一种AI智能教学机器人控制系统及方法

一种ai智能教学机器人控制系统及方法
技术领域
1.本发明属于教学机器人技术领域，具体涉及一种ai智能教学机器人控制系统及方法。


背景技术：

2.教育是有目的，有计划培养人的活动，是我国发展的基石，但随着人工智能与计算机技术的快速发展，在教育领域之中，逐渐出现了智能教学机器人，在学校中，智能教学机器人可以辅助教师来教授学生们知识，在家庭中，智能教学机器人能够帮助家长辅导学生作业、复习已学习知识等，智能教学机器人多会配备一个显示屏，用于播放教学画面，相较于教师或者家长采用讲述的方式进行教学，视频教学能够根据教学内容充分的体现出教学画面，增加教学内容的趣味性，以及吸引学生的注意力，这无疑会使得学生们的接受能力相应增加，提高学生们的学习成果。
3.现有技术中，智能教学机器人的多是按照固有的程序播放预先设置的教学视频，但是学生们在上课期间，容易发生注意力分散的情况，并且只是播放教学视频进行教学的方式无法了解到学生们对教学内容的掌握情况，并且后续按照既定的程序继续播放教学视频，会使得部分学生与前面教学内容脱节，这无疑就会大大降低预计的教学质量，基于此，本方案提出了一种能够检验教学质量，且根据教学质量实时调控后续教学视频的智能教学机器人控制方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种ai智能教学机器人控制系统及方法，能够检验教学质量，且根据教学质量实时调控后续教学视频，使得智能教学机器人投入使用之后，不仅能够保证提高学生的学习效果，还不会对教学计划造成影响。
5.本发明采取的技术方案具体如下：
6.一种ai智能教学机器人控制方法，包括：
7.获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集；
8.获取学生需求，并根据学生需求从教学视频数据集中调取对应的教学视频；
9.获取所述学生群体中每个学生的基本信息，并汇总为基本信息集；
10.获取所述教学视频中的提问信息，并根据所述基本信息集抽取应答学生；
11.获取所有所述应答学生回答的与提问信息相对应的应答信息，并实时计算所述应答信息的准确率；
12.将所述应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分；
13.获取评估阈值，并与所述教学质量评分相比较；
14.若所述教学质量评分小于评估阈值，则判定所述教学质量的效果为差，并重新播放教学视频；
15.若所述教学质量评分大于或等于评估阈值，则测算所述教学质量评分与评估阈值之间的差值，并标定为评估差量，且继续播放教学视频；
16.获取评估区间，并与所述评估差量进行比较，且根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调整下一教学视频的教学内容。
17.在一种优选方案中，所述获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集的步骤，包括：
18.获取所述教学点的地理位置，并匹配符合当地教学特征的所有教学视频；
19.获取所述学生群体的具体学段，并根据学段对教学视频进行筛选，且将筛选结果汇总为教学视频数据集；
20.其中，教学机器人包括交互屏幕，所述教学视频数据集中的教学视频均能通过交互屏幕进行投放。
21.在一种优选方案中，所述获取所述教学视频中的提问信息，并根据所述基本信息集抽取应答学生的步骤，包括：
22.从所述基本信息集中获取每个学生的基本信息，其中，所述基本信息包括学生姓名以及学习成绩；
23.获取分类阈值，并与所述学生成绩相比较，将所述学生群体分类为多个取样区间，再将多个取样区间按照学生成绩由高至低的顺序进行排列；
24.根据所述取样区间的排列顺序，生成取样计划，并根据取样计划在取样区间内抽取应答学生。
25.在一种优选方案中，所述根据所述取样区间的排列顺序，生成取样计划的步骤，包括：
26.获取所述教学视频的时长，以及所述提问信息在教学视频中分布的时间节点，且将其标定为提问节点；
27.获取所述提问信息中提问内容的数量，其中，所述提问信息中包括多个提问内容，提问内容的数量不小于3个；
28.获取所述教学视频的中心节点，并与所述提问节点相比较；
