] 为了本描述的目的，计算机可用或计算机可读媒体可W是任何可W包括、存储、传 达、传播、或传送用于由指令执行系统、装置、或设备或关于指令执行系统、装置、或设备使 用的程序的装置。所述媒体可W是电子、磁、光、电磁、红外、或半导体系统(或装置或设备） 或传播媒体。计算机可读媒体的示例包括半导体或固态存储器、磁带、可移除计算机磁盘、 随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、刚性磁盘、和光盘。光盘的当前示例包括紧凑盘-只读存储器(CD-ROM)、紧凑盘-读/写(CD-R/W)、W及数字视频盘(DVD )。
[0063] 虽然为了描述的目的在本文中描述并图解了某些实施例，但是用于达成相同目的 计算出的各种各样的替换和/或等价实施例或实现可W取代所示出和描述的实施例而不偏 离本公开的范围。本申请意图覆盖本文中讨论的实施例的任何改变或变化。因此，清楚的意 图为仅由权利要求限制本文中描述的实施例。
[0064] 在本公开中叙述"一个"或"第一个"元件或其等价的地方，运样的公开包括一个或 多个运样的元件，既不必需也不排除两个或更多运样的元件。另外，针对所识别的元件的顺 序的指示符(例如，第一、第二、或第=)用于区别元件，并不指示或暗示运样的元件的被必 需或被限制的数目，它们也不指示运样的元件的特定的位置或顺序，除非另外特定地被陈 述。
[0065] 因此，描述了可W至少部分地基于实时识别用户的参与度水平增强学习体验和学 习效率的适应性学习平台。适应性学习平台108可W实现方法，其用于实时地基于用户的行 为和/或诸如环境数据的其它上下文的指示符来理解用户的学习状态、或参与度水平，其可 W给出对除了用户表现外的用户的参与度的强的指示。适应性学习平台108可W被实现在 计算设备上，其被设置有被集成的相关传感器、或到运样的传感器的访问，用于每个用户W 便整体地理解学习者对特定内容或内容的表示的情绪、态度、参与度水平、W及影响学习者 的环境因素。适应性学习平台108可W通过并入传统的支架机制(除了机器辅导之外诸如同 龄辅导和专家辅导)无缝地集成到传统的、面对面教室学习环境中。适应性学习平台108可 W提供全面的管理员或教师控制板W传达关于在教师控制下的用户W及班级作为一个整 体的信息。运可W使教师能够监控关于每个用户实际学习体验的实时数据而不需要与个体 用户一对一，并且可W使教师能够得到对学生学习和对所学材料的反应的更深的桐察。另 夕h运可W基于除了仅表现分析之外或代替其的实际的用户监控使教师能够具有对班级的 理解水平的整体概念化01 i St i C P i Cture )。
[0066] 示例 一些非限制性示例有： 示例1是用于适应性学习的计算设备，包括:教育模块，其用于经由被与所述计算设备 禪合的一个或多个输出设备向所述计算设备的用户选择性地提供多个教育性内容类型之 一的教育性内容；W及适配模块，其在操作时被与所述教育模块禪合，用于:实时地确定与 所述计算设备的所述用户相关联的参与度水平；W及与所述教育模块合作W至少部分地基 于所确定的参与度水平动态地适配被提供给所述用户的所述教育性内容。
[0067] 示例2可W包括示例1的主题，其中用于确定与所述用户相关联的所述参与度水平 是基于行为的参与度、认知的参与度、或情绪的参与度中的一个或多个的可测量的外部指 示符。
[0068] 示例3可W包括示例2的主题，其中行为的参与度对应于由所述用户发挥的努力、 坚持、注意力、或参加的量，认知的参与度对应于由所述用户对理解所述教育性内容的承 认，或情绪的参与度对应于所述用户关于学习过程的感觉。
[0069 ] 示例4可W包括示例1 -3中的任何一个的主题，其中从包括W下的参与度水平组中 选择所述参与度水平:指示所述用户是完全参与的全部参与；指示所述用户大部分时间参 与的大部分参与；指示所述用户的参与度是不可预测的部分参与；指示所述用户的参与度 低的短暂参与;或指示所述用户没有注意或没有响应的不参与。
