CN114078347B - 一种青少年steam教育系统及方法 - Google Patents
一种青少年steam教育系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114078347B CN114078347B CN202111420222.5A CN202111420222A CN114078347B CN 114078347 B CN114078347 B CN 114078347B CN 202111420222 A CN202111420222 A CN 202111420222A CN 114078347 B CN114078347 B CN 114078347B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- work data
- steam
- virtual
- online
- 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.)
- Active
Links
- 238000004326 stimulated echo acquisition mode for imaging Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 34
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 38
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 35
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 30
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 23
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 14
- 230000000366 juvenile effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 7
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 7
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 17
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 239000008896 Opium Substances 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008713 feedback mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000013100 final test Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229960001027 opium Drugs 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G09B9/00—Simulators for teaching or training purposes
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种新型青少年STEAM教育系统及方法。所述STEAM教育系统包括线下智能空间模块,云端服务器模块和线上元宇宙系统模块,所述线下智能空间模块用于对青少年自己制作的作品进行自动化测评并生成相关作品数据,之后将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存;所述云端服务器模块用于储存相关作品数据,所述相关作品数据能被元宇宙系统模块所使用;所述线上元宇宙系统模块包括AI学习任务策略中心和虚拟仿真系统;本发明通过将线上元宇宙系统模块和线下智能空间模块相结合,实现线上与线下良性互动,不仅能够激发孩子主动性学习,趣味性学习、高效性学习,并用AI的辅助手段实现了学习成果的标准化的评定机制,可以实现规模化的推广STEAM科技教育。
Description
技术领域
本发明属于教育教学技术领域,具体涉及一种青少年STEAM教育系统及方法。
背景技术
随着我国经济社会的高速发展和人民生活水平的不断提高,尤其是我国已经发展到一定阶段,后面将追求高质量发展。而高质量发展,国与国之间的竞争归根到底还是依赖于科技创新,而科技创新最终还是落地于创新科技人才教育。因此STEAM教育变得越来越重要,STEAM代表科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)、艺术(Arts)和数学(Mathematics),STEAM教育就是集科学,技术,工程,艺术,数学多学科融合的综合教育。
STEAM教育实际上是工程技术驱动下的教育模式,旨在培养学生成为知识的生产者。从工程和技术活动入手,学生既可以获取技术知识,又可以生动地走进和理解科学知识。STEAM教育的特征是“跨学科”的,目标是利用科学、技术、工程和数学等学科相互关联的知识,跨越学科界限,从多学科知识综合应用的角度提高学生解决实际问题的能力,在这个过程中通过还原丰富而有趣的来自真实世界的挑战,将知识建立与现实世界的真实的联系,是帮助学生内化知识和认知世界的重要手段。
