CN115588485B - 基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质 - Google Patents
基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115588485B CN115588485B CN202211257694.8A CN202211257694A CN115588485B CN 115588485 B CN115588485 B CN 115588485B CN 202211257694 A CN202211257694 A CN 202211257694A CN 115588485 B CN115588485 B CN 115588485B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- training
- social
- intervention
- level
- children
- 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
- 238000012549 training Methods 0.000 title claims abstract description 286
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 206010003805 Autism Diseases 0.000 claims abstract description 81
- 208000020706 Autistic disease Diseases 0.000 claims abstract description 81
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 54
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 43
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 18
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 12
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 11
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 9
- 230000008449 language Effects 0.000 claims description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000011273 social behavior Effects 0.000 description 4
- 230000003997 social interaction Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 101100545272 Caenorhabditis elegans zif-1 gene Proteins 0.000 description 1
- 208000029726 Neurodevelopmental disease Diseases 0.000 description 1
- 108010001267 Protein Subunits Proteins 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 208000029560 autism spectrum disease Diseases 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008131 children development Effects 0.000 description 1
- 208000010877 cognitive disease Diseases 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Psychology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
Abstract
本申请涉及一种基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质，其中，该方法包括：获取孤独症儿童的信息，其中，信息包括基本人口学信息；根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过该最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练；在干预训练的过程中，通过信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据该交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。通过本申请，解决了孤独症干预训练系统自适应能力不高的问题，提高了干预训练效果。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质。
背景技术
孤独症谱系障碍是一种发生于儿童早期的神经发育性疾病，其中，社会交往障碍是该疾病的核心症状之一。该障碍会影响孤独症儿童与他人进行正常交流与沟通，使得他们在理解事件以及分辨某种行为是否适当存在困难，从而产生不符合情境的行为问题，严重时还会影响孤独症儿童的学习与日常生活，给家庭和社会带来极大的精神和经济负担。社交故事是一种协助孤独症儿童用正确的方法来处理社交情境的干预方法，社交故事法可以帮助孤独症儿童理解社交情境，学习社交技巧，形成社交处理模式，从而对相应的社交情境做出恰当的反应，逐步提高社交能力。研究发现，该干预方法可以有效增加孤独症儿童社交互动的数量和质量，从而减少不当社交行为的发生，促进了孤独症儿童融入普通儿童群体。