29.若所述提问节点分布于中心节点之后，则将所述提问内容按照取样区间的排列顺序进行分配；
30.若所述提问节点分布于中心节点之前，则将所述提问内容按照取样区间的逆向排列顺序进行分配；
31.其中，若所述提问内容的数量高于取样区间的数量，则依据所述提问内容的分配顺序进行重复分配。
32.在一种优选方案中，所述获取所有所述应答学生回答的与提问信息相对应的应答信息，并实时计算所述应答信息的准确率的步骤，包括：
33.获取应答信息；
34.获取与所述提问信息相对应的标准答案，并与所述应答信息相比较，得到应答信息与标准答案之间的重复率，并标定为待评估参数；
35.获取与标准答案对应的标准参数，并与所述待评估参数进行比较，其中，每个所述标准参数对应一个标准参数；
36.若所述待评估参数的取值小于标准参数，则判定所述应答信息错误；
37.若所述待评估参数的取值大于或等于标准参数，则判定所述应答信息正确；
38.获取测算函数，并将判定所述应答信息正确的数量与提问信息的数量输入至测算函数中，且将所述测算结果标定为应答信息的准确率。
39.在一种优选方案中，所述应答信息被判定正确之后，获取与该应答信息相对应的学生的基本信息，并将其从取样区间内筛除；
40.所述应答信息被判定错误之后，获取与该应答信息相对应的学生的基本信息，并保留在取样区间内。
41.在一种优选方案中，所述将所述应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分的步骤，包括：
42.从所述数据转换模型中获取评价区间，其中，所述评价区间为(0，a]，(a，b]，(b，c]
……
；
43.获取每个评价区间对应的教学质量评分；
44.将所述应答信息的准确率与评价区间相比较，输出对应的教学质量评分。
45.在一种优选方案中，所述获取评估区间，并与所述评估差量进行比较，再根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调整下一教学视频的教学内容的步骤，包括：
46.获取与评估差量相对应的评估区间，并输出复习计划，其中，复习计划包括重复播放教学视频、重复设置提问信息以及简要论述视频；
47.获取复习计划的复习时长，以及下一教学课时的教学时长，并将教学时长与复习时长之间的差值作为有效时长；
48.获取下一教学视频的教学内容，所述教学内容包括必要教学内容和非必要教学内容，且所述非必要教学内容能从下一教学视频中筛除；
49.将所述必要教学内容所占时长标定位必需时长，并与所述有效时长进行比较；
50.若所述有效时长小于必需时长，则表明必要教学内容无法完全播放，且将必要教学内容顺延至下一位次的教学视频中，并将下一位次教学视频中的非必要教学内容进行筛除；
51.若所述有效时长大于或等于必需时长，则表明必要教学内容能完全播放，且无需将必要教学内容顺延至下一位次的教学视频中。
52.本发明还提供了，一种ai智能教学机器人控制系统，应用于上述的ai智能教学机器人控制方法，包括：
53.第一获取模块，所述第一获取模块用于获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集；
54.视频调用模块，获取学生需求，并根据学生需求从教学视频数据集中调取对应的教学视频；
55.第二获取模块，所述第二获取模块用于获取所述学生群体中每个学生的基本信息，并汇总为基本信息集；
56.抽取模块，所述抽取模块用于获取所述教学视频中的提问信息，并根据所述基本信息集抽取应答学生；
57.测算模块，所述测算模块用于获取所有所述应答学生回答的与提问信息相对应的
应答信息，并实时计算所述应答信息的准确率；
58.数据转换模块，所述数据转换模块用于将所述应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分；
59.比对模块，所述比对模块用于获取评估阈值，并与所述教学质量评分相比较；
60.若所述教学质量评分小于评估阈值，则判定所述教学质量的效果为差，并重新播放教学视频；
61.若所述教学质量评分大于或等于评估阈值，则测算所述教学质量评分与评估阈值之间的差值，并标定为评估差量，且继续播放教学视频；
62.调控模块，所述调整模块用于获取评估区间，并与所述评估差量进行比较，且根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调控下一教学视频的教学内容。
