基于虚拟现实的智能化教学方法及系统与流程

1.本发明涉及桥梁安全监测技术领域，具体涉及基于虚拟现实的智能化教学方法及系统。


背景技术：

2.虚拟现实技术是利用计算机生成对参与者直接施加视觉、听觉和触觉感受，相较于视频网络授课而言，虚拟现实技术应用于线上授课则更能够提高学生的专注度。然而在现有技术中，基于虚拟现实技术进行授课时，授课的教学方案获取均需要授课老师自行制作，存在制作效率低，制作内容的关联性低，导致教学质量难以提升的问题。
3.因此，在现有技术中虚拟现实技术授课教学方案获取不智能，存在制作效率低，制作内容的关联性低，导致教学质量难以提升的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术提供基于虚拟现实的智能化教学方法及系统，用于针对解决现有技术中虚拟现实技术授课教学方案获取不智能，存在制作效率低，制作内容的关联性低，导致教学质量难以提升的技术问题。
5.鉴于上述问题，本技术提供了基于虚拟现实的智能化教学方法及系统。
6.本技术的第一个方面，提供了基于虚拟现实的智能化教学方法，所述方法包括：根据目标古文的基本信息，组建目标信息集，其中，所述目标信息集包括古文题目、古文作者、古文内容；依次对所述古文题目、所述古文作者、所述古文内容进行知识点采集，并根据采集结果组建目标知识点集合；组建历史已学古文集，并对所述历史已学古文集进行知识点总结，组建已学知识点集合；对所述目标知识点集合与所述已学知识点集合进行相似度分析，并根据分析结果获得现实教学内容；基于所述目标知识点集合进行信息检索，得到目标检索结果，并对所述目标检索结果进行处理，生成虚拟教学信息；将所述现实教学内容与所述虚拟教学信息进行结合处理，生成智能教学方案；根据所述智能教学方案对所述目标古文进行智能化教学。
7.本技术的第二个方面，提供了基于虚拟现实的智能化教学系统，所述系统包括：基本信息获取模块，用于根据目标古文的基本信息，组建目标信息集，其中，所述目标信息集包括古文题目、古文作者、古文内容；目标知识点集合获取模块，用于依次对所述古文题目、所述古文作者、所述古文内容进行知识点采集，并根据采集结果组建目标知识点集合；已学知识点集合获取模块，用于组建历史已学古文集，并对所述历史已学古文集进行知识点总结，组建已学知识点集合；现实教学内容获取模块，用于对所述目标知识点集合与所述已学知识点集合进行相似度分析，并根据分析结果获得现实教学内容；虚拟教学信息获取模块，用于基于所述目标知识点集合进行信息检索，得到目标检索结果，并对所述目标检索结果进行处理，生成虚拟教学信息；教学方案生成模块，用于将所述现实教学内容与所述虚拟教学信息进行结合处理，生成智能教学方案；教学实施模块，用于根据所述智能教学方案对所
述目标古文进行智能化教学。
8.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
9.本技术实施例提供的方法通过获取目标古文的基本信息，组建目标信息集，其中，所述目标信息集包括古文题目、古文作者、古文内容。依次对所述古文题目、所述古文作者、所述古文内容进行知识点采集，并根据采集结果组建目标知识点集合。组建历史已学古文集，并对所述历史已学古文集进行知识点总结，组建已学知识点集合。对所述目标知识点集合与所述已学知识点集合进行相似度分析，并根据分析结果获得现实教学内容。基于所述目标知识点集合进行信息检索，得到目标检索结果，并对所述目标检索结果进行处理，生成虚拟教学信息。将所述现实教学内容与所述虚拟教学信息进行结合处理，生成智能教学方案。根据所述智能教学方案对所述目标古文进行智能化教学。实现了对教学方案的智能化获取，进一步提高了教学方案获取的效率和历史学习内容的关联性，保障了基于虚拟现实课程的教学质量。解决了现有技术中虚拟现实技术授课教学方案获取不智能，存在制作效率低，制作内容的关联性低，导致教学质量难以提升的技术问题。