在相关技术中，随着移动设备和人工智能的发展，已有用于孤独症儿童社交能力训练的系统装置。如专利号为CN103612252B的面向孤独症儿童的智能远程社交辅助治疗机器人，公开了一种针对孤独症儿童进行实时社交能力训练的智能辅助康复治疗机器人装置及其系统。该装置主要针对儿童中普遍存在的情绪认知障碍，在人机交互过程中，通过语音、图像等多种形式实现患儿与机器人之间的情感交互，从而实现家庭原创康复治疗模式。另外，专利号为CN102354349B的提高孤独症儿童社会互动能力的人机互动多模态早期干预系统，提出了一种融合计算机视觉、语音识别、行为识别等多种技术的系统来提高孤独症儿童的社会互动能力。但是，这些系统都忽略了对儿童进行初始评估，从而缺少提供个性化、系统的干预方法。而近期提出的专利号为CN111739612A的《一种基于关键反应训练模式的孤独症自适应干预系统》提供了一种人机交互技术主持的关键反应训练干预模式。该系统能自动生成干预方案，满足自适应干预需求，以提升孤独症儿童的关键性技能。然而，该系统忽略了不同孤独症儿童对不同的刺激存在偏好的特点，对孤独症儿童进行训练时依旧缺乏自适应干预能力。
目前针对相关技术中孤独症干预训练系统自适应能力不高的问题，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质，以至少解决相关技术中孤独症干预训练系统自适应能力不高的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于社交故事训练的自适应干预方法，所述方法包括：
获取孤独症儿童的信息，其中，所述信息包括基本人口学信息；
根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过所述最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练；
在干预训练的过程中，通过信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据所述交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。
在其中一些实施例中，所述根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估包括：
通过专家测试表对儿童的能力进行计算评估，根据得到的量表分数初步评估孤独症儿童的能力等级；
根据初步评估得到的能力等级确定训练难度等级，并在数据库中随机选取对应等级的标准社交故事，通过所述标准社交故事对儿童的社交能力等级和言语理解能力等级进行测试评估，确定儿童的训练难度等级，其中，当测试后的评估结果中社交能力等级和言语理解能力等级均高于或均低于初步评估结果时，调整训练难度等级，其他情况则不调整，调整难度等级的计算方法如下：
L =F(x)=F(Si, Tj,…) ，i≥2，j≥2
其中，𝐿 为初步评估得出的训练难度等级，𝐿’为测试评估后的训练难度等级，T为儿童的社交能力等级，S为言语理解能力等级，Si为第i等级难度的言语理解能力训练，Tj为第j等级难度的社交能力训练，Si,test为测试评估后的言语理解能力训练难度等级，Si,subjective为初步评估后的言语理解能力训练难度等级，Tj,test为测试评估后的社交能力训练难度等级，Tj,subjective为初步评估后的社交能力训练难度等级。
在其中一些实施例中，根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容包括：
根据所述评估结果选定儿童的训练等级；
在已选定的训练等级中，选取个性化训练标签，计算个性化训练标签与数据库模板中的标准训练标签之间的相似度，得到一组相似度度量值，其中，训练标签包括技能标签、场景标签、人物标签、时间标签、颜色标签；
根据所述相似度度量值获取数据库中的最佳社交故事架构，并通过个性化训练标签数据对所述最佳社交故事架构进行内容生成，得到符合儿童自身需求的个性化社交故事训练内容。
在其中一些实施例中，社交故事包括：标准社交故事和个性化社交故事，其中，所述标准社交故事为系统设定内容，用于儿童能力等级评估；所述个性化社交故事由社交故事架构和个性化训练标签组成，根据不同的个性化训练标签对不同的社交故事架构进行内容填充，生成不同的个性化故事，其中，所述社交故事架构为系统设定。
在其中一些实施例中，根据所述交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练包括：
通过表情识别算法、动作识别算法、语音识别算法分别分析采集到的孤独症儿童的表情、动作和语言交互信息，得到分析数据，其中，若孤独症儿童在预设时间内未作出反应或反应错误，则不能采集到相应的交互数据，此时分析数据为空；
根据所述分析数据对儿童的每个训练内容进行评分，得到评分结果，其中，若分析数据为空，则评分结果为0；
根据不同的评分结果进行相应的辅助干预。
在其中一些实施例中，根据不同的评分结果进行相应的辅助干预包括：
在预设时间内，若所述评分结果低于预设分数，则给予一级辅助提示；在一级辅助提示后预设时间内，若孤独症儿童正确完成相应的训练内容，则进入下一个训练内容，若未完成，则给予二级辅助提示；在二级辅助提示后预设时间内，若孤独症儿童正确完成训练内容，则进入下一个训练内容，若未完成，则给予三级辅助提示，重复以上过程，直至达到预设提示次数后，本次训练结束，其中，辅助提示包括系统辅助提示和人工辅助提示，系统辅助提示包括：视觉辅助、语言辅助、位置辅助、肢体辅助，人工辅助提示包括：人工示范、其他。
在其中一些实施例中，在完成干预训练之后，所述方法还包括：
根据不同的训练标签，从数据库中随机生成多个与儿童训练阶段的能力等级相符的社交故事测试内容，通过所述测试内容对儿童进行能力测试，根据测试结果得到儿童经干预训练后的最终能力等级。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于社交故事训练的自适应干预系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取孤独症儿童的信息，其中，所述信息包括基本人口学信息；
训练模块，用于根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过所述最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练，
