学习习惯矫正方法、装置及机器人与流程

本发明涉及机器人教育技术领域，尤其是涉及一种学习习惯矫正方法、装置及机器人。

背景技术：

目前，低龄学生的学习习惯一般由家长或老师进行监督及矫正；但家长或老师对学习习惯表现的认识可能并不正确，难以帮助学生养成正确的学习习惯。现有技术也可以采用多种传感器对学生的学习习惯进行监督，并将相关数据反映至相关人员处，以使相关人员对学生的不正确的学习习惯进行矫正；然而该方式需要依赖相关人员的专业素养，对学习习惯进行矫正的效率较低。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种学习习惯矫正方法、装置及机器人，以辅助用户对多种学习习惯进行校正，提高学习习惯矫正的效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种学习习惯矫正方法，该方法应用于机器人，该方法包括：采集用户的学习表现数据；学习表现数据包括表情特征、姿势特征、语义特征和语气特征中的一种或多种；将学习表现数据输入至预先建立的学习习惯分析模型中，输出预设的学习习惯表现对应的分析结果；学习习惯表现包括注意力状态、坐姿状态、与老师互动状态、与同学讨论状态中的一种或多种；根据预先建立的学习习惯纠正数据库，发出分析结果对应的学习习惯纠正指令，以使该用户矫正学习习惯。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述采集用户的学习表现数据的步骤，包括：采集用户在学习过程中的图像数据和语音数据；从图像数据中提取用户的表情特征和姿势特征，从语音数据中提取用户的语义特征和语气特征。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述根据预先建立的学习习惯纠正数据库，发出该分析结果对应的学习习惯纠正指令的步骤，包括：在学习习惯纠正数据库中查找预设的学习习惯表现对应的标准数据；将标准数据与分析结果进行对比，生成并发出分析结果对应的学习习惯纠正指令。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：将用户对应的预设的学习习惯表现对应的分析结果，以及分析结果对应的学习习惯纠正指令发送并保存至云服务器。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：接收用户的学习习惯分析指令；学习习惯分析指令包括多个待分析的学习习惯；学习习惯包括注意力、坐姿、与老师互动、与同学讨论中的一种或多种；根据学习习惯分析指令，生成调查问卷，以使该用户答复该调查问卷；根据该用户对调查问卷的答复结果及学习习惯纠正数据库，发出答复结果对应的学习习惯纠正指令，以使用户矫正学习习惯。

第二方面，本发明实施例还提供一种学习习惯矫正装置，该装置设置于机器人，该装置包括：数据采集模块，用于采集用户的学习表现数据；学习表现数据包括表情特征、姿势特征、语义特征和语气特征中的一种或多种；数据分析模块，用于将学习表现数据输入至预先建立的学习习惯分析模型中，输出预设的学习习惯表现对应的分析结果；学习习惯表现包括注意力状态、坐姿状态、与老师互动状态、与同学讨论状态中的一种或多种；指令发出模块，用于根据预先建立的学习习惯纠正数据库，发出分析结果对应的学习习惯纠正指令，以使用户矫正学习习惯。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，上述数据采集模块还用于：采集用户在学习过程中的图像数据和语音数据；从图像数据中提取该用户的表情特征和姿势特征，从语音数据中提取该用户的语义特征和语气特征。

第三方面，本发明实施例还提供一种机器人，包括中央处理器、显示屏和移动地盘；上述装置设置于该中央处理器。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供了一种学习习惯矫正方法、装置及机器人；采集用户的学习表现数据后，将学习表现数据输入至预先建立的学习习惯分析模型中，输出预设的学习习惯表现对应的分析结果；根据预先建立的学习习惯纠正数据库，发出分析结果对应的学习习惯纠正指令，以使该用户矫正学习习惯；该方式可以辅助用户对多种学习习惯进行校正，提高了学习习惯矫正的效率。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本发明的上述技术即可得知。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施方式，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种不良学习习惯提醒装置的工作示意图；

图2为本发明实施例提供的一种学习习惯矫正方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的一种学习习惯矫正方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种学习习惯矫正装置的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种机器人的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的交互机器人与云服务器的连接示意图；

图7为本发明实施例提供的交互机器人与学生交互的过程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前，现有的学习习惯的矫正方式通常为不良学习习惯提醒方法，通过图1所示的提醒装置实现，该装置主要由学习状态传感器(头部倾角监测、用眼距离监测、脑电波监测)、处理控制器、提醒装置等组成；该装置的工作过程如下：

