This report is an example of the output from an open source tool which makes it easier to compare the decisions by two raters after screening literature samples in ASReview. The report can be created automatically using the .csv files downloaded directly from the ASReview dashboard. The report is a work-in-progress. If you are an R user, please take a look at the source code. Checks, feedback and suggestions for additional features are welcome. You can find my contact details on my website.

1 Files used

File 1 (selected for rater A):

C:\Users\梅芙语\Desktop\科研工具\asreview_irr-v.1.0-alpha\data\asreview_dataset_all_AI&Child_ch-qyj.csv

File 2 (selected for rater B):

C:\Users\梅芙语\Desktop\科研工具\asreview_irr-v.1.0-alpha\data\asreview_dataset_all_AI and child 中文-mfy.csv

2 Rater summary

	rater A	rater B
n uploaded	1861	1861
n reviewed	1861	1861
% reviewed	100	100
n flagged relevant	299	165
n flagged irrelevant	1562	1696
% flagged relevant	16.07	8.87
n unreviewed	0	0
n unreviewed + irrelevant	1562	1696
% total relevant	16.07	8.87
n relevant v. irrelevant	158	24
n relevant v. unreviewed	0	0

3 Overall summary

Description	n
Both rated irrelevant	1538
One rated relevant, other irrelevant	182
Both rated relevant	141
Both raters made decision	1861

4 Written explanations

Reviewer A evaluated 1861 of 1861 articles (100%), of which (s)he flagged 299 as relevant and 1562 as irrelevant.
Reviewer B evaluated 1861 of 1861 articles (100%), of which (s)he flagged 165 as relevant and 1696 as irrelevant.
Rater A left a total of 0 articles unreviewed, while rater B left 0 unreviewed. In other words, these articles lay beyond the ‘stop rule’ and were never seen by the raters.
Rater A flagged 0 article(s) as relevant that rater B left unreviewed. This figure for Rater B was 0.
The ‘total irrelevant’ figure is the sum of (1) the number of articles actively flagged as irrelevant by raters and (2) the number of articles left unreviewed after the stop rule (and therefore assumed to be irrelevant).
Rater A flagged 158 articles as relevant that rater B flagged as irrelevant. Conversely, rater B flagged 24 articles as relevant that rater B flagged as irrelevant.
Here, the number of decisions eligible for the Kappa statistic is defined as the both raters made decision figure. This is the sum of both rated irrelevant, one rated relevant, other irrelevant and both rated relevant. By default, then, the Kappa reported here does not include abstracts for which one rated relevant, other left unreviewed.

5 Visual summary

5.1 Proportional breakdown

5.2 Rater overlap

6 Inter-rater reliability statistics

The level of agreement between rater A and rater B is the following:

##  Percentage agreement (Tolerance=0)
## 
##  Subjects = 1861 
##    Raters = 2 
##   %-agree = 90.2

6.1 Cohen’s kappa

With missings coded as -1:

##  Cohen's Kappa for 2 Raters (Weights: unweighted)
## 
##  Subjects = 1861 
##    Raters = 2 
##     Kappa = 0.557 
## 
##         z = 25.4 
##   p-value = 0

With listwise deletion:

##  Cohen's Kappa for 2 Raters (Weights: unweighted)
## 
##  Subjects = 1861 
##    Raters = 2 
##     Kappa = 0.557 
## 
##         z = 25.4 
##   p-value = 0

6.2 Gwet’s coefficient

With missings coded as -1:

## $est
##   coeff.name        pa       pe coeff.val coeff.se      conf.int p.value
## 1        AC1 0.9022031 0.218246    0.8749  0.00961 (0.856,0.894)       0
##       w.name
## 1 unweighted
## 
## $weights
##      [,1] [,2]
## [1,]    1    0
## [2,]    0    1
## 
## $categories
## [1] 0 1

With listwise deletion:

## $est
##   coeff.name        pa       pe coeff.val coeff.se      conf.int p.value
## 1        AC1 0.9022031 0.218246    0.8749  0.00961 (0.856,0.894)       0
##       w.name
## 1 unweighted
## 
## $weights
##      [,1] [,2]
## [1,]    1    0
## [2,]    0    1
## 
## $categories
## [1] 0 1

6.3 Krippendorff’s alpha

With listwise deletion:

##  Krippendorff's alpha
## 
##  Subjects = 1861 
##    Raters = 2 
##     alpha = 0.552

7 Disagreements

7.1 Relevant versus unreviewed

If there are any, the following are the articles for which one rater flagged ‘relevant’ and the other did not review it because it lay beyond the stop rule.