10.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
11.图1为本技术提供的基于虚拟现实的智能化教学方法流程示意图；
12.图2为本技术提供的基于虚拟现实的智能化教学方法中获取目标知识点集合的流程示意图；
13.图3为本技术提供的基于虚拟现实的智能化教学方法中获取现实教学内容的流程示意图；
14.图4为本技术提供了基于虚拟现实的智能化教学系统结构示意图。
15.附图标记说明：基本信息获取模块11，目标知识点集合获取模块12，已学知识点集合获取模块13，现实教学内容获取模块14，虚拟教学信息获取模块15，教学方案生成模块16，教学实施模块17。
具体实施方式
16.本技术提供基于虚拟现实的智能化教学方法及系统，用于针对解决现有技术中虚拟现实技术授课教学方案获取不智能，存在制作效率低，制作内容的关联性低，导致教学质量难以提升的技术问题。
17.下面将参考附图对本技术中的技术方案进行清楚、完整地描述。所描述的实施内容例仅为本技术所能实现的部分内容，而不是本技术的全部内容。
18.实施例一
19.如图1所示，本技术提供了基于虚拟现实的智能化教学方法，包括：
20.步骤100：根据目标古文的基本信息，组建目标信息集，其中，所述目标信息集包括古文题目、古文作者、古文内容；
21.步骤200：依次对所述古文题目、所述古文作者、所述古文内容进行知识点采集，并
根据采集结果组建目标知识点集合；
22.具体的，虚拟现实技术是利用计算机生成对参与者直接施加视觉、听觉和触觉感受，相较于视频网络授课而言，虚拟现实技术应用于线上授课则更能够提高学生的专注度。在现有技术中，基于虚拟现实技术进行授课时，授课的教学方案均需要授课老师自行制作，存在制作效率低，制作内容的关联性低，导致教学质量难以提升的问题。通过目标古文的基本信息，组建目标信息集，其中，所述目标信息集包括古文题目、古文作者、古文内容。其中目标古文为需要进行智能化教学的教学目标。随后，依次对古文题目、古文作者、古文内容进行知识点采集，采集古文题目、古文作者、古文内容中包含的知识点，并根据采集结果组建目标知识点集合。
23.如图2所示，本技术实施例提供的方法步骤600还包括：
24.步骤210：根据所述古文题目确定基本知识点；
25.步骤220：对所述古文作者进行基本信息采集，得到作者信息集，其中，所述作者信息集包括作者朝代、作者生平、作者个性；
26.步骤230：对所述作者朝代进行历史事件分析，并根据分析结果确定基本创作背景；
27.步骤240：对所述作者生平和所述作者个性进行典型事件分析，并根据分析结果确定特殊创作背景；
28.步骤250：对所述古文内容进行分析，并根据分析结果确定主要知识点；
29.步骤260：根据所述基本知识点、基本创作背景、特殊创作背景、主要知识点，组建所述目标知识点集合。
30.具体的，根据古文题目确定基本知识点，即根据古文题目，提取题目中的关键字，如表示时间、人物、地点、事件以及诗歌类型等关键字信息，确定目标古文主旨或所述类别，得到基本知识点。随后，对所述古文作者进行基本信息采集，得到作者信息集，作者信息集包括作者朝代、作者生平、作者个性。进一步，对作者朝代进行历史事件分析，并根据分析结果和古诗创作的时间确定基本创作背景。古文作者的写作大背景一般与创作时期的社会环境相对应，如唐朝鼎盛时期，人们过着安居乐业的生活，国家强胜。到开元之末，发生安史之乱，民不聊生，人民生活水深火热。对作者生平和所述作者个性进行典型事件分析，并根据分析结果确定特殊创作背景，即分析作者的个性和作者经历的典型事件，如分析作者在创作时被贬官、送友、重用等特殊条件，得到特殊条件作为分析结果，并根据分析结果确定特殊创作背景。对古文内容进行分析，分析古文内容中的关键字关键词、中心思想等获取分析结果，并根据分析结果确定主要知识点。最后根据所述基本知识点、基本创作背景、特殊创作背景、主要知识点，组建所述目标知识点集合。
