[发明专利]一种基于人工智能生成havruta教育模型的方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能生成havruta教育模型的方法，包括步骤S001，针对havruta教育方法，结合儿童心理学，设计线上视频交互教育方案；步骤S002，利用人工智能，分析儿童与视频交互过程，并对父母收集儿童气质测试问卷，并结合儿童心理学家对儿童视频交互行为分析专业报告，识别儿童气质和行为特征等。本发明利用人工智能识别儿童气质和行为特点，结合儿童心理学和havruta教育，实现对儿童个性化教育方案推荐。

技术领域

本发明涉及适用于儿童心理学、人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能生成havruta教育模型的方法。

背景技术

相对于成年人会透过“说话”来表达自我，游戏是儿童反应情绪和潜意识的第一语言，即最自然的方式去表达自我。在生活中，家长并没有很好地去了解儿童的心理状态，造成有些儿童存在着一定的心理问题。在心理学领域中，游戏治疗，是帮助和治疗儿童的主要方式，咨询师通过设计游戏，让儿童参与，进而通过观察和引导儿童去了解儿童的真实自我。但需要耗费大量的时间成本，因此本司利用人工智能技术与游戏治疗的知识，设计让孩子在线上可测试或线下可操作的实验，得到孩子非引导或引导的作品，并评价儿童的作品，可帮助父母更进一步了解孩子的心理状态以及了解儿童作品的优劣程度，并辅佐心理咨询师对儿童进行治疗，因此如何基于人工智能、游戏治疗对儿童作品评价是行业内新出现且亟待解决的问题。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于人工智能生成havruta教育模型的方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

为此，本发明采用的具体技术方案如下：

一种基于人工智能生成havruta教育模型的方法，包括以下步骤，步骤S001，针对havruta教育方法，结合儿童心理学，设计线上视频交互教育方案；

步骤S002，利用人工智能，分析儿童与视频交互过程，并对父母收集儿童气质测试问卷，并结合儿童心理学家对儿童视频交互行为分析专业报告，识别儿童气质和行为特征；

步骤S003，再优化线上视频交互havruta教育方法，实现对儿童个性化教育方案推荐。

优选的，步骤S002中，儿童心理学与教育家针对儿童与视频的交互行为，分析不同气质和行为特点、对havruta实施的影响效果。

优选的，步骤S002中，利用人工智能技术主要对视频数据和视频交互日志进行分析。

优选的，在步骤S002中，视频数据主要主要分为语音和图像数据，针对语音，首先，进行脏数据预处理，然后生成时域和频域特征以及对语音进行MFCC特征提取，进而表达儿童视频交互状态。

优选的，步骤S002中，针对图像处理主要为对视频进行每秒提取16张图片，然后对每张进行数据处理以及利用深度学习识别图片种包含人脸和身体行为的图片，并读入图片到矩阵当中，即数字化存储，方便处理。

优选的，步骤S002中，针对语音和图像分别创建卷积神经网络模型，利用深度学习经典神经网络架构，并根据开源训练好的SOTA分类模型权重，使用迁移学习、蒸馏方法，构建语音和图像针两个特定特征提取模型，然后对语音提取的MFCC特征和每张图片进行预测，提取深度特征。

优选的，步骤S002中，利用语音和图像提取的深度特征，然后利用循环神经网络，对语音和图像在前后的时间线上，进行特征提取，即前一帧的语音和图像与后一帧的语音和图像等进行计算，取得时间上的关联性，以及周围的变化，提取语音、图像在时间序列上的深度特征，最后结合不同年龄段儿童分布进行回归模型构建。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1、本发明利用儿童心理学家针对havruta教育方式，设计教育方案，针对儿童气质和行为特点，实现对儿童个性化的havruta教育方案。