CN115691251A - 基于物联网的工业操作教学实训系统、方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于物联网的工业操作教学实训系统、方法及设备，属于操作教学实训技术领域；通过对学员工业操作环节中各个步骤的完成和停顿方面进行时间的统计，实现对操作步骤进行模块化的监测分析，可以有效提高工业操作实训监测的整体效果，基于分‑总的模式来实现学员工业操作实训整体状态的评估，既可以实现对学员工业操作实训进行评估和分类，还可以为后续的工业操作实训教学的动态调整提供数据支持；本发明用于解决现有方案中没有对各个学员的工作操作实训进行高效的监测评估，以及根据评估结果进行拓展来对工作操作实训教学的内容以及难度自适应调整的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及操作教学实训技术领域，具体涉及基于物联网的工业操作教学实训系统、方法及设备。
背景技术
工业操作教学实训可以获取到各个学员的实际动手能力和知识掌握情况，具有重要的实践意义。
现有的工业操作教学实训方案在实施时，大多数还是停留在人工观摩打分的阶段，需要人工凭借经验来对学员的实操情况进行评估总结，更智慧的方案是基于视频配合算法来对行为进行识别评估，存在识别的准确度低，以及需要耗费较多的数据资源进行处理的缺陷；
现有的方案中，没有从完成时间方面和停留影响方面来对学员的操作进行模块化监测评估，以及没有对各个学员的整体实训结果进行拓展来自适应的对高难度的操作步骤的教学实训内容和难度进行调整。
发明内容
本发明的目的在于提供基于物联网的工业操作教学实训系统、方法及设备，用于解决现有方案中没有对各个学员的工作操作实训进行高效的监测评估，以及根据评估结果进行拓展来对工作操作实训教学的内容以及难度自适应调整的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于物联网的工业操作教学实训系统，包括实训监测模块、数据预处理模块和动态调整模块；
实训监测模块：对不同学员的工业操作实训过程进行监测并分析，得到包含操作总时长以及若干个操作分时长和影响总时长的监测数据集；
数据预处理模块：对监测数据集中的各项数据进行预处理和计算分析，得到监测分析集，包括：
获取对应的操作步骤名称，将不同的操作步骤进行编号并标记为i，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数；
获取监测分析集中的操作总时长以及若干个影响总时长并分别标记为CZi和YSi；
根据操作步骤名称获取对应预设置的操作权重和操作标准时长并分别其标记为CQi和YSi0；
提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过公式计算获取学员工业操作实训的操熟度CS；该公式为：
根据操熟度CS对学员工业操作实训的整体状态进行评估时，将操熟度CS与预设置的操作度阈值CSY进行匹配，得到优秀信号、及格信号和不及格信号，并根据及格信号和不及格信号获取第一选中学员和第二选中学员；
优秀信号、及格信号和第一选中学员、不及格信号和第二选中学员构成监测分析集；
动态调整模块：根据监测分析集自适应的动态调整工业操作教学实训的难度以及内容。
优选地，监测数据集获取的步骤包括：
根据学员开始进行工业操作的时间点和结束工业操作的时间点获取操作总时长；对学员在工业操作过程中的状态进行监测时，对工业操作过程中各个操作步骤持续的时长进行统计获取操作分时长，并对各个操作步骤中所有停顿对应的影响分时长进行求和，得到影响总时长；
操作总时长以及若干个操作分时长和影响总时长构成监测数据集。
优选地，将操熟度CS与预设置的操作度阈值CSY进行匹配，若操熟度CS＜操作度阈值CSY，则生成优秀信号；
若操作度阈值CSY≤操熟度CS≤操作度阈值CSY*k％，k为大于一百的实数，则生成及格信号并将对应的学员标记为第一选中学员；
若操作度CS＞操作度阈值CSY*k％，则生成不及格信号并将对应的学员标记为第二选中学员。
优选地，动态调整模块的工作步骤包括：
统计第一选中学员和第二选中学员的总人数并分别标记为X1和X2；获取第一选中学员和第二选中学员对应的异常权重并分别标记为Q1和Q2；将标记的各项数据进行联立获取异估度YG；
对异估度YG进行分析匹配，并根据匹配结果中的异调信号对工业操作教学实训的整体难度调整的过程中，根据第一选中学员和第二选中学员的表现来对具体的难度以及内容进行调整。
优选地，通过公式YG＝g1×Q1×X1+g2×Q2×X2计算获取异估度YG；式中，g、g2为不同的比例系数且0＜g1＜g2。
优选地，对异估度YG进行分析匹配，若异估度YG大于异估阈值YGY，则判定工业操作教学实训整体的操作需要进行调整并生成异调信号；反之，则不需要进行调整并生成异维信号。
优选地，根据第一选中学员和第二选中学员的表现来对具体的难度以及内容进行调整，包括：
统计所有第一选中学员以及第二选中学员工业操作过程中各个操作步骤的停顿总次数并分别标记为TCi1和TCi2；