31.步骤300：组建历史已学古文集，并对所述历史已学古文集进行知识点总结，组建已学知识点集合；
32.步骤400：对所述目标知识点集合与所述已学知识点集合进行相似度分析，并根据分析结果获得现实教学内容；
33.具体的，获取历史已学的古文，组建历史已学古文集，根据已学古文集中的历史知识点，进行知识点总结，组建已学知识点集合。进一步，对目标知识点集合与已学知识点集合进行相似度分析，并根据分析结果获得现实教学内容，便于后续进行虚拟教学信息的获
取。
34.如图3所示，本技术实施例提供的方法步骤600还包括：
35.步骤410：提取所述已学知识点集合中任意一个历史已学古文的知识点集合，记作目标历史已学知识点集合；
36.步骤420：获得预设标签方案，并基于所述预设标签方案对所述目标历史已学知识点集合进行标签标记，得到目标历史标签向量；
37.步骤430：根据所述预设标签方案对所述目标知识点集合进行标签标记，得到目标标签向量；
38.步骤440：基于所述目标历史标签向量、所述目标标签向量，计算得到知识点相似度；
39.步骤450：判断所述知识点相似度是否满足预设相似度阈值；
40.步骤460：若所述知识点相似度满足所述预设相似度阈值，获得标记指令；
41.步骤470：根据所述标记指令对所述任意一个历史已学古文进行回顾标记，并将所述任意一个历史已学古文添加至所述现实教学内容。
42.具体的，提取已学知识点集合中任意一个历史已学古文的知识点集合，记作目标历史已学知识点集合。随后，获取预设标签方案，并基于所述预设标签方案对所述目标历史已学知识点集合进行标签标记，其中预设标签方案为专业人员所设定的知识点标签，通过对历史已学知识点集合中包含的内容进行获取，并按照预设标签方案进行标签标记，目标历史标签向量。进一步根据预设标签方案对目标知识点集合进行标签标记，得到目标标签向量。如对目标知识点集合中基本知识点所包含的作者信息标记，标记作者的朝代、个性等，得到目标标签向量。进一步，基于所述目标历史标签向量、所述目标标签向量，计算得到知识点相似度。判断所述知识点相似度是否满足预设相似度阈值。若所述知识点相似度满足所述预设相似度阈值，则说明目标历史已学知识点集合和目标知识点集合知识点较为相似，则获得标记指令。根据标记指令对任意一个历史已学古文进行回顾标记，并将所述任意一个历史已学古文添加至现实教学内容，实现将相似度较高的旧知识点融合至当前教学内容中，对旧知识点进行复习，进一步提升教学质量。
43.本技术实施例提供的方法步骤440还包括：
44.步骤441：根据所述目标历史标签向量、所述目标标签向量，利用tanimoto相似系数算法计算得到所述知识点相似度，其中，所述知识点相似度的计算公式如下：
45.其中，所述t(pi,pj)是指所述目标古文与所述任意一个历史已学古文之间的所述知识点相似度，所述pi是指所述目标古文，所述pj是指所述任意一个历史已学古文，所述s
00
+s
11
是指所述目标历史标签向量与所述目标标签向量的知识点匹配对一致的数量，所述s
00
+s
01
+s
10
+s
11
是指所述目标历史标签向量与所述目标标签向量的知识点匹配对的总数量。
46.具体的，基于目标历史标签向量、所述目标标签向量，利用tanimoto相似系数计算得到知识点相似度，其中，所述知识点相似度的计算公式如下：
[0047][0048]
其中，所述t(pi,pj)是指所述目标古文与所述任意一个历史已学古文之间的所述知识点相似度，所述pi是指所述目标古文，所述pj是指所述任意一个历史已学古文，所述s
00
+s
11
是指所述目标历史标签向量与所述目标标签向量的知识点匹配对一致的数量，即所有匹配一致的标签向量的数量。所述s
00
+s
01
+s
10
+s
11