对学习状态数据进行统计，计算随着学习状态的变化而改变的统计数值，根据统计数值设置不良学习状态判断阈值；当出现不良学习状态时，处理器触发提醒；学习状态包括头部姿态、用眼距离、用脑状况；采用统计方法，根据个人习惯，建立具有明显个体特征的判断标准，并且在使用过程中跟踪使用情况的变化，不断自我调整，以适应不同的群体和个体。

该方式针对性强，对不良状态的改变采取循序渐进的方式，易于接受；然而，该方式对学习习惯监测要素不全面，控制器处理性能偏低，且随着监测要素增加，使用时间增加，监测数据量庞大。

基于此，本发明实施例提供了一种学习习惯矫正方法、装置及机器人，可以应用于智能教育领域。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种学习习惯矫正方法进行详细介绍。

参见图2所示的一种学习习惯矫正方法的流程图，该方法应用于机器人，该方法包括以下步骤：

步骤s100，采集用户的学习表现数据；学习表现数据包括表情特征、姿势特征、语义特征和语气特征中的一种或多种。

具体地，可以在用户的学习过程中，进行录像和录音，从获取的语音数据及图像数据中，提取用户在该过程的表情特征、姿势特征、语义特征和语气特征作为学习表现数据；也可以通过在用户周围设置传感器，以采集用户学习表现数据；如在用户的座椅上设置传感器，以检测用户的坐姿状态，以此作为学习表现数据等。

步骤s102，将学习表现数据输入至预先建立的学习习惯分析模型中，输出预设的学习习惯表现对应的分析结果；学习习惯表现包括注意力状态、坐姿状态、与老师互动状态、与同学讨论状态中的一种或多种。

具体地，将上述学习表现数据输入至与之相匹配的预先建立的学习习惯分析模型中；如当学习表现数据为该用户在学习过程中的表情特征、姿势特征、语义特征和语气特征，该学习习惯分析模型可以是通过神经网络方式建立，在建立过程中采用大量学习表现数据和学习习惯状态对该模型进行训练；当学习表现数据为传感器数据，该学习习惯模型可以为通过人体模型和正确的学习习惯建立。上述分析结果可以是注意力的持续时间及周期性，坐姿的角度，与老师互动的次数及反馈，与同学讨论的时长及次数等。

步骤s104，根据预先建立的学习习惯纠正数据库，发出分析结果对应的学习习惯纠正指令，以使该用户矫正学习习惯。

上述学习习惯纠正数据库可以包括良性的学习习惯表现及针对学习习惯的矫正方法；可以将分析结果与该数据库中良性的学习习惯表现进行对比，如果分析结果与良性的学习习惯表现偏差高于设定阈值，如良性的注意状态的持续时间为5分钟，而该用户的注意力状态的分析结果为3分钟，低于预先设定的80％的这个阈值，则需要输出该学习习惯的纠正指令；该纠正指令的内容可以为针对学习习惯的矫正方法。

本发明实施例提供了一种学习习惯矫正方法；采集用户的学习表现数据后，将学习表现数据输入至预先建立的学习习惯分析模型中，输出预设的学习习惯表现对应的分析结果；根据预先建立的学习习惯纠正数据库，发出分析结果对应的学习习惯纠正指令，以使该用户矫正学习习惯；该方式可以辅助用户对多种学习习惯进行校正，从而提高了学习习惯矫正的效率。

本发明实施例还提供了另一种学习习惯矫正方法的流程图，该方法在图1所示的方法的基础上实现，其流程图如图3所示；该方法包括以下步骤：

步骤s200，采集用户在学习过程中的图像数据和语音数据；具体地，可以接受用户的指令，开启图像采集及语音采集功能。

步骤s202，从图像数据中提取用户的表情特征和姿势特征，从语音数据中提取用户的语义特征和语气特征。

步骤s204，将学习表现数据输入至预先建立的学习习惯分析模型中，输出预设的学习习惯表现对应的分析结果。

步骤s206，在学习习惯纠正数据库中查找预设的学习习惯表现对应的标准数据；具体地，在该数据库中查找待分析的学习习惯表现对应的标准数据，该标准数据一般为该学习习惯的良好表现。

步骤s208，将标准数据与分析结果进行对比，生成并发出分析结果对应的学习习惯纠正指令；当分析结果与标准数据相差不多时(如在量化数据中，在标准数据的80％—120％范围内)，该学习习惯纠正指令可以为表扬反馈；当分析结果超出与标准数据有关的范围时(如在量化数据中，在标准数据的80％范围以下或120％以上)，该学习习惯纠正指令可以为相应的矫正方法。