[0070] 示例5可W包括示例1-4中的任何一个的主题，其中用于确定所述参与度水平是用 于基于一组参与度特性来计算参与度分数。
[0071] 示例6可W包括示例5的主题，其中所述参与度特性包括指示积极的身体语言、一 致的焦点、口头参加、信屯、、或快乐的一个或多个参数。
[0072] 示例7可W包括示例6的主题，其中用于计算参与度分数是用于将与所述参与度特 性的每一个相关联的数学值和与所述各个参与度特性相关联的各个参与度系数相乘，其中 所述参与度系数指示分配到所述各个参与度特性的权重。
[0073] 示例8可W包括示例6或7中的任一个的主题，其中指示积极的身体语言的参数是 基于所观察的身体姿势、头部姿态、或手势中的一个或多个;一致的焦点是基于眼部追踪数 据；口头参加是基于课程总结质量或参与度的声音指示符;学生信屯、是基于用户利用辅导 资源的次数;W及快乐是基于面部表情、皮肤电导、瞳孔扩大、或屯、率中的一个或多个度量。
[0074] 示例9可W包括示例1-8中的任何一个的主题，其中当所确定的参与度水平指示在 所述用户参与度水平方面与先前的参与度水平有变化时，用于与所述教育模块合作W动态 地适配所述教育性内容出现。
[0075] 示例10可W包括示例1-8中的任何一个的主题，其中从包括W下的教育性内容类 型组中选择所述教育性内容:线性内容、多媒体内容、或交互式内容。
[0076] 示例11可W包括示例10的主题，其中用于与所述教育模块合作W动态地适配所述 教育性内容是与所述教育模块合作W将所述教育性内容从选自所述教育性内容组的当前 教育性内容改变成选自所述教育性内容组的另一教育性内容，其中所述当前教育性内容和 所述另一教育性内容不同于彼此。
[OOW]示例12可W包括示例1-10中的任何一个的主题，其中用于适配所述教育性内容是 用于强调所述教育性内容的一部分W唤起所述用户对所述教育性内容的部分的注意力。
[0078] 示例13可W包括示例1-10中的任何一个的主题，其中用于与所述教育模块合作是 用于开始对所述用户的辅导W补充所述教育性内容。
[0079] 示例14可W包括示例13的主题，其中用于开始对所述用户的辅导是用于开始对所 述用户的机器辅导。
[0080] 示例15可W包括示例13的主题，其中用于开始对所述用户的辅导是用于开始对所 述用户的同龄辅导或专家辅导。
[0081] 示例16可W包括示例15的主题，其中所述计算设备还包括通信设备，其在操作时 被与所述适配模块禪合W与每一个都与或者同龄辅导人或者专家辅导人相关联的多个其 它计算设备通信，并且其中用于开始对所述用户的辅导是用于向所述多个其它计算设备中 的所选择的一个发送通信。
[0082] 示例17可W包括示例16的主题，其中所述多个其它计算设备中的所选择的一个是 与被指示为具有对所述教育性内容的主题的掌握的同龄辅导人相关联。
[0083] 示例18可W包括示例1-17中的任何一个的主题，其中所述适配模块还用于接收用 户状态数据，并且其中用于确定所述参与度水平是至少部分地基于所述用户状态数据。
[0084] 示例19可W包括示例18的主题，其中所述用户状态数据包括W下中的一个或多 个:与所述用户位于其中的环境相关联的环境数据，与所述用户的当前状态相关联的感知 数据，或与所述用户的特征化参数相关联的用户简档数据。
[0085] 示例20可W包括示例19的主题，还包括多个传感器W产生所述用户状态数据中的 至少一部分。
[0086] 示例21可W包括示例19或20中的任一个的主题，其中所述用户状态数据包括感知 数据，并且其中所述感知数据包括与W下中的一个或多个相关联的实时数据:身体姿势、头 部姿态、手势、眼部追踪、面部表情、皮肤电感、瞳孔扩大、或屯、率。
[0087] 示例22可W包括示例19-21中的任何一个的主题，其中所述用户状态数据包括环 境数据，并且其中所述环境数据包括与W下中的一个或多个相关联的数据:时间、日期、光 照条件、噪声水平、位置、溫度、湿度、或天气条件。
