CN114333435A - 训练***和训练方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种训练***和训练方法，该训练***包括：处理器，该处理器用于从训练任务数据库中选择训练任务，以供使用者执行；激励反馈装置，该激励反馈装置根据该使用者的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的实时数据，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给该使用者。

Description

训练***和训练方法

技术领域

本申请涉及训练***和训练方法。

背景技术

在日常生活中，无论是知识的学习、体育活动的训练，都可以概括为一种训练行为。又如近年来，随着脑科学、神经心理学等深入研究，人们已经开始利用技术介入手段来尝试对人类的认知功能进行训练。

当使用者或被测试者执行认知功能的训练任务时，由于总是会面临挑战其认知功能的情况，因此对于使用者来说，这个过程往往是枯燥的，因此尤其是对于缺乏耐心的使用者来说，通常难以持久进行。

而且，在某些情况下，某些认知功能的训练任务需要通过大量重复性地进行，或者训练难度会随着认知功能的提升而难度逐渐增加，这都会增加使用者或训练者的枯燥感和困难感，进而不利于使用者长期坚持进行认知功能的训练。然而，要想使认知功能取得良好的提升改善效果，却往往需要相对较长的时间周期去进行认知功能的训练。

为此，业内已经提出在训练方案中增加激励反馈的技术思路，以督促使用者坚持完成其认知功能的训练任务。但是，在实践中却发现，这种激励反馈虽然在某些情况下能起到良好的反馈鼓励效果，但是在某些情况下却没有效果，甚至出现负面效果。对此一直是业内尚未解决的难题。

有鉴于此，如何提供一种保持获得良好反馈效果的训练方案，成为本领域需要解决的技术问题。

发明内容

本申请的研发团队经过长期的研究发现：激励反馈机制的效果与年龄，性别，任务完成的情况，激励的内容和时间等各种因素密切相关。激励反馈内容会影响使用者训练学***、教育水平等因素不同，会有不同的效果。因此，针对使用者或被训练者的激励反馈机制必须与其年龄、性别、任务的形态、完成任务的情况等多种因素关联起来，这样才能更好地发挥效果。

之所以传统的训练方案中不能总是取得良好的鼓励效果，正是因为传统的激励反馈大都是展示“Good！”、“Excellent！”、“很棒！”等信息，千篇一律，没有针对使用者的个性化考虑。因此，在实际运行时，可能是有效的，可能是无效的，甚至有可能产生相反的负面作用。

基于上述研发成果和技术分析，本申请提出了一种训练***，该训练***包括：处理器，该处理器用于从训练任务数据库中选择训练任务，以供使用者执行；激励反馈装置，该激励反馈装置根据该使用者的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的实时数据，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给该使用者。

优选的，所述个性化的激励反馈刺激与所述训练任务或其所针对的训练靶向相对应；优选的，所述个性化的激励反馈刺激具有与训练任务或其所针对的训练靶向直接对应的信息。

优选的，所述激励反馈刺激包括鼓励性反馈刺激、鞭策性反馈刺激、中性反馈刺激、否定性反馈刺激、批评性反馈刺激中的至少一种。

优选的，所述训练***包括：训练任务交互终端，该训练任务交互终端与所述处理器相通信，用于接收来自于所述处理器的所述训练任务，供至少一位使用者交互执行；和/或数据采集模块，该数据采集模块用于采集所述使用者执行所述训练任务的实时数据，并将该实时数据发送给所述激励反馈装置，所述训练任务交互终端与所述数据采集模块为集成设置，或相互独立的。

优选的，所述训练任务为知识学习训练任务、运动动作训练任务或认知功能训练任务。

优选的，所述训练***包括用于储存所述使用者历史已有数据的数据库，该数据库分别与所述激励反馈装置和数据采集模块相通信。

优选的，所述使用者历史已有数据包括如下数据中的至少一种：

该使用者的背景数据，该背景数据包括身份信息、年龄、性别、母语、受教育情况、家庭情况；

该使用者的生理或临床数据，该生理或临床数据包括身高、体重、体脂率、心率、体型、病史、体检信息；

该使用者执行训练任务的历史训练数据；

该使用者的脑部扫描或监测数据，该脑部扫描或监测数据为利用有创和/或无创方式获得的关于该使用者的脑部的静态和/或动态的数据。

优选的，所述激励反馈刺激的类型包括视觉刺激、听觉刺激、视听刺激、触觉刺激、味觉刺激、嗅觉刺激、皮肤刺激、温度刺激、流体刺激、震动刺激、模糊刺激中的至少一种；和/或所述激励反馈刺激的参数包括类型、展示顺序、展示位置、展示时间、展示形状、展示大小、展示颜色、展示附带信息、展示频率、展示次数、展示数量、展示强度、展示比例；和/或所述激励反馈刺激的内容形式包括：文字，图形，声音，动画，虚拟货币中的至少一种；和/或所述激励反馈刺激工具库中的各个激励反馈刺激经过分类处理而保存。