在实践中,STEAM教育面临着诸多的挑战:1)评价复杂的工程成果问题:STEAM教育的一个重要中间环节是学生的工程成果,对于工程成果的有效评价,涉及到持续对产出物进行改进,也因此影响着学习的质量与深度。由于需要老师的参与,这本身是一件难以标准化的事。同时STEAM教育首先是一门基于工程实践的科技教育,实施STEAM教育需要一支具备创新能力与丰富科学知识,并掌握一定教学策略和方法的高素质教师队伍。缺乏师资是STEAM教育里一个世界性难题。在师资队伍在本身就稀缺的情况下,更不可能有效的关注到每一个学生的产出物的状态,因此也难以形成完整的、可规模化的评价体系。
2)创造丰富的应用场景问题:STEAM教育最大的特点是“跨学科”,在丰富的情境中使用项目化教学促进学科融合,形成知识网络,而不是碎片化的知识点。其中情景丰富性是一个理想化的目标,如何模拟出更多的来自真实世界的问题,促使用学生的探究和参与,把学会的重要的数学和科学知识使用起来,是实现STEAM教育有效学习的重要手段。但是丰富的场景的实现,有来自物理世界的现实限制。资源的有限性、组织和整合资源的难度决定了应用场景的规模化产生是很难实现的。
以上两种因素决定了STEAM教育的标准化、规模化是非常难以实现的,但是由于现实的发展需要,目前,又迫切需要一种STEAM教育系统来科学化,系统化,高效性、创造性、趣味性的教导学生,为国家青少年的成长、和科技学习助力。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种青少年STEAM教育系统及方法。本发明青少年STEAM教育系统运用线下的人工智能测量技术(智能空间)对青少年的学习产出物进行成果测评和成果数字化,以及线上的模拟仿真环境(元宇宙)对数字化成果进行运用,为青少年提供一个的STEAM教育体验。
本发明的一个目的在于提供一种青少年STEAM教育系统。
一种青少年STEAM教育系统,包括线下智能空间模块,云端服务器模块和线上元宇宙系统模块:
所述线下智能空间模块用于对青少年自己制作的实体硬件作品进行自动化测评并生成相关作品数据,之后将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存;
所述云端服务器模块用于储存相关作品数据,所述相关作品数据能被元宇宙系统模块所使用;
所述线上元宇宙系统模块用于提供一个实时互动、视觉化呈现、高效率的虚拟仿真的世界,并且接收所述相关作品数据,之后将所述相关作品数据生成对应的三维虚拟作品,青少年可以在所述线上元宇宙系统中使用所述三维虚拟作品进行探索、再创作、完成各种任务和应对各种挑战。
进一步地,所述线上元宇宙系统模块包括AI学习任务策略中心和虚拟仿真系统,所述AI学习任务策略中心用于根据用户的进度生成随机或预设的相关STEAM主题的挑战;所述虚拟仿真系统用于构建一个拥有一定物理规则的虚拟世界,并且接收相关作品数据,之后将所述相关作品数据生成对应的三维虚拟作品,解锁对应的任务和挑战。
更进一步地,所述物理规则是通过仿真的物理引擎进行构建,并且所述物理规则包括虚拟生态、虚拟时间或虚拟经济中的一种或多种。
进一步地,所述线下智能空间模块包括AI作品测试系统,所述AI作品测试系统包括高精度测量模块、自动控制模块、人机互动模块和场地中央处理模块:
所述高精度测量模块可以使用视觉输入的方式进行测量,所述视觉输入包括网络监控摄影机(IPC)和边缘计算盒子,用于提取和预处理被测物件的视觉信息;当需要进行高精度测量时,所述高精度测量模块也可以采用视觉测量以外的其他方案,例如由学生在检测现场自主部署UWB标签在被测物体的不同部位,部署完成后,标签周期性发送脉冲信号,由检测点所部署的固定基站接收,得到高精度定位数据,并发送给中央处理模块;
所述人机互动模块用于输入被检测物体的类型,同时确定被检测物体的检测维度,最后显示检测结果;
所述自动控制模块包括无线接收模块和交互端无线发送模块,用于建立被检测物体和人机互动模块之间的无线通信,使得被检测物体能够接收到测试的控制指令,做出相应的运动动作,所述测试的控制指令是AI算法发出的,也可以由人工手动操作输入;
所述场地中央处理模块,其为部署在教育成果评价场地内的服务器,用于接收和处理所述人机互动模块、所述高精度测量模块和所述自动控制模块的信息;并在处理信息后,输出给所述人机交互模块进行结果展示,同时将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存。
进一步地,所述AI作品测试系统包括多个检测位点,每个检测位点均配备高精度测量模块,从而能对多个作品同时进行检测。
更进一步地,当所述高精度测量模块使用视觉输入的方式进行测量时,所述检测位点包括至少3个以上的网络监控摄影机,所述网络监控摄影机能捕捉被检测物体的三维影像信息,同时边缘计算盒子中的算法模块可以预处理影像信息并储存部分影像信息;所述预处理包括但不限于进行灰度处理,过滤影像的色彩信息,进行投影处理和微分处理,优化物体边缘辨识度,裁剪影像信息,过滤掉检测前后的静态影像。
更进一步地,所述场地中央处理模块能同时接收多个检测位点传来的预处理过的影像信息;之后基于所述人机互动模块确定的被检测物体的检测维度,计算出被检测物体的检测维度。
更进一步地,所述计算过程如下:对于预处理过的影像信息采用OpenCV等公开机器学习框架,基于被检测物体的类别,计算出物体的速度、加速度、位置、角度等信息;当需要进行高精度测量时,所述中央处理模块会将所述基于UWB系统计算结果调整修正机器视觉的测量结果;最后,在完成上述计算后,结合所述人机互动模块、所述高精度测量模块和所述自动控制模块的信息,输出给所述人机互动模块进行结果展示,同时将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存。