## [1] "There were no articles for which one rater flagged 'relevant' and the other did not review it."

7.2 Rater A

Studies for which rater A flagged relevant and rater B flagged irrelevant.

id	author(s)	year	title	abstract
1266	[‘易炼’] \|	014\|多	态对话管理系统的研究与实现 \|当前,机器人逐渐从工业机器人向服	机器人转变,服务机器人的一个重要特点就是要能够与人进行基于自然语言的对话。在人机对话系统中,对话管理是不可或缺的核心。传统的对话管理主要利用了语言信息,但是在服务机器人与人的对话交流过程中,不仅有语言信息,还涉及到对话所处的情景信息,例如对话中对话者的表情、手势,还有对话谈论的视觉场景信息等,这些信息会对对话行为产生影响。因此,非常有必要开展基于视觉、语言等多模态信息的对话管理。本文基于已有对话管理技术开展多模态对话管理研究。首先,在此基础上提出了基于意图分析的对话管理模型,主要是对用户对话的意图进行层次化分析,设计了一个结合有限自动状态机和任务树的对话管理方法。然后进行了一系列分类实验,以此验证本文提出的层次化意图分析模型,最终实验结果表明,本文的层次化意图分析模型是行之有效的。最后,本文综合对话系统的各项技术,并融合本文提出的多模态对话管理模型,设计实现了一个基于NAO机器人平台的多模态对话管理系统。该系统模拟了儿童对事物语言和图像的认知过程,通过人机对话的形式让机器人学习情景中事物的名称和图像特征,比如颜色、形状。用户还可以对机器人学习到的知识进行询问,系统亦能检索自己的知识库,并且给出相应的回答。由系统的实验结果表明,本文提出的基于意图分析的对话管理模型能够有效地保证多模态人机对话的流畅性和自然性。 \|
929	[‘乔欢欢’] \| 2	19\|婴儿	情识别算法研究 \|随着人工智能的发展,以人	主体的智能识别研究成为了计算机领域的热门方向,且研究成果已逐渐应用于日常生活中,如人脸识别、表情识别、物体检测等等。表情识别作为一种智能检测人类情绪的方式自然也引起了广泛的关注和研究,但是目前的研究大多是以成人为主体。而婴儿阶段作为人类最重要的阶段,语言表达能力尚未完善,对婴儿情绪和状态的判断仅能通过面部表情和肢体动作。若能实现对婴儿表情的智能识别,将能在婴儿的看护、培育、健康检测等诸多方面带来极大便利。本文以婴儿表情识别为课题,主要研究内容分为以下几点:第一,建立了适用于本文分类研究的婴儿表情库。由于目前国内外表情库大多为成人表情图片或序列,且婴儿面部特征与成人存在很大区别。因此,本文采用从互联网采集图片的方式,对采集的图片进行了相应预处理和数据增强,最终建立了适用于本文研究的婴儿表情库,该表情库图片分为四类:高兴、哭泣、平静、睡觉。第二,对现有局部二值模式LBP(Local Binary Pattern)算子进行了改进。针对本文表情数据来自于互联网,具有光照和噪声复杂的特殊性,本文对现有的LBP算子进行了改进。并经实验证明,该算子与传统的LBP算子相比,更能凸显婴儿面部特征,且对光照和噪声具有更好的鲁棒性。第三,采用深度学习的方法对婴儿表情进行识别,并提出了一种结合浅层网络与深度网络的双通道模型。本文对婴儿表情识别的研究分为三个部分:基于浅层网络、基于深度网络以及结合两种模型的双通道网络。浅层网络部分引入了LBP特征图,使得网络性能提升了近十个百分点,识别率最高为82.6%;深层网络部分,首先对经典的图片识别网络VGGNet进行微调,使其适用于本文婴儿表情的识别,并达到最高为87.3%的准确率;双通道网络模型部分,将前两种网络进行特征融合,将准确率进一步提升至了91.6%。第四,应用一种新型的二阶卷积神经网络进行婴儿表情识别。由于卷积神经网络仅提取了图像的一阶特征,近年来深度学习中关于图像二阶特征的应用越来越多,且部分研究表明,其性能优于一阶特征。所以,本文进一步采用了二阶卷积神经网络对婴儿表情识别进行研究,并针对应用过程存在的问题对模型进行了进一步改进。 \|