63.以及，一种ai智能教学机器人控制终端，包括：
64.至少一个处理器；
65.以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
66.其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的ai智能教学机器人控制方法。
67.本发明取得的技术效果为：
68.本发明通过设置提问信息，提升学生的紧张度，使学生们的注意力能够集中，同时根据学生的应答信息的准确率能够测算当期的验教学质量评分，且根据教学质量评分能生成相应的复习计划，再根据复习计划的执行时长实时调控后续教学视频的教学内容，使得教学视频的播放能够在教学计划之内完成播放，保证智能教学机器人投入使用之后，不仅能够保证提高学生的学习效果，还不会对教学计划造成影响。
附图说明
69.图1是本发明所提供的方法流程图；
70.图2是本发明所提供的系统模块图。
具体实施方式
71.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
72.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
73.其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个较佳的实施方式中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
74.请参阅图1和图2所示，本发明提供了一种ai智能教学机器人控制方法，包括：
75.s1、获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集；
76.s2、获取学生需求，并根据学生需求从教学视频数据集中调取对应的教学视频；
77.s3、获取学生群体中每个学生的基本信息，并汇总为基本信息集；
78.s4、获取教学视频中的提问信息，并根据基本信息集抽取应答学生；
79.s5、获取所有应答学生回答的与提问信息相对应的应答信息，并实时计算应答信息的准确率；
80.s6、将应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分；
81.s7、获取评估阈值，并与教学质量评分相比较；
82.若教学质量评分小于评估阈值，则判定教学质量的效果为差，并重新播放教学视频；
83.若教学质量评分大于或等于评估阈值，则测算教学质量评分与评估阈值之间的差值，并标定为评估差量，且继续播放教学视频；
84.s8、获取评估区间，并与评估差量进行比较，且根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调整下一教学视频的教学内容。
85.如上述步骤s1-s8所述，随着人工智能与计算机技术的快速发展，在教育领域之中，逐渐出现了智能教学机器人，在学校中，可以辅助教师来教授学生们知识，在家庭中，能够辅导学生作业、复习已学习知识等，为保证教学内容的趣味性，以及吸引学生的注意力，智能教学机器人多会配备一个显示屏，用于播放教学画面，相较于教师或者家长采用讲述的方式进行教学，视频教学能够根据教学内容充分的体现出教学画面，这无疑会使得学生们的接受能力相应增加，提高学生们的学习效果，基于此，本方案在确定教学点的学生群体之后，会匹配出与教学点教学计划相符合的教学视频数据集，而后确定根据学生的学习需求，确定需要播放的教学视频即可，为保证学生的学习效果，在教学视频中穿插有提问信息，这些提问信息需要基于已播放的教学内容进行设置，且在提问信息发出时，会从学生群体中随机抽取应答学生来回答问题，而后统计并汇总这些应答学生回答问题的准确率，并且通过数据转换模型将该准确率转换为教学质量评分，并且本实施方式中还预设有评估阈值，该评估阈值用于与教学质量评分进行比较，以此来判断教学质量的评定效果，并根据该评定效果确定是否重新播放教学视频，以及是否生成相应的复习计划，在复习计划生成的前提下，还能够对下一教学视频的教学内容进行调整，使得教学视频的播放能够在教学计划之内完成播放，使得智能教学机器人投入使用之后，不仅能够达到教学目的，还不会对教学计划造成影响。