是指所述目标历史标签向量与所述目标标签向量的知识点匹配对的总数量，即所有标签向量的总量。通过计算知识点相似度，得到目标历史已学知识点集合和目标知识点集合的相似度，便于后续实现将相似度较高的旧知识点融合至当前教学内容中，进一步提示教学质量。
[0049]
步骤500：基于所述目标知识点集合进行信息检索，得到目标检索结果，并对所述目标检索结果进行处理，生成虚拟教学信息；
[0050]
步骤600：将所述现实教学内容与所述虚拟教学信息进行结合处理，生成智能教学方案；
[0051]
步骤700：根据所述智能教学方案对所述目标古文进行智能化教学。
[0052]
具体的，基于目标知识点集合进行大数据信息检索，得到目标检索结果，并对所述目标检索结果进行处理，获取与目标知识点相关性排名靠前的信息，生成虚拟教学信息。进一步的，将现实教学内容与虚拟教学信息进行结合处理，生成智能教学方案，该智能教学方案为基于虚拟现实技术课程的教学内容。最后，根据获取的智能教学方案对目标古文进行智能化教学，实现对基于虚拟现实技术课程教学内容的获取，从而实现更加全面合理的虚拟现实技术课程教学内容的获取，进一步提高了教学方案获取的效率和历史学习内容的关联性，保障了基于虚拟现实课程的教学质量。
[0053]
本技术实施例提供的方法步骤500还包括：
[0054]
步骤510：提取所述目标知识点集合中的任意一个目标知识点；
[0055]
步骤520：基于大数据对所述任意一个目标知识点进行检索，得到检索结果列表，其中，所述检索结果列表包括多个数字信息；
[0056]
步骤530：根据内容相关性对所述多个数字信息进行顺序调整，得到顺序调整列表；
[0057]
步骤540：获得预设提取比例，并基于所述预设提取比例对所述顺序调整列表进行信息提取，得到所述任意一个目标知识点的数字信息集；
[0058]
步骤550：根据所述数字信息集确定所述任意一个目标知识点的虚拟教学信息。
[0059]
具体的，提取目标知识点集合中的任意一个目标知识点，随后，基于大数据对所述任意一个目标知识点进行检索，得到检索结果列表，所述检索列表中包括与目标知识点相关的视频、音乐、图片、文章等，示例性的如检索目标为作者，则获取与作者相关的视频、音乐、图片、文章等。根据内容相关性对所述多个数字信息进行顺序调整，得到顺序调整列表。在获取内容相关性时通过各内容包含检索目标占比进行相关性确定。获取预设提取比例，根据预设提取比例对顺序调整列表进行信息提取，提取达到预设顺序比例的信息，得到任意一个目标知识点的数字信息集，根据数字信息集确定所述任意一个目标知识点的虚拟教学信息。
[0060]
本技术实施例提供的方法步骤700还包括：
[0061]
步骤710：获得互动指令；
[0062]
步骤720：若所述互动指令为一对一互动指令，得到举手学生集，并根据所述举手学生集确定互动学生；
[0063]
步骤730：与所述互动学生进行教学互动，得到个例互动信息；
[0064]
步骤740：若所述互动指令为全员互动指令，得到全员互动信息；
[0065]
步骤750：根据所述个例互动信息与所述全员互动信息，组成教学互动信息集；
[0066]
步骤760：对所述教学互动信息集进行分析，并根据分析结果评估学生的目标学习质量。
[0067]
具体的，在虚拟现实场景中获取互动指令，其中互动指令为老师或学生发出的互动请求。若互动指令为一对一互动指令，得到举手学生集，并根据举手学生集确定互动学生。随后与进行互动学生进行教学互动，如获取该学生在互动时的互动结果，由互动老师对该学生的互动结果进行评分，得到个例互动信息。若互动指令为全员互动指令，则由互动老师对全员的互动结果进行评分，得到全员互动信息。根据个例互动信息与全员互动信息，组成教学互动信息集。对教学互动信息集进行分析，分析教学互动信息集中各学生的互动率、以及互动评分数据，对各个学生的学习效果进行量化评价，并根据分析结果评估学生的目标学习质量。
[0068]
本技术实施例提供的方法步骤760还包括：
[0069]
步骤761：获得目标学生；