1457	[‘王丽彬’] \| 2	20\|基于	验学习理论的Scratch信息技术课程教学设计与应用研究 \|人工智能、大数据、云计算等技术的发展与应用给教育带了	命性的影响,对信息技术教育提出了更高的培养目标要求。良好的信息素养和高阶思维能力是21世纪数字公民应具备的基本能力。因此,为了满足信息社会发展对人才的要求,各级学校纷纷进行了信息技术课程改革。在此背景下,Scratch在教学中应用为信息技术课程的改革带来了新思路和新方法。Scratch在信息技术课程中的应用强调为学生创造真实的学习环境,注重学生的学习体验,重视学生高阶能力的培养与发展。Scratch是一款由麻省理工学院开发的图形化少儿编程软件,其服务对象主要是8至16岁儿童。在使用过程中,学习者只需以搭建积木的形式就可进行可视化的程序设计。Scratch在信息技术课程中的应用,不仅能够为课堂注入了新的活力,引起学生的学习兴趣,提高学习主动性,还能够培养学生的问题解决能力、逻辑思维能力、创新能力、迁移能力等高阶能力。但是由于Scratch在小学信息技术课程中的应用不够成熟,教师对Scratch软件也不够熟悉,缺乏相关教学设计方面的理论与应用研究。因此,Scratch信息技术课程的实际教学效果不是很理想。为了解决这一现状,培养21世纪数字社会人才所需的高阶能力,笔者提出了本课题的研究。本研究针对云南昆明某小学五年级一班学生开展,首先梳理了Scratch在教育研究中的发展脉络,整理了体验学习理论的基本特征及其内涵。其次,分析了小学信息技术课程的课程目标、课程内容、教学模式,证实了信息技术课程与体验学习理论之间具有可行性较好的融合性。然后,在体验学习理论的指导下,基于学习者的学习水平选取了《动手玩转Scratch2.0编程》作为参教材,分析了学习者的学习特征和学习水平,设计了小学Scratch信息技术课程的教学目标、教学内容、教学活动。据此,开展了基于体验学习理论的小学Scratch信息基础课程的教学实践研究。在教学过程中,学生主要通过迭代式创作学习活动进行学习。迭代式创造学习活动主要分为原型制作、作品迭代、完善作品、作品再创作或创新四个阶段。前三个阶段通过向学生提供范例作品,在引导学生完成迭代,完善范例作品的过程中掌握Scratch软件相关知识、程序设计基础知识和程序设计思想。在第四阶段过程中,为学生创造独立探索的学习空间,引导学生进行作品再创作或创意新作品。论文中选取了《接苹果游戏》的教学实施过程进行展示。研究结果表明:第一,基于体验学习理论的小学Scratch信息技术课程能够有效提升学习者学习的兴趣和主动性,学生在教学过程中拥有较高的参与度,课程结束后学生愿意花时间进行程序设计的研究。第二,基于体验学习理论的小学Scratch信息技术课程能够提高学习者问题解决能力、逻辑思维能力和创新力、迁移能力等高阶能力,在学习过程中,学习者能够进行独立探索和协作研究,有效地解决程序设计过程中遇见的问题。在再创作范例作品或创新全新作品时,学生能够融入自己的思想进行作品创作,设计具有趣味性和挑战性的游戏作品。第三,学习者在学习过程中,高阶能力总体而言都得到了不同程度的发展,但是学习者个体能力发展之间存在着差异。对学习者知识掌握和高阶能力评估后发现,学生的高阶能力都得到了提高,但学生群体间出现了能力差异。高阶能力得到较高发展的学生能够独立进行创意作品创作,高阶能力发展程度较弱的学生能够在范例作品的基础增加自己的想法进行迭代。第四,基于体验学习理论的Scratch信息技术课程对于学生能力的培养是可行并有效的。 \|
1025	[‘刘语频’] \| 2	18\|智能	琴教学法的原理及其在儿童钢琴启蒙教育中的应用 \|智能钢琴是指在保持传统钢琴功能的基础上,借助互联网与人	智能技术,拓展产品结构与功能,实现模拟演奏、钢琴教学、娱乐功能的钢琴。由于互联网时代的到来与人工智能的高速发展,智能钢琴作为一种新兴的乐器正逐步得到应用和推广。儿童钢琴启蒙教学是钢琴教学的重要组成部分,是钢琴教学的基础。本论文以智能钢琴教学法这一新的钢琴教学模式为主题,以智能钢琴教学法与传统钢琴教学法之间的差异为线索,探讨智能钢琴教学法的基本原理,并分析了智能钢琴教学法在儿童钢琴教学中的应用。本论文由四大部分组成。第一、二部分为绪论和概述,主要阐述了智能钢琴及智能钢琴教学法的概念、发展现状以及儿童钢琴启蒙教育的性质与任务。第三部分提出智能钢琴教学法,并通过对埃德温·戈登的“预备听想”理论、皮亚杰的儿童思维发展阶段理论、奥苏伯尔的认知同化学习理论以及罗杰斯“以学生为中心”等心理学理论的分析,对智能钢琴教学法的理论依据进行了探索。以此为基础,分别从内容、过程、方法及组织形式四个方面阐释了智能钢琴教学法。第四部分阐述了智能钢琴教学法在儿童钢琴启蒙教育中如何应用的问题。首先根据第三部分的心理学理论,将儿童钢琴启蒙阶段划分为启蒙预备阶段、启蒙初期、启蒙中后期。然后分别阐述了各阶段如何运用智能钢琴进行教学。最后,阐述了智能钢琴教学法对于教与学的作用,并分析了智能钢琴教学法存在的问题以及未来的发展方向。 \|
