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申请/专利权人：佛山职业技术学院

摘要：本发明公开了一种陶艺课程的交互式学习方法及相关装置，涉及课程学习技术领域，所述方法包括：基于陶艺课程的任务体系将陶艺课程划分为若干个陶艺课程网格；基于学习过程的实时图像利用数据融合算法进行学习状态识别；检测学习进度，基于由其根据课程测试所生成的测试作答数据计算学习掌握得分率；若该得分率达到预设阈值，继续学习，否则利用具有树状结构的知识库获取若干个薄弱知识点，并生成巩固学习路径；当总学习进度达到预设总值后，对总学习掌握得分率进行评价，由评价结果结合其学习状态识别结果确定课程改进方案。本发明提高了学习质量且能够科学客观地反映自闭症儿童的心理和学习变化过程，并保障自闭症儿童陶艺课程教育实施的效果。

主权项：1.一种陶艺课程的交互式学习方法，其特征在于，所述方法包括：获取陶艺课程的任务体系，基于陶艺课程的任务体系将陶艺课程进行网格划分，获得若干个陶艺课程网格；基于图像采集设备持续采集学习对象在所述陶艺课程网格学习过程中的实时图像，基于所述实时图像利用数据融合算法进行学习状态识别处理，若识别出学习对象处于异常学习状态，则对学习对象发出提醒信息；检测每个陶艺课程网格的学习进度，当检测到对应陶艺课程网格的学习进度达到预设标准值后，结合学习对象与对应陶艺课程网格的学习交互数据生成课程测试，基于由学习对象根据所述课程测试所生成的测试作答数据计算学习对象的学习掌握得分率；若所述学习掌握得分率达到预设阈值，则继续陶艺课程网格的学习，若所述学习掌握得分率未达到预设阈值，则基于所述学习掌握得分率利用具有树状结构的知识库获取若干个薄弱知识点，并基于所述薄弱知识点生成巩固学习路径，将所述巩固学习路径发送至对应学习对象中；当检测到所有陶艺课程网格的学习进度达到预设总值后，对所有陶艺课程网格的学习掌握得分率进行评价，基于评价结果结合学习对象的学习状态识别结果和巩固学习路径确定课程改进方案，并将所述课程改进方案进行可视化处理；其中，所述获取陶艺课程的任务体系，基于陶艺课程的任务体系将陶艺课程进行网格划分，获得若干个陶艺课程网格，包括：基于预设平台获取陶艺课程的任务体系和总陶艺课程资源数据集；对所述总陶艺课程资源数据集进行数据格式转换，获得规范总陶艺课程资源数据集；对所述规范总陶艺课程资源数据集进行数据流分类，获得陶艺课程教学视频数据集和陶艺课程教学文本数据集；对所述陶艺课程教学文本数据集进行词嵌入编码处理，获取双向自回归词表，对所述双向自回归词表进行词汇拓展，获得拓展双向自回归词表，对所述拓展双向自回归词表进行预训练，获得词表嵌入矩阵，通过词表嵌入矩阵对陶艺课程教学文本数据集进行词嵌入，获得文本语义特征数据集；对所述陶艺课程教学视频数据集进行特征提取处理，对陶艺课程教学视频数据集进行抽帧，得到若干个陶艺课程教学视频帧，对每个陶艺课程教学视频帧进行多层级池化处理，基于每个陶艺课程教学视频帧确定对应的特征矩阵，将对应的特征矩阵进行多层级的池化处理，即将对应的特征矩阵进行逐级的缩小，直至其缩小为仅包含一个点的特征矩阵，获得若干个多层级池化处理后的陶艺课程教学视频帧，通过若干个多层级池化处理后的陶艺课程教学视频帧进行拼接处理，获得视频特征数据集；对所述文本语义特征数据集和视频特征数据集进行同主题分类集成处理，构建似然度函数，将所述文本语义特征数据集和视频特征数据集输入至似然度函数中，得到主题特征向量，根据所述主题特征向量计算每两个特征数据集的相似度，将相似度达到预设阈值的两个数据集归属于同一主题分类，获得分类陶艺课程资源数据集，对所述分类陶艺课程资源数据集结合陶艺课程的任务体系根据预设难度等级进行课程网格划分，获得若干个陶艺课程网格；所述基于所述学习掌握得分率利用具有树状结构的知识库获取若干个薄弱知识点，包括：对每个陶艺课程网格中的相关知识点计算关联权重，基于所述关联权重构建知识树，将相关知识点按照关联关系依次加入知识树中，从知识树的根节点开始依次加入，第一个加入的相关知识点与根节点相连，其连接强度设置为零，其余相关知识点之间以关联权重作为连接强度，并基于所述知识树构建具有树状结构的知识库；根据所述学习掌握得分率获得对应知识点的学习能力，基于对应知识点的学习能力结合知识点复杂度构建相关知识点的掌握矩阵；基于所述掌握矩阵利用具有树状结构的知识库获取学习对象的薄弱知识点；所述基于所述薄弱知识点生成巩固学习路径，包括：统计每个薄弱知识点在对应陶艺课程网格中的占比，即统计对应薄弱知识点在对应陶艺课程网格中的出现次数；对所述薄弱知识点利用具有树状结构的知识库获取对应的前置知识点和后置知识点，并基于所述前置知识点和后置知识点构成薄弱知识点之间的学习路径关系；基于所述学习路径关系和每个薄弱知识点的占比构建巩固学习路径；所述基于所述实时图像利用数据融合算法进行学习状态识别处理，包括：基于所述实时图像对所述学习对象进行人脸检测处理，若未检测出学习对象的人脸，则判断学习状态为未在场学习状态，若检测出学习对象的人脸，则建立二维人脸形状模型和局部纹理模型，基于所述二维人脸形状模型和局部纹理模型确定姿态参数和形状参数，根据姿态参数和形状参数对人脸区域图像进行精确定位，获得学习对象的人脸区域；基于神经域特征点定位算法对所述人脸区域进行面部特征点定位和眼部特征点定位，对人脸区域图像进行相似变换，即对人脸区域图像进行旋转、缩放和平移处理，通过神经域特征点检测相似变换后的人脸区域图像中的特征点，分别设置面部特征约束条件和眼部特征约束条件，根据面部特征约束条件对面部图像特征点进行框定，获得面部特征点，根据眼部特征约束条件对眼部特征点进行框定，获得眼部特征点；基于所述面部特征点和眼部特征点利用数据融合算法结合比例系数和修正参数计算疲劳状态参数和分心状态参数；将所述疲劳状态参数与第一预设阈值进行比较，若所述疲劳状态参数大于或等于第一预设阈值，则判断学习状态为疲劳状态，将所述分心状态参数与第二预设阈值进行比较，若所述分心状态参数大于或等于第二预设阈值，则判断学习状态为分心状态。

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