[發明專利]一種高職學生素質能力特征智能提取的方法在審
| 申請號: | 202011532881.3 | 申請日: | 2020-12-23 |
| 公開(公告)號: | CN112633160A | 公開(公告)日: | 2021-04-09 |
| 發明(設計)人: | 許愛華;王行剛;仇超;黃可;王佳偉;朱亞軍 | 申請(專利權)人: | 常州機電職業技術學院 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06F40/211;G06F40/30;G06Q10/06;G06Q50/20 |
| 代理公司: | 大連理工大學專利中心 21200 | 代理人: | 梅洪玉;戴風友 |
| 地址: | 213164 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 高職 學生 素質 能力 特征 智能 提取 方法 | ||
1.一種高職學生素質能力特征智能提取的方法,其特征在于,該方法基于一種高職學生素質能力特征智能提取系統實現,所述的智能提取系統包括機器視覺識別系統、自然語言識別系統和輸入模塊;
所述的機器視覺識別系統包括視頻錄制和處理模塊、動作參考序列模塊、身份識別模塊、動作提取模塊和動作識別模塊;其中,視頻錄制和處理模塊包括圖像攝取裝置和圖像處理系統,利用圖像攝取裝置將被攝取目標轉換為圖像信號,并傳送到圖像處理系統;視頻錄制和處理模塊與動作參考序列模塊和身份識別模塊連接;通過動作參考序列模塊事先選擇參考學生完成學習過程并錄制視頻,根據能夠反映學生素質能力的維度指標或者觀測點指標,制作且完成動作、表情提取,形成某項素質能力指標的參考序列;所述的身份識別模塊用于識別學生、老師或評委身份,其連接動作提取模塊;動作提取模塊根據素質能力維度指標或觀測點指標,從圖像處理系統中提取學生動作,作為測試動作;動作提取模塊和動作參考序列模塊均與動作識別模塊連接,動作識別模塊與輸入模塊連接;
所述的自然語言識別系統包括自然語言錄制模塊、自然語言參考序列模塊、身份識別模塊、自然語言提取模塊和自然語言識別模塊;其中,自然語言錄制模塊是在現場錄制作為測試自然語言的學生聲音;自然語言錄制模塊與自然語言參考序列模塊及身份識別模塊連接;所述的自然語言參考序列模塊根據參考學生回答參考評委問題或完成其它語言表述并錄制聲音,根據維度指標或者觀測點指標,制作且完成自然語言提取,形成某項素質能力指標的參考序列;身份識別模塊連接自然語言提取模塊;自然語言提取模塊從錄制聲音中提取學生的自然語言,作為測試自然語言;自然語言提取模塊和自然語言參考序列模塊均與自然語言識別模塊連接,自然語言識別模塊與輸入模塊連接;
所述的輸入模塊將獲得的測試動作或測試自然語言輸入智能評價系統中;
所述智能提取的方法,包括以下步驟:
步驟一:制定學生素質能力集
制定學生素質能力集,所述的學生素質能力集具體通過維度指標和觀測點指標來表述;所述的維度指標包括團隊協作、審辯思維、誠實守信、學會學習、實踐創新、持之以恒、自我管理、親和友善、組織管理、溝通表達、自信自強、責任擔當、精益求精、安全環保和服務奉獻;每一個維度指標又包含不同的觀測點指標;
步驟二:學生素質能力特征選擇
選擇學生的動作、文字、表情、語言作為學生素質能力特征;所述的文字包括文字本身、數字、字母、符號或圖表形式;
學生身份、動作、文字、作品檢視通過機器視覺識別系統來完成,語言通過自然語言識別系統來完成;
步驟三:學生素質能力的動作表征
機器視覺識別系統利用視頻錄制和處理模塊中的圖像攝取裝置,在比賽或項目教學過程中將被攝取目標轉換為圖像信號,傳送到圖像處理系統,從而獲取被攝目標的形態信息,將其變換為數字化信號;圖像處理系統通過運算抽取學生身份、動作、文字、表情行為特征;
步驟四:學生素質能力的語言表征
利用自然語言識別系統中的自然語言錄制模塊提取學生身份以及語言的詞法、句法、語境、場景、語義內容;
步驟五:行為識別
通過動作參考序列模塊事先選擇參考學生從頭到尾做完項目,完成視頻錄制;根據能夠反映學生素質能力的維度指標或者觀測點指標,制作且完成動作、表情,形成某項素質能力指標的參考序列;學習過程中每個學生選手的動作為測試序列;把每位學生的測試序列與某項素質能力指標的參考序列進行對比,給出此身份選手的該項素質能力維度指標或觀測點指標的動作;
步驟六:自然語言識別
自然語言參考序列模塊根據參考學生回答參考評委問題或完成其它語言表述,并錄制聲音;根據能夠反映學生素質能力的維度指標或者觀測點指標,制作且完成自然語言提取,形成某項素質能力指標的參考序列;學習過程中每個學生選手的自然語言表述作為測試序列;把每位學生的測試序列與某項素質能力指標的參考序列進行對比,給出此身份選手的該項素質能力維度指標或觀測點指標的自然語言;
步驟七:利用輸入模塊把學生素質能力特征輸入智能評價系統
動作識別模塊或自然語言識別模塊將已經提取的動作、表情、語言作為信號通過輸入模塊輸入智能評價系統中。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述的圖像攝取裝置包括CMOS或CCD,被攝取目標包括參賽學生、實施設備、工具或學生作品。
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