1629	[‘蔡璐’] \|	017\|基	机器人场景交互的人脸识别系统的设计与实现 \|眼下,正是一个智能机器人爆发的时代,无论是工业	器人还是特种机器人、家用机器人,机器人时代到来正带给现代社会和现代人各种惊喜。对于现代社会中忙碌于工作的年轻父母们而言,他们利用机器人为孩子提供更好陪伴的梦想也正在变得触手可及。基于机器人场景交互的人脸识别系统是儿童教育机器人的一个重要模块,目的是让机器人识别不同的人物角色,从而有目的进行交互,使得机器人更加智能化,更容易融入到人们的生活场景中。基于机器人场景交互的人脸识别系统是应用在人们生活的具体场景之中。生活场景是丰富多样的,所以要想让机器人自然的融入人类的生活场景中,需要尽可能的丰富其场景处理能力。这个问题需要从两个方面来解决,一方面可以尽量多的增加场景逻辑,考虑到生活中尽可能多的场景;另一方面,提高场景的适用性,用少量的场景逻辑来处理现实中多个场景。本文使用人脸识别相关技术,来实现机器人场景化中的认识新朋友和与好朋友打招呼两个场景。首先,本文介绍了系统的实际应用背景和人脸识别在系统中的应用。同时,也介绍了人脸识别的相关背景和国内外的发展现状。其次,结合系统的业务需求,确定了系统的总体架构和模块划分,以及各个模块之间的交互流程。最后,本文详细阐述了基于机器人场景交互的人脸识别系统的实现过程,该部分是本文的重点。本文的创新点包括以下几个方面:首先,本文将人脸识别算法应用在机器人与人类实际交互的场景中,具有实际的应用意义;其次,在特征提取的算法中,将CNN结构的倒数第二层全连接层的结果作为人脸的特征保存,这种方法不仅保留了 CNN的识别准确度,又提高了特征提取的效率;最后,将场景化实现与视觉算法实现分离,提高了系统的可扩展性。 \|
626	[‘苏明’] \|	020\|基	人工智能技术的在线学习系统开发应用 \|本文针对基于人工智能技术的在线学习系统推	和应用的客观趋势,从在线学习模式的特点出发,通过采用大量参考文献的分析法、对比法,首先,介绍了在线学习模式的特点,接着,从基于人工智能技术的在线学习系统的需求分析、基于人工智能技术的在线学习系统的总体设计两个方面入手,研究了基于人工智能技术的在线学习系统的开发思路,其次,从在线注册选课、学前能力测试、学习评估反馈三个方面入手,分析了基于人工智能技术的在线学习系统的应用,最后,又通过结束语的形式总结了基于人工智能技术的在线学习系统的应用给教师的教学工作带来的积极影响,希望通过这次研究,为软件开发人员提供有效的参考。 \|
1790	[‘韦象’] \|	019\|微	在小学六年级学生数学课后复习的应用研究 \|近年来,互联网+人工智能+教育催生了个性化学	、移动学习、混合式学习等互联网+教育的需求,成为国内外教育领域研究的热点话题。《义务教育数学课程标准(2011年版)》指出“把现代信息技术作为学生学习数学和解决问题的有力工具,有效地改进教与学的方式”。目前,小学六年级学生开始步入青春期,心理和身体都发很大变化。六年级学生对数学课后复习的重要性认识不够,传统的复习方式已很难激起他们的复习兴趣,如何提高数学课后复习的有效性。作为信息技术深度融入数学课程的产物——基于数学微课的移动学习可能是一种提效学生数学复习的可行途径。本研究以城市某所小学六年级两个班级的学生作为研究对象,通过调查、实验、访谈相结合的方法,探究微课在小学六年级学生的数学课后复习的有效性。包括理论和实践两个方面的研究:在理论研究方面,通过文献梳理和经验总结,探讨用微课辅助数学课后复习的基本策略,通过“收”、“选”、“推”、“练”、“反”应用策略能充分发挥微课在小学六年级学生数学课后复习的效果。在实验研究方面,本次研究采用两次实验,一次正常实验,一次验证实验。实验班的学生应用微课进行数学课后复习,对照班学生采用传统方式复习。通过实验、调查和访谈方法,发现微课对小学六年学生数学课后复习产生如下影响:(1)能显著提升学生的数学学习成绩。(2)有助于提高学生复习效率、激发学生学习兴趣、改善学生的复习方式。 \|
594	[‘罗敏红’] \| 2	23\|“大	据+人工智能”技术在学前教育中的融合创新 \|<正>人工智能平台的人脸识别、情绪识别、声音	别技术，以及百度云的计算、存储技术和智能多媒体平台、智能大数据平台引领信息时代的科技爆炸，应用在学前教育中，必将带给学前教育的重大变革。随着大数据理念的传播和人工技能技术的发展，大数据在内涵和外延上已经超越了传统意义上的“数据”概念，演变成为一种“技术+能力”结合体。 \|
1110	[‘孔慧’] \|	021\|基	SOLO分类理论的Scratch等级考试试题评价研究 \|近些年来,伴随着信息技术的不断更新和	展,大数据、人工智能、物联网等各种新兴技术的不断出现,毋庸置疑,编程将会是未来人们必须掌握的一项基本技能。为了更好地适应未来社会的发展需求,各国纷纷开始注重少儿编程,其中以Scratch图形化编程为主的课程受到了孩子的喜爱和推崇,相关研究表明,Scratch可以有效地促进和培养儿童的计算思维。基于此,为了检验学生Scratch编程的学习成果,各类与之相关的等级考试也应运而生了。那么这些试题是以什么样的形式出现?是否能够检测出学生的计算思维?这些试题考查的能力结构层次又是什么样的?带着这些问题,本次研究基于SOLO分类理论对Scratch等级考试试题进行评价,主要的研究过程如下:首先,搜集大量的文献资料,梳理当前编程教育的评价和SOLO分类理论的研究现状,同时对Scratch、计算思维等相关概念进行界定,以此为基础展开研究。其次,构建一套基于SOLO分类理论的Scratch试题分析方法。