优选的，所述数据采集模块包括：用于检测所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数的生理监测装置，该生理参数包括心率、血压、呼吸频率、脑电波、皮质醇；和/或用于检测所述使用者执行所述训练任务时外部特征的摄像机或麦克风，该外部特征包括所述使用者的面部表情、肢体动作、声音、眼球动作。

优选的，所述激励反馈装置包括：激励触发模块，该激励触发模块用于根据所述使用者执行所述训练任务的实时数据来判断是否达到发出提供所述激励反馈刺激的指令的触发条件；激励反馈分析模块，该激励反馈分析模块用于在收到所述触发模块发来的所述指令后，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数；激励反馈展示模块，该激励反馈展示模块用于接收所述激励反馈分析模块所选择的所述个性化的激励反馈刺激及其参数的信息，并向所述使用者展示。

优选的，所述激励触发模块根据如下方式中的至少一种来判断是否达到发出提供激励反馈刺激的指令的触发条件：

将该使用者执行所述训练任务的实时数据与其历史训练数据相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时数据划分为多个时间段，某后时间段的实时数据与某前时间段的实时数据相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时数据与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与其历史生理参数相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数划分为多个时间段，某后时间段的实时生理参数与某前时间段的实时生理参数相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征与其历史训练数据中的历史外部特征相比；

将该使用者执行所述训练任务的外部特征与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征划分为多个时间段，某后时间段的实时外部特征与某前时间段的实时外部特征相比。

优选的，所述判断的依据为所述使用者执行所述训练任务的实时数据的至少一个参数，该参数包括平均或局部执行速度、平均或局部执行准确率、平均或局部反应时间；和/或所述判断的依据为使用者执行所述训练任务的实时生理参数或实时外部特征的至少一个参数，该参数包括表情、心率、呼吸频率、肢体动作、眼球动作、声音、脑电波、皮质醇。

优选的，所述激励反馈分析模块包括激励匹配模块，该激励匹配模块，在收到所述触发模块发出的指令后，用于依据至少一个如下因素从激励反馈刺激工具库中选择与所述使用者相匹配的个性化的激励反馈刺激及其参数：

所述使用者执行所述训练任务的实时数据；

所述训练任务的预设参数；

所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数；

所述使用者的历史已有数据；以及

所述使用者的可预测的提升空间。

优选的，所述激励反馈装置对同一个使用者的工作方式为自适应的迭代工作方式，所述激励反馈装置根据所述使用者的更新的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的更新的实时数据，从所述激励反馈刺激工具库中选择更新的个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给所述使用者。

本申请还提供了一种训练方法，该训练方法包括：从训练任务数据库中选择训练任务，以供使用者执行；根据该使用者的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的实时数据，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给该使用者。

优选的，所述个性化的激励反馈刺激与所述训练任务或其所针对的训练靶向相对应；优选的，所述个性化的激励反馈刺激具有与训练任务或其所针对的训练靶向直接对应的信息；优选的，所述激励反馈刺激包括鼓励性反馈刺激、鞭策性反馈刺激、中性反馈刺激、否定性反馈刺激、批评性反馈刺激中的至少一种；优选的，该训练任务为知识学习训练任务、运动动作训练任务或认知功能训练任务；优选的，所述激励反馈刺激的类型包括视觉刺激、听觉刺激、视听刺激、触觉刺激、味觉刺激、嗅觉刺激、皮肤刺激、温度刺激、流体刺激、震动刺激、模糊刺激中的至少一种；优选的，所述激励反馈刺激的参数包括类型、展示顺序、展示位置、展示时间、展示形状、展示大小、展示颜色、展示附带信息、展示频率、展示次数、展示数量、展示强度、展示比例；优选的，所述激励反馈刺激的内容形式包括：文字，图形，声音，动画，虚拟货币中的至少一种；优选的，所述激励反馈刺激工具库中的各个激励反馈刺激经过分类处理而保存。

优选的，该训练方法包括：采集所述使用者执行所述训练任务的实时数据，并将该实时数据发送给所述激励反馈装置。优选的，检测所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数，该生理参数包括心率、血压、呼吸频率、脑电波、皮质醇；优选的，检测所述使用者执行所述训练任务时外部特征，该外部特征包括所述使用者的面部表情、肢体动作、声音、眼球动作。

优选的，所述训练方法包括：根据所述使用者执行所述训练任务的实时数据来判断是否达到发出提供所述激励反馈刺激的指令的触发条件；在收到所述触发模块发来的所述指令后，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数；接收所述激励反馈分析模块所选择的所述个性化的激励反馈刺激及其参数的信息，并向所述使用者展示。

