征在于：包括主界面，用于显示课程页面；交互界面，用于输入和显示交互信息；
标识模块，用于提取当前页的主题词，并在主题词对应位置设置标识方案，并采集当前页的待标识总数a，采集用户第i次的标识结果bi和标识次数c，标识结果为难时bi为0，标识结果为易时bi为1；
进度识别模块，根据标识结果和标识次数按公式Y＝ (∑bi /(c+1))^2+c/a计算进度评估值Y，根据进度评估值高低识别用户进度，并输出进度识别结果，识别结果包括中断、滞后、正常、超前；
决策模块；根据进度识别结果给出对应的纠正策略，纠正策略包括：进度识别为中断时，课程暂停并输出提示信息；进度识别为滞后时，课程暂停并在交互界面给出与当前页面主题词对应的滞后交互策略，滞后交互策略包括线上提问、了解基础知识；进度识别为正常时，课程持续；进度识别为超前时，课程持续并在交互界面给出与当前页面主题词对应的超前交互策略，超前交互策略包括线上解答、了解拓展知识。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的在线教育人机交互系统，其特征在于：还包括进度校验模块，进度校验模块包括线上采集模块和线下采集模块和校验模块，线上采集模块用于采集与当前页主题词对应的用户交互行为信息，包括当前页交互次数l、线上提问次数m、了解基础知识次数n、线上有效解答次数o、了解拓展知识次数p；线下采集模块为采集鼠标，采集鼠标的左前部位置设有距离感应器，采集鼠标的底部设有压力感应器，距离感应器用于测量鼠标至计算机屏幕之间的距离q，压力感应器用于控制距离感应器工作；
校验模块根据以下公式计算用户精神集中度评估值X： X=0.6*m/(l+1)+0.2*n/(l+1)+0.8*o/(l+1)+0.4*p/(l+1)+0.1*(q0-q)/q0； q0为预设的参照值，该参照值对应鼠标与屏幕间距的正常值；
根据X高低校验进度识别结果的真伪，校验结果为真时，维持原纠正策略；校验结果为伪时，采用进度识别为中断的纠正策略。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的在线教育人机交互系统，其特征在于：所述距离感应器的轴线与鼠标底面的夹角为20~30°，与鼠标中轴面的夹角为30~50°。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的在线教育人机交互系统，其特征在于：所述采集鼠标的底板上设有竖向的齿条，所述采集鼠标的左按板设有齿轮，齿轮与齿条啮合，所述距离感应器设于齿轮上。
5.一种基于人工智能的在线教育人机交互方法，其特征在于，是使用如权利要求4所述的基于人工智能的在线教育人机交互系统，包括以下步骤：
1）主界面显示课程页面；交互界面，用于输入和显示交互信息；标识模块提取当前页的主题词，并在主题词对应位置设置标识方案，并采集当前页的待标识总数a，采集用户第i次的标识结果bi和标识次数c，标识结果为难时bi为0，标识结果为易时bi为1；
2）进度识别模块根据标识结果和标识次数按公式Y＝ (∑bi /(c+1))^2+c/a计算进度评估值Y，根据进度评估值高低识别用户进度，并输出进度识别结果，识别结果包括中断、滞后、正常、超前；
3）决策模块根据进度识别结果给出对应的纠正策略，纠正策略包括：进度识别为中断时，课程暂停并输出提示信息；进度识别为滞后时，课程暂停并在交互界面给出与当前页面主题词对应的滞后交互策略，滞后交互策略包括线上提问、了解基础知识；进度识别为正常时，课程持续；进度识别为超前时，课程持续并在交互界面给出与当前页面主题词对应的超前交互策略，超前交互策略包括线上解答、了解拓展知识；
4）线上采集模块采集与当前页主题词对应的用户交互行为信息，包括当前页交互次数l、线上提问次数m、了解基础知识次数n、线上有效解答次数o、了解拓展知识次数p；在用户使用采集鼠标进行标识行为或交互行为时，采集鼠标测量鼠标至计算机屏幕之间的距离q；
校验模块根据以下公式计算用户注意力集中度评估值X： X=0.6*m/(l+1)+0.2*n/(l+1)+0.8*o/(l+1)+0.4*p/(l+1)+0.1*(q0-q)/q0；
根据X高低校验进度识别结果的真伪，校验结果为真时，维持原纠正策略；校验结果为伪时，采用进度识别为中断的纠正策略。
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