86.在一个较佳的实施方式中，获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集的步骤，包括：
87.s101、获取教学点的地理位置，并匹配符合当地教学特征的所有教学视频；
88.s102、获取学生群体的具体学段，并根据学段对教学视频进行筛选，且将筛选结果汇总为教学视频数据集；
89.其中，教学机器人包括交互屏幕，教学视频数据集中的教学视频均能通过交互屏幕进行投放。
90.如上述步骤s101-s102所述，针对不同的地区而言，其所使用的教材可能是不相同的，例如，我国实行的教材有人教版、苏教版、北师大版、湘教版、鄂教版、西师版、语文版以及部编版等，那么教材之中的教学内容也就互不相同，进而在确定需要投放的教学视频之
前，需要先行确定教学点的地理位置，根据该地理位置来确定其所使用的教材，再基于该教材来确定教学视频数据集，而后根据学生群体的具体学段，以及学习进度筛选出相符的教学视频，最后通过交互屏幕对该教学视频进行投放即可。
91.在一个较佳的实施方式中，获取教学视频中的提问信息，并根据基本信息集抽取应答学生的步骤，包括：
92.s401、从基本信息集中获取每个学生的基本信息，其中，基本信息包括学生姓名以及学习成绩；
93.s402、获取分类阈值，并与学生成绩相比较，将学生群体分类为多个取样区间，再将多个取样区间按照学生成绩由高至低的顺序进行排列；
94.s403、根据取样区间的排列顺序，生成取样计划，并根据取样计划在取样区间内抽取应答学生。
95.如上述步骤s401-s403所述，在提问信息发出之前，需要先行获取学生群体的基本信息，本实施方式还通过学生的学习成绩进行分组，此目的在于区分学生接受学习的能力，并不以此来评定学生的优劣性，并且此抽取过程并不掺杂主观因素，能够在不违背我国推行的学生观的前提下进行，而且，针对不同的学科而言，每个学生的学习成绩并不相同，那么，其可能存在任意一个区间之内，当然，教学视频的投放是根据预设的需求进行设置的，那么其所匹配的取样区间也应该是与该学科一致的，为保证提问信息给出反馈结果的准确性，在取样区间确定之后，采用区间内随机取样的方式来抽取应答学生，避免以偏概全的现象发生。
96.在一个较佳的实施方式中，根据取样区间的排列顺序，生成取样计划的步骤，包括：
97.stp1、获取教学视频的时长，以及提问信息在教学视频中分布的时间节点，且将其标定为提问节点；
98.stp2、获取提问信息中提问内容的数量，其中，提问信息中包括多个提问内容，提问内容的数量不小于3个；
99.stp3、获取教学视频的中心节点，并与提问节点相比较；
100.若提问节点分布于中心节点之后，则将提问内容按照取样区间的排列顺序进行分配；
101.若提问节点分布于中心节点之前，则将提问内容按照取样区间的逆向排列顺序进行分配；
102.其中，若提问内容的数量高于取样区间的数量，则依据提问内容的分配顺序进行重复分配。
103.如上述步骤stp1-sto3所述，教学视频是预先录制的，那么其时长也能够直接被获取，至于提问信息的设置，可以由视频内授课老师针对性的制定，一般情况下，教师在教授学生学习的过程中，都会遵循由易到难的顺序进行，从而使得学生们能够循序渐进的理解教学内容，本实施方式中，针对提问节点相对中心节点的分布情况来分配提问内容，在教学内容播放初期，即使接受能力较差的学生也能够快速的理解教学内容，此时，按照取样区间的逆向排列顺序来分配提问内容，主要检验接受能力较差学生回答问题的准确率，而随着教学的深入，接受能力较差的学生可能无法短时间内理解教学内容，以其为主要取样对象
显然会对教学质量的评定效果造成偏差，故而采用取样区间正向排列顺序来分配提问内容，至于接受能力较差的学生可以在课后寻找老师进行解惑，无需占用正常的课堂教学时间，此处，还需要进一步的说明的是，应答信息被判定正确之后，获取与该应答信息相对应的学生的基本信息，并将其从取样区间内筛除，使得各个学生均有被提问的概率，应答信息被判定错误之后，获取与该应答信息相对应的学生的基本信息，并保留在取样区间内，这样便保留了该学生再次被抽取的概率，能够保证该学生的紧张感，促使该学生认真听课，理解教学内容，当然，在学生回答错误之后，教学机器人并不直接发出回答错误的指令，可以相应的设置一些人性化的语句来安抚其情绪，例如：“很棒，可惜和正确答案还有些出入”、“回答的很好，就快要接近正确答案了”以及“再接再厉，下次一定能够回答正确”等，通过此方式还能够激发回答错误学生的求知欲。