优选的，根据如下方式中的至少一种来判断是否达到发出提供激励反馈刺激的指令的触发条件：

将该使用者执行所述训练任务的实时数据与其历史训练数据相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时数据划分为多个时间段，某后时间段的实时数据与某前时间段的实时数据相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时数据与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与其历史生理参数相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数划分为多个时间段，某后时间段的实时生理参数与某前时间段的实时生理参数相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征与其历史训练数据中的历史外部特征相比；

将该使用者执行所述训练任务的外部特征与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征划分为多个时间段，某后时间段的实时外部特征与某前时间段的实时外部特征相比。

优选的，所述判断的依据为所述使用者执行所述训练任务的实时数据的至少一个参数，该参数包括平均或局部执行速度、平均或局部执行准确率、平均或局部反应时间；和/或所述判断的依据为使用者执行所述训练任务的实时生理参数或实时外部特征的至少一个参数，该参数包括表情、心率、呼吸频率、肢体动作、眼球动作、声音、脑电波、皮质醇。

优选的，在收到所述指令后，用于依据至少一个如下因素从激励反馈刺激工具库中选择与所述使用者相匹配的个性化的激励反馈刺激及其参数：

所述使用者执行所述训练任务的实时数据；

所述训练任务的预设参数；

所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数；

所述使用者的历史已有数据；以及

所述使用者的可预测的提升空间。

优选的，所述训练方法对同一个使用者的工作方式为自适应的迭代工作方式，其中，根据所述使用者的更新的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的更新的实时数据，从所述激励反馈刺激工具库中选择更新的个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给所述使用者。

在本申请的技术方案中，根据该使用者的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的实时数据，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给该使用者。因此，在训练过程中，能够将激励反馈机制与使用者的个人情况关联起来，从而总是能获得良好的激励效果，提升该使用者的持续性和积极性，进而获得鼓励使用者进行难度更高或时间更长的训练任务。

本申请的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施方式及其说明用于解释本申请。在附图中：

图1和图2分别为根据本申请不同实施方式的训练***的示意图；

图3为根据本申请优选实施方式的训练方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本申请的技术方案。在本申请中对于各个技术方案及其技术特征的描述或解释为示例性或说明性的，不用于对本申请保护范围进行限制。本领域技术人员应当理解的是，对于本申请的技术方案可以利用本申请中所描述的相同或类似的方式进行实施，而不限于本申请具体描述的实施方式。

在本申请中，相关术语的定义如下所述。

“训练”，包括人或动物无意识或有意识地学习的过程，包括知识的学习、动作的学习、认知功能的调控等。训练通常结合训练任务来进行，通过要求使用者或被训练者完成相关的训练任务而实现训练过程。在本申请中，训练任务可以为知识学习训练任务、运动动作训练任务或认知功能训练任务。

“激励反馈”，是指根据人或动物完成任务的情况，为督促其完成更高难度或更长时间的后续任务而反馈给该人或动物的信息，通常是以各种激励反馈刺激信号的形式。在本申请中，所述激励反馈刺激包括鼓励性反馈刺激、鞭策性反馈刺激、中性反馈刺激、否定性反馈刺激、批评性反馈刺激中的至少一种。

如图1所示，本申请提出了一种训练***，该训练***包括：处理器，该处理器用于从训练任务数据库中选择训练任务，以供使用者执行；激励反馈装置，该激励反馈装置根据该使用者的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的实时数据，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给该使用者。

与传统训练方案中，千篇一律且缺少个性化的激励方式相比，在本申请的训练***中，利用激励反馈装置根据使用者的历史已有数据和/或执行训练任务时的实时数据，可以选择个性化的激励反馈刺激及其参数，从而克服传统的千篇一律且缺少个性化的缺陷，进而实现本申请的目的。

上述处理器可以有多种物理形态，如台式电脑、笔记本电脑、服务器、工作站、智能手机、平板电脑等；或者作为可选择的实施方式，调控装置可以为云服务器。激励反馈装置可以与处理器集成布置，或者独立布置。

所述使用者历史已有数据包括如下数据中的至少一种：该使用者的背景数据，该背景数据包括身份信息、年龄、性别、母语、受教育情况、家庭情况；该使用者的生理或临床数据，该生理或临床数据包括身高、体重、体脂率、心率、体型、病史、体检信息；该使用者执行训练任务的历史训练数据；该使用者的脑部扫描或监测数据，该脑部扫描或监测数据为利用有创和/或无创方式获得的关于该使用者的脑部的静态和/或动态的数据。优选情况下，上述训练***包括用于储存所述使用者历史已有数据的数据库，该数据库分别与所述激励反馈装置和数据采集模块相通信。因此，当使用者进行训练时，该数据库可以对该使用者的历史已有数据以及实时数据进行更新。使用者执行训练任务的实时数据可以由数据采集模块实现采集，这将在下文中详细描述。