统计所有第一选中学员以及第二选中学员工业操作过程中各个操作步骤的影响总时长并分别标记为YSi1和YSi2；提取标记的各项数据的数值并联立获取操作步骤的内难度NN；
将若干个内难度降序排列，并将大于内难阈值的若干个内难度对应的操作步骤设定为选中步骤，并提示对选中步骤的难度以及内容进行调整。
优选地，通过公式
为了解决问题，本发明还提出了基于物联网的工业操作教学实训方法，包括：
对不同学员的工业操作实训过程进行监测并分析，得到包含操作总时长以及若干个操作分时长和影响总时长的监测数据集；
对监测数据集中的各项数据进行预处理和计算分析，对监测数据集中的各项数据进行标记并取值联立获取学员工业操作实训的操熟度；
对操熟度进行分析，得到包含优秀信号、及格信号和第一选中学员、不及格信号和第二选中学员的监测分析集；
根据第一选中学员和第二选中学员获取异估度，基于异估度对工业操作教学实训的整体难度是否需要调整进行评估；
根据评估结果中的异调信号获取工业操作实训各个操作步骤对应的内难度，基于内难度对操作步骤进行筛选获取选中步骤，并对选中步骤的难度以及内容进行调整，实现基于监测分析集自适应的动态调整工业操作教学实训的难度以及内容。
为了解决问题，本发明还提出了一种电子设备，电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行存储器中存储的指令以实现根据上述的基于物联网的工业操作教学实训系统。
相比于现有方案，本发明实现的有益效果：
本发明公开的一方面，通过对学员工业操作环节中各个步骤的完成和停顿方面进行时间的统计，实现对操作步骤进行模块化的监测分析，可以有效提高工业操作实训监测的整体效果，基于分-总的模式来实现学员工业操作实训整体状态的评估，既可以实现对学员工业操作实训进行评估和分类，还可以为后续的工业操作实训教学的动态调整提供数据支持。
本发明公开的另一方面，基于所有学员的操作表现来对各个操作步骤进行整体评估和筛选获取若干个选中步骤，并对若干个选中步骤的难度以及内容自适应的进行动态调整，实现了对工业操作实训的结果进行拓展，提高了工业操作教学实训的整体效果。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明基于物联网的工业操作教学实训系统的模块框图。
图2为本发明基于物联网的工业操作教学实训方法的流程示意图。
图3为实现本发明实施例的计算机设备的结构示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，本发明为基于物联网的工业操作教学实训系统，包括实训监测模块、数据预处理模块和动态调整模块；
实训监测模块：对不同学员的工业操作实训过程进行监测并分析，得到监测数据集；具体的步骤包括：
将学员开始进行工业操作的时间点设定为第一主时间戳，并将学员结束工业操作的时间点设定为第二主时间戳，根据第一主时间戳和第二主时间戳获取操作总时长；
需要说明的是，本发明实施例中时长的单位均为秒，通过对操作过程中不同类型的步骤时间方面进行全方位的监测统计，在操作实训方面基于分-总的模式来对学员操作的整体状态进行评估；
另外，当学员在操作过程中的时长超过对应的时长阈值时，则判定该步骤的操作不合格并提示进行下一步骤的操作，以及在不超过对应的时长阈值时并进行下一操作步骤时，默认上一操作步骤完全完成，即不存在部分完成就进入下一操作步骤；
对学员在工业操作过程中的状态进行监测时；
将工业操作过程中操作步骤开始的时间点和结束的时间点分别设为第一副时间戳和第二副时间戳，并将操作步骤过程中停顿开始的时间点和结束的时间点分别设定为第一影响时间戳和第二影响时间戳；
根据第一副时间戳和第二副时间戳获取操作分时长，以及根据第一影响时间戳和第二影响时间戳获取影响分时长；
对各个操作步骤中所有停顿对应的影响分时长进行求和，得到影响总时长；
操作总时长以及若干个操作分时长和影响总时长构成监测数据集。
本发明实施例中，通过对学员工业操作环节中各个步骤的完成和停顿方面进行时间的统计，实现对操作步骤进行模块化的监测分析，可以有效提高工业操作实训监测的整体效果；此外，各项数据的采集基于现有的物联网设备实现，比如计时器，或者为学员佩戴的智能手环。
数据预处理模块：对监测数据集中的各项数据进行预处理和计算分析，得到监测分析集；具体的步骤包括：
获取对应的操作步骤名称，将不同的操作步骤进行编号并标记为i，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数，表示为总的数量；
获取监测分析集中的操作总时长以及若干个影响总时长并分别标记为CZi和YSi；
根据操作步骤名称获取对应预设置的操作权重和操作标准时长并分别其标记为CQi和YSi0；其中，操作权重和操作标准时长基于现有的工业操作实训的大数据进行设定，不同的操作步骤对应一个不同的操作权重，通过操作权重来实现不同的操作步骤的数字化、差异化表示；
提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过公式计算获取学员工业操作实训的操熟度CS；该公式为：
