行为训练课表的生成方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种行为训练课表生成方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取评定量表、行为训练课程数据库以及用户针对于评定量表的异常答题结果，其中，训练课程数据库包括课程编号；根据课程编号确定评定量表与行为训练课程数据库的映射关系，根据异常答题结果以及映射关系从行为训练课程数据库中获取初始行为训练课程；根据初始行为训练课程生成初始行为训练课程表，将初始行为训练课程表发送至显示终端进行显示。采用本方法能够实现灵活生成定制化的行为训练课表。定制化的行为训练课表。定制化的行为训练课表。

【技术实现步骤摘要】
行为训练课表的生成方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及人工智能领域，特别是涉及一种行为训练课表生成方法、装置和计算机设备。

技术介绍

[0002]传统的行为训练方法对于儿童而言往往不具有吸引力，尤其是低龄儿童，他们一般专注度不够、依从性较差，从而会导致不理想的训练成果。
[0003]目前随着互联网的进步与科技的发展，儿童的行为训练开始结合平板电脑、视频游戏等促进儿童与屏幕内容之间的互动，激发儿童的主观能动性，但是目前这些传统方法的训练系统都只涵盖训练部分，生成的题目较为死板，无法解决儿童集体背题的情况，缺少数字化的统计，以及定制化、阶段性的课程安排。
[0004]目前针对相关技术中缺少定制化、阶段性、灵活性的课程安排的问题尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种行为训练课表的生成的方法、装置和计算机设备。
[0006]第一方面，本申请提供了一种行为训练课表的生成方法。所述方法包括：
[0007]获取评定量表、行为训练课程数据库以及用户针本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行为训练课表的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取评定量表、行为训练课程数据库以及用户针对于所述评定量表的异常答题结果，其中，所述训练课程数据库包括课程编号；根据所述课程编号确定所述评定量表与所述行为训练课程数据库的映射关系，根据所述异常答题结果以及所述映射关系从所述行为训练课程数据库中获取初始行为训练课程；根据所述初始行为训练课程生成初始行为训练课程表，将所述初始行为训练课程表发送至显示终端进行显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取预设的基础分类标准，根据所述基础分类标准将所述行为训练课程数据库进行分类，得到基础分类结果，所述基础分类结果中包括至少一种基础课程类别；获取预设的扩展分类标准，根据所述扩展分类标准对所述基础课程类别进行分类，得到扩展分类结果，所述扩展分类结果中包括至少一种扩展课程类别；将所述基础课程类别进行编码，得到基础编码结果，根据所述扩展课程类别将所述基础编码结果进行分段处理，得到扩展编码结果；获取预设的遗传概率，根据所述遗传概率、所述扩展编码结果以及所述初始行为训练课程，生成下阶段行为训练课程表。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述遗传概率所述扩展编码结果以及所述初始行为训练课程，获取下阶段行为训练课程表包括：获取适应值函数，根据所述适应值函数计算所述初始行为训练课程的适应值，根据所述适应值将所述初始行为训练课程进行排序，得到初始行为训练课程序列；基于所述扩展编码结果，根据预设的选择概率从所述初始行为训练课程序列中获得当前父类课程序列，根据所述遗传概率从所述当前父类课程序列中获取当前子类课程序列，其中，所述当前父类课程序列包括至少一个当前父类课程，所述当前子类课程序列包括至少一个当前子类课程；根据所述适应值函数计算所述当前父类课程的适应值，以及所述当前子类课程的适应值，将所述当前父类课程适应值与所述当前子类课程适应值进行两两对比，保留所述适应值高的课程，生成下一代父类课程序列；重复以上步骤，直到迭代次数达到预设的最大代数时迭代结束，得到所述下阶段行为训练课程表。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取适应值函数包括：获取试题属性指标、所述试题属性指标的权重值以及用户要求，行为训练课程中包括至少一个所述试题属性指标，其中，所述用户要求包括用户的目标试题属性指标，所述行为训练课程数据库包括至少一种所述行为训练课程；确认所述试题属性指标与所述目标试题属性指标的关联关系，根据所述关联关系与所述试题属性指标权重值生成所述适应值函数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述当前父类课程适应值与所述当前子类课程适应值进行两两对比，保留所述适应值高的课程，生成下一代父类课程序列之后，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王天，赵晴宇，毕达，杨婷，
申请(专利权)人：杭州程天科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：