上述训练***可以应用在不同的工作情形，例如在使用者学习知识的情形中，如学习英语单词时，可以利用手机或ipad向被训练者或使用者展示需要其发音的单词，然后根据其发音的情况而选择合适的激励反馈刺激；再如在运动训练领域，可以向被训练者展示需要其训练的动作，然后根据其所作出模仿动作的情况而选择合适的激励反馈刺激；再如在认知功能训练领域，如对其记忆这一认知功能对象进行N-back范式训练时，由手机或ipad向使用者展示训练任务，然后在根据使用者的训练任务执行情况，而选择合适的激励反馈刺激。

优选情况下，如图1所示，所述训练***包括：训练任务交互终端，该训练任务交互终端与所述处理器相通信，用于接收来自于所述处理器的所述训练任务，供至少一位使用者交互执行。训练任务交互终端的形式多种多样，包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、具有交互功能的耳机、显示器、眼镜、增强现实设备、虚拟现实设备等。在某些情况下，训练任务交互终端可以省略，比如上述动作训练领域的情形中。另外，优选情况下，所述训练***包括数据采集模块，该数据采集模块用于采集所述使用者执行所述训练任务的实时数据，并将该实时数据发送给所述激励反馈装置。所述数据采集终端的形式多种多样，包括但不限于陀螺仪、加速度仪、速度仪、运动传感器、传感器、压力传感器、光学传感器、音频采集装置、视频采集装置、听觉传感器、振动传感器、脑部扫描或监控仪器。根据不同的实施方式，所述数据采集模块可包括：用于检测所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数的生理监测装置，该生理参数包括心率、血压、呼吸频率、脑电波、皮质醇(水平)；和/或用于检测所述使用者执行所述训练任务时外部特征的摄像机或麦克风，该外部特征包括所述使用者的面部表情、肢体动作、声音、眼球动作。

所述训练任务交互终端可以与所述数据采集模块为集成设置，或相互独立的。根据不同的实施方式，所述训练任务交互终端、所述数据采集模块和所述处理器中的至少二者为集成设置。例如，训练任务交互终端和数据采集模块可以集成设置，利用训练交互终端的数据采集功能而实现。比如说，当以平板电脑作为训练交互终端时，可以利用平板电脑兼做数据采集模块，通过采集使用者在平板电脑的操作信息来获知使用者在执行认识功能训练任务时的数据。再如，训练任务交互终端与处理器可以集成设置，通过给平板电脑设置相应的应用程序，可以给平板电脑赋予处理器的功能实现。或者作为另外可选择的实施方式，所述训练任务交互终端、所述数据采集模块和所述处理器分别独立设置。例如，训练任务交互终端为智能手机，数据采集模块为使用者在使用时对其进行监控的摄像机，而处理器为云端的服务器，三者通过网络相互通讯。

根据不同的应用场景，“终端”或“模块”可以理解为多种实施形式。例如，训练任务交互终端可以为物理终端，如上述智能手机、电脑等；或也可以理解为软件终端，如上述智能手机、平板电脑上安装的APP，或者台式电脑上安装的应用程序等；或者物理终端与软件终端的结合。

上述激励反馈刺激工具库可以为数据库的形式，包括多个不同维度评价的激励反馈刺激。根据不同的应用场景，激励反馈刺激的类型可包括视觉刺激、听觉刺激、视听刺激、触觉刺激、味觉刺激、嗅觉刺激、皮肤刺激、温度刺激、流体刺激、震动刺激、模糊刺激中的至少一种。对于不同的激励反馈刺激，所述激励反馈刺激的参数可包括类型、展示顺序、展示位置(如在显示屏中的位置)、展示时间、展示形状、展示大小、展示颜色、展示附带信息、展示频率、展示次数、展示数量、展示强度、展示比例。因此，在该优选情况下，不仅激励反馈刺激可以有个性化的选择方案，对于激励反馈刺激的各个参数也可以有个性化的选择方案，从而为使用者提供更为个性化的激励反馈刺激。所述激励反馈刺激的内容表现形式可包括：文字，图形，声音，动画，虚拟货币中的至少一种。

优选情况下，所述激励反馈刺激工具库中的各个激励反馈刺激经过分类处理而保存，以便于为使用者有针对性地提供个性化激励反馈刺激。例如，下表所示为一种对各个激励反馈刺激的分类方式。通过该表可知，针对不同性别、年龄和训练靶点的使用者，可以为其选择不同内容的激励刺激内容。