进一步地,所述云端服务器模块包括作品数据云模块和线上系统服务器端模块,所述作品数据云模块和所述线上系统服务器端模块进行通信连接,所述作品数据云模块用于储存相关作品数据,并通过所述线上系统服务器端模块将所述相关作品数据传输到所述线上元宇宙系统模块,所述线上元宇宙系统模块会将相关作品数据转换成三维虚拟作品,该虚拟作品可以是任何数字形态,包括NFT的形态,通过NFT或者类似的区块链技术记录用户独特的成就和成长过程。
本发明的另一个目的在于提供一种青少年STEAM教育方法。
一种基于上述任一项所述的青少年STEAM教育系统的教育方法,包括如下步骤:
S1、青少年登录线上元宇宙系统模块,然后AI学习任务策略中心会根据用户的进度生成随机或预设的相关STEAM主题的挑战,虚拟仿真系统就STEAM主题会提示用户完成相应的任务;
S2、根据元宇宙系统模块中的任务进度,用户会被要求在线下完成一定实物的创作或者制造,并将完成的作品放入AI作品测试系统进行测评并生成相关作品数据,之后将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存;
S3、云端服务器模块储存相关作品数据后,线上元宇宙系统模块会根据相关作品数据生成对应的三维虚拟作品,所述三维虚拟作品还可以是NFT或者其他类似区块链技术下生成的形态,并且自动解锁下一步在虚拟仿真系统中要完成的任务,青少年可以在所述线上元宇宙系统中使用所述三维虚拟作品进行探索、再创作、完成各种任务和应对各种挑战,所述再创作的行为还包括,通过元宇宙系统的环境对虚拟三维作品进行编程和控制、神经网络的训练等,并且还包含将所述改进部署到线下的实验和应用。
本发明的线上元宇宙系统模块提供了一个实时互动、视觉化呈现、高效率的虚拟仿真的世界,在这个世界中产生的任务或者挑战,还原了线下STEAM教育中不可能还原的场景,这种任务和挑战的类型可以是模拟某种大型工程或者生态环境或者模拟将数学或者物理知识应用到解决某个虚拟的问题中;这一过程有效的对应青少年在线下动手实践中学到的知识,将他们的知识应用到这样的工程实践或者问题解决中,由此建立了认知世界的框架。
通过AI测评系统和AI学习任务策略中心的帮助,使得本发明STEAM教育的过程可以规模化、标准化的开展。
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
1)用虚拟的空间激发无尽的探索和兴趣。利用线上的原宇宙系统的仿真性和可编程性创造一个适合探索和学习的环境,不断的以任务的形式引导学生参与线下实体物的创作或者制造,循序渐进的将知识的学习和积累结合到宏大而丰富的应用场景中,以此激发学生学习的主动性,因为学生如果想取得好的挑战结果就需要去进一步学习和改良线下作品,而不是像现在传统培训的这种逼迫式学习,孩子的学习主动性培养起来了,这将是让孩子受益一生的事情。另外,我们知道现在很多孩子沉溺于游戏其中一个很重要的原因是通过游戏能交到好朋友,通过本发明,孩子无论是在线上系统还是线下智能空间中都能够交到很多爱学习、志同道合的朋友,这也很好解决了现在孩子的社交问题。
2)标准化的检测手段。用户会被要求在线下完成一定实物的创作或者制造,这一手工创作的过程,是为了某种基础的STEAM相关主题的知识的学习,手工实物可以在任何线下的环境完成并通过AI检测手段还原成虚拟数字作品。线下的AI作品评测系统能够将线下作品数据化,能够很真实的还原孩子线下作品的质量水平,并且给出及时的反馈。这样的反馈结合线上仿真系统的竞技性、社交性以及探索性,能很好的激发孩子不断改进、不断学习知识的欲望,形成一种良性的线上和线下的互动。最关键的一点,整套系统能够让学生在玩中学习,社交中学习,做到让学生回归线下实际生活,在家长陪同下将大部分时间投入到线下STEAM实践,不再沉迷于电子鸦片。
3)本发明通过将线上元宇宙系统模块和线下智能空间模块相结合,实现良性互动,不仅能够激发孩子主动性学习,趣味性学习、高效性学习,由于引入了标准化的机制,可以实现规模化的推广STEAM科技教育。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍,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为本发明青少年STEAM教育系统结构示意图;
图2为本发明青少年STEAM教育方法流程图;
图3为本发明AI作品测试系统结构示意图;
图4为本发明AI作品测试系统实施控制流程图。
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做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。
请参阅图1,一种青少年STEAM教育系统,包括线下智能空间模块,云端服务器模块和线上元宇宙系统模块:
所述线下智能空间模块用于对青少年自己制作的实体硬件作品进行自动化测评并生成相关作品数据,之后将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存;
所述云端服务器模块用于储存相关作品数据,所述相关作品数据能被元宇宙系统模块所使用;
所述线上元宇宙系统模块用于提供一个实时互动、视觉化呈现、高效率的虚拟仿真的世界,并且接收所述相关作品数据,之后将所述相关作品数据生成对应的三维虚拟作品,青少年可以在所述线上元宇宙系统中使用所述三维虚拟作品进行探索、再创作、完成各种任务和应对各种挑战。
进一步地,所述线上元宇宙系统模块包括AI学习任务策略中心和虚拟仿真系统,所述AI学习任务策略中心用于根据用户的进度生成随机或预设的相关STEAM主题的挑战;所述虚拟仿真系统用于构建一个拥有一定物理规则的虚拟世界,并且接收相关作品数据,之后将所述相关作品数据生成对应的三维虚拟作品,解锁对应的任务和挑战。