在干预训练的过程中，通过信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据所述交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于社交故事训练的自适应干预方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于社交故事训练的自适应干预方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的基于社交故事训练的自适应干预方法，获取孤独症儿童的信息，其中，信息包括基本人口学信息；根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过该最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练；在干预训练的过程中，通过信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据该交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。
本申请实现了基于孤独症儿童干预前的现有基本能力和干预过程中的行为表现，实时调整辅助策略形式和内容，为其提供个性化辅助干预策略，解决了孤独症干预训练系统自适应能力不高的问题，提高了干预训练效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的基于社交故事训练的自适应干预方法的应用环境示意图；
图2是根据本申请实施例的基于社交故事训练的自适应干预方法的流程图；
图3是根据本申请实施例的个性化社交故事训练内容生成的流程示意图；
图4是根据本申请实施例的标准社交故事的组成结构示意图；
图5是根据本申请实施例的基于社交故事训练的自适应干预系统的结构框图；
图6是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块（单元）的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指大于或者等于两个。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
本申请提供的基于社交故事训练的自适应干预方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，图1是根据本申请实施例的基于社交故事训练的自适应干预方法的应用环境示意图，如图1所示。其中，终端11与服务器10通过网络进行通信。服务器10获取孤独症儿童的信息，其中，信息包括基本人口学信息；根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过该最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练；在干预训练的过程中，通过终端11上的信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据该交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。其中，终端11可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器10可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
本实施例提供了一种基于社交故事训练的自适应干预方法，图2是根据本申请实施例的基于社交故事训练的自适应干预方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S201，获取孤独症儿童的信息，其中，信息包括基本人口学信息；
优选的，本实施例中获取孤独症儿童的信息，其中，该信息包括人口学信息如年龄、性别、出生年月、所在地区等。
步骤S202，根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练；在干预训练的过程中，通过信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。
优选的，根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估时，具体可分为两个阶段：主观能力评估和客观能力评估；
第一阶段 主观能力评估阶段：通过专家测试表，如儿童发育筛查测验量表（DST-3）、年龄与发育进程问卷（ASQ），或者社交能力量表，如社交技能量表(SSC)等专业量表，对儿童的言语能力、沟通能力、问题解决能力、社交技能等基本能力进行计算评估，得到评估分数；根据得到的量表评估分数初步评估孤独症儿童的能力等级，其中，该能力等级包括社交能力等级T和言语理解能力等级S。需要说明的是，社交能力等级T和言语理解能力等级S均分为n个等级；
第二阶段 客观能力评估阶段：根据初步评估得到的能力等级确定训练难度等级，并在数据库中随机选取对应等级的标准社交故事，其中，该标准社交故事为系统设定内容，主要用于儿童能力等级评估；
通过该标准社交故事对儿童的社交能力等级T和言语理解能力等级S进行测试评估，确定儿童的训练难度等级，其中，当测试后的评估结果中社交能力等级T和言语理解能力等级S均高于或均低于初步评估结果时，调整训练难度等级，其他情况则不调整，调整难度等级的计算方法如下式（1）、（2）所示：
（1）
L =F(x)=F(Si, Tj,…) ，i≥2，j≥2 （2）其中，𝐿 为初步评估得出的训练难度等
级，𝐿’为测试评估后的训练难度等级，Si为第i等级难度的言语理解能力训练，Tj为第j等级
难度的社交能力训练，Si,test为测试评估后的言语理解能力训练难度等级，Si,subjective为初
步评估后的言语理解能力训练难度等级，Tj,test为测试评估后的社交能力训练难度等级，
Tj,subjective为初步评估后的社交能力训练难度等级。具体的，当社交能力等级T和言语理解
能力等级S均高于初步评估结果时，提高训练难度等级，即时，将初步评估得
出的训练难度等级提升一级，得到测试评估后的训练难度等级；当社交能力等级T和言语理
解能力等级S均低于初步评估结果时，降低训练难度等级，即时，将初步评估
得出的训练难度等级降低一级，得到测试评估后的训练难度等级；其余情况则不调整；通过
上述过程即可确定儿童现阶段的训练难度等级。