优选情况下，所述个性化的激励反馈刺激与所述训练任务或其所针对的训练靶向相对应。也就是说，当使用者或被训练者针对该训练靶向进行训练时，对该使用者所提供的激励反馈刺激要与该训练靶向相对应。例如，当训练者进行速算训练时，给予该使用者的激励反馈刺激要与速算训练任务或者所针对的计算速度(训练靶向)相对应。因此，该激励反馈刺激能够对该使用者建立起心理暗示，从而起到更好的激励作用。如上表所示，优选的，所述个性化的激励反馈刺激具有与训练任务或其所针对的训练靶向直接对应的信息。例如，如果该使用者的训练任务或训练靶向为专注力，则激励反馈刺激具有与专注力相关的信息，如“你的专注力还在提升，我们更难一点”。通过心理暗示的技术方式，一方面能获得更好的激励效果，激励该使用者能进行难度更大或时间更长的训练任务；另一方面，也能够使整体的训练效果得以显著地提升。

例如，使用难度比较大的工作记忆训练软件对一组10-14岁青少年进行记忆力训练。在没有任何激励反馈刺激的情况下，使用者或被训练者平均可以坚持5分钟。在使用传统的千篇一律的激励反馈刺激(如“赞”，“真好”)的情况下，使用者或被训练者坚持训练的时间没有统计意义上的增加。而在使用个性化和训练靶向化的激励反馈刺激的情况下，使用者或被训练者坚持训练的时间有明显的增加，平均坚持训练时间达8分钟，最高可达12分钟。

如图2和图3所示，优选情况下，本申请所述激励反馈装置包括：激励触发模块，该激励触发模块用于根据所述使用者执行所述训练任务的实时数据来判断是否达到发出提供所述激励反馈刺激的指令的触发条件；激励反馈分析模块，该激励反馈分析模块用于在收到所述触发模块发来的所述指令后，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数；激励反馈展示模块，该激励反馈展示模块用于接收所述激励反馈分析模块所选择的所述个性化的激励反馈刺激及其参数的信息，并向所述使用者展示。

激励触发模块用于判断是否需要发出激励反馈刺激。为了判断是否达到发出提供激励反馈刺激的指令的触发条件，优选情况下，所述激励触发模块可根据如下方式中的至少一种来判断。

1)将该使用者执行所述训练任务的实时数据与其历史训练数据相比。如果发现该使用者的实时数据相比较于其历史训练数据更好且达到预定阈值，则可以发出表扬或鼓励性激励反馈刺激；而如果发现该使用者的实时数据比其历史训练数据更差且达到预定阈值，则可以发出批评性激励反馈刺激。

2)将该使用者执行所述训练任务的实时数据划分为多个时间段，某后时间段的实时数据与某前时间段的实时数据相比。如果发现该使用者的某后时间段的实时数据与某前时间段的实时数据相比更好且达到预定阈值，则可以发出表扬或鼓励性激励反馈刺激；而如果发现该使用者的某后时间段的实时数据与某前时间段的实时数据相比更差且达到预定阈值，则可以发出批评性激励反馈刺激。

3)将该使用者执行所述训练任务的实时数据与常模(训练任务的正常标准，如达到及格的水平)相比。如果发现该使用者的实时数据与常模相比更好且达到预定阈值，则可以发出表扬或鼓励性激励反馈刺激；而如果发现该使用者的实时数据与常模相比更差且达到预定阈值，则可以发出批评性激励反馈刺激。

4)将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与其历史生理参数相比。如果发现该使用者的实时生理参数比其历史生理参数更好(如心率更低则说明紧张程度下降)且达到预定阈值，则可以发出表扬或鼓励性激励反馈刺激；而如果发现该使用者的实时生理参数比其历史生理参数更差(如心率更高或操作更为不熟练)且达到预定阈值，则可以发出批评性激励反馈刺激。

5)将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数划分为多个时间段，某后时间段的实时生理参数与某前时间段的实时生理参数相比。如果发现该使用者的某后时间段的实时生理数据与某前时间段的实时生理数据相比更好且达到预定阈值，则可以发出表扬或鼓励性激励反馈刺激；而如果发现该使用者的某后时间段的实时生理数据与某前时间段的实时生理数据相比更差且达到预定阈值，则可以发出批评性激励反馈刺激。

6)将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与常模相比。如果发现该使用者的实时生理数据与常模(如正常心率范围)相比更好且达到预定阈值，则可以发出表扬或鼓励性激励反馈刺激；而如果发现该使用者的实时生理数据与常模相比更差且达到预定阈值，则可以发出批评性激励反馈刺激。

7)将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征与其历史训练数据中的历史外部特征相比；或者将该使用者执行所述训练任务的外部特征与常模相比；或者将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征划分为多个时间段，某后时间段的实时外部特征与某前时间段的实时外部特征相比。