104.在一个较佳的实施方式中，获取所有应答学生回答的与提问信息相对应的应答信息，并实时计算应答信息的准确率的步骤，包括：
105.s501、获取应答信息；
106.s502、获取与提问信息相对应的标准答案，并与应答信息相比较，得到应答信息与标准答案之间的重复率，并标定为待评估参数；
107.s503、获取与标准答案对应的标准参数，并与待评估参数进行比较，其中，每个标准参数对应一个标准参数；
108.若待评估参数的取值小于标准参数，则判定应答信息错误；
109.若待评估参数的取值大于或等于标准参数，则判定应答信息正确；
110.s504、获取测算函数，并将判定应答信息正确的数量与提问信息的数量输入至测算函数中，且将测算结果标定为应答信息的准确率。
111.如上述步骤s501-s504所述，在计算应答信息的准确率时，首先需要确定的是与提问内容相对应标准答案，且每个标准答案均对应一个标准参数，例如，语文教学中，诗句的提问，如果出现任意一个错字，那么便代表其回答错误，此时，其对应的标准参数应该为100％，而对于该诗句释义的提问，即使出现少许表述不一致的内容，只要不偏离其中心思想，那么也能够判定其为回答正确，将应答学生所回答的应答信息与标准答案之间的重复率标定为待评估参数，之后比较待评估参数与标准参数之间的大小，以此来判定应答信息的准确率，其中，准确率的测算函数为f＝nz，式中，f表示应答信息的准确率，n表示应答信息被判定为正确的数量，z表示提问内容的总数量，基于上式，便可以明确的测算出应答信息的准确率。
112.在一个较佳的实施方式中，将应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分的步骤，包括：
113.s601、从数据转换模型中获取评价区间，其中，评价区间为(0，a]，(a，b]，(b，c]
……
；
114.s602、获取每个评价区间对应的教学质量评分；
115.s603、将应答信息的准确率与评价区间相比较，输出对应的教学质量评分。
116.如上述步骤s601-s603所述，在将应答信息的准确率转换为教学质量评分时，首先需要确定的便是评价区间，评价区间的数量可以根据具体需求进行设置，例如，评价区间设置为(0，0.6]，(0.6，0.8]，(0.8，1]，这三个评价区间对应的教学质量评分分别为1，2，3，当
然，也可以是其他的评分形式，本实施方式仅作出例证，具体评分形式可根据实际需求进行设置，本方案中不再加以明确的限制。
117.在一个较佳的实施方式中，获取评估区间，并与评估差量进行比较，再根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调整下一教学视频的教学内容的步骤，包括：
118.s801、获取与评估差量相对应的评估区间，并输出复习计划，其中，复习计划包括重复播放教学视频、重复设置提问信息以及简要论述视频；
119.s802、获取复习计划的复习时长，以及下一教学课时的教学时长，并将教学时长与复习时长之间的差值作为有效时长；
120.s803、获取下一教学视频的教学内容，教学内容包括必要教学内容和非必要教学内容，且非必要教学内容能从下一教学视频中筛除；
121.s804、将必要教学内容所占时长标定位必需时长，并与有效时长进行比较；
122.若有效时长小于必需时长，则表明必要教学内容无法完全播放，且将必要教学内容顺延至下一位次的教学视频中，并将下一位次教学视频中的非必要教学内容进行筛除；
123.若有效时长大于或等于必需时长，则表明必要教学内容能完全播放，且无需将必要教学内容顺延至下一位次的教学视频中。