基于上述的文献梳理和相关概念,对评价要素进行提取,划分试题对应的水平层次,并对不同的题型进行应用示例,在专家的指导下进行多次修改和完善,最终确定Scratch试题分析方法的方案。然后,基于构建的Scratch试题分析方法,对2019年全国青少年软件编程等级考试Scratch图形化编程(1～4级)试题进行统计分析和比较,得到试题的不同等级在计算概念分布以及能力结构上的特点,研究发现:不同等级的Scratch试题考查的计算思维侧重点不同;从总体上看,各试题按照等级的逐步提升,所考查的SOLO层次水平也呈现从低级到高级的趋势,但二、三两个等级试题之间考查的水平层次区分度不高;每个等级的各套真题考查的难度和知识点一致性较高,但二级的三套真题之间出现了较大的分歧。最后,基于研究发现,对Scratch教学和试题编制提出了一些建议,并总结此次研究的不足和对未来进一步研究的展望。 \|
1299	[‘李俊锋’] \| 2	21\|基于	识图谱的视觉问答技术研究 \|视觉问答任务要求模型能够理解输入的	像和文本问题内容,然后给出相应的答案。相比只需要处理单一模态信息的纯文本问答任务,视觉问答要对视觉模态和文本模态的信息进行多模态信息融合处理,这样的任务更符合人类面对问题的真实场景,更接近具有推理能力的人工智能形态,存在较高的研究价值以及在医疗辅助、安防、幼儿教育等领域有着广阔的应用场景。目前,视觉问答任务面临着以下问题与挑战:在模型面对来自图像和文本语言两个不同模态信息的输入时,如何高效的处理多模态信息并得到准确的视觉图像特征表示、自然语言文本特征表示或者是图像文本特征联合表示存在着挑战;模型如何提取高维的图像特征和文本特征以及实现图像文本语义对齐;模型如何根据文本问题来提取图像中相应的物体属性或物体关系特征并进行推理,这些问题都阻碍着视觉问答任务的进一步发展。针对以上问题,本文通过模拟人类在面对现实场景问题时的感知、认知推理过程对视觉问答模型提出了改进方案。主要研究内容如下:(1)本文通过数据集中的标注数据并且提取数据集图像中的物体、属性以及物体关系构建了一个图像关联知识图谱,并结合Word Net中不同的语义相似度计算方法设计了上述知识图谱中的实体关系权重。提出了基于知识图谱特征嵌入及注意力增强的视觉问答框架,将知识图谱中的图像场景结构化知识特征与文本问题特征以及图像特征相结合,在一定程度上解决了图像文本语义对齐问题。(2)本文提出了一种基于跨模态预训练与知识图谱特征对齐的视觉问答框架,通过引入Transformer结构编码图像模态与文本模态信息,以及设计了知识图谱实体预测、关系预测、属性预测、图像ROI区域掩码类别预测、图像文本匹配判断等多个预训练任务让模型学习图像、文本、知识图谱联合特征,有效解决了多模态特征融合和更细粒度的图像文本语义特征提取问题。实验结果表明,在视觉问答模型中加入含有图像场景信息的知识图谱特征能有效的辅助视觉问答任务性能提升。 \|
1278	[‘曾榆钧’] \| 2	23\|家用	人机器人技术风险与规避策略研究 \|随着人工智能的发展,类人机器人正在快速兴	,并逐渐跻身人类家庭,为人们的家庭生活带来新的舒适和便利。作为一种类人化的智能机器人,家用类人机器人具有通用性、智能性和类人性的功能特征。它们不仅可以帮助人们完成家务、照顾儿童和老人等任务,减轻人们的生活负担,其智能化、类人化的特征还赋予其在家庭领域充当特定的家庭成员乃至精神伴侣的可能。然而,家用类人机器人技术在给人类带来巨大福祉的同时,也潜藏着种种意想不到的技术风险。与传统家用机器人相比,家用类人机器人不仅表现出高度的智能性,还表现出类似于人类的情感和社交行为,这导致在家庭领域的人机交互过程中,人机关系更加复杂甚至是人机关系的异化。人与家用类人机器人的长时间接触和互动可能会导致人类对机器人的行为和能力的误判与误解,其“类人化”会使其具有情感的迷惑性和欺骗性,造成错误的情感依附。可见,家用类人机器人带来的技术风险也更复杂,不仅有外在化的风险,还有内在化的风险(精神层面的风险)。这些风险不但会损害人类的利益,还会对人的情感、主体能力等方面造成不同程度的冲击。因此,人们在享受这些机器人带来的便利的同时,应深入反思它们的发展和应用,并警惕其潜在的风险,降低它们对人类生活和社会可能产生的负面影响。本文从风险社会的视角,探讨家用类人机器人在应用中可能带来的技术风险问题、家用类人机器人技术风险的成因,以及如何规避家用类人机器人的技术风险。首先,对家用类人机器人的演进历程做了详细的梳理,考察了家用类人机器人的基本特征与应用现状,并对家用类人机器人对人类及人类社会带来的影响进行了探讨。其次,论述了家用类人机器人技术风险的内涵和类型,并着重分析了家用类人机器人技术风险的主要后果,诸如家用类人机器人对人的利益、情感联系以及主体能力三个方面的威胁。具体包括侵害用户隐私、冲击社会群体就业、威胁人的健康安全、混淆虚拟和现实情感、侵蚀家庭情感联系、损害用户的认知和实践能力、弱化用户的社交能力等。