在进行上述比较分析时，可以考虑多种参数。优选情况下，所述判断的依据为所述使用者执行所述训练任务的实时数据的至少一个参数，该参数包括平均或局部执行速度、平均或局部执行准确率、平均或局部反应时间；和/或所述判断的依据为使用者执行所述训练任务的实时生理参数或实时外部特征的至少一个参数，该参数包括表情、心率、呼吸频率、肢体动作、眼球动作、声音、脑电波、皮质醇。因此，上述阈值可以为所选合适参数的阈值。

优选情况下，所述激励反馈分析模块包括激励匹配模块(未图示)，该激励匹配模块，在收到所述触发模块发出的指令后，用于依据至少一个如下因素从激励反馈刺激工具库中选择与所述使用者相匹配的个性化的激励反馈刺激及其参数：

1)所述使用者执行所述训练任务的实时数据；

2)所述训练任务的预设参数，如训练任务的预设时间长度、重复次数等；

3)所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数，如心率、血压等；

4)所述使用者的历史已有数据，如上次进行训练的时间段是上午或下午，准确率等参数；

5)所述使用者的可预测的提升空间，如果预测该使用者具有相对较大的提升空间，则可以增加提供激励刺激的强度；如果预测该使用者具有相对较小的提升空间，则可以保持或减少激励刺激的强度。

匹配模块可以根据激励反馈刺激的不同的标引信息而加以选择，也可以利用一对一规则从激励反馈刺激的工具库中进行选择；或者也可以基于机器学习的方式实现个性化激励刺激信息的选择。

在本申请的技术方案中，优选情况下，如图2和图3所示，所述激励反馈装置对同一个使用者的工作方式为自适应的迭代工作方式，其中，所述激励反馈装置根据所述使用者的更新的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的更新的实时数据，从所述激励反馈刺激工具库中选择更新的个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给所述使用者。在训练过程中，或多次训练之后，使用者的训练水平一般会得以提升。通过迭代的工作方式，自适应地根据使用者的自身情况而为其选择个性化的激励反馈刺激。

如图3所示，本申请还提供了训练方法，包括：从训练任务数据库中选择训练任务，以供使用者执行；根据该使用者的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的实时数据，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给该使用者。虽然上文中没有对训练方法单独进行详细描述，但通过上述对训练***的详细描述，自然也间接地对训练方法进行了充分地解释说明。下面结合三个训练方案示例性地表示本申请的技术方案。

根据一个实施方式，使用者或被训练者重复地进行专注力的训练，并连续正确完成一系列的反复训练。在该情况下，可以根据训练实时数据和该使用者的已有数据，在激励反馈刺激工具库或数据库中提取相应的激励反馈刺激，例如文字内容为：“你持续专注能力在加强，学习成绩会更好。”该激励反馈刺激信息通过文字的形式在训练过程中展现给正在进行认知训练的屏幕上。

根据另一种实施方式，使用者或被训练者重复进行具有挑战性的记忆力训练，但是训练成绩比过去更为容易的训练所取得的成绩反而更差。在该情况下，根据训练实时数据和该使用者的已有数据，在激励反馈刺激工具库或数据库中提取相应的激励反馈刺激，例如文字内容为：“更难的训练对记忆力提高的效果更好”。该激励反馈刺激通过文字在训练过程中展现在进行认知训练的屏幕上。

根据再一种实施方式，使用者或被训练者重复进行数学计算能力训练。训练***采集的实时数据显示被训练者的训练成绩和历史数据一样。同时，数据采集模块收集被训练者的眼动数据，并显示被训练者没有专注于训练任务。在该情况下，可以根据训练实时数据和该使用者的已有数据，在激励反馈刺激工具库或数据库中提取相应的激励反馈刺激，文字内容为：“你的算数能力在提高，可以做更有挑战的训练了”。该文字在训练进行过程中通过麦克风播放出来。

以上对本申请所提供的技术方案进行了详细地描述。在本申请中对于各个技术方案及其技术特征的描述或解释为示例性或说明性的，不用于对本申请保护范围进行限制。本领域技术人员应当理解的是，对于本申请的技术方案可以利用本申请中所描述的相同或类似的方式进行实施，而不限于本申请具体描述的实施方式。

以上详细描述了本申请的优选实施方式，但是，本申请并不限于上述实施方式中的具体细节，在本申请的技术构思范围内，可以对本申请的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本申请的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本申请对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本申请的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本申请的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (22)

1.训练***，该训练***包括：

处理器，该处理器用于从训练任务数据库中选择训练任务，以供使用者执行；

激励反馈装置，该激励反馈装置根据该使用者的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的实时数据，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给该使用者。