[0070]
步骤762：提取所述教学互动信息集中所述目标学生的互动信息，得到目标学生互动列表；
[0071]
步骤763：根据所述目标学生互动列表，统计所述目标学生的互动次数；
[0072]
步骤764：提取所述目标学生互动列表中任意一次互动信息；
[0073]
步骤765：对所述任意一次互动信息进行质量分析，得到所述任意一次互动信息的互动评分；
[0074]
步骤766：根据所述互动次数与所述互动评分，加权计算得到所述目标学生的所述目标学习质量。
[0075]
具体的，获取目标学生，其中目标学生为参与虚拟现实课程的需要进行目标学习质量获取的学生。提取所述教学互动信息集中所述目标学生的互动信息，得到目标学生互动列表。根据所述目标学生互动列表，统计所述目标学生的互动次数。提取所述目标学生互动列表中任意一次互动信息，对任意一次互动信息进行质量分析，分析获取该次互动学习的质量评分数据，得到所述任意一次互动信息的互动评分。根据互动次数与互动评分，在计算目标学习质量时通过对不同的互动内容设置不同的权重，当目标学生的互动次数越多对应该学生的互动内容的权重越高，对互动次数与互动评分，进行加权计算得到目标学生的目标学习质量。
[0076]
综上所述，本技术实施例提供的方法通过获取目标古文的基本信息，组建目标信息集，并进行知识点采集，并根据采集结果组建目标知识点集合。组建历史已学古文集，并对历史已学古文集进行知识点总结，组建已学知识点集合。对目标知识点集合与已学知识点集合进行相似度分析，并根据分析结果获得现实教学内容。基于目标知识点集合进行信息检索，得到目标检索结果，并对目标检索结果进行处理，生成虚拟教学信息。将现实教学
内容与虚拟教学信息进行结合处理，生成智能教学方案。根据智能教学方案对所述目标古文进行智能化教学。实现了对教学方案的智能化获取，进一步提高了教学方案获取的效率和历史学习内容的关联性，保障了基于虚拟现实课程的教学质量。解决了现有技术中虚拟现实技术授课教学方案获取不智能，存在制作效率低，制作内容的关联性低，导致教学质量难以提升的技术问题。
[0077]
实施例二
[0078]
基于与前述实施例中基于虚拟现实的智能化教学方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了基于虚拟现实的智能化教学系统，所述系统包括：
[0079]
基本信息获取模块11，用于根据目标古文的基本信息，组建目标信息集，其中，所述目标信息集包括古文题目、古文作者、古文内容；
[0080]
目标知识点集合获取模块12，用于依次对所述古文题目、所述古文作者、所述古文内容进行知识点采集，并根据采集结果组建目标知识点集合；
[0081]
已学知识点集合获取模块13，用于组建历史已学古文集，并对所述历史已学古文集进行知识点总结，组建已学知识点集合；
[0082]
现实教学内容获取模块14，用于对所述目标知识点集合与所述已学知识点集合进行相似度分析，并根据分析结果获得现实教学内容；
[0083]
虚拟教学信息获取模块15，用于基于所述目标知识点集合进行信息检索，得到目标检索结果，并对所述目标检索结果进行处理，生成虚拟教学信息；
[0084]
教学方案生成模块16，用于将所述现实教学内容与所述虚拟教学信息进行结合处理，生成智能教学方案；
[0085]
教学实施模块17，用于根据所述智能教学方案对所述目标古文进行智能化教学。
[0086]
进一步地，所述目标知识点集合获取模块12还用于：
[0087]
根据所述古文题目确定基本知识点；
[0088]
对所述古文作者进行基本信息采集，得到作者信息集，其中，所述作者信息集包括作者朝代、作者生平、作者个性；
[0089]
对所述作者朝代进行历史事件分析，并根据分析结果确定基本创作背景；
[0090]
对所述作者生平和所述作者个性进行典型事件分析，并根据分析结果确定特殊创作背景；
[0091]