需要说明的是，衡量训练难度等级𝐿不仅可以通过社交能力和语言能力两个维度，还可以通过其他维度进行综合评估。本实施例中优选了儿童的社交能力和语言能力这两个维度对训练难度等级进行了评估衡量。
接着，根据上述确定的训练难度等级和用户在终端11输入的个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过该最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练。图3是根据本申请实施例的个性化社交故事训练内容生成的流程示意图，如图3所示，个性化社交故事训练内容生成的具体步骤包括：
S1、通过上述两个阶段的能力评估过程获取儿童的训练等级；
S2、在已选定的训练等级中，选取个性化训练标签，需要说明的是，系统给定的训
练标签包括技能标签Tag1、场景标签Tag2、人物标签Tag3、时间标签Tag4、关键标签Tag5、颜
色标签Tag6等，而每个训练标签中又包含了不同的训练内容，如技能标签中可选择不同的
技能，例如Tag1(1)：“表达道歉”、Tag1(2)：“表达感谢”、Tag1(3)：“请求帮助”等文本标签，
用户只需要选择其中一个标签作为个人训练标签，如选择Tag1(2)。通过上述选取过程可得
到最终的个性化训练标签向量；
接着，计算用户选定的个性化训练标签与数据库模板中的标准训练标签之间的相似度，得到一组标签相似度度量值，优选的，本实施例中采用欧式距离的方法计算标签相似度，其中计算公式如下式（3）所示：
（3）
其中，为标准故事架构的标签向量。
S3、根据相似度度量值获取数据库中的最佳社交故事架构，具体地，本实施例中通过比较标签向量距离d值大小，将标签向量距离d值最小的社交故事架构作为最佳社交故事架构。然后，将该社交故事架构中的标准训练标签替换为已选定的个性化训练标签，对最佳社交故事架构进行内容生成，得到符合儿童自身需求的个性化社交故事训练内容。
需要说明的是，在步骤S3中获得最佳社交故事架构后，将标准文本标签与个性化训练标签进行匹配。如果标准文本标签类别数量Ms大于个性化训练标签类别数量Mu，则用户需再次根据系统提供的标准标签进行新一轮的自定义选择，添加附加标签；反之则不需要。其中，附加标签用以完善个性化社交故事库所需素材。
图4是根据本申请实施例的标准社交故事的组成结构示意图，如图4所示，标准社交故事由社交故事架构组成，存储于数据库中，其中，社交故事架构为系统设定。需要说明的是，社交故事架构是用以储存每个社交故事训练所需所有素材的最小单位，包括社交故事标准文本、标准标签、图片、语音等训练素材和相应的测试题库。其中，标准标签包括训练技能（“表达道歉”或“表达感谢”或“请求帮助”）、场景（“学校”或“家里”或“户外”）、人物（“老师”或“好朋友”或“邻居”）等标签类型。测试题库包括故事内容、社交行为、社交方法等与训练故事本身和训练技能相关的测试题，其中，题型包括但不限于选择题、填空题等类型。优选的，将社交故事架构中的标准标签替换为不同的个性化训练标签，则可以生成不同的个性化社交故事训练内容。
经上述步骤获取最佳的个性化社交故事训练内容后，对孤独症儿童进行干预训练，在干预训练的过程中，通过信息采集设备，如摄像头和音频设备，采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，如点触屏幕产生的位置信息、手势动作、摄像头记录的动作、语音、表情等；根据交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。具体包括：通过表情识别算法、动作识别算法、语音识别算法分别分析采集到的孤独症儿童的表情、动作和语言等交互信息，得到分析数据，其中，若孤独症儿童在预设时间内未作出反应或反应错误，则不能采集到相应的交互数据，此时分析数据为空；根据分析数据对儿童的每个训练内容进行评分，得到评分结果，其中，若分析数据为空，则评分结果为0；最后根据不同的评分结果进行相应的辅助干预。
优选的，本实施例中根据不同的评分结果进行相应的辅助干预包括：
在预设时间内，若评分结果低于预设分数，则给予一级辅助提示；在一级辅助提示后预设时间内，若孤独症儿童正确完成相应的训练内容，则进入下一个训练内容，若未完成，则给予二级辅助提示；在二级辅助提示后预设时间内，若孤独症儿童正确完成训练内容，则进入下一个训练内容，若未完成，则给予三级辅助提示，重复以上过程，直至达到预设提示次数后，本次训练结束，其中，辅助提示包括系统辅助提示和人工辅助提示，系统辅助提示包括：视觉辅助：即视频再现社交故事内容片段、正确选项发光、箭头指向提示等；语言辅助：即语音提示；位置辅助：即箭头指向提示；肢体辅助：即系统指引家长或康复师帮助孤独症儿童做出正常的反馈。人工辅助提示包括：人工示范：即视频再现社交故事内容片段，家长或康复师进行示范；其他：以提示音、语音的方式向家长或康复师发出辅助提示指令，再由其对孤独症儿童做出适当的辅助提示。
需要说明的是，1、只有在系统辅助提示达到预设次数，孤独症儿童仍未通过测试任务时，才会触发人工提示。2、系统辅助提示可以通过多种类型同时呈现，如视频和语音结合等。其中，提示类型会根据孤独症儿童的行为取向反馈进行自适应更新。3、如果在进行最简单的社交故事训练（即社交能力等级一中的初阶） 时，孤独症儿童连续两次测试总分均为0，则系统提示进行其他训练；或在进行最困难的社交故事训练（即，社交能力等级N中的高阶）时，孤独症儿童连续两次测试总分均为满分，则系统提示进行其他训练。
在其中一些实施例中，在完成干预训练之后，根据不同的训练标签，从数据库中随机生成多个与儿童训练阶段的能力等级相符的社交故事测试内容，例如，替换场景或人物等训练标签内容，以获得与训练阶段的社交故事相似但略有区别的测试社交故事。通过测试内容对儿童进行能力测试，根据测试结果确定儿童经干预训练后的最终能力等级。如，测试分数大于预设阈值的情况下，表明干预训练达到训练阶段的能力等级，可进入下一阶段进行训练学习，反之则需要继续训练。
通过上述步骤S201至步骤S202，本实施例根据儿童的能力和兴趣，自适应的获取不同的训练素材，为社交行为训练进行个性化设计提供了可能性，从而提升训练内容的适用性，解决了孤独症干预训练系统自适应能力不高的问题，提高了干预训练效果。
需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本实施例还提供了一种基于社交故事训练的自适应干预的系统，该系统用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图5是根据本申请实施例的基于社交故事训练的自适应干预系统的结构框图，如图5所示，该系统包括获取模块51和训练模块52：