124.如上述步骤s801-s804所述，为保证学习质量，在每次实施新的教学内容之前，对之前所学内容的复习是必不可少的，其可以是与该次教学内容相关的复习内容，也可以是不相关，但是学习节点相对此次节点较近的复习内容，此处不再一一列举，而在输出复习计划之前，需要先行判定的是学生群体的学习效果，主要依据是评估阈值与教学质量评分的比较结果，在教学质量评分小于评估阈值的情况下，需要重新播放教学视频，此时不执行复习计划，而在教学质量评分大于或等于评估阈值的情况下，会先行输出评估差量，针对评估差量而言，能够直观的判断出学生学习效果，例如，教学质量评分采用10分制，且评估阈值设置为7，学生群体实际的教学质量评分为10，显然，学生群体对教学内容的掌握比较优秀，那么在执行复习计划时，便不需要花费大量的时间，仅需要播放简要论述视频帮助学生们回顾已学内容即可，而如果学生群体实际的教学质量评分为7，虽然大部分学生能够掌握教学内容，但是未能完全掌握教学内容的学生仍然很多，故而为保证接下来新的教学内容的顺利教授，复习计划的执行显然需要增加一定的时间，具体可通过重复播放教学视频与重复设置提问信息相结合的方式来进行，复习计划的执行时长应当由任课老师参与规划，此处不加限制，而在复习计划的执行时长确定之后，在教学计划之内，下次教学视频的播放时长便需要相应的进行调整，每个教学视频中必然都包含必要教学内容和非必要教学内容，例如，仍以语文教学中的诗句为例，非必要教学内容有关于作者的背景介绍等一些不影响学生学习教学内容的补充知识，具体可安排学生课后阅读进行补充，基于此，在复习计划的执行时长确定之后，可以对下一教学视频中的教学内容的时长进行调整，在有效时长小于必需时长的情况下，对非必要教学内容进行筛除，在有效时长大于或等于必需时长的情况下，任课老师可以根据非必要教学内容的重要度选择性的保留。
125.本发明还提供了，一种ai智能教学机器人控制系统，应用于上述的ai智能教学机器人控制方法，包括：
126.第一获取模块，第一获取模块用于获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集；
127.视频调用模块，获取学生需求，并根据学生需求从教学视频数据集中调取对应的教学视频；
128.第二获取模块，第二获取模块用于获取学生群体中每个学生的基本信息，并汇总为基本信息集；
129.抽取模块，抽取模块用于获取教学视频中的提问信息，并根据基本信息集抽取应答学生；
130.测算模块，测算模块用于获取所有应答学生回答的与提问信息相对应的应答信息，并实时计算应答信息的准确率；
131.数据转换模块，数据转换模块用于将应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分；
132.比对模块，比对模块用于获取评估阈值，并与教学质量评分相比较；
133.若教学质量评分小于评估阈值，则判定教学质量的效果为差，并重新播放教学视频；
134.若教学质量评分大于或等于评估阈值，则测算教学质量评分与评估阈值之间的差值，并标定为评估差量，且继续播放教学视频；
135.调控模块，调整模块用于获取评估区间，并与评估差量进行比较，且根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调控下一教学视频的教学内容。
136.如上述，在智能教学机器人工作时，首先通过第一获取模块获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集，再根据学生需求，采用视频调用模块调用需要播放的教学视频，并且在教学视频中设置了多个提问信息，以第二获取模块采集的学生群体的基本信息为基础，利用抽取模块抽取应答学生，并汇总应答学生的应答信息，之后利用测算模块计算应答信息的准确率，并通数据转化模块将应答信息的准确率转换为教学质量评分，而后通过比对模块来评定教学质量的效果，并生成相应的复习计划，最后根据复习计划，利用调控模块来调整下一教学视频的教学内容，保证在教学计划之内，能够完成所需的教学内容，至于上述中涉及的判定过程均可采用if
……
else函数进行嵌套，当然其它能实现此目的的算法也适用于本方案，文中对此不加以限制。
137.以及，一种ai智能教学机器人控制终端，包括：
138.至少一个处理器；
139.以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
140.其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的ai智能教学机器人控制方法。
141.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
142.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无