更进一步地,所述物理规则是通过仿真的物理引擎进行构建,并且所述物理规则包括虚拟生态、虚拟时间或虚拟经济中的一种或多种。
进一步地,所述云端服务器模块包括作品数据云模块和线上系统服务器端模块,所述作品数据云模块和所述线上系统服务器端模块进行通信连接,所述作品数据云模块用于储存相关作品数据,并通过所述线上系统服务器端模块将所述相关作品数据传输到所述线上元宇宙系统模块,所述线上元宇宙系统模块会将相关作品数据转换成三维虚拟作品,该虚拟作品可以是任何数字形态,包括NFT的形态,通过NFT或者类似的区块链技术记录用户独特的成就和成长过程。
具体而言,所述线下智能空间模块指的是和线上系统配套的智能场地,其主要包含一套AI作品评测系统,首先,根据元宇宙系统模块中的任务进度,用户会被要求在线下完成一定实物的创作或者制造,这一手工创作的过程,是为了某种基础的STEAM相关主题的知识的学习,作品完成之后将作品投入到AI作品测评系统中,测评系统会自动生成学生作品相关参数数据;AI测评系统可以被部署在专门的线下智能空间里,还可以全部或者部分的部署在移动端由此实现在任何线下的环境完成对实体硬件作品相关参数的检测。
云端服务器模块指的是系统后端程序所运行的网络服务器计算机,包含作品数据云模块、线上系统服务器端模块;线下智能空间模块中的AI作品评测系统通过网络将学生作品数据传入作品数据云模块存储;线上系统服务器端模块主要负责与线上元宇宙系统模块客户端进行网络通信。
线上元宇宙系统模块指的是运行在移动终端程序或者PC机上的客户端应用程序,主要包含AI学习任务策略中心和虚拟仿真系统,但不仅限于这两个功能模块;其中AI学习任务策略中心用于根据用户的进度生成随机或预设的相关STEAM主题的挑战;虚拟仿真系统是一种虚拟网络多人社交性的仿真平台,虚拟仿真系统通过网络与云端服务器模块上的线上系统服务器端模块通信请求将作品数据云模块中的学生的作品信息返回,仿真系统可以根据学生的作品数据生成对应的三维虚拟作品,所述三维虚拟作品可以是NFT或者其他区块链技术形态,用以记录学生独特的成就。接下来元宇宙系统解锁对应的任务和挑战,用户可以使用自己的虚拟数字作品进行探索、完成各种任务、应对各种挑战;在这个虚拟世界里有各种内设的任务,来模拟和还原现实世界中的挑战,学生如果完成不了任务就需要去线下进一步改良其线下作品,经过新的线下作品测评生成新的对应虚拟作品,再进行线上挑战。
在这个过程中,改良的行为还包括,通过元宇宙系统的环境对虚拟三维作品进行编程和控制、开展神经网络的训练等,并且还包含将所述改进部署到线下的实验和应用。
本发明通过将线上元宇宙系统模块和线下智能空间模块相结合,实现良性互动,不仅能够激发孩子主动性学习,趣味性学习、高效性学习,由于引入了标准化的机制,可以实现规模化的推广STEAM科技教育。
请参阅图2,一种基于上述所述的青少年STEAM教育系统的教育方法,包括如下步骤:
1)通过已经安装好线上系统应用程序的移动终端或者PC终端,学生登录线上元宇宙系统,整个元宇宙线上系统是以3D沉浸式方式展现,学生通触摸屏、VR/AR、模拟器或者鼠标键盘等人机交互方式与应用程序交互;
2)进入系统后,学生可以进入AI学习任务策略中心子系统,AI学习任务策略中心生成随机或预设的相关STEAM主题的挑战(例如汽车、飞行器、机器人等),围绕每个主题都有相关的基础知识内容;
3)线上元宇宙系统中的虚拟仿真系统就STEAM主题会提示用户完成相应的任务,根据元宇宙系统模块中的任务进度,用户会被要求在线下完成一定实物的创作或者制造,线上虚拟仿真平台任务挑战才能解锁,才能参与主题相关网上竞赛项目,比如学生选择汽车主题,学完汽车相关知识后,学生需要到线下完成智能车制作;
4)学生来到线下从实践中完成所选主题智能硬件作品制作,这里学生可以邀请家长参与协助,有问题可以请教现场老师帮忙,在线下,学生可以结合自己线上学习储备的基础知识,开始从设计到制作到编程控制,到最后测试,真正做到实践中学习;
5)作品完成后,可以将作品放入线下智能空间模块中的AI评测系统中,系统会自动将作品相关数据(模型、重量、性能参数属性)通过网络传到云端作品数据云模块中;
6)作品的测评数据有了之后,线上虚拟仿真系统会解锁,根据作品的相关数据生成与之对应的虚拟作品,学生可以用自己的虚拟作品参加线上多人同作品类型的任务挑战与竞赛,模型和性能完全按测评系统输出数据还原,也就是线下作品质量越高,线上虚拟作品质量越好,参与线上比赛的时候成绩会越好。例如学生线下做了个车子,测评后就线上有虚拟车辆,学生可以用虚拟车辆参加线上虚拟仿真系统的汽车类型的竞赛挑战,所述竞赛挑战不局限于车辆或者竞速的形态;
7)如果学生对自己的挑战结果不满意,那就需要回到线下去分析与进一步改良线下作品,提高性能,测评之后生成性能更好的虚拟作品,然后再去挑战,如此循环下去;如果学生对竞赛满意,可以选择回到AI学习任务策略中心选择新的主题,进行下一个主题的相关学习与线下实验制作,直至完成所有的主题学习。
请参阅图3,所述线下智能空间模块包括AI作品测试系统,所述AI作品测试系统包括高精度测量模块、自动控制模块、人机互动模块和场地中央处理模块:
所述高精度测量模块可以使用视觉输入的方式进行测量,所述视觉输入包括网络监控摄影机(IPC)和边缘计算盒子,用于提取和预处理被测物件的视觉信息;当需要进行高精度测量时,所述高精度测量模块也可以采用视觉测量以外的其他方案,例如由学生在检测现场自主部署UWB标签在被测物体的不同部位,部署完成后,标签周期性发送脉冲信号,由检测点所部署的固定基站接收,得到高精度定位数据,并发送给中央处理模块;
所述人机互动模块用于输入被检测物体的类型,同时确定被检测物体的检测维度,最后显示检测结果;
