认知负载评估方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品

    公开(公告)号:CN119168456A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411195246.9

    申请日:2024-08-28

    Abstract: 本公开提供了一种认知负载评估方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品,认知负载评估方法包括:获取目标用户的学习状态数据和答题情况数据,其中,学习状态数据用于描述目标用户在学习指定课程的过程中的状态变化,答题情况数据包括目标用户所答复的指定题目以及答复正确性信息;获取难易信息,其中,难易信息用于表示指定课程和指定题目的难易程度;使用专注度评估模型,处理学习状态数据,得到专注度评估信息;使用知识追踪模型,处理答题情况数据,得到知识掌握信息;使用认知负载评估模型,处理专注度评估信息、知识掌握信息和难易信息,得到认知负载评估信息。该方法能够提高认知负载评估的科学性、专业性、客观性。

    智能导学方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN115309258B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202210594903.1

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明提供一种智能导学方法、装置和电子设备,涉及智能教学技术领域。该方法包括:在提供智能导学时,针对沉浸式学习环境中的待学习任务,采集目标对象学习过程中的生理数据、身体动作数据、以及与沉浸式学习环境间的交互操作数据;并根据生理数据、身体动作数据、以及交互操作数据,确定目标对象对应的目标智能导学策略,再控制沉浸式学习环境通过目标智能导学策略,为目标对象提供智能导学,实现了针对沉浸式学习环境,可以结合目标对象自身情况,有针对性地为目标对象提供智能导学。

    多模态融合的学习能力评估方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117636488B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202311543025.1

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本发明提供一种多模态融合的学习能力评估方法、装置及电子设备,所述方法包括:采集待评估学习者在学习过程中的多模态信息,所述多模态信息包括:眼部信息、面部信息、动作信息和生理信息;基于所述多模态信息,采用识别模型识别得到所述待评估学习者在学习过程中的学习状态信息,所述学习状态信息包括以下至少一项:动作状态、情绪状态、专注状态和知识点学习轨迹;所述识别模型的训练样本是对多组学习者在各自的学习过程中产生的多模态信息基于预设采样频率进行滑窗采样得到;基于所述学习状态信息和所述待评估学习者在所述学习过程中学习的学习内容,确定所述待评估学习者的认知负荷和/或认知迁移,可提高学习能力评估的准确性。

    智能导学方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN115309258A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210594903.1

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明提供一种智能导学方法、装置和电子设备,涉及智能教学技术领域。该方法包括:在提供智能导学时,针对沉浸式学习环境中的待学习任务,采集目标对象学习过程中的生理数据、身体动作数据、以及与沉浸式学习环境间的交互操作数据;并根据生理数据、身体动作数据、以及交互操作数据,确定目标对象对应的目标智能导学策略,再控制沉浸式学习环境通过目标智能导学策略,为目标对象提供智能导学,实现了针对沉浸式学习环境,可以结合目标对象自身情况,有针对性地为目标对象提供智能导学。

    基于学习行为的智能科技教学系统及控制方法

    公开(公告)号:CN111429044A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010441433.6

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明属于智能教学领域,具体涉及了一种基于学习行为的智能科技教学系统及控制方法,旨在解决现有科技教学系统对学生综合测评效果不佳,导致课程和教学推荐建议难以满足要求的问题。本发明包括:数据采集与存储子系统,采集学习者视频并提取行为特征以及采集每个元件在学习过程中的移动信息后进行信息存储;数据分析与处理子系统,对信息进行数据降维后计算学习者各科技素质测评结果,并生成可视化的图形、图表,通过推荐机制生成课程及教学方法建议。本发明综合视频数据和物联网数据,结合学习认知行为的测评模型,对学习者知识水平、思维能力、科技素养进行综合评价,通过推荐机制为教学者和学习者提供教学和学习推荐,支持科技教育的个性化。

    多模态融合的学习能力评估方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117636488A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311543025.1

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本发明提供一种多模态融合的学习能力评估方法、装置及电子设备,所述方法包括:采集待评估学习者在学习过程中的多模态信息,所述多模态信息包括:眼部信息、面部信息、动作信息和生理信息;基于所述多模态信息,采用识别模型识别得到所述待评估学习者在学习过程中的学习状态信息,所述学习状态信息包括以下至少一项:动作状态、情绪状态、专注状态和知识点学习轨迹;所述识别模型的训练样本是对多组学习者在各自的学习过程中产生的多模态信息基于预设采样频率进行滑窗采样得到;基于所述学习状态信息和所述待评估学习者在所述学习过程中学习的学习内容,确定所述待评估学习者的认知负荷和/或认知迁移,可提高学习能力评估的准确性。

    人工智能图形化编程教学平台及方法

    公开(公告)号:CN111862727B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202010736896.5

    申请日:2020-07-28

    Abstract: 本发明涉及一种人工智能图形化编程教学平台及方法,所述教学平台包括:Jetson Nano系统运行模块,用于运行Jetson Nano系统;教学存储模块,用于存储基础人工智能算法;教学调用模块,用于基于Jetson Nano系统,根据第一指令从所述教学存储模块中调取、并辅助使用者掌握及学习所述基础人工智能算法;自动驾驶算法支持库,用于存储自动驾驶算法;自动驾驶扩展模块,用于基于Jetson Nano系统,根据第二指令从所述自动驾驶算法支持库中调取自动驾驶算法,并辅助使用者学习完成车道识别、自动避障、驾驶决策、即时定位与地图构建;集成开发模块,用于根据第三指令,基于运行的Jetson Nano系统及集成开发环境进行作品的制作;从而可使学生在终端体验完整的计算处理流程。

    人工智能图形化编程教学平台及方法

    公开(公告)号:CN111862727A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010736896.5

    申请日:2020-07-28

    Abstract: 本发明涉及一种人工智能图形化编程教学平台及方法,所述教学平台包括:Jetson Nano系统运行模块,用于运行Jetson Nano系统;教学存储模块,用于存储基础人工智能算法;教学调用模块,用于基于Jetson Nano系统,根据第一指令从所述教学存储模块中调取、并辅助使用者掌握及学习所述基础人工智能算法;自动驾驶算法支持库,用于存储自动驾驶算法;自动驾驶扩展模块,用于基于Jetson Nano系统,根据第二指令从所述自动驾驶算法支持库中调取自动驾驶算法,并辅助使用者学习完成车道识别、自动避障、驾驶决策、即时定位与地图构建;集成开发模块,用于根据第三指令,基于运行的Jetson Nano系统及集成开发环境进行作品的制作;从而可使学生在终端体验完整的计算处理流程。

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