特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。

技术特征：
1.一种ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：包括：获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集；获取学生需求，并根据学生需求从教学视频数据集中调取对应的教学视频；获取所述学生群体中每个学生的基本信息，并汇总为基本信息集；获取所述教学视频中的提问信息，并根据所述基本信息集抽取应答学生；获取所有所述应答学生回答的与提问信息相对应的应答信息，并实时计算所述应答信息的准确率；将所述应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分；获取评估阈值，并与所述教学质量评分相比较；若所述教学质量评分小于评估阈值，则判定所述教学质量的效果为差，并重新播放教学视频；若所述教学质量评分大于或等于评估阈值，则测算所述教学质量评分与评估阈值之间的差值，并标定为评估差量，且继续播放教学视频；获取评估区间，并与所述评估差量进行比较，且根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调整下一教学视频的教学内容。2.根据权利要求1所述的一种ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：所述获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集的步骤，包括：获取所述教学点的地理位置，并匹配符合当地教学特征的所有教学视频；获取所述学生群体的具体学段，并根据学段对教学视频进行筛选，且将筛选结果汇总为教学视频数据集；其中，教学机器人包括交互屏幕，所述教学视频数据集中的教学视频均能通过交互屏幕进行投放。3.根据权利要求1所述的一种ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：所述获取所述教学视频中的提问信息，并根据所述基本信息集抽取应答学生的步骤，包括：从所述基本信息集中获取每个学生的基本信息，其中，所述基本信息包括学生姓名以及学习成绩；获取分类阈值，并与所述学生成绩相比较，将所述学生群体分类为多个取样区间，再将多个取样区间按照学生成绩由高至低的顺序进行排列；根据所述取样区间的排列顺序，生成取样计划，并根据取样计划在取样区间内抽取应答学生。4.根据权利要求3所述的一种ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：所述根据所述取样区间的排列顺序，生成取样计划的步骤，包括：获取所述教学视频的时长，以及所述提问信息在教学视频中分布的时间节点，且将其标定为提问节点；获取所述提问信息中提问内容的数量，其中，所述提问信息中包括多个提问内容，提问内容的数量不小于3个；获取所述教学视频的中心节点，并与所述提问节点相比较；若所述提问节点分布于中心节点之后，则将所述提问内容按照取样区间的排列顺序进
行分配；若所述提问节点分布于中心节点之前，则将所述提问内容按照取样区间的逆向排列顺序进行分配；其中，若所述提问内容的数量高于取样区间的数量，则依据所述提问内容的分配顺序进行重复分配。5.根据权利要求1所述的一种ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：所述获取所有所述应答学生回答的与提问信息相对应的应答信息，并实时计算所述应答信息的准确率的步骤，包括：获取应答信息；获取与所述提问信息相对应的标准答案，并与所述应答信息相比较，得到应答信息与标准答案之间的重复率，并标定为待评估参数；获取与标准答案对应的标准参数，并与所述待评估参数进行比较，其中，每个所述标准参数对应一个标准参数；若所述待评估参数的取值小于标准参数，则判定所述应答信息错误；若所述待评估参数的取值大于或等于标准参数，则判定所述应答信息正确；获取测算函数，并将判定所述应答信息正确的数量与提问信息的数量输入至测算函数中，且将所述测算结果标定为应答信息的准确率。6.根据权利要求5所述的一种ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：所述应答信息被判定正确之后，获取与该应答信息相对应的学生的基本信息，并将其从取样区间内筛除；所述应答信息被判定错误之后，获取与该应答信息相对应的学生的基本信息，并保留在取样区间内。7.根据权利要求1所述的一种ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：所述将所述应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分的步骤，包括：从所述数据转换模型中获取评价区间，其中，所述评价区间为(0，a]，(a，b]，(b，c]
……
；获取每个评价区间对应的教学质量评分；将所述应答信息的准确率与评价区间相比较，输出对应的教学质量评分。8.根据权利要求1所述的一种ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：所述获取评估区间，并与所述评估差量进行比较，再根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调整下一教学视频的教学内容的步骤，包括：获取与评估差量相对应的评估区间，并输出复习计划，其中，复习计划包括重复播放教学视频、重复设置提问信息以及简要论述视频；获取复习计划的复习时长，以及下一教学课时的教学时长，并将教学时长与复习时长之间的差值作为有效时长；获取下一教学视频的教学内容，所述教学内容包括必要教学内容和非必要教学内容，且所述非必要教学内容能从下一教学视频中筛除；将所述必要教学内容所占时长标定位必需时长，并与所述有效时长进行比较；若所述有效时长小于必需时长，则表明必要教学内容无法完全播放，且将必要教学内容顺延至下一位次的教学视频中，并将下一位次教学视频中的非必要教学内容进行筛除；
若所述有效时长大于或等于必需时长，则表明必要教学内容能完全播放，且无需将必要教学内容顺延至下一位次的教学视频中。9.一种ai智能教学机器人控制系统，应用于权利要求1至8中任意一项所述的ai智能教学机器人控制方法，其特征在于：包括：第一获取模块，所述第一获取模块用于获取教学点的学生群体，并根据学生群体匹配教学视频数据集；视频调用模块，获取学生需求，并根据学生需求从教学视频数据集中调取对应的教学视频；第二获取模块，所述第二获取模块用于获取所述学生群体中每个学生的基本信息，并汇总为基本信息集；抽取模块，所述抽取模块用于获取所述教学视频中的提问信息，并根据所述基本信息集抽取应答学生；测算模块，所述测算模块用于获取所有所述应答学生回答的与提问信息相对应的应答信息，并实时计算所述应答信息的准确率；数据转换模块，所述数据转换模块用于将所述应答信息的准确率输入至数据转换模型中，并将转换结果标定为教学质量评分；比对模块，所述比对模块用于获取评估阈值，并与所述教学质量评分相比较；若所述教学质量评分小于评估阈值，则判定所述教学质量的效果为差，并重新播放教学视频；若所述教学质量评分大于或等于评估阈值，则测算所述教学质量评分与评估阈值之间的差值，并标定为评估差量，且继续播放教学视频；调控模块，所述调整模块用于获取评估区间，并与所述评估差量进行比较，且根据比较结果输出复习计划，再根据复习计划调控下一教学视频的教学内容。10.一种ai智能教学机器人控制终端，其特征在于：包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至8中任意一项所述的ai智能教学机器人控制方法。

技术总结
本发明属于教学机器人技术领域，具体涉及一种AI智能教学机器人控制系统及方法，包括。该发明通过设置提问信息，提升学生的紧张度，使学生们的注意力能够集中，同时根据学生的应答信息的准确率能够测算当期的验教学质量评分，且根据教学质量评分能生成相应的复习计划，再根据复习计划的执行时长实时调控后续教学视频的教学内容，使得教学视频的播放能够在教学计划之内完成播放，保证智能教学机器人投入使用之后，不仅能够保证提高学生的学习效果，还不会对教学计划造成影响。还不会对教学计划造成影响。还不会对教学计划造成影响。


技术研发人员：孟繁婷 宋炳燃
受保护的技术使用者：哈尔滨师范大学
技术研发日：2023.04.10
技术公布日：2023/7/21