所述自动控制模块包括无线接收模块和交互端无线发送模块,用于建立被检测物体和人机互动模块之间的无线通信,使得被检测物体能够接收到测试的控制指令,做出相应的运动动作,所述测试的控制指令是AI算法发出的,也可以由人工手动操作输入;
所述场地中央处理模块,其为部署在教育成果评价场地内的服务器,用于接收和处理所述人机互动模块、所述高精度测量模块和所述自动控制模块的信息;并在处理信息后,输出给所述人机交互模块进行结果展示,同时将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存。
进一步地,所述AI作品测试系统包括多个检测位点,每个检测位点均配备高精度测量模块,从而能对多个作品同时进行检测。
更进一步地,当所述高精度测量模块使用视觉输入的方式进行测量时,所述检测位点包括至少3个以上的网络监控摄影机,所述网络监控摄影机能捕捉被检测物体的三维影像信息,同时边缘计算盒子中的算法模块可以预处理影像信息并储存部分影像信息;所述预处理包括但不限于进行灰度处理,过滤影像的色彩信息,进行投影处理和微分处理,优化物体边缘辨识度,裁剪影像信息,过滤掉检测前后的静态影像。
更进一步地,所述场地中央处理模块能同时接收多个检测位点传来的预处理过的影像信息;之后基于所述人机互动模块确定的被检测物体的检测维度,计算出被检测物体的检测维度。
更进一步地,所述计算过程如下:对于预处理过的影像信息采用OpenCV等公开机器学习框架,基于被检测物体的类别,计算出物体的速度、加速度、位置、角度等信息;当需要进行高精度测量时,所述中央处理模块会将所述基于UWB系统计算结果调整修正机器视觉的测量结果;最后,在完成上述计算后,结合所述人机互动模块、所述高精度测量模块和所述自动控制模块的信息,输出给所述人机互动模块进行结果展示,同时将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存。
请参阅图4,本发明AI作品测试系统实施控制流程图如下所示:
1)学生通过人机交互模块选择被检测作品类型,比如汽车、飞机等;
2)学生通过人机交互模块选择检测维度(三维模型、位置、速度、加速度、最大移动速度),人机交互模块根据该类型作品需要的测量的维度信息自动生成对应动作的连续控制指令信息,控制指令新通过交互端无线通信模块发送给无线通信模块,无线接收模块将根据指令控制被检测作品做出相应动作;最后输入开始检测指令;
3)学生的作品通过手动或者自动控制方式被控制,在摄像头视域内按一定的标准或者规则运动;
4)摄像机采集作品的多视角的固定频率连续帧图像数据;
5)摄像机模块通过局域网发送原始图像到边缘计算模块中临时存储,边缘计算盒子对图像进行预处理;
6)被预处理后图像数据通过局域网发送到场地中央处理服务器模块,通过机器视觉算法框架计算处理,得到需要检测的维度数据测量结果数据;
7)场地中央处理模块将测量结果数据发送到人机交互模块予以展示,让学生能看到自己的结果数据;
8)场地中央计算模块将作品维度测量结果数据打包压缩后,通过互联网发送到云端作品数据云模块中存储。
本发明线下智能空间模块提供基于AI技术的自动化作品评价系统,能够对在空间中运行的学生的成果作品进行自动化测量并获得相关参数,同时将被测评成果作品数据化,该评价系统可以规模化的评价和检测学生在STEAM课程中制作的成果作品的性能和质量,为深入学习和持续改进提供了标准化、可量化的反馈机制,解决了评价体系问题。
本发明线上的学习系统有两个部分组成,第一个部分是一个云端的数据生成系统可以将数据化的成果,包含成果的三维模型和各性能维度参数,转化成虚拟数字作品,所述虚拟数字作品可以是NFT形态,并将数据存入云端服务器模块中;第二个部分是一个线上学习环境,该环境是一个数字化的虚拟世界,核心包括一个虚拟仿真系统,在这个数字化的虚拟世界里,学生可以使用自己的虚拟数字作品进行探索、完成各种任务、应对各种挑战。在这个虚拟世界里有各种内设的任务,来模拟和还原现实世界中的挑战,学生可以调取使用自己线下完成成果产生的虚拟数字作品来应对和解决这些挑战。同时AI学习任务策略中心用于根据用户的进度生成随机或预设的相关STEAM主题的挑战。该系统解决了STEAM学习场景的丰富性问题,同时通过将学习成果数字化,可以让学生了解学到的东西可以解决什么样的实际问题、应用在什么样的实际场景,从而对所学的知识建立一个广泛而系统的认知。
以上实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种青少年STEAM教育系统,其特征在于,包括线下智能空间模块,云端服务器模块和线上元宇宙系统模块:
所述线下智能空间模块用于对青少年自己制作的实体硬件作品进行自动化测评并生成相关作品数据,之后将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存;所述线下智能空间模块包括AI作品测试系统,所述AI作品测试系统包括高精度测量模块、自动控制模块、人机互动模块和场地中央处理模块:
所述高精度测量模块使用视觉输入的方式进行测量,所述视觉输入包括网络监控摄影机和边缘计算盒子,用于提取和预处理被测物件的视觉信息;当需要进行高精度测量时,所述高精度测量模块采用视觉测量以外的其他方案得到高精度定位数据,并发送给中央处理模块;
所述人机互动模块用于输入被检测物体的类型,同时确定被检测物体的检测维度,最后显示检测结果;
所述自动控制模块包括无线接收模块和交互端无线发送模块,用于建立被检测物体和人机互动模块之间的无线通信,使得被检测物体能够接收到测试的控制指令,做出相应的运动动作,所述测试的控制指令是AI算法发出或者由人工手动操作输入;
所述场地中央处理模块,其为部署在教育成果评价场地内的服务器,用于接收和处理所述人机互动模块、所述高精度测量模块和所述自动控制模块的信息;并在处理信息后,输出给所述人机互动模块进行结果展示,同时将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存;
