[發明專利]一種基于增強現實技術知識森林導航學習系統實現方法有效
| 申請號: | 202110089688.5 | 申請日: | 2021-01-22 |
| 公開(公告)號: | CN112818263B | 公開(公告)日: | 2023-08-18 |
| 發明(設計)人: | 劉均;武云封;鄭慶華;魏筆凡;張玲玲;羅強;肖天安;孫申 | 申請(專利權)人: | 西安交通大學 |
| 主分類號: | G06F16/954 | 分類號: | G06F16/954;G06F16/951;G06F16/901 |
| 代理公司: | 西安通大專利代理有限責任公司 61200 | 代理人: | 姚詠華 |
| 地址: | 710049 *** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 增強 現實 技術 知識 森林 導航 學習 系統 實現 方法 | ||
1.一種基于增強現實技術知識森林導航學習系統實現方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1,獲取數據,所述數據包括一個課程的所有知識主題劃分成的若干個簇、各個簇之間的學習先后序關系、每個簇包含的知識主題、每個簇內知識主題之間的認知關系數據、知識主題對應分面以及分面對應知識分面碎片數據;
S2,利用步驟S1中獲得的知識主題及其對應的分面數據構建知識主題分面樹;具體通過模型拼接的方法實現知識主題分面樹的構建:
首先構建樹干、樹枝以及樹葉的模型,根據一個知識主題包含的最多一級分面數量M,在樹干模型上合適的位置添加M個固定點位;根據一個一級分面包含的最多二級分面數量N,在一級樹枝上合適的位置添加N個固定點位;然后根據知識主題擁有的一級分面數量M1和每個一級分面擁有的二級分面數量N2,在樹干模型的M個固定點位上隨機選擇M1個點位,添加M1個一級樹枝模型,在每個固定好的一級樹枝模型的M個固定點位中從樹枝低端向頂端方向選擇N2個點位添加N2個二級樹枝模型,最后將樹葉模型添加到每個一級樹枝以及二級樹枝模型的頂端,并且調整M1個樹枝模型在樹干模型上的平衡性,同時將樹葉模型的空間坐標、空間轉向和大小縮放數據按照樹枝模型和樹干模型從上至下進行保存,從而得到N2分枝的知識主題分面樹模型;
S3,根據步驟S1中劃分成的若干個簇及各個簇之間的學習先后序關系,通過扇形布局的算法生成每個知識簇的坐標數據,得到課程數據沙盤場景知識簇間場景;具體過程為:根據每個知識簇的知識主題數量w作為權重確定其在沙盤中所占的比例,使用一個冪函數對不同簇的權重進行均衡:
得到的w0作為每個簇的新權重;對得到的新權重進行歸一化處理:
wi是每個簇的新權重,是每個簇所占的歸一化權重;然后根據權重來確定角度,給每個知識簇劃分一個扇形區域;
S4,將步驟S2得到的知識主題分面樹模型通過節點分類依次布局方法布局在與其對應的課程數據沙盤場景知識簇內,然后生成含有課程數據沙盤場景的知識森林導航學習系統;
S5,根據步驟S4得到的知識森林導航學習系統定制增強現實系統交互。
2.根據權利要求1所述的一種基于增強現實技術知識森林導航學習系統實現方法,其特征在于,利用walktrap算法將從知識森林數據庫中提取到的課程信息進行社團檢測劃分為簇,得到不同課程對應的不同簇的數據。
3.根據權利要求1所述的一種基于增強現實技術知識森林導航學習系統實現方法,其特征在于,所述每個簇還包括這個簇包含的知識主題的個數;簇內知識主題之間的認知關系包括每條認知關系的起始主題名以及終止主題名;分面數據包括知識主題下的分面以及該分面對應的知識碎片數據。
4.根據權利要求3所述的一種基于增強現實技術知識森林導航學習系統實現方法,其特征在于,知識主題下的分面包括分面的名稱、層級、所屬的上級分面,知識碎片包括知識碎片的類型、內容、URL和所屬分面;認知關系包括上下位關系,學習依賴關系和因果關系。
5.根據權利要求1所述的一種基于增強現實技術知識森林導航學習系統實現方法,其特征在于,將從第一簇到最后一個簇之間,每2個簇的圓心坐標xi、yi相連接,得到簇與簇之間的學習先后序關系;從而完成課程數據沙盤場景知識簇間場景構建。
6.根據權利要求1所述的一種基于增強現實技術知識森林導航學習系統實現方法,其特征在于,步驟S4具體包括以下步驟:對一個簇內的知識主題進行分類,將只有一個連接點的知識主題歸為第一類知識主題,將第一類知識主題放在知識簇內沙盤的外圍;將與第一類知識主題直接相連的知識主題放在沙盤的中間層,將剩余的知識主題放在沙盤的最內部。
7.根據權利要求1所述的一種基于增強現實技術知識森林導航學習系統實現方法,其特征在于,步驟S5中所述增強現實系統交互包括進行放大、縮小、旋轉的手勢控制,以及控制返回上一場景的返回按鈕。
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