明确了家用类人机器人技术风险是它的内在属性,即是家用类人机器人技术在研发和应用过程中不可避免的风险。再次,从技术本身、人类主观以及社会制度三个层面深度分析引发家用类人机器人技术风险的成因。在技术层面,家用类人机器人的技术风险与家用类人机器人技术的机械性、复杂性以及技术本身不确定性有着密切关系;在人类主观层面,技术风险主要来源于人认知的局限性、技术风险意识的淡薄、主体意识的薄弱及社会责任感的缺失;在社会制度层面,导致技术风险的原因主要有技术理性与社会理性的断裂、家用类人机器人的伦理原则和规范缺失以及家用类人机器人相关的法律法规不健全。最后,基于对家用类人机器人技术风险成因的分析提出了一系列防范和规避其技术风险的针对性措施。并指出仅仅依靠技术的升级和进步来规避技术风险是治标不治本的,甚至可能会使技术风险进一步升级。因此,应从技术层面、人类主观层面和社会制度层面多管齐下,采取多种措施来降低家用类人机器人技术风险发生的概率,并弱化风险造成的影响。的确,虽然家用类人机器人凭借其卓越的功能可以帮助人类完成重复性、繁琐乃至复杂的工作,减轻人们家庭生活的压力,但它不可能解决所有的家庭问题,相反还会为家庭成员及家庭带来新的挑战。因此,人们在力图通过家用类人机器人来帮助人类从劳动的苦役中解放出来的同时,更需要以理性的思维方式来审视其价值和风险,以达到理性利用与规避技术风险的平衡。家用类人机器人的技术风险是客观性与主观建构性的统一。技术的局限性和社会制度为家用类人机器人技术风险的形成提供了客观条件,人类主观层面的原因,如人的认知有限性、风险意识的淡薄等是其技术风险的主观要素。故为了最大限度地降低家用类人机器人技术风险发生的概率,必须采取整合规避机制,综合运用技术本身、社会制度、人的文化和心理等多种措施。 \|
566	[‘盘俊春’] \| 2	13\|一款	错的机器人编程入门教育软件:RoboMind \|<正>随着数字化生存方式的到来,下一	将更多地和机器人打交道。机器人技术涉及多门学科,是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。因此,机器人技术是世界强国重点发展的尖端技术,也是世界公认的核心竞争力之一。很多国家已经从小学开始就将机器人教育列为学校的课程。如何从小就在孩子中普及机器人编程知识呢?选择好的教育软件是一个重要的环节。适合中小学生用的软件很多,如Scratch,但对学前的孩子来说 \|
483	[‘沙小梅’] \| 2	19\|以“	联网+”促进学前教育信息化建设 \|云计算、大数据、人工智能等技术的快	发展,有力地促进了”互联网+教育”的普及和应用。学前教育作为”互联网+“的重要应用领域,可以充分地利用人工智能、物联网、大数据等技术,实现学前教育硬件设备的互联互通,利用大数据搜索与推荐学前教育资源,基于人工智能开发可视化、虚拟化的学前教育课程,培养儿童的学习积极性和主动性,让学生养成一种良好的学习习惯,具有重要作用和意义。 \|
1732	[‘阳盛清’] \| 2	22\|面向	童自然教育的设计及服务 \|近些年,由于我国经济的迅猛发展,	多人功利地追求商业利润,忽视了正确的儿童教育。同时,成绩论、成功学等价值观对儿童教育产生负面影响,呈现出儿童对自然体验的不足。由于自然教育能缓和现代社会发展造成儿童自然缺失下带来的各种生心理的影响。因此,本研究以6～12岁的学龄儿童为对象,提出通过设计及服务探索儿童自然教育的流程,并验证提出的服务流程的合理性、有效性。首先,使用大数据和人工智能对儿童的自然印象体验特点作定性用户调研分析。通过对自然印象词汇进行词性划分和语义解释后得到的分析结果,总结出现在儿童的自然印象和五感体验从课本的学习来获得的倾向。通过分析自然教育实施中的不足与用户需求,提出了以服务设计来提升提高儿童认知与体验学习自然的水平的设计路径。其次,通过社会文化理论和预发明创造理论指导设计了儿童自然体验认知和学习创造提升的实验过程,提出通过引导来引发儿童兴趣主动接触自然后,自然认知(印象词汇数量)和学习创造能力(叶子想象绘画数量)会有所提升的实验假设。选择8位三年级学生进行对叶子视、触、嗅体验前后的形容比喻表达和想象绘画的实验过程后,通过统计学检验发现两项结果P<0.05,具有显著性差异验证了实验假设。从实验假设验证内容以及总结乡镇小学也缺乏自然教育,跟教师合作过程中的沟通工具可为协作工具设计作为参考,儿童参与自然会有科目学习的想法等四点实验结论,为本研究结合五感体验,思考融入乡村自然教育需求以及协同沟通推动等角度提供设计协同工具流程和服务生态发展的思路与灵感。最后,通过不同实施儿童自然教育的行为特点与问题的分析,总结家长会通过自然教育绘本等内容教学特点,教师注重科目学习与成绩提高的教学目的,自然教育机构手工造物体验自然课程不够深入,以及为了儿童可持续发展体验认知自然与学习创造能力的评估需求等设计机会点,设立自然造物手工文化促进五感体验与学习为核心参与触点与设计价值点,依次设计帮助家长拆解自然教育绘本进行角色扮演设定、帮助教师结合现象教学促进自然教育学习、帮助自然教育机构设计师合理设计手工造物玩教具以及评估儿童参与认知和学习效果的四个工具包,根据工具包设计可持续且有效的儿童自然教育协作服务流程。