【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及教育教学，具体为一种基于动作感知与ai驱动相结合的教学实施方法。
技术介绍
1、当前动作类学科教学存在诸多技术瓶颈：依赖专用硬件导致成本高且场景受限，实时性不足，多数系统仅支持事后回放分析，跨学科适配能力差，难以在舞蹈、体育、实验操作等不同领域复用，个性化反馈机制缺失，无法基于学生个体特征提供动态评估，
2、申请人经过检索发现中国专利公开了“一种舞蹈教学辅助方法及装置”，其公开号为“cn112309181a”，该专利主要通过采集老师舞蹈动作，获取参考舞蹈视频，获取舞蹈老师的标准站立图片，构建初始图片集，基于初始图片集中元素和matlab算法对舞蹈老师进行三维重构，将参考舞蹈视频传入预设的时空特征提取模型，识别出舞蹈视频中老师不同部位的动作变化，基于参考舞蹈视频中的录制时间，将同一时间下人体不同部位动作变化进行组合，获取一个参考动作单元，依次获取参考舞蹈视频中不同时间对应参考动作单元，将不同时间对应参考动作单元依次展示到预设的教学显示界面上，作为教学辅助动作，但是，该教学方法依赖教师预录制视频，缺乏实时交互，为此...
【技术保护点】
1.一种基于动作感知与AI驱动相结合的教学实施方法，包括教学方法实施，其特征在于：所述教学方法实施包括多模态数据扩展采集、跨维度动态评估与认知诊断、情感自适应反馈与干预、跨场景学习图谱构建与能力迁移以及全流程数据闭环与系统进化，所述多模态数据扩展采集包括动态数据采集、生理数据采集、环境行为数据采集以及数据预处理，所述基于动作感知与AI驱动相结合的教学实施方法具体步骤如下：
2.所述教学实施方法通过图神经网络实现能力迁移，且系统每季度更新迁移系数阈值。
3.根据权利要求1所述的一种基于动作感知与AI驱动相结合的教学实施方法，其特征在于：所述动作数...
【技术特征摘要】
1.一种基于动作感知与ai驱动相结合的教学实施方法，包括教学方法实施，其特征在于：所述教学方法实施包括多模态数据扩展采集、跨维度动态评估与认知诊断、情感自适应反馈与干预、跨场景学习图谱构建与能力迁移以及全流程数据闭环与系统进化，所述多模态数据扩展采集包括动态数据采集、生理数据采集、环境行为数据采集以及数据预处理，所述基于动作感知与ai驱动相结合的教学实施方法具体步骤如下：
2.所述教学实施方法通过图神经网络实现能力迁移，且系统每季度更新迁移系数阈值。
3.根据权利要求1所述的一种基于动作感知与ai驱动相结合的教学实施方法，其特征在于：所述动作数据采集骨骼关键点捕捉，使用分辨率≥720p的摄像头，结合mediapipe姿态估计算法实时获取人体21个骨骼关键点坐标，采样帧率≥30fps，覆盖舞蹈关节角度以及体育发力轨迹的动作特征，所述生理状态数据采集包括眼动轨迹检测、心率变异性采集以及微表情实时分析，所述环境与行为数据采集包括音频与文本数据以及环境参数检测，数据收集完成后，将动作、生理以及音频数据统一时间戳，控制误差≤50ms，使用同步触发器实现多模态数据对齐，并使用3σ原则剔除动作轨迹中的突变点，用滑动窗口算法平滑心率数据，消除运动伪影干扰，所述认知能力层诊断基于预训练的认知关联模型，该模型通过lstm网络建立动作错误与认知维度的映射关系，采用三层bi-lstm，输入层维度=21骨骼点×3坐标。
4.根据权利要求2所述的一种基于动作感知与ai驱动相结合的教学实施方法，其特征在于：所述动作执行层评估包括标准度量化以及错误模式聚类，计算关节角度达标率，使用dbscan算法对动作错误分类，生成舞蹈场景错误动作热区图，集中查看对比共性问题，所述生理状态层评估包括疲劳指数计算以及注意力集中度计算，所述认知能力层诊断包括认知维度映射以及三维能力矩阵，舞蹈动作记忆错误→关联短期记忆容量，实验步骤遗漏→关联执行功能障碍，三维能力矩阵构建“空间感知-工作记忆-逻辑推理”雷达图，基于5000+样本训练的关联模型，输入动作错误数据自动生成认知能力评估。
5.根据权利要求3所述的一种基于动作感知与ai驱动相结合的教学实施方法，其特征在于：所述综合评估模型包括加权评分为50%动作执行层+30%生理状态层+20%认知能力层。
6.根据权利要求4所述的一种基于动作感知与ai驱动相...
【专利技术属性】
技术研发人员：王慧博，冷婧怡，黄婧雯，李慧嫒，李甜甜，
申请(专利权)人：上海政法学院，
类型：发明
国别省市：
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