所述云端服务器模块用于储存相关作品数据,所述相关作品数据能被元宇宙系统模块所使用;
所述线上元宇宙系统模块用于提供一个实时互动、视觉化呈现的虚拟仿真的世界,并且接收所述相关作品数据,之后将所述相关作品数据生成对应的三维虚拟作品,支持青少年在所述线上元宇宙系统中使用所述三维虚拟作品进行探索、再创作、完成任务和应对挑战。
2.如权利要求1所述的青少年STEAM教育系统,其特征在于,所述线上元宇宙系统模块包括AI学习任务策略中心和虚拟仿真系统,所述AI学习任务策略中心用于根据用户的进度生成随机或预设的相关STEAM主题的挑战;所述虚拟仿真系统用于构建一个拥有一定物理规则的虚拟世界,并且接收相关作品数据,之后将所述相关作品数据生成对应的三维虚拟作品,解锁对应的任务和挑战。
3.如权利要求2所述的青少年STEAM教育系统,其特征在于,所述物理规则是通过仿真的物理引擎进行构建,并且所述物理规则包括虚拟生态、虚拟时间或虚拟经济中的一种或多种。
4.如权利要求1所述的青少年STEAM教育系统,其特征在于,所述AI作品测试系统包括多个检测位点,每个检测位点均配备高精度测量模块,从而能对多个作品同时进行检测。
5.如权利要求4所述的青少年STEAM教育系统,其特征在于,当所述高精度测量模块使用视觉输入的方式进行测量时,所述检测位点包括至少3个以上的网络监控摄影机,所述网络监控摄影机能捕捉被检测物体的三维影像信息,同时边缘计算盒子中的算法模块预处理影像信息并储存部分影像信息;所述预处理包括灰度处理,过滤影像的色彩信息,进行投影处理和微分处理,优化物体边缘辨识度,裁剪影像信息,过滤掉检测前后的静态影像。
6.如权利要求5所述的青少年STEAM教育系统,其特征在于,所述场地中央处理模块能同时接收多个检测位点传来的预处理过的影像信息;之后基于所述人机互动模块确定的被检测物体的检测维度,计算出被检测物体的检测维度。
7.如权利要求6所述的青少年STEAM教育系统,其特征在于,所述计算过程如下:对于预处理过的影像信息采用机器学习框架,基于被检测物体的类别,计算出物体的速度、加速度、位置、角度信息;当需要进行高精度测量时,所述中央处理模块会将基于UWB系统计算结果调整修正机器视觉的测量结果;最后,在完成上述计算后,结合所述人机互动模块、所述高精度测量模块和所述自动控制模块的信息,输出给所述人机互动模块进行结果展示,同时将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存。
8.如权利要求1所述的青少年STEAM教育系统,其特征在于,所述云端服务器模块包括作品数据云模块和线上系统服务器端模块,所述作品数据云模块和所述线上系统服务器端模块进行通信连接,所述作品数据云模块用于储存相关作品数据,并通过所述线上系统服务器端模块将所述相关作品数据传输到所述线上元宇宙系统模块,所述线上元宇宙系统模块会将相关作品数据转换成三维虚拟作品,该虚拟作品是任何数字形态,通过区块链技术记录用户独特的成就和成长过程。
9.一种基于权利要求1~8任一项所述的青少年STEAM教育系统的教育方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、青少年登录线上元宇宙系统模块,然后AI学习任务策略中心会根据用户的进度生成随机或预设的相关STEAM主题的挑战,虚拟仿真系统就STEAM主题会提示用户完成相应的任务;
S2、根据元宇宙系统模块中的任务进度,用户会被要求在线下完成一定实物的创作或者制造,并将完成的作品放入AI作品测试系统进行测评并生成相关作品数据,之后将相关作品数据上传到所述云端服务器模块储存;
S3、云端服务器模块储存相关作品数据后,线上元宇宙系统模块会根据相关作品数据生成对应的三维虚拟作品,所述三维虚拟作品是任意区块链技术下生成的形态,并且自动解锁下一步在虚拟仿真系统中要完成的任务,青少年在所述线上元宇宙模块中使用所述三维虚拟作品进行探索、再创作、完成任务和应对挑战,再创作的行为还包括:通过元宇宙系统的环境对虚拟三维作品进行编程和控制、神经网络的训练,并且还包含将再创作的行为部署到线下的实验和应用。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111420222.5A CN114078347B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种青少年steam教育系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111420222.5A CN114078347B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种青少年steam教育系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114078347A CN114078347A (zh) | 2022-02-22 |
CN114078347B true CN114078347B (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=80284343