此外，为了便于对学习习惯矫正方法的继续研究，可以将用户对应的预设的学习习惯表现对应的分析结果，以及分析结果对应的学习习惯纠正指令发送并保存至云服务器。

当用户的表达能力良好时，可以采用问卷调查的方法了解用户的学习习惯，以进行学习习惯矫正，可以通过以下方式实现：

(1)接收用户的学习习惯分析指令；学习习惯分析指令包括多个待分析的学习习惯；学习习惯包括注意力、坐姿、与老师互动、与同学讨论中的一种或多种。

(2)根据学习习惯分析指令，生成调查问卷，以使该用户答复该调查问卷。

(3)根据该用户对调查问卷的答复结果及学习习惯纠正数据库，发出答复结果对应的学习习惯纠正指令，以使用户矫正学习习惯；具体地，根据答复结果分析该用户的学习习惯；将学习习惯的分析结果与学习习惯纠正数据库的标准数据作对比，生成并发出分析结果对应的学习习惯纠正指令。

该方法可以辅助用户进行学习习惯的矫正，提高了矫正效率。

对应于上述实施例，本发明实施例还提供一种学习习惯矫正装置，该装置设置于机器人，其结构示意图如图4所示；该装置包括：数据采集模块300，用于采集用户的学习表现数据；学习表现数据包括表情特征、姿势特征、语义特征和语气特征中的一种或多种；数据分析模块302，用于将学习表现数据输入至预先建立的学习习惯分析模型中，输出预设的学习习惯表现对应的分析结果；学习习惯表现包括注意力状态、坐姿状态、与老师互动状态、与同学讨论状态中的一种或多种；指令发出模块304，用于根据预先建立的学习习惯纠正数据库，发出分析结果对应的学习习惯纠正指令，以使用户矫正学习习惯。

进一步地，上述数据采集模块还用于：

(1)采集用户在学习过程中的图像数据和语音数据；

(2)从图像数据中提取该用户的表情特征和姿势特征，从语音数据中提取该用户的语义特征和语气特征。

本发明实施例提供的一种学习习惯矫正装置，与上述实施例提供的一种学习习惯矫正方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

对应于上述实施例，本发明实施例还提供一种机器人，其结构示意图如图5所示；该机器人包括中央处理器40、显示屏41和移动地盘42；上述装置设置于该中央处理器。

本发明实施例还提供了另一种交互机器人(相当于上述机器人)，该交互机器人与云服务器通信连接；如图6所示为交互机器人与云服务器的连接示意图。从架构层面分析，该交互机器人包括应用层，系统层及硬件层三部分；应用层包括工具库、服务器、学习习惯分析工具包(相当于学习习惯分析模型)、学习习惯评估工具包、学习习惯纠正工具包(相当于上述学习习惯纠正数据库)及触摸屏软件；系统层包括数据处理模块、主控制器、模型库、通信协议及接口驱动；硬件层包括数据提取模块、信息交互模块、通信接口、i\o接口、视觉识别模块、力触觉感知、语音交互模块、触摸显示屏、双臂系统及行走系统。

交互机器人通过应用层与云服务器进行通信；云服务器包括用户信息管理模块、大数据库(图像库、语音库、视频库及信息库)、大数据处理模块、应用工具包及任务生成模块。

该交互机器人与学生(相当于上述用户)交互的过程图如图7所示；在交互过程中，还可以在学生周围设置多方位监视仪，以对学习环境(如光纤、噪声、温度)、学习状态及学习过程进行检测，并将检测结果发送至交互机器人；交互机器人可以通过调查问卷法、试卷测评法、语音对话法、学习过程跟踪法、引导操作法采用文字、语音或视频的方式获取学生的学习习惯表现，采用学习习惯判断要素信息分析包(相当于上述学习习惯分析工具包)对用户的学习习惯进行分析；学习习惯包括：追问、错误反思、学习计划、时间利用、发挥想象、学习兴趣、注意力、亲近老师、同学交流、学习方法、坐姿、用眼距离、用脑强度等；同时还可以分析学生的学习状态，如自信、成就感、脉搏、用脑强度等；得到分析结果后，可以采用学习习惯评估工具包及学习习惯纠正工具包得到学习习惯评估结果及纠正建议，并将不良学习习惯警与提醒通过语音或文字的形式显示出来，以使学生进行学习习惯纠正。

该交互机器人对学习数据采集的方式多样化，准确度高，并具有学习习惯评估、建议、纠正的功能，测评要素全面，测试评价方法系统科学，智能化高，体验性强。

本发明实施例所提供的学习习惯矫正方法、装置以及机器人的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和/或装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。