对所述古文内容进行分析，并根据分析结果确定主要知识点；
[0092]
根据所述基本知识点、基本创作背景、特殊创作背景、主要知识点，组建所述目标知识点集合。
[0093]
进一步地，所述现实教学内容获取模块14还用于：
[0094]
提取所述已学知识点集合中任意一个历史已学古文的知识点集合，记作目标历史已学知识点集合；
[0095]
获得预设标签方案，并基于所述预设标签方案对所述目标历史已学知识点集合进行标签标记，得到目标历史标签向量；
[0096]
根据所述预设标签方案对所述目标知识点集合进行标签标记，得到目标标签向量；
[0097]
基于所述目标历史标签向量、所述目标标签向量，计算得到知识点相似度；
[0098]
判断所述知识点相似度是否满足预设相似度阈值；
[0099]
若所述知识点相似度满足所述预设相似度阈值，获得标记指令；
[0100]
根据所述标记指令对所述任意一个历史已学古文进行回顾标记，并将所述任意一个历史已学古文添加至所述现实教学内容。
[0101]
进一步地，所述现实教学内容获取模块14还用于：
[0102]
根据所述目标历史标签向量、所述目标标签向量，利用tanimoto相似系数算法计算得到所述知识点相似度，其中，所述知识点相似度的计算公式如下：
[0103]
其中，所述t(pi,pj)是指所述目标古文与所述任意一个历史已学古文之间的所述知识点相似度，所述pi是指所述目标古文，所述pj是指所述任意一个历史已学古文，所述s
00
+s
11
是指所述目标历史标签向量与所述目标标签向量的知识点匹配对一致的数量，所述s
00
+s
01
+s
10
+s
11
是指所述目标历史标签向量与所述目标标签向量的知识点匹配对的总数量。
[0104]
进一步地，所述虚拟教学信息获取模块15还用于：
[0105]
提取所述目标知识点集合中的任意一个目标知识点；
[0106]
基于大数据对所述任意一个目标知识点进行检索，得到检索结果列表，其中，所述检索结果列表包括多个数字信息；
[0107]
根据内容相关性对所述多个数字信息进行顺序调整，得到顺序调整列表；
[0108]
获得预设提取比例，并基于所述预设提取比例对所述顺序调整列表进行信息提取，得到所述任意一个目标知识点的数字信息集；
[0109]
根据所述数字信息集确定所述任意一个目标知识点的虚拟教学信息。
[0110]
进一步地，所述教学实施模块17还用于：
[0111]
获得互动指令；
[0112]
若所述互动指令为一对一互动指令，得到举手学生集，并根据所述举手学生集确定互动学生；
[0113]
与所述互动学生进行教学互动，得到个例互动信息；
[0114]
若所述互动指令为全员互动指令，得到全员互动信息；
[0115]
根据所述个例互动信息与所述全员互动信息，组成教学互动信息集；
[0116]
对所述教学互动信息集进行分析，并根据分析结果评估学生的目标学习质量。
[0117]
进一步地，所述教学实施模块17还用于：
[0118]
获得目标学生；
[0119]
提取所述教学互动信息集中所述目标学生的互动信息，得到目标学生互动列表；
[0120]
根据所述目标学生互动列表，统计所述目标学生的互动次数；
[0121]
提取所述目标学生互动列表中任意一次互动信息；
[0122]
对所述任意一次互动信息进行质量分析，得到所述任意一次互动信息的互动评分；
[0123]
根据所述互动次数与所述互动评分，加权计算得到所述目标学生的所述目标学习质量。
[0124]
上述实施例二用于执行如实施例一中的方法，其执行原理以及执行基础均可以通
过实施例一中记载的内容获取，在此不做过多赘述。尽管结合具体特征及其实施例对本技术进行了描述，但本技术不受这里描述的示例实施例的限制。基于本技术的实施例，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的范围，这样获取的内容也属于本技术保护的范围。