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111420222.5A Active CN114078347B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种青少年steam教育系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114078347B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114758539A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-15 | 北京空天昊邦信息科技有限公司 | 基于虚拟现实技术的线上线下科技教育系统及运行方法 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108491994A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-09-04 | 北京师范大学 | 基于大数据的stem教育测评系统及方法 |
CN108806355A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-11-13 | 浙江工业大学 | 一种书画艺术互动教育系统 |
CN109300191A (zh) * | 2018-08-28 | 2019-02-01 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | Ar模型处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN109561130A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-04-02 | 深圳点猫科技有限公司 | 一种用于存储青少年编程作品的云存储平台及使用方法 |
CN110009377A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-07-12 | 北京一三链科技有限公司 | 一种基于区块链技术的艺术品流转平台 |
CN110047260A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-07-23 | 航天云网数据研究院(江苏)有限公司 | 一种数据采集算法 |
CN110298912A (zh) * | 2019-05-13 | 2019-10-01 | 深圳市易恬技术有限公司 | 三维场景的复现方法、系统、电子装置及存储介质 |
CN111833677A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-10-27 | 河南理工大学 | 一种艺术设计多媒体教学系统及其方法 |
CN112686332A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-04-20 | 代唯 | 一种基于ai图像识别的文创智读方法及系统 |
CN113657714A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-11-16 | 江苏迪客教育科技有限公司 | 沉浸式智能化线上线下互动教育及评价方法、系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110165939A1 (en) * | 2010-01-05 | 2011-07-07 | Ganz | Method and system for providing a 3d activity in a virtual presentation |
-
2021
- 2021-11-24 CN CN202111420222.5A patent/CN114078347B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108491994A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-09-04 | 北京师范大学 | 基于大数据的stem教育测评系统及方法 |
CN108806355A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-11-13 | 浙江工业大学 | 一种书画艺术互动教育系统 |
CN109300191A (zh) * | 2018-08-28 | 2019-02-01 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | Ar模型处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN109561130A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-04-02 | 深圳点猫科技有限公司 | 一种用于存储青少年编程作品的云存储平台及使用方法 |
CN110009377A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-07-12 | 北京一三链科技有限公司 | 一种基于区块链技术的艺术品流转平台 |
CN110047260A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-07-23 | 航天云网数据研究院(江苏)有限公司 | 一种数据采集算法 |
CN110298912A (zh) * | 2019-05-13 | 2019-10-01 | 深圳市易恬技术有限公司 | 三维场景的复现方法、系统、电子装置及存储介质 |