根据操熟度CS对学员工业操作实训的整体状态进行评估时，将操熟度CS与预设置的操作度阈值CSY进行匹配；
若操熟度CS＜操作度阈值CSY，则判定对应学员工业操作实训的整体状态优秀并生成优秀信号；
若操作度阈值CSY≤操熟度CS≤操作度阈值CSY*k％，k为大于一百的实数，可以取值为140，则判定对应学员工业操作实训的整体状态及格并生成及格信号，根据及格信号将对应的学员标记为第一选中学员；
若操作度CS＞操作度阈值CSY*k％，则判定对应学员工业操作实训的整体状态不及格并生成不及格信号，根据不及格信号将对应的学员标记为第二选中学员；
优秀信号、及格信号和第一选中学员、不及格信号和第二选中学员构成监测分析集。
本发明实施例中，操熟度是用于对学员工业操作实训的整体状态进行评估的数值；通过将操作实训过程的各个步骤的操作时长、影响时长、总时长以及对应的操作权重进行整合联立，基于分-总的模式来实现学员工业操作实训整体状态的评估，既可以实现对学员工业操作实训进行评估和分类，还可以为后续的工业操作实训教学的动态调整提供数据支持。
动态调整模块：根据监测分析集自适应的动态调整工业操作教学实训的难度以及内容；具体的步骤包括：
统计第一选中学员和第二选中学员的总人数并分别标记为X1和X2；获取第一选中学员和第二选中学员对应的异常权重并分别标记为Q1和Q2；
其中，不同的操作熟练级别的第一选中学员和第二选中学员对应的异常权重不同，且第二选中学员对应的异常权重的数值大于第一选中学员对应的异常权重的数值；具体的数值预先进行设定；
将标记的各项数据进行联立并通过公式计算获取异估度YG；该公式为：
YG＝g1×Q1×X1+g2×Q2×X2；
式中，g、g2为不同的比例系数且0＜g1＜g2，公式中的比例系数由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得，比如，g1可以取值为1.582，g2可以取值为3.247；
若异估度YG大于异估阈值YGY，则判定工业操作教学实训整体的操作需要进行调整并生成异调信号；反之，则不需要进行调整并生成异维信号；
本发明实施例中，异估度是用于对工业操作教学实训整体的操作是否需要调整进行判断的数值；基于异估度来对所有学员分类后的整体情况来判断是否需要对工业操作实训教学的内容以及难度进行适应性的调整，并且对难度进行调整主要是降低难度，来保证工业操作实训教学的内容以及难度与整体学员的实训能力相匹配。
根据异调信号对工业操作教学实训的整体难度调整的过程中，根据第一选中学员和第二选中学员的表现来对具体的难度以及内容进行调整：
统计所有第一选中学员以及第二选中学员工业操作过程中各个操作步骤的停顿总次数并分别标记为TCi1和TCi2；
统计所有第一选中学员以及第二选中学员工业操作过程中各个操作步骤的影响总时长并分别标记为YSi1和YSi2；提取标记的各项数据的数值并联立，通过公式计算获取操作步骤的内难度NN；该公式为：
将若干个内难度降序排列，并将大于内难阈值的若干个内难度对应的操作步骤设定为选中步骤，并提示对选中步骤的难度以及内容进行调整。
本发明实施例中，内难度是用于将不同异常操作级别学员的异常操作步骤进行联立来对工业操作实训中的各个操作步骤进行整体评估的数值；基于所有学员的操作表现来对各个操作步骤进行整体评估和筛选获取若干个选中步骤，并对若干个选中步骤的难度以及内容自适应的进行动态调整，实现了对工业操作实训的结果进行拓展，提高了工业操作教学实训的整体效果；此外，上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式。
实施例二
如图2所示，基于物联网的工业操作教学实训方法，具体的步骤包括：
对不同学员的工业操作实训过程进行监测并分析，得到包含操作总时长以及若干个操作分时长和影响总时长的监测数据集；
对监测数据集中的各项数据进行预处理和计算分析，对监测数据集中的各项数据进行标记并取值联立获取学员工业操作实训的操熟度；
对操熟度进行分析，得到包含优秀信号、及格信号和第一选中学员、不及格信号和第二选中学员的监测分析集；
根据第一选中学员和第二选中学员获取异估度，基于异估度对工业操作教学实训的整体难度是否需要调整进行评估；
根据评估结果中的异调信号获取工业操作实训各个操作步骤对应的内难度，基于内难度对操作步骤进行筛选获取选中步骤，并对选中步骤的难度以及内容进行调整，实现基于监测分析集自适应的动态调整工业操作教学实训的难度以及内容。
实施例三
如图3所示，是本发明实施例提供的实现基于物联网的工业操作教学实训系统的计算机设备的结构示意图。
计算机设备可以包括处理器、存储器和总线，还可以包括存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，如基于物联网的工业操作教学实训程序。
