申请/专利权人：国信蓝桥教育科技股份有限公司

申请日：2023-06-13

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN116664001B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/20;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.09#授权;2023.09.15#实质审查的生效;2023.08.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的学员技能评估方法及系统，其方法包括：根据目标学员的基本信息及学习环境信息构建目标学员的人员管理框架；基于人员管理框架采集目标学员在技能评估中的表现数据，得到目标学员的当前表现数据；获取并根据若干个历史学员的历史表现数据及历史评估结果构建目标人工智能评估模型；将当前表现数据输入至所述目标人工智能评估模型，得到技能评估结果。通过本发明的技术方案，能够实现利用人工智能技术来直接准确的得到评估结果，方便快捷。

主权项：1.一种基于人工智能的学员技能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：根据目标学员的基本信息及学习环境信息构建目标学员的人员管理框架；基于所述人员管理框架采集目标学员在技能评估中的表现数据，得到目标学员的当前表现数据；获取并根据若干个历史学员的历史表现数据及历史评估结果构建目标人工智能评估模型；将所述当前表现数据输入至所述目标人工智能评估模型，得到技能评估结果；获取并根据若干个历史学员的历史表现数据及历史评估结果构建目标人工智能评估模型，包括：收集若干个历史学员的历史表现数据和历史评估结果；对所述历史表现数据进行预处理，得到预处理后的历史表现数据；确定评估的目标或需求，并根据所述目标或需求对所述预处理后的历史表现数据进行筛选，得到筛选后的历史表现数据；对所述筛选后的历史表现数据进行特征工程，得到目标特征数据；对所述目标特征数据按照预设比例分为训练集和测试集，并分别确定训练集对应的第一历史评估结果和测试集对应的第二历史评估结果；选取目标人工智能算法，通过所述训练集及所述训练集对应的第一历史评估结果对所述目标人工智能算法进行训练，得到原始人工智能评估模型；通过所述测试集及测试集对应的第二历史评估结果对所述原始人工智能评估模型进行测试，得到模型评价指标；判断所述模型评价指标是否达到预设标准，若是，则确定所述原始人工智能评估模型为所述目标人工智能评估模型，若否，则对所述原始人工智能评估模型进行参数调整及训练，得到所述目标人工智能评估模型；对所述筛选后的历史表现数据进行特征工程，得到目标特征数据，包括：对所述筛选后的历史表现数据进行分布情况和异常值的分析，去除异常值，得到去除异常值的历史表现数据；对所述去除异常值的历史表现数据进行缺失值检查，通过中位数对缺失值进行补充，得到缺失值补充后的历史表现数据；对所述缺失值补充后的历史表现数据进行特征选择，得到原始特征数据；对所述原始特征数据进行特征值范围的变化处理，得到范围变化后的特征数据；通过特征降维方法对所述范围变化后的特征数据进行特征降维，得到所述目标特征数据；在采集目标学员在技能评估中的表现数据的过程中，还包括：确定目标学员的技能评估位置；采集目标学员在所述技能评估位置上的表现动作，根据所述表现动作基于预设时间轴建立目标学员的动作轨迹；将所述动作轨迹导入到预设技能评估模型中生成目标学员在技能评估区域内的记录模型；通过所述记录模型确定目标学员在每段时间层中的目标动作参数集；对所述目标动作参数集进行分解确定目标学员在每段时间层中的多个操作动作；获取每个操作动作的动作特征并对比相邻两个操作动作之间的动作特征变化幅度；根据动作特征变化幅度和预设稳态动作特征评估出目标学员对于每个操作动作的操作合格度；根据操作合格度筛选出目标学员已掌握的技能操作和未掌握的技能操作；获取未掌握的技能操作对应的操作视频，对所述操作视频进行分帧处理获取帧图像；根据所述帧图像获取标准动作参数，根据标准动作参数生成评估目标，根据所述评估目标对目标学员进行重点评估；检测所述表现动作中的常态动作和非常态动作以及二者各自的持续时长；根据常态动作和非常态动作以及二者各自的持续时长评估出目标学员是否处于疲劳状态；若是，生成提醒指令并根据提醒指令向目标学员发出提醒。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国信蓝桥教育科技股份有限公司 一种基于人工智能的学员技能评估方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD