[發(fā)明專利]克服多頭領導的教師主導人工智能教育機器人

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110228044.X
• 申請日: 2021-03-02
• 公開（公告）號: CN112965703B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發(fā)明（設計）人: 朱定局
• 申請（專利權）人: 華南師范大學
• 主分類號: G06F8/30
• 分類號: G06F8/30;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06Q50/20;G09B19/00
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 謝曲曲

1.一種人工智能方法，其特征在于，所述方法包括：

實例匯報步驟：從老師的課程或課堂中的最近實例中按照預設規(guī)則或者隨機地獲取預設類型的預設數個人工智能輔助實例，獲取所述人工智能輔助實例的輸入數據、輸出數據、從輸入數據計算得到輸出數據的計算過程的原理描述，作為所述人工智能輔助實例的匯報信息；將所述匯報信息發(fā)送給所述老師；

原理描述修改步驟：判斷所述老師對接收到的所述匯報信息中的所述原理描述是否有修改，若是，則接收所述老師對所述匯報信息中的所述原理描述的修改信息，將所述匯報信息和所述修改信息發(fā)送給所述人工智能代碼集合的研發(fā)相關人員或機器人，并執(zhí)行人工智能代碼修改步驟；若否，則執(zhí)行人工智能代碼替換步驟；

人工智能代碼修改步驟：接收所述研發(fā)相關人員或機器人對所述人工智能代碼集合的修改后得到的人工智能代碼集合，調用修改后得到的人工智能代碼集合，并輸入所述輸入數據，得到更新的匯報信息，將更新的匯報信息發(fā)送給所述老師，然后將更新的匯報信息作為接收到的所述匯報信息，重新執(zhí)行原理描述修改步驟；

人工智能代碼替換步驟：判斷所述老師對接收到的所述匯報信息中的所述原理描述是否有過至少一次修改，若是，將最近修改后得到的人工智能代碼集合在線或離線替換最先一次修改之前的學生所用的所述人工智能代碼集合；

程序段原理描述預測模型構建步驟：初始化深度學習模型或神經網絡或機器學習模型或量子計算模型作為程序段原理描述預測模型；將訓練和測試樣本中每一程序代碼段和該每一程序代碼段對應的原理描述作為程序段原理描述預測模型的輸入和預期輸出，對程序段原理描述預測模型進行訓練和測試；

程序段原理描述預測模型使用步驟：將待預測的程序代碼段作為程序段原理描述預測模型的輸入進行計算，得到的輸出作為該程序代碼段對應的原理描述；

輸入輸出計算過程原理描述步驟：獲取從輸入數據計算得到輸出數據的計算過程所調用的程序代碼段集合，作為人工智能代碼集合，將該人工智能代碼集合中每一程序代碼段輸入程序段原理描述預測模型，計算得到所述每一程序代碼段的原理描述后進行整合，得到從輸入數據計算得到輸出數據的計算過程的原理描述。

2.根據權利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法還包括：

實例定義步驟：將人工智能對學生進行的一次學習內容推薦作為一次推薦實例，將人工智能對學生進行的一次學習咨詢回復作為一次咨詢實例，將人工智能對學生進行的一次學習效果評價作為一次評價實例，所述一次推薦實例或一次咨詢實例或一次評價實例都作為一次人工智能輔助實例，將人工智能推薦、人工智能咨詢、人工智能評價或其他預設服務作為人工智能輔助實例的服務類型，通過實時采集人工智能輔助實例，形成人工智能輔助實例大數據。

3.根據權利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法還包括：

所述預設規(guī)則包括優(yōu)先選取學習成績差的學生的實例、優(yōu)先選取存在學習“偏食挑食”問題的學生的實例、優(yōu)先選取對人工智能服務不滿意的學生的實例、優(yōu)先選取投訴人工智能存在歧視的學生的實例、優(yōu)先選取過于頻繁使用人工智能服務的學生的實例、優(yōu)先選取極少使用人工智能服務的學生的實例中的一個或幾個預設規(guī)則。

4.根據權利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法還包括：

機器人修改代碼步驟：獲取機器人接受到的所述匯報信息和所述修改信息，將所述修改信息對應的每一程序段原理描述，對所述對應的每一程序段原理描述根據所述修改信息進行修改得到對應的修改后的每一程序段原理描述，將修改后的每一程序段原理描述輸入代碼預測模型，計算得到修改后的每一程序段原理描述對應的程序代碼段，用修改后的每一程序段原理描述對應的程序代碼段替換所述人工智能代碼集合中相應的程序代碼段，得到對所述人工智能代碼集合的修改后得到的人工智能代碼集合。