CN111833677A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-10-27 | 河南理工大学 | 一种艺术设计多媒体教学系统及其方法 |
CN112686332A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-04-20 | 代唯 | 一种基于ai图像识别的文创智读方法及系统 |
CN113657714A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-11-16 | 江苏迪客教育科技有限公司 | 沉浸式智能化线上线下互动教育及评价方法、系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114078347A (zh) | 2022-02-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106652608A (zh) | 一种借助虚拟现实及软件研发技术的辅助教学方法 | |
Petrović et al. | Development of an educational game based on IoT | |
Holstein et al. | Replay enactments: Exploring possible futures through historical data | |
Gamboa-Ramos et al. | Mobile application with augmented reality to improve learning in science and technology | |
CN108665555A (zh) | 一种融入真实人物形象的孤独症干预系统 | |
CN113299139A (zh) | 核电站主泵维修虚拟仿真平台及其构建方法 | |
CN114078347B (zh) | 一种青少年steam教育系统及方法 | |
CN116977599A (zh) | 一种基于元宇宙的盾构机模拟驾驶方法及系统 | |
CN115797517A (zh) | 虚拟模型的数据处理方法、装置、设备和介质 | |
CN116957866A (zh) | 一种数字人教师个性化教学装置 | |
CN117333646B (zh) | 一种ar地图联动跑步机的漫游方法 | |
Pei et al. | Integrating Virtual Reality and interactive game for learning structures in architecture: the case of ancient Chinese dougong cognition | |
CN113268626A (zh) | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Elmerghany et al. | Using minecraft as a geodesign tool for encouraging public participation in urban planning | |
Zucchi et al. | Combining immersion and interaction in XR training with 360-degree video and 3D virtual objects | |
Kang et al. | Animation Character Generation and Optimization Algorithm Based on Computer Aided Design and Virtual Reality | |
Wood et al. | User-centred design for a mobile learning application | |
KR20220030760A (ko) | 가상현실(vr)/증강현실(ar) 환경에서 협업 딥러닝을 활용한 개인 맞춤형 항공 조종사 훈련시스템 및 그 방법 | |
CN110379230A (zh) | 一种数学建模教学学习系统 | |
Pan | Research on Ideological and Political Practice Teaching based on VR technology in the Information Age | |
Jin | Review and Case Study of The Impact of VR Technology on Internet 3D Game Design | |
Gan et al. | Research on automatic generation method of virtual reality scene and design of user experience evaluation | |
Gkotsiopoulos et al. | Augmented Reality and Internet of Things Trends in Education | |
Tayeh et al. | Interactive holograms for better construction information communication | |
Hagen | Virtual reality for remote collaborative learning in the context of the COVID-19 crisis |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |