一种用于交付和管理学习培训计划的方法和系统技术方案

一种用于交付和管理学习培训计划的方法和系统，其系统包括：光传感器，用于捕获对象在学习阶段的面部表情、眼球运动、注视点和头部姿势；专业知识数据存储库，包括概念数据体和任务数据体，每个概念数据体具有知识和技能内容项，每个任务数据体具有讲课内容资料项；学生模块，被配置为利用收集自所述光传感器的感测数据来估计所述学生对象的情感状态和认知状态；和培训师模块，其被配置为在学习阶段的每个任务数据体完成后，选择后续的任务数据体，并从所述电子数据库中检索用于交付和呈现给所述学生对象的任务数据体的讲课内容资料项；其中所述学生对象的理解率是通过所述学生对象的情感状态和认知状态的评估输入数据来计算。

【技术实现步骤摘要】
一种用于交付和管理学习培训计划的方法和系统相关申请的交叉引用本申请要求于2017年2月14日提交的美国专利申请No.62/458,654和2017年6月15日提交的美国专利申请No.62/520,542的优先权，其公开内容通过引用整体并入本文。
本专利技术大体上涉及用于提供和交付教育计划和培训的方法和系统，包括公司培训、学术辅导、课内和课外学习。特别地，本专利技术涉及通过使用情感检测和分析来定制测试和评估学习进度。
技术介绍
在当前的教育体系中，特别是在东南亚，学校的压力越来越大。在以结果为导向的社会中，学生需要达到高分才有机会进入有名望的学术界，取得高等学位。学校系统持续的严重依赖于课堂教学和书面考试。因此，对个性化学习的支持非常有限。此外，每个学生的知识只能在每年举行的几次考试时进行评估。这些不足导致辅导中心的兴起，教师/导师和学生之间有更多的个人关注和对话。任何对学习路径的偏离或知识差距都可以直接得到补救。然而，在辅导行业，优质教师/辅导老师供不应求，教师/导师培训往往是非正式和随意的。费用压力进一步增加了教师/辅导老师承担越来越多相关行政工作的压力，如课程材料准备，班级安排等后勤工作，减少了有效的教学时间。过去几十年来，人们越来越多地关注心理障碍的诊断和理解，例如自闭症谱系和注意缺陷多动障碍（ADHD）。父母对教育工作者发现学生的这些疾病的能力抱有很高的期望，但是诊断这些疾病是困难的，需要相关专业人士的专业判断。为了解决上述问题，就迫切需要具有对学生的情感和认知状态进行建模的智能学习和培训系统，以帮助教师/培训师提供个性化教学、监测学生的心理健康并最小化行政任务以便让教师/培训师重点关注教学/培训。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于使用感测学生对象的手势、情绪和动作以及测试结果和学习进度的定量测量的组合来提供和管理交互式和适应性学习培训计划的方法和系统。提供适用于工作场合绩效监测和鉴定评估的这种方法和系统也是本专利技术的一个目的。根据本专利技术的一个方面，系统通过图像和/或视频捕获和分析对象的面部表情、眼睛运动、注视点和头部姿势；以及生理检测，例如施加在触觉感测装置上的触觉压力、对象的笔迹和在采样时间窗口中的声调，来估计对象的情感状态和认知状态。图像或视频捕获可以通过目标使用的台式计算机、笔记本电脑、平板电脑和/或智能电话机中内置或外置的摄像机和/或其它光学感测装置来执行。然后使用机器视觉技术分析捕获的图像和/或视频。例如，停滞的眼睛运动、注视点散焦和倾斜的头部姿势是表示对测试题目中呈现的对象缺乏兴趣和注意力的信号；而检测到强烈的触觉压力则是表示对在学习或培训阶段中呈现的对象产生焦虑、缺乏信心和/或沮丧的信号。根据一个实施例，在确定对象对学习材料的理解的同时，也收集来自对象的选定的绩效数据和行为数据。这些选定的绩效数据和行为数据包括但不限于答案的正确性、成功和不成功的尝试次数、给定答案选择之间的切换次数和对特定类型、对象和/或难度的测试问题的答题速度水平以及解题步骤。例如，对象在回答测试问题时，在给定选择之间的过度切换和答题速度缓慢显示了对测试问题的回答的怀疑和犹豫。该对象针对测试问题的答题步骤被捕获以与标准解题步骤相匹配，从而提供关于对象对材料的理解的洞察。情感状态和认知状态估计和绩效数据主要用于衡量对象对学习或培训计划中涵盖的材料的理解和兴趣。使用单一估计可以提供该对象在学习或培训计划中进展情况的快照评估，以及对象对材料的测试结果的预测，同时使用复合估计来提供该对象的学习或培训计划的进度和该对象的特征的历史和趋势的评估。此外，对该对象的情感状态和认知状态的评估还用于在题材选择、交付方式和管理方面中的学习或培训计划的建模。根据本专利技术的另一方面，用于交付和管理交互式和适应性学习培训计划的方法和系统在作为专业知识的学习培训计划中逻辑地构建讲课材料和交付机制数据，并且其数据存储在专业知识库中。专业知识库包括一个或多个概念对象和一个或多个任务对象。每个概念对象包括一个或多个知识和技能项目。知识和技能项目按难度排序，两个或多个知识和技能项目可以链接形成课程安排。在将本专利技术应用于学校的情况下，本专利技术所定义的课程安排等同于学校课程安排，而知识与技能项目与学校课程安排中的课程之间存在一对一的关系。可以将概念对象链接以形成用于任务选择过程的逻辑树数据结构。每个任务对象包括各种讲课内容资料，并且与课程安排中的一个或多个概念对象相关联。根据一个实施例，任务对象可以被分类为：基本任务、交互任务或具有基础认知或专家模型的任务。每个基本任务包括一个或多个讲课笔记、插图、旨在评估对象是否阅读了所有材料的测试问题和答案以及带有嵌入式测试问题和答案的教学视频。每个交互任务包括一个或多个解题练习，每个解题练习包括设计为指导对象导出问题的解题方案的一个或多个步骤。每一步都提供了一个答案、常见的误解和提示。这些步骤是按照讲课的交付流程来设计的顺序排序。具有基础认知或专家模型的每个任务包括一个或多个解题练习，并且每个任务包括一个或多个启发式规则和/或约束，用于模拟与学生对象的学习进度同步地提供的解题练习步骤。这允许基于解题练习中呈现的问题集或空间中的点，为每个学生对象提供定制支架式教学（例如提供指导和/或提示）。根据本专利技术的另一方面，用于交付和管理交互式和适应性学习培训计划的方法和系统逻辑地建立在专业知识之上的两种操作模型：学生模型和培训模型。在学生模型下，系统执行在学生对象的学习阶段中的专业知识中的课程安排相关联的一个或多个任务对象中的每一个。在执行任务对象期间，系统测量学生对象的表现并获取每个任务中的学生对象的绩效指标，例如：任务中的问题的成功和不成功的尝试次数，所请求的提示数以及完成任务花费的时间。获得的绩效指标以及任务对象的信息（如其难度级别）被馈送到与任务对象相关联的每个概念对象的逻辑回归数学模型中。这也被称为学生对象的知识跟踪。知识跟踪是计算学生对象对概念对象中的材料的理解的概率。学生模型的优点包括任务对象的执行可以适应学生对象的变化的能力。在一个非限制性的例子中，按照学生模型，系统可以估计学生的学习进度的数量，估计下一个任务的预期学习增益，并为即将到来的测试提供学生对象的绩效预测。然后将这些数据用于培训模型，并进行假设检验以进一步改进系统，评估教师/培训师质量和讲课材料的质量。在培训模型下，系统接收在学生模型下执行的任务对象搜集的数据和专业知识用于为学习或培训策略做出决策，并向学生对象或教师/培训师提供反馈。在培训模型下，系统主要负责执行以下工作：1.）定义第一个任务的切入点。最初，知识和技能项目的所有指标都设置为默认值，这是从学生对象或教师/培训师填写的申请表中的数据或由教师/培训师对学生对象进行初步评估推断出来的。选择要执行的任务的顺序。要选择下一个任务，系统的培训师模块必须搜索概念对象的逻辑树数据结构，找到具有最低技能水平的知识和技能，然后使用问题矩阵来查找与学生对象的学习特征相匹配的相应任务项。一旦被选中，必要的讲课内容材料就从专业知识中提取出来，并发送到系统的通信模块，以便在系统的通信模块用户界面中进行交付。2.）提供反馈。当学生正在从事执行中的任务对象时，系统的培训师模块将监视每个任务步骤花费的时间。当超过限制本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于交付和管理学习培训计划的系统，包括：一个或多个光传感器，配置为用于捕获和产生学生对象在学习阶段的感测数据；一个或多个电子数据库，包括一个或多个专业知识数据体，每个专业知识数据体包括一个或多个概念数据体和一个或多个任务数据体，其中每个概念数据体包括一个以上的知识和技能内容项，其中每个任务数据体包括一个以上讲课内容资料项，其中每个任务数据体与至少一个概念数据体相关联，且通过对多个所述概念数据体进行组合而形成一个课程；学生模块，其通过一个或多个计算机处理设备执行，以利用收集自所述光传感器的感测数据来估计所述学生对象的情感状态和认知状态；培训师模块，其通过一个或多个计算机处理设备执行，并被配置为在学习阶段的每个任务数据体完成后，选择后续的任务数据体，并从所述电子数据库中检索用于交付和呈现给所述学生对象的任务数据体的讲课内容资料项；和推荐引擎，其通过一个或多个计算机处理设备执行，且被配置为创建所述后续任务数据体的可选任务数据体列表，其中所述可选任务数据体是与形成所述课程的所述一个以上概念数据体相关联的任务数据体；其中，从所述可选任务数据体列表选择一个任务数据体是基于所述学生对象对所关联的概念数据体的知识和技能内容项的理解率；和其中所述学生对象的理解率是通过所述学生对象的情感状态和认知状态的评估输入数据来计算。...

【技术特征摘要】
2017.02.14 US 62/458654;2017.06.15 US 62/5205421.一种用于交付和管理学习培训计划的系统，包括：一个或多个光传感器，配置为用于捕获和产生学生对象在学习阶段的感测数据；一个或多个电子数据库，包括一个或多个专业知识数据体，每个专业知识数据体包括一个或多个概念数据体和一个或多个任务数据体，其中每个概念数据体包括一个以上的知识和技能内容项，其中每个任务数据体包括一个以上讲课内容资料项，其中每个任务数据体与至少一个概念数据体相关联，且通过对多个所述概念数据体进行组合而形成一个课程；学生模块，其通过一个或多个计算机处理设备执行，以利用收集自所述光传感器的感测数据来估计所述学生对象的情感状态和认知状态；培训师模块，其通过一个或多个计算机处理设备执行，并被配置为在学习阶段的每个任务数据体完成后，选择后续的任务数据体，并从所述电子数据库中检索用于交付和呈现给所述学生对象的任务数据体的讲课内容资料项；和推荐引擎，其通过一个或多个计算机处理设备执行，且被配置为创建所述后续任务数据体的可选任务数据体列表，其中所述可选任务数据体是与形成所述课程的所述一个以上概念数据体相关联的任务数据体；其中，从所述可选任务数据体列表选择一个任务数据体是基于所述学生对象对所关联的概念数据体的知识和技能内容项的理解率；和其中所述学生对象的理解率是通过所述学生对象的情感状态和认知状态的评估输入数据来计算。2.如权利要求1所述的系统，进一步包括：一个或多个生理测量装置，其配置为用于捕获所述学生对象施加在触觉感测设备上的触觉压力、心率、皮肤电活动（EDA）、皮肤温度、以及触摸响应中的一个或多个，并在所述学习阶段生成第一附加感测数据；一个或多个语音记录设备，其被配置用于捕获所述学生对象的声音和语音清晰度，并在所述学习阶段生成第二附加感测数据；以及一个或多个笔迹捕获设备，其配置为用于捕获所述学生对象的笔迹，并在所述学习阶段生成第三附加感测数据；其中，所述学生模块还被配置为利用从所述光传感器收集的感测数据、从所述生理测量装置收集的所述第一附加感测数据、从所述语音记录设备收集的所述第二附加感测数据和从所述笔迹捕获设备采集到的所述第三附加感测数据来评估所述学生对象的情感状态和认知状态。3.根据权利要求1所述的系统，进一步包括：一个或多个教学助理，其被配置用于捕获所述学生对象与教学助理的互动，并在所述学习阶段生成附加感测数据；其中，所述学生模块还被配置为根据从所述光传感器收集的感测数据和从所述教学助理收集的所述附加感测数据评估所述学生对象的情感状态和认知状态。4.如权利要求1所述的系统，其中，每个讲课内容资料项是讲课笔记、插图、测试问题、具有嵌入的测试问题的视频、具有设计成在推导问题解决方案中提供指导的多个步骤的解题练习或具有一个或多个用于模拟与所述学生对象学习进度同步的解题练习步骤的启发式规则或约束的解题练习。5.如权利要求1所述的系统，其中，多个包含一个主题的基本知识和技能内容项的概念数据体被表示在逻辑树数据结构的...

【专利技术属性】
技术研发人员：约翰·M·德思玛，林苑莉，
申请(专利权)人：富成人工智能有限公司，
类型：发明
国别省市：中国香港,81