CN110490775A - 一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，主要实现步骤是：S10***初始化并生成AI辅助数据AIData：S20学生行为检测并生成标记数据：S30学生行为识别并生成AIInput数据：S40AIInput数据分发至各AI模块并进行识别：S50数据合理性判断并完成辅助教学。还包括步骤S31引导模块分解提示数据和S51学习界面控制模块进行指令分解。本发明可以让学生在一个沉浸式的环境下进行自我学习，提升学习效率；通过AI老师辅助功能，录播视频课程可以达到类似在线一对一直播的效果；有效缓解优质老师资源紧缺的问题；有效扩展线下老师的教学半径；结合后台大数据学习，给前端AI模块一个可以不断学习和优化的提示策略，给每个学生一个专属的智能助教老师，进而实现自适应教学。
Description
技术领域
本发明涉及编程教育领域，尤其是少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法。
背景技术
目前少儿图形化编程教育平台的教学模式主要有两种：一种是在线教师一对一教学；一种是录播视频教学。在线教师一对一模式，包括线下真人老师授课的模式，都存在优质教师资源比较紧缺的问题；而在录播视频教学模式下，学生通过视频进行知识点的学***台普遍存在的问题。
如何在学员的自主学习过程中，能够以一个沉浸式的体验去自我学习成长，是亟待解决的难题。在少儿编程线下教学过程中，每个学生在学习中都会遇到不同的问题，但上课老师很难顾及到每个学生，导致的结果是有效教学半径只有6~8人。而实际的中小学课堂，学生数量达到40~50人，传统的教学方式在面对这一新兴学科时显得颇为力不从心。
发明内容
为了解决上述实际中的技术问题，本发明提供一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，给学生提供一种个性化、图形化编程教学的AI老师，克服前述现有教学模式存在的不足，有效提升学习效率，同时提升老师的授课半径，并降低少儿编程老师的培养成本。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，主要通过以下步骤来实现：
S10***初始化并生成AI辅助数据AIData：在学生练习开始之前，AI***自动进行初始化，对课程数据、练习内容及目标数据进行预先加载处理分析，生成AI辅助数据（AIData）。
在步骤S10之前可以选择性进行课前学习，学生进入基于互联网的线上教学视频课程及编程学习***，通过观看录播视频或线下老师教学的方式进行学习，之后通过线上学习***进行实战练习。
S20学生行为检测并生成标记数据：在学生练习过程中，AI***对学生操作过程中的行为步骤进行实时检测生成操作行为数据，并结合教学意图和练习目标进行分析，以区分操作的类型并生成标记数据。
S30学生行为识别并生成AIInput数据：AI***在识别到学生的行为是一个有效的行为操作后，生成学习行为数据，经处理加工后生成AI***及AIData兼容的输入数据AIInput。
在步骤S30中，AI***识别学生行为操作过程中，自动检查并去除冗余操作。
S40 AIInput数据分发至各AI模块并进行识别：AI***通过对AIInput的类型进行识别，分发至不同的AI模块进行识别处理。
所述AI模块包括教学目标数据分析模块、学生行为数据分析模块、学生个体标签模块、提示引导控制模块、人工预设干预模块。
S50数据合理性判断并完成辅助教学：各AI模块，在接收到AIInput数据之后，结合AIData进行合理性判断，以确认该操作是否是合理输入，完成AI辅助教学的目标。
进一步的，如果判断是非预期或不合理的输入，则通知AI助手进行提示步骤。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S50还包括以下步骤：
S51学习界面控制模块进行指令分解：AI助手收到提示数据和提示指令后，发送至学习界面控制模块，控制模块根据指令类型确定提示类型，并对提示动作进行分解，发送至各界面控制子模块，执行提示操作并给出建议结果。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S30还包括以下步骤：
S31引导模块分解提示数据：AI***在监测到学生学习遭遇无法自行解决的问题而难以继续时，发送指令至AI引导模块，该模块根据教学目标数据生成提示数据并进行分解，分解后的提示数据发送至学习界面各控制子模块，执行包括滚动定位、高亮选中及光标引导提示，模拟手把手式的教学效果。
进一步地，本发明还具有AI***结合学生当前的学习进度数据，对比AIData，经过处理分析后，给出建议的学习步骤。
作为本发明的优选技术方案，所述AI模块的策略，能够根据后台大数据，包含学生学习行为数据、课程教学数据、学习群体趋向走势，进行自我学习成长。
进一步地，上述AI策略中同时融入人工干预数据，包含学习停顿时间、解题尝试次数、求助数据、个体学习习惯标签数据等影响因子，主要用于根据个体差异生成自适应式的教学策略。
本发明的有益效果是：
本发明可以让学生在一个沉浸式的环境下进行自我学习，提升学习效率；通过AI老师辅助功能，录播视频课程可以达到类似在线一对一直播的效果；可以有效缓解优质老师资源紧缺的问题；可以有效扩展线下老师的教学半径；结合后台大数据学习，给前端AI模块一个可以不断学习和优化的提示策略，给每个学生一个专属的智能助教老师，进而实现自适应教学。
附图说明
图1 是本发明***流程及原理图。
具体实施方式
一节完整的图形化编程教学课，主要包含教学目标中的知识讲解、编程实操练习两个关键环节。其中编程实操练习环节引入了更多的学生互动行为，因此，该环节存在更多的不可控因素，过程中需要老师介入的频率更高。