获取模块51，用于获取孤独症儿童的信息，其中，信息包括基本人口学信息；训练模块52，用于根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练，在干预训练的过程中，通过信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。
通过上述系统，本实施例根据儿童的能力和兴趣，自适应的获取不同的训练素材，为社交行为训练进行个性化设计提供了可能性，从而提升训练内容的适用性，解决了孤独症干预训练系统自适应能力不高的问题，提高了干预训练效果。
需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
此外，需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
另外，结合上述实施例中的基于社交故事训练的自适应干预方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于社交故事训练的自适应干预方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于社交故事训练的自适应干预方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
在一个实施例中，图6是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图，如图6所示，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该电子设备包括通过内部总线连接的处理器、网络接口、内存储器和非易失性存储器，其中，该非易失性存储器存储有操作系统、计算机程序和数据库。处理器用于提供计算和控制能力，网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信，内存储器用于为操作系统和计算机程序的运行提供环境，计算机程序被处理器执行时以实现一种基于社交故事训练的自适应干预方法，数据库用于存储数据。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
本领域的技术人员应该明白，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种基于社交故事训练的自适应干预方法，其特征在于，所述方法包括：
获取孤独症儿童的信息，其中，所述信息包括基本人口学信息；
根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过所述最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练；
在干预训练的过程中，通过信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据所述交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练；
所述根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估包括：
通过专家测试表对儿童的能力进行计算评估，根据得到的量表分数初步评估孤独症儿童的能力等级；
根据初步评估得到的能力等级确定训练难度等级，并在数据库中随机选取对应等级的标准社交故事，通过所述标准社交故事对儿童的社交能力等级和言语理解能力等级进行测试评估，确定儿童的训练难度等级，其中，当测试后的评估结果中社交能力等级和言语理解能力等级均高于或均低于初步评估结果时，调整训练难度等级，其他情况则不调整，调整难度等级的计算方法如下：
L＝F(x)＝F(Si,Tj,…)，i≥2，j≥2
其中，L为初步评估得出的训练难度等级，L’为测试评估后的训练难度等级，T为儿童的社交能力等级，S为言语理解能力等级，Si为第i等级难度的言语理解能力训练，Tj为第j等级难度的社交能力训练，Si,test为测试评估后的言语理解能力训练难度等级，Si,subjective为初步评估后的言语理解能力训练难度等级，Tj,test为测试评估后的社交能力训练难度等级，Tj,subjective为初步评估后的社交能力训练难度等级。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容包括：
根据所述评估结果选定儿童的训练等级；
在已选定的训练等级中，选取个性化训练标签，计算个性化训练标签与数据库模板中的标准训练标签之间的相似度，得到一组相似度度量值，其中，训练标签包括技能标签、场景标签、人物标签、时间标签、颜色标签；
根据所述相似度度量值获取数据库中的最佳社交故事架构，并通过个性化训练标签数据对所述最佳社交故事架构进行内容生成，得到符合儿童自身需求的个性化社交故事训练内容。
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，社交故事包括：标准社交故事和个性化社交故事，其中，所述标准社交故事为系统设定内容，用于儿童能力等级评估；所述个性化社交故事由社交故事架构和个性化训练标签组成，根据不同的个性化训练标签对不同的社交故事架构进行内容填充，生成不同的个性化故事，其中，所述社交故事架构为系统设定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练包括：
通过表情识别算法、动作识别算法、语音识别算法分别分析采集到的孤独症儿童的表情、动作和语言交互信息，得到分析数据，其中，若孤独症儿童在预设时间内未作出反应或反应错误，则不能采集到相应的交互数据，此时分析数据为空；
根据所述分析数据对儿童的每个训练内容进行评分，得到评分结果，其中，若分析数据为空，则评分结果为0；
根据不同的评分结果进行相应的辅助干预。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据不同的评分结果进行相应的辅助干预包括：