[0088] 示例23可W包括示例19-22中的任何一个的主题，所述适配模块还用于将用户状 态数据并入到与所述用户相关联的进化的用户状态模型中，其中从先前收集的用户状态数 据学习所述进化的用户状态模型。
[0089] 示例24可W包括示例23的主题，其中用于确定参与度水平还基于所述进化的用户 状态模型。
[0090] 示例25是用于适应性学习的计算机实现的方法，包括：由计算设备的适应性学习 平台接收与所述计算设备的用户相关联的实时用户状态数据；由所述适应性学习平台至少 部分地基于所述实时用户状态数据来确定所述用户的当前参与度水平；W及由所述适应性 学习平台至少部分地基于所述当前参与度水平动态地适配由所述适应性学习平台输出的 教育性内容。
[0091] 示例26可W包括示例25的主题，其中确定所述用户的当前参与度水平还基于行为 的参与度、认知的参与度、或情绪的参与度中的一个或多个的可测量的外部指示符。
[0092] 示例27可W包括示例26的主题，其中行为的参与度对应于由所述用户发挥的努 力、坚持、注意力、或参加的量，认知的参与度对应于由所述用户对理解所述教育性内容的 承认，或情绪的参与度对应于所述用户关于学习过程的感觉。
[0093] 示例28可W包括示例25-27中的任何一个的主题，其中从包括W下的参与度水平 组中选择所述参与度水平:指示所述用户是完全参与的全部参与；指示所述用户大部分时 间参与的大部分参与；指示所述用户的参与度是不可预测的部分参与；指示所述用户的参 与度低的短暂参与;或指示所述用户没有注意或没有响应的不参与。
[0094] 示例29可W包括示例25-28中的任何一个的主题，其中确定所述参与度水平还包 括基于一组参与度特性来计算参与度分数。
[009引示例30可W包括示例29的主题，其中所述参与度特性包括指示积极的身体语言、 一致的焦点、口头参加、信屯、、或快乐的一个或多个参数。
[0096] 示例31可W包括示例30的主题，其中计算参与度分数还包括将与所述参与度特性 的每一个相关联的数学值和与所述各个参与度特性相关联的各个参与度系数相乘，其中所 述参与度系数指示分配到所述各个参与度特性的权重。
[0097] 示例32可W包括示例30或31中的任一个的主题，其中指示积极的身体语言的参数 是基于所观察的身体姿势、头部姿态、或手势中的一个或多个;一致的焦点是基于眼部追踪 数据；口头参加是基于课程总结质量或参与度的声音指示符;学生信屯、是基于用户利用辅 导资源的次数；W及快乐是基于面部表情、皮肤电导、瞳孔扩大、或屯、率中的一个或多个度 量。
[0098] 示例33可W包括示例25-32中的任何一个的主题，其中动态地适配所述教育性内 容还包括当所确定的参与度水平指示在所述用户参与度水平方面与先前的参与度水平有 变化时动态地适配所述教育性内容。
[0099] 示例34可W包括示例25-32中的任何一个的主题，其中从包括W下的教育性内容 类型组中选择所述教育性内容:线性内容、多媒体内容、或交互式内容。
[0100] 示例35可W包括示例34的主题，其中动态地适配所述教育性内容还包括将所述教 育性内容从选自所述教育性内容组的当前教育性内容改变成选自所述教育性内容组的另 一教育性内容，其中所述当前教育性内容和所述另一教育性内容不同于彼此。
[0101] 示例36可W包括示例25-34中的任何一个的主题，其中动态地适配所述教育性内 容还包括强调所述教育性内容的一部分W唤起所述用户对所述教育性内容的部分的注意 力。
[0102] 示例37可W包括示例25-34中的任何一个的主题，还包括开始对所述用户的辅导 W补充所述教育性内容。
[0103] 示例38可W包括示例37的主题，其中所述辅导是机器辅导。
[0104] 示例39可W包括示例37的主题，其中所述辅导是对所述用户的同龄辅导或专家辅 导。
[0105] 示例40可W包括示例39的主题，其中开始对所述用户的辅导还包括向多个计算设 备中的所选择的计算设备发送通知，其中所选择的计算设备与所选择用于辅导所述用户的 或者同龄辅导人或者专家辅导人相关联。
[0106] 示例41可W包括示例40的主题，其中所