下面结合图1对本发明的实现过程进行详细的描述：
AI***需要先进行初始化并进行数据预加载处理，生成初始的AI辅助数据（AIData）。
AI***自动等待学员操作，当检测到有操作并且操作合理时，***对操作行为进行分析过滤，经处理加工后生成AI***及AIData兼容的输入数据AIInput。
将数据分发至不同的AI处理模块，并进行识别和合理性的判断，从而完成AI的辅助教学目的。
当合理性判断的结果为非法输入时，***自动调用AI助手模块进行修正，并重新等待学员操作。
当长时间没有等到学员操作时，***自动调用AI助手模块进行主动提示，并读取***当前数据，并处理该数据，完成AI助手的提示功能。
本发明在教学过程中需要老师介入的多个关键环节实现AI老师的智能辅助教学：
1、编程实操开始前的目标指引
学生在开始进入编程实操练习环节前，AI老师通过预加载的教学目标数据生成目标指引提示，提示内容通过AI老师形象化展示给学生。
2、编程过程中的行为检测及提示
在对学生明确本次编程实操练习的整体目标后，本发明中的AI老师根据预加载的课堂教学数据，将目标拆分为若干个逻辑相互关联的子目标，并依据彼此间的逻辑关系，在操作的各个阶段，依次给予学生对应子目标的提示。学生在获取到本阶段的子目标后，开始本阶段的编程操作，在此过程中，AI老师分三个维度实现编程行为检测，如下：
1)学生完成一个模块的编程操作后，AI老师检测到已完成的编程积木逻辑关系符合预期，且能正确达成该模块的预期结果。给予结果正确的提示，并引导继续完成下一阶段的子目标。
2)学生完成一个模块的编程操作后，AI老师检测到已完成的编程积木逻辑关系不符合预期，执行的结果不能达成预期目标。给予结果错误的提示，提示内容包含以下三类：引入的不需要的编程积木、缺失的必要的编程积木、编程积木间错误的逻辑关系。
3)学生未能完成一个模块的编程操作，AI老师根据学生个体的标签数据在指定的时机给出手把手的提示，该引导式的提示包含以下五个关键部分：AI老师弹出给予提示的确认信息、清理工作区域不必要的编程积木、通过滚动定位至目标所需的编程积木位置、通过高亮选中目标所需的编程积木块、通过光标引导拖动并放置对应编程积木至目标位置。
本发明在实际中，使用本发明***，对教学过程提供了有效帮助，有效减轻了老师的教学负担，提升了教学效果，扩展了编程教学的有效半径。
尽管已经示出和描述了本发明实现方法，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：
S10***初始化并生成AI辅助数据AIData：在学生练习开始之前，AI***自动进行初始化，对课程数据、练习内容及目标数据进行预先加载处理分析，生成AI辅助数据（AIData）；
S20学生行为检测并生成标记数据：在学生练习过程中，AI***对学生操作过程中的行为步骤进行实时检测生成操作行为数据，并结合教学意图和练习目标进行分析，以区分操作的类型并生成标记数据；
S30学生行为识别并生成AIInput数据：AI***在识别到学生的行为是一个有效的行为操作后，生成学习行为数据，经处理加工后生成AI***及AIData兼容的输入数据AIInput；
S40AIInput数据分发至各AI模块并进行识别：AI***通过对AIInput的类型进行识别，分发至不同的AI模块进行识别处理；
S50数据合理性判断并完成辅助教学：各AI模块，在接收到AIInput数据之后，结合AIData进行合理性判断，以确认该操作是否是合理输入，完成AI辅助教学的目标。
2.根据权利要求1所述的一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，其特征在于，步骤S40中所述AI模块包括教学目标数据分析模块、学生行为数据分析模块、学生个体标签模块、提示引导控制模块、人工预设干预模块。
3.根据权利要求1所述的一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，其特征在于，步骤S50中，如果判断是非预期或不合理的输入，则通知AI助手进行提示的步骤。
4.根据权利要求1或3所述的一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，其特征在于，步骤S50还包括步骤S51学习界面控制模块进行指令分解：AI助手收到提示数据和提示指令后，发送至学习界面控制模块，控制模块根据指令类型确定提示类型，并对提示动作进行分解，发送至各界面控制子模块，执行提示操作并给出建议结果。
5.根据权利要求1所述的一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，其特征在于，步骤S30还包括步骤S31引导模块分解提示数据：AI***在监测到学生学习遭遇无法自行解决的问题而难以继续时，发送指令至AI引导模块，该模块根据教学目标数据生成提示数据并进行分解，分解后的提示数据发送至学习界面各控制子模块，执行滚动定位、高亮选中及光标引导提示，模拟手把手式的教学效果。
6.根据权利要求2所述的一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，其特征在于，所述AI模块的策略，能够根据后台大数据，包含学生学习行为数据、课程教学数据、学习群体趋向走势数据，进行自我学习成长。
7.根据权利要求6所述的一种少儿编程教育中的人工智能辅助教学方法，其特征在于，所述AI策略中同时融入人工干预数据，包含学习停顿时间、解题尝试次数、求助数据、个体学习习惯标签数据等影响因子，主要用于根据个体差异生成自适应式的教学策略。
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