2.根据权利要求1所述的训练***，其中，所述个性化的激励反馈刺激与所述训练任务或其所针对的训练靶向相对应；

优选的，所述个性化的激励反馈刺激具有与训练任务或其所针对的训练靶向直接对应的信息。

3.根据权利要求1所述的训练***，其中，所述激励反馈刺激包括鼓励性反馈刺激、鞭策性反馈刺激、中性反馈刺激、否定性反馈刺激、批评性反馈刺激中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的训练***，其中，该训练***包括：

训练任务交互终端，该训练任务交互终端与所述处理器相通信，用于接收来自于所述处理器的所述训练任务，供至少一位使用者交互执行；和/或

数据采集模块，该数据采集模块用于采集所述使用者执行所述训练任务的实时数据，并将该实时数据发送给所述激励反馈装置，

所述训练任务交互终端与所述数据采集模块为集成设置，或相互独立的。

5.根据权利要求1所述的训练***，其中，该训练任务为知识学习训练任务、运动动作训练任务或认知功能训练任务。

6.根据权利要求2所述的训练***，其中，该训练***包括用于储存所述使用者历史已有数据的数据库，该数据库分别与所述激励反馈装置和数据采集模块相通信。

7.根据权利要求1所述的训练***，其中，所述使用者历史已有数据包括如下数据中的至少一种：

该使用者的背景数据，该背景数据包括身份信息、年龄、性别、母语、受教育情况、家庭情况；

该使用者的生理或临床数据，该生理或临床数据包括身高、体重、体脂率、心率、体型、病史、体检信息；

该使用者执行训练任务的历史训练数据；

该使用者的脑部扫描或监测数据，该脑部扫描或监测数据为利用有创和/或无创方式获得的关于该使用者的脑部的静态和/或动态的数据。

8.根据权利要求1所述的训练***，其中，

所述激励反馈刺激的类型包括视觉刺激、听觉刺激、视听刺激、触觉刺激、味觉刺激、嗅觉刺激、皮肤刺激、温度刺激、流体刺激、震动刺激、模糊刺激中的至少一种；和/或

所述激励反馈刺激的参数包括类型、展示顺序、展示位置、展示时间、展示形状、展示大小、展示颜色、展示附带信息、展示频率、展示次数、展示数量、展示强度、展示比例；和/或

所述激励反馈刺激的内容形式包括：文字，图形，声音，动画，虚拟货币中的至少一种；和/或

所述激励反馈刺激工具库中的各个激励反馈刺激经过分类处理而保存。

9.根据权利要求2所述的训练***，其中，所述数据采集模块包括：

用于检测所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数的生理监测装置，该生理参数包括心率、血压、呼吸频率、脑电波、皮质醇；和/或

用于检测所述使用者执行所述训练任务时外部特征的摄像机或麦克风，该外部特征包括所述使用者的面部表情、肢体动作、声音、眼球动作。

10.根据权利要求1-9中任意一项所述的训练***，其中，所述激励反馈装置包括：

激励触发模块，该激励触发模块用于根据所述使用者执行所述训练任务的实时数据来判断是否达到发出提供所述激励反馈刺激的指令的触发条件；

激励反馈分析模块，该激励反馈分析模块用于在收到所述触发模块发来的所述指令后，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数；

激励反馈展示模块，该激励反馈展示模块用于接收所述激励反馈分析模块所选择的所述个性化的激励反馈刺激及其参数的信息，并向所述使用者展示。

11.根据权利要求10所述的训练***，其中，所述激励触发模块根据如下方式中的至少一种来判断是否达到发出提供激励反馈刺激的指令的触发条件：

将该使用者执行所述训练任务的实时数据与其历史训练数据相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时数据划分为多个时间段，某后时间段的实时数据与某前时间段的实时数据相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时数据与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与其历史生理参数相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数划分为多个时间段，某后时间段的实时生理参数与某前时间段的实时生理参数相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征与其历史训练数据中的历史外部特征相比；

将该使用者执行所述训练任务的外部特征与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征划分为多个时间段，某后时间段的实时外部特征与某前时间段的实时外部特征相比。

12.根据权利要求11所述的训练***，其中，

所述判断的依据为所述使用者执行所述训练任务的实时数据的至少一个参数，该参数包括平均或局部执行速度、平均或局部执行准确率、平均或局部反应时间；和/或

所述判断的依据为使用者执行所述训练任务的实时生理参数或实时外部特征的至少一个参数，该参数包括表情、心率、呼吸频率、肢体动作、眼球动作、声音、脑电波、皮质醇。

13.根据权利要求10所述的训练***，其中，所述激励反馈分析模块包括激励匹配模块，该激励匹配模块，在收到所述触发模块发出的指令后，用于依据至少一个如下因素从激励反馈刺激工具库中选择与所述使用者相匹配的个性化的激励反馈刺激及其参数：