以协作工具包中的手工文化学习和自然体验内容联系乡村中的本土手工造物文化和丰富的自然可持续材料等丰富的自然教育资源,结合乡村振兴战略设想了协作共创自然教育的工具包折页的载体设计,并设想了自然教育服务生态发展内容以供未来研究者优化与设计提供灵感参考。以用户可接受度理论对家长与教师进行线上问卷测试,验证了协作工具包的设计可行性、协作流程的合理性。综上,本研究针对儿童在自然教育中的五感体验和手工学习特点,展开对国内自然教育服务协作流程的设计研究,完成自然教育可持续发展的服务设计与验证,对未来儿童教育发展提供研究参考。 \|
1252	[‘徐莹丽’] \| 2	21\|基于	度学习的机器人辅助手写研究 \|机器人迎来了智能化的新时代,特别是类	机器人,在医疗健康、教育以及人们的日常生活中得到了广泛的应用。智能技术的传播和应用极大地提高了机器人辅助人类活动的能力。手写是儿童教育期间必须掌握的一项基本技能。不良的手写技能在学习成绩、自尊和动机方面对儿童产生负面影响,需要额外的辅助干预。本文以NAO机器人为实验平台,研究机器人辅助手写问题,分别结合人机交互、文本识别、物体检测技术开发机器人手写系统。论文主要内容如下:首先,研究基于人机交互的机器人辅助手写问题,简化机器人右臂模型,运用Q学习算法构建模拟器,学习单词正确的书写顺序。结合NAO机器人进行手写实验,人将单词写入电脑,保存笔画端点坐标,模拟器通过训练找到正确的书写顺序同时优化笔画,通过逆运动学求解完成笔划轨迹到手臂关节角度的坐标变换,NAO机器人进行手写复现,实现人教机器人手写的交互模式。其次,研究基于文本识别的机器人辅助手写问题,通过聚类方法构建机器人手写字母库,获得26个小写英文字母所对应的机器人关节角度值,基于文本识别模型,实现机器人对单词文本的快速识别。结合NAO机器人完成手写实验,学习者在白板上手写单词,机器人正确识别后在白板上复制手写。较差的手写笔迹导致的错误识别要求学习者进行多次手写,进而提高学习者的手写技能。最后,研究基于物体检测的机器人辅助手写问题,结合NAO机器人开发了一个检测-手写系统。结合Mobile Netv2对YOLOv4框架进行简化,相比于YOLOv4,Mobile Netv2-YOLOv4的检测精度稍有下降,检测速度明显提高,计算量大大减少,并获得较高的测试精度。遵循儿童手写学习的发展规律,完成检测-手写实验,实现NAO机器人对水果的检测识别再读写,获得具有一定辨识度的手写笔迹。 \|
340	[‘本刊讯’] \| 2	24\|人工	能可以进行类似儿童的语言学习 \|<正>GPT-4等人工智能系统可以学习	使用人类语言，但它们是从海量的语言输入中学习到的，远远超过儿童在学习语言时所获得的真实的语料输入。如果人工智能模型不是基于海量的网络数据，而仅仅是基于单个孩子接收的输入语料，那么模型能够学习到什么呢？近日，发表在Science上的一项研究中，纽约大学的研究人员训练了一个基于单个孩子接受收到的语料输入的人工智能模型。研究结果显示，该模型可以使用孩子所经历的有限片段来学习大量的单词和概念。 \|
613	[‘胡子淳’] \| 2	19\|手机	媒体对青少年成长的影响及对策 \|<正>随着大数据、云计算、人工智能等新	代信息技术的迅猛发展,手机新媒体凭借其传播便捷性、及时性、互动性等诸多特征被更广泛地应用,逐渐成为人们生活的新时尚。同时我们也应看到手机新媒体过度使用带来的负面影响,尤其是在青少年群体中已经出现一大批”屏幕少年”,对他们的认知、情感、意志和行为都产生了不可忽视的影响。本文旨在分析当前手机新媒体对青少年成长所产生的积极影响、消极影响以及应对策略,以期在手机新媒体环境下为促进青少年健康成长提供借鉴。 \|
1650	[‘谭雄乐’] \| 2	16\|小型	育机器人的设计与实现 \|随着传感器、计算机、电机与控制	术的发展,机器人体积越来越小,功能也越来越强大,生活中机器人应用无处不在。教育型机器人是以培养学生综合能力为目标的机器人成品或套件,未来在高校信息技术教育方面有广阔前景,也可作为开发儿童智力的新型教学与早教工具。本文介绍了一种仿人形教育机器人的设计与实现,主要包括总体方案设计,控制与伺服的总线协议,机器人子系统设计,动作录制子系统设计,无线遥控子系统设计与系统测试。本论文设计的教育型机器人总体设计采用串行总线连接内部的伺服关节与控制模块,串行总线简化了机器人的内部布线并使得机器人控制更加简单灵活;机器人伺服关节采用PID闭环控制技术,PID控制技术使得伺服关节能够实现高精度的位置伺服;机器人使用Arduino开源平台与NRF2401无线模块实现机器人的无线遥控;机器人集成USB2.0接口,上位机动作录制软件通过USB2.0接口读取机器人的关节角度信息实现机器人的动作录制;机器人通过动作回放方式实现机器人动作的自动播放;机器人动作帧使用分组方式进行存储,分组存储节省重复动作帧的存储空间,动作组的组合可使机器人实现更加复杂的动作。 \|