其中，存储器至少包括一种类型的可读存储介质，可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的移动硬盘。存储器在另一些实施例中也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器不仅可以用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据，例如基于物联网的工业操作教学实训程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器是计算机设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部件，通过运行或执行存储在存储器内的程序或者模块(例如基于物联网的工业操作教学实训程序等)，以及调用存储在存储器内的数据，以执行计算机设备的各种功能和处理数据。
总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。总线被设置为实现存储器以及至少一个处理器等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的计算机设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，计算机设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与至少一个处理器逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。计算机设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
计算机设备还可以包括网络接口，可选地，网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该计算机设备与其他计算机设备之间建立通信连接。
该计算机设备还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在计算机设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
计算机设备中的存储器存储的基于物联网的工业操作教学实训程序是多个指令的组合。
处理器对上述指令的具体实现方法可参考图1至图2对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
计算机设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序在被计算机设备的处理器所执行。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法或者系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.基于物联网的工业操作教学实训系统，其特征在于，包括实训监测模块、数据预处理模块和动态调整模块；
实训监测模块：对不同学员的工业操作实训过程进行监测并分析，得到包含操作总时长以及若干个操作分时长和影响总时长的监测数据集；
数据预处理模块：对监测数据集中的各项数据进行预处理和计算分析，得到监测分析集，包括：
获取对应的操作步骤名称，将不同的操作步骤进行编号并标记为i，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数；
获取监测分析集中的操作总时长以及若干个影响总时长并分别标记为CZi和YSi；
根据操作步骤名称获取对应预设置的操作权重和操作标准时长并分别其标记为CQi和YSi0；
提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过公式计算获取学员工业操作实训的操熟度CS；该公式为：
根据操熟度CS对学员工业操作实训的整体状态进行评估时，将操熟度CS与预设置的操作度阈值CSY进行匹配，得到优秀信号、及格信号和不及格信号，并根据及格信号和不及格信号获取第一选中学员和第二选中学员；
优秀信号、及格信号和第一选中学员、不及格信号和第二选中学员构成监测分析集；
动态调整模块：根据监测分析集自适应的动态调整工业操作教学实训的难度以及内容。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的工业操作教学实训系统，其特征在于，监测数据集获取的步骤包括：
根据学员开始进行工业操作的时间点和结束工业操作的时间点获取操作总时长；对学员在工业操作过程中的状态进行监测时，对工业操作过程中各个操作步骤持续的时长进行统计获取操作分时长，并对各个操作步骤中所有停顿对应的影响分时长进行求和，得到影响总时长；
操作总时长以及若干个操作分时长和影响总时长构成监测数据集。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的工业操作教学实训系统，其特征在于，将操熟度CS与预设置的操作度阈值CSY进行匹配，若操熟度CS＜操作度阈值CSY，则生成优秀信号；
若操作度阈值CSY≤操熟度CS≤操作度阈值CSY*k％，k为大于一百的实数，则生成及格信号并将对应的学员标记为第一选中学员；