在预设时间内，若所述评分结果低于预设分数，则给予一级辅助提示；在一级辅助提示后预设时间内，若孤独症儿童正确完成相应的训练内容，则进入下一个训练内容，若未完成，则给予二级辅助提示；在二级辅助提示后预设时间内，若孤独症儿童正确完成训练内容，则进入下一个训练内容，若未完成，则给予三级辅助提示，重复以上过程，直至达到预设提示次数后，本次训练结束，其中，辅助提示包括系统辅助提示和人工辅助提示，系统辅助提示包括：视觉辅助、语言辅助、位置辅助、肢体辅助，人工辅助提示包括：人工示范、其他。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在完成干预训练之后，所述方法还包括：
根据不同的训练标签，从数据库中随机生成多个与儿童训练阶段的能力等级相符的社交故事测试内容，通过所述测试内容对儿童进行能力测试，根据测试结果得到儿童经干预训练后的最终能力等级。
7.一种基于社交故事训练的自适应干预系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取孤独症儿童的信息，其中，所述信息包括基本人口学信息；
训练模块，用于根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估，并根据评估结果和个性化训练标签数据自动生成最佳的个性化社交故事训练内容，通过所述最佳的个性化社交故事训练内容对孤独症儿童进行干预训练，
所述根据获取的信息对孤独症儿童进行能力评估包括：
通过专家测试表对儿童的能力进行计算评估，根据得到的量表分数初步评估孤独症儿童的能力等级；
根据初步评估得到的能力等级确定训练难度等级，并在数据库中随机选取对应等级的标准社交故事，通过所述标准社交故事对儿童的社交能力等级和言语理解能力等级进行测试评估，确定儿童的训练难度等级，其中，当测试后的评估结果中社交能力等级和言语理解能力等级均高于或均低于初步评估结果时，调整训练难度等级，其他情况则不调整，调整难度等级的计算方法如下：
L＝F(x)＝F(Si,Tj,…)，i≥2，j≥2
其中，L为初步评估得出的训练难度等级，L’为测试评估后的训练难度等级，T为儿童的社交能力等级，S为言语理解能力等级，Si为第i等级难度的言语理解能力训练，Tj为第j等级难度的社交能力训练，Si,test为测试评估后的言语理解能力训练难度等级，Si,subjective为初步评估后的言语理解能力训练难度等级，Tj,test为测试评估后的社交能力训练难度等级，Tj,subjective为初步评估后的社交能力训练难度等级；
在干预训练的过程中，通过信息采集设备采集孤独症儿童在做相应内容训练时产生的交互数据，根据所述交互数据，对孤独症儿童进行辅助干预训练，完成干预训练。
8.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至6中任一项所述的基于社交故事训练的自适应干预方法。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至6中任一项所述的基于社交故事训练的自适应干预方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211257694.8A CN115588485B (zh) | 2022-10-14 | 2022-10-14 | 基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211257694.8A CN115588485B (zh) | 2022-10-14 | 2022-10-14 | 基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115588485A CN115588485A (zh) | 2023-01-10 |
| CN115588485B true CN115588485B (zh) | 2023-11-03 |
Family
ID=84780237
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211257694.8A Active CN115588485B (zh) | 2022-10-14 | 2022-10-14 | 基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115588485B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116474234B (zh) * | 2023-03-14 | 2024-02-02 | 北京阿叟阿巴科技有限公司 | 一种基于视觉辅助的孤独症干预系统及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107785061A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-03-09 | 东南大学 | 孤独症谱系障碍儿童情绪能力干预系统 |
| 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 |
| CN113808698A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-12-17 | 北京智精灵科技有限公司 | 计算机化社会适应训练方法及系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120052468A1 (en) * | 2010-09-01 | 2012-03-01 | Doreen Granpeesheh | Methods and systems for preparation of treatment plans |
| US20190355454A1 (en) * | 2018-05-10 | 2019-11-21 | Opya, Inc. | Goal based therapy optimization for patient |
-
2022
- 2022-10-14 CN CN202211257694.8A patent/CN115588485B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107785061A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-03-09 | 东南大学 | 孤独症谱系障碍儿童情绪能力干预系统 |
