[發明專利]聽覺認知能力的訓練方法有效
| 申請號: | 202010084735.2 | 申請日: | 2020-02-10 |
| 公開(公告)號: | CN111341157B | 公開(公告)日: | 2022-04-01 |
| 發明(設計)人: | 張敏 | 申請(專利權)人: | 武漢知童教育科技有限公司 |
| 主分類號: | G09B5/04 | 分類號: | G09B5/04;A61B5/12 |
| 代理公司: | 武漢智權專利代理事務所(特殊普通合伙) 42225 | 代理人: | 陳文凈 |
| 地址: | 430000 湖北省武漢市江岸*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 聽覺 認知 能力 訓練 方法 | ||
1.一種聽覺認知能力的訓練方法,其特征在于,所述訓練方法包括以下步驟:
預設若干個訓練試題,每個訓練試題具有體現知識偏好的背景標簽的載體和植入該載體中體現聽覺基本能力特征的密碼標簽;
將所有訓練試題按照訓練類型預劃分為多種訓練課程,并存儲于數據庫中;所述訓練課程的類型包括基礎聽能提高類、快速聽覺思維類、穩健聽覺定力類、聽覺極限闖關類;
評估用戶的聽覺基本能力,所述聽覺基本能力包括聲音頻率敏感度、聲音強度敏感度、聲音時間敏感度、聽覺注意力、聽覺記憶力、聽覺執行能力;
所述數據庫推送涉及所有類型的訓練課程的訓練試題;
用戶對推送的訓練試題依次進行應答,所述數據庫依次記錄訓練試題的應答數據,所述應答數據包括應答反應時間、應答結果、應答結果對應的背景標簽;
對記錄的所有訓練試題的應答數據進行數據分析處理,得到用戶的聽覺基本能力特征、知識偏好特征和聽覺效能特征;
根據預設的優劣勢特征配比值與得到的用戶的聽覺基本能力特征、知識偏好特征和聽覺效能特征,所述數據庫向用戶再次推送涉及所有類型的個性化匹配的訓練課程,以進行訓練,并再次評估用戶的聽覺基本能力特征、知識偏好和聽覺效能特征;如此循環往復;
所述數據庫根據用戶的聽覺基本能力特征、知識偏好特征和聽覺效能特征的歷史評估結果,以2:1的優劣勢特征配比值的推送下一次的個性化匹配的訓練課程;
所述背景標簽的載體種類為文學、數學、生命科學、工程技術、天文、地理、醫學、語言或音樂;所述密碼標簽體現聲音頻率敏感度、聲音強度敏感度、聲音時間敏感度、聽覺注意力、聽覺記憶力、聽覺執行能力的聽覺基本能力特征;
所述用戶對推送的所有訓練試題依次進行應答,所述數據庫依次記錄所有訓練試題的應答數據的具體步驟中至少包括:
依次播放所有推送的訓練試題,每道訓練試題為一段音頻,所述音頻的內容為所述背景標簽的載體,且所述音頻的載體中植入所述密碼標簽,所述密碼標簽包括語音信號串;
當播放完畢每段音頻后,用戶根據聽到的所述語音信號串,輸入植入在所述音頻的載體中的語音信號串;
所述數據庫記錄每段音頻的應答反應時間、應答結果、應答結果對應的背景標簽,以供對所述應答數據進行數據分析處理;
所述訓練方法還包括以下步驟:
首次單獨獲取用戶的所述知識偏好特征;
所述首次單獨獲取用戶的所述知識偏好特征的具體步驟為:
預先創建多個校內外學習體驗場景;
根據創建的校內外學習體驗場景,存儲涉及所有所述載體種類的測試試題于數據庫中;
隨機選取涉及所有所述載體種類的若干個測試試題對用戶進行測試,獲取用戶提交的知識偏好應答數據;
對獲取到的所有偏好應答數據進行數據分析處理,得到用戶在校內外學習體驗后的知識偏好特征;
所述測試試題的題型包括喜好判斷題和偏好程度評分題,所述偏好程度評分題用于量化知識偏好特征,以預設的優劣勢特征配比值進行計算。
2.如權利要求1所述的聽覺認知能力的訓練方法,其特征在于,所述訓練方法還包括以下步驟:
通過標準聽力學評估方法用戶首次獲得聽覺基本能力特征。
3.如權利要求1所述的聽覺認知能力的訓練方法,其特征在于,所有所述訓練課程均設置難易等級;所述訓練方法還包括:
根據用戶當前的聽覺基本能力特征,向用戶推送難度匹配且涉及所有類型的訓練課程的多個訓練試題;
向用戶依次播放推送的所有訓練試題,用戶對推送的所有訓練試題依次進行應答,所述數據庫依次記錄所有訓練試題的應答數據;
判斷獲取的用戶的應答準確率和應答反應時間是否優于當前訓練難度的預設的平均標準,若是,則下一次推送的訓練試題切換至高一級難度等級,若否,則判斷獲取的用戶的應答準確率和應答反應時間是否差于當前訓練難度的預設的最低標準,若是,則下一次推送的訓練試題切換至低一級難度等級,否則,繼續推送當前的難度等級的訓練試題,以適應性調整訓練試題的難度。
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