若操作度CS＞操作度阈值CSY*k％，则生成不及格信号并将对应的学员标记为第二选中学员。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的工业操作教学实训系统，其特征在于，动态调整模块的工作步骤包括：
统计第一选中学员和第二选中学员的总人数并分别标记为X1和X2；获取第一选中学员和第二选中学员对应的异常权重并分别标记为Q1和Q2；将标记的各项数据进行联立获取异估度YG；
对异估度YG进行分析匹配，并根据匹配结果中的异调信号对工业操作教学实训的整体难度调整的过程中，根据第一选中学员和第二选中学员的表现来对具体的难度以及内容进行调整。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的工业操作教学实训系统，其特征在于，通过公式YG＝g1×Q1×X1+g2×Q2×X2计算获取异估度YG；式中，g、g2为不同的比例系数且0＜g1＜g2。
6.根据权利要求4所述的基于物联网的工业操作教学实训系统，其特征在于，对异估度YG进行分析匹配，若异估度YG大于异估阈值YGY，则判定工业操作教学实训整体的操作需要进行调整并生成异调信号；反之，则不需要进行调整并生成异维信号。
7.根据权利要求1所述的基于物联网的工业操作教学实训系统，其特征在于，根据第一选中学员和第二选中学员的表现来对具体的难度以及内容进行调整，包括：
统计所有第一选中学员以及第二选中学员工业操作过程中各个操作步骤的停顿总次数并分别标记为TCi 1和TCi2；
统计所有第一选中学员以及第二选中学员工业操作过程中各个操作步骤的影响总时长并分别标记为YSi 1和YSi2；提取标记的各项数据的数值并联立获取操作步骤的内难度NN；
将若干个内难度降序排列，并将大于内难阈值的若干个内难度对应的操作步骤设定为选中步骤，并提示对选中步骤的难度以及内容进行调整。
8.根据权利要求7所述的基于物联网的工业操作教学实训系统，其特征在于，通过公式
9.基于物联网的工业操作教学实训方法，其特征在于，包括：
对不同学员的工业操作实训过程进行监测并分析，得到包含操作总时长以及若干个操作分时长和影响总时长的监测数据集；
对监测数据集中的各项数据进行预处理和计算分析，对监测数据集中的各项数据进行标记并取值联立获取学员工业操作实训的操熟度；
对操熟度进行分析，得到包含优秀信号、及格信号和第一选中学员、不及格信号和第二选中学员的监测分析集；
根据第一选中学员和第二选中学员获取异估度，基于异估度对工业操作教学实训的整体难度是否需要调整进行评估；
根据评估结果中的异调信号获取工业操作实训各个操作步骤对应的内难度，基于内难度对操作步骤进行筛选获取选中步骤，并对选中步骤的难度以及内容进行调整，实现基于监测分析集自适应的动态调整工业操作教学实训的难度以及内容。
10.一种电子设备，其特征在于，电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行存储器中存储的指令以实现根据权利要求1-8中任一项的基于物联网的工业操作教学实训系统。
Priority Applications (1)
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| CN202211196224.5A CN115691251A (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 基于物联网的工业操作教学实训系统、方法及设备 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211196224.5A CN115691251A (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 基于物联网的工业操作教学实训系统、方法及设备 |
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|---|---|---|---|---|
| CN116090912A (zh) * | 2023-04-12 | 2023-05-09 | 中通新能源汽车有限公司 | 一种环卫作业状态智能检查方法、系统及存储介质 |
-
2022
- 2022-09-29 CN CN202211196224.5A patent/CN115691251A/zh not_active Withdrawn
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN116090912A (zh) * | 2023-04-12 | 2023-05-09 | 中通新能源汽车有限公司 | 一种环卫作业状态智能检查方法、系统及存储介质 |
| CN116090912B (zh) * | 2023-04-12 | 2023-07-04 | 中通新能源汽车有限公司 | 一种环卫作业状态智能检查方法、系统及存储介质 |
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