| 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 |
| CN113808698A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-12-17 | 北京智精灵科技有限公司 | 计算机化社会适应训练方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115588485A (zh) | 2023-01-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Garrison et al. | Embodying power: A preregistered replication and extension of the power pose effect | |
| Fung et al. | ROC speak: semi-automated personalized feedback on nonverbal behavior from recorded videos | |
| Tavakoli et al. | An AI-based open recommender system for personalized labor market driven education | |
| Ashwin et al. | Impact of inquiry interventions on students in e-learning and classroom environments using affective computing framework | |
| Bahreini et al. | Data fusion for real-time multimodal emotion recognition through webcams and microphones in e-learning | |
| Ezen-Can et al. | Classifying student dialogue acts with multimodal learning analytics | |
| CN115588485B (zh) | 基于社交故事训练的自适应干预方法、系统、装置和介质 | |
| CN110189238A (zh) | 辅助学习的方法、装置、介质以及电子设备 | |
| Gevarter et al. | Teaching preschoolers with autism to use different speech-generating device display formats during play: Intervention and secondary factors | |
| CN112365384B (zh) | 目标事件结果指标权重、影响因素值确定方法及相关装置 | |
| GB2465585A (en) | Method and system for vocabulary learning by study word selection | |
| Awwad | Visual Emotion-Aware Cloud Localization User Experience Framework Based on Mobile Location Services. | |
| CN112132118A (zh) | 人物关系识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| KR20190080316A (ko) | 오답 노트 생성 방법, 장치 | |
| Ding et al. | EduAware: using tablet-based navigation gestures to predict learning module performance | |
| Utami et al. | A Brief Study of The Use of Pattern Recognition in Online Learning: Recommendation for Assessing Teaching Skills Automatically Online Based | |
| CN115129971A (zh) | 基于能力评估数据的课程推荐方法、设备及可读存储介质 | |
| CN113116350A (zh) | 抑郁障碍认知重建训练方法、系统、设备和存储介质 | |
| Shenoy et al. | A Study on various Applications of Computer Vision for Teaching Learning in Classroom | |
| Schuff | Human-centered explainable artificial intelligence for natural language processing | |
| KR102642267B1 (ko) | 강의 콘텐츠의 세분화 및 세분화된 강의 콘텐츠의 구매 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 | |
| Jayasiriwardene et al. | A knowledge-based adaptive algorithm to recommend interactive learning assessments | |
| Zheng et al. | Assessing learners’ English public speaking anxiety with multimodal deep learning technologies | |
| US20220093253A1 (en) | Mental health platform | |
| Ghule et al. | A Coherent Way of detecting pupil’s emotions via live Camera using CNNs along with Haar-Cascasde Classifier |
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 |