所述使用者执行所述训练任务的实时数据；

所述训练任务的预设参数；

所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数；

所述使用者的历史已有数据；以及

所述使用者的可预测的提升空间。

14.根据权利要求1所述的训练***，其中，所述激励反馈装置对同一个使用者的工作方式为自适应的迭代工作方式，

所述激励反馈装置根据所述使用者的更新的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的更新的实时数据，从所述激励反馈刺激工具库中选择更新的个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给所述使用者。

15.训练方法，该训练方法包括：

从训练任务数据库中选择训练任务，以供使用者执行；

根据该使用者的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的实时数据，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给该使用者。

16.根据权利要求15所述的训练方法，其中，

所述个性化的激励反馈刺激与所述训练任务或其所针对的训练靶向相对应；

优选的，所述个性化的激励反馈刺激具有与训练任务或其所针对的训练靶向直接对应的信息；

优选的，所述激励反馈刺激包括鼓励性反馈刺激、鞭策性反馈刺激、中性反馈刺激、否定性反馈刺激、批评性反馈刺激中的至少一种；

优选的，该训练任务为知识学习训练任务、运动动作训练任务或认知功能训练任务；

优选的，所述激励反馈刺激的类型包括视觉刺激、听觉刺激、视听刺激、触觉刺激、味觉刺激、嗅觉刺激、皮肤刺激、温度刺激、流体刺激、震动刺激、模糊刺激中的至少一种；

优选的，所述激励反馈刺激的参数包括类型、展示顺序、展示位置、展示时间、展示形状、展示大小、展示颜色、展示附带信息、展示频率、展示次数、展示数量、展示强度、展示比例；

优选的，所述激励反馈刺激的内容形式包括：文字，图形，声音，动画，虚拟货币中的至少一种；

优选的，所述激励反馈刺激工具库中的各个激励反馈刺激经过分类处理而保存。

17.根据权利要求15所述的训练方法，其中，该训练方法包括：采集所述使用者执行所述训练任务的实时数据，并将该实时数据发送给所述激励反馈装置，其中：

优选的，检测所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数，该生理参数包括心率、血压、呼吸频率、脑电波、皮质醇；

优选的，检测所述使用者执行所述训练任务时外部特征，该外部特征包括所述使用者的面部表情、肢体动作、声音、眼球动作。

18.根据权利要求15-17中任意一项所述的训练方法，其中，该训练方法包括：

根据所述使用者执行所述训练任务的实时数据来判断是否达到发出提供所述激励反馈刺激的指令的触发条件；

在收到所述触发模块发来的所述指令后，从激励反馈刺激工具库中选择个性化的激励反馈刺激及其参数；

接收所述激励反馈分析模块所选择的所述个性化的激励反馈刺激及其参数的信息，并向所述使用者展示。

19.根据权利要求18所述的训练方法，其中，根据如下方式中的至少一种来判断是否达到发出提供激励反馈刺激的指令的触发条件：

将该使用者执行所述训练任务的实时数据与其历史训练数据相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时数据划分为多个时间段，某后时间段的实时数据与某前时间段的实时数据相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时数据与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与其历史生理参数相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数划分为多个时间段，某后时间段的实时生理参数与某前时间段的实时生理参数相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时生理参数与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征与其历史训练数据中的历史外部特征相比；

将该使用者执行所述训练任务的外部特征与常模相比；

将该使用者执行所述训练任务的实时外部特征划分为多个时间段，某后时间段的实时外部特征与某前时间段的实时外部特征相比。

20.根据权利要求19所述的训练方法，其中，

所述判断的依据为所述使用者执行所述训练任务的实时数据的至少一个参数，该参数包括平均或局部执行速度、平均或局部执行准确率、平均或局部反应时间；和/或

所述判断的依据为使用者执行所述训练任务的实时生理参数或实时外部特征的至少一个参数，该参数包括表情、心率、呼吸频率、肢体动作、眼球动作、声音、脑电波、皮质醇。

21.根据权利要求18所述的训练方法，其中，在收到所述指令后，用于依据至少一个如下因素从激励反馈刺激工具库中选择与所述使用者相匹配的个性化的激励反馈刺激及其参数：

所述使用者执行所述训练任务的实时数据；

所述训练任务的预设参数；

所述使用者执行所述训练任务的实时生理参数；

所述使用者的历史已有数据；以及

所述使用者的可预测的提升空间。

22.根据权利要求15所述的训练方法，其中，所述训练方法对同一个使用者的工作方式为自适应的迭代工作方式，

根据所述使用者的更新的历史已有数据和/或所述使用者执行所述训练任务的更新的实时数据，从所述激励反馈刺激工具库中选择更新的个性化的激励反馈刺激及其参数，并展示给所述使用者。

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