1583	[‘胡恩’] \|	022\|基	机器人编程的数学学习对儿童数学能力及兴趣的影响 \|数学教育作为促进学生全面发展教育的重要组成部分,其重	性不言而喻。我国《义务教育数学课程标准(2011年版)》指出,数学教育既要使学生掌握现代生活和学习中必需的数学知识和技能,也要促进学生思维能力和创新能力的发展,并且还强调了数学兴趣的培养对于儿童数学学习的重要性。前人研究表明,目前数学课堂多以讲授式教学为主,儿童缺少自主学习的机会,加之儿童的认知水平尚处于发展阶段,传统的教学模式不足以使儿童的数学能力和数学兴趣得到发展。因此,有必要引入新的教学方式。已有大量研究指出机器人编程对提升儿童的学习认知能力和激发儿童的学习兴趣有积极影响。但是,鲜有实证研究探索机器人编程在儿童数学学习中的作用以及应如何融入到儿童的数学学习中。因此,本研究的主要目标是结合具身认知理论、建造主义理论以及APOS理论设计基于机器人编程的数学学习课程,并探究基于机器人编程的数学学习对儿童数学能力和数学兴趣的影响。为此,本文采用准实验研究法,招募了64名6-8岁的儿童并随机分配到实验组和控制组中。其中,实验组参与基于机器人编程的数学学习课程,控制组参与传统的数学课程。本研究通过空间工作记忆能力、几何图形搜索能力和推理能力这三个方面来衡量儿童的数学能力,并基于视频分析的方法评价了儿童的学习兴趣。研究结果表明:(1)基于机器人编程的数学学习对儿童空间工作记忆能力的提升未达到显著但出现显著的趋势,在几何图形搜索能力和推理能力上未达到显著;(2)基于机器人编程的数学学习对儿童数学兴趣的提升未达到显著。但进一步分析发现,实验组在实验前期和实验后期的数学兴趣显著高于控制组。这些研究结果验证了本文的部分研究假设,即基于机器人编程的数学学习比传统的数学学习更有利于提高儿童的空间工作记忆能力和数学兴趣。基于以上研究结果,本文提出了以下教育教学建议:(1)基于机器人编程的数学学习是提升儿童空间工作记忆能力的有效手段;(2)基于机器人编程的数学学习对关注数学兴趣的课堂有积极作用。总之,本研究整合了多个理论模型设计了基于机器人编程的数学学习课程,并应用实证的方法检验了此课程对儿童数学能力和兴趣的影响。在理论层面上,本研究的结果表明可以综合应用具身认知理论、建造主义理论以及APOS理论指导针对儿童的数学教育。在实践层面上,本研究设计了基于机器人编程的数学学习课程,为儿童数学学习实践活动的设计和开发提供了参考。 \|
1669	[‘赵熙’] \|	020\|R	search on Dance Generation of Humanoid Robot Based on 2D Pose Estimation \|目	,随着现代人机交互技术的进步和飞速发展,机器人在科学和教育领域已经发挥出了重要的作用,教育机器人已经被广泛地逐渐融入到我们的日常学习和工作生活。仿人机器人的研究在全世界的学者中都得到了广泛的重视和关注,其中,仿人机器人的舞蹈生成是在一定长度和时间内的舞蹈姿态动作的数据集合。仿人机器人舞蹈姿态的展示实际上是通过控制机器人的关节在指定的时间内到达特定的空间位置,并将视频中舞蹈者的姿态动作转化为仿人机器人的动作的集合。尽管将仿人机器人用于舞蹈教学具有广阔的市场和应用的前景,然而传统的舞蹈机器人在舞蹈教学和实践中仍然面临着机遇和挑战。首先,机器人的动作主要依靠动作编辑软件人工设计完成,编排一套新的机器人舞蹈动作,需要投入大量的人力和时间成本,且对编排人员有较高的专业知识要求。其次,机器人动作的精细化和精准度不足,遗失了舞蹈中的动作细节,难以满足细粒度舞蹈动作的教学要求。因此,在本文中仿人机器人用来解决舞蹈教学中师资资源的不足而产生的问题,研发舞蹈机器人广泛地用于幼小儿童舞蹈教学,具有重要的教学现实意义和广泛的应用价值。此外,在技术方面,在视频跟踪过程中人物存在被遮挡的现象,对传统的二维姿态估计造成了一定困难。识别到的人体骨骼信息与仿人机器人之间还存在一定的差距,二维姿态估计获取到的信息不能直接应用于机器人。为了验证教育机器人在舞蹈教学中应用的可行性,本文中舞蹈机器人主要采用的是基于帧间姿态距离计算方式的二维姿态估计的算法,获取骨骼姿态信息,通过逆运动学方法可以精确的计算出具体的仿人机器人各个关节动作的夹角并将模仿人体姿态的关节位置信息信息映射到仿人机器人,实现了仿人机器人生成与人体姿态相似的舞蹈动作。本文通过研究并设计一种基于教学视频的人形机器人舞蹈动作自动生成方法,该方法利用视频理解技术,跟踪舞蹈教学视频中人体关节点信息,进而将关节点信息序列分割为动作单元序列,最后重构动作单元序列并映射为机器人动作。为此,需要解决的技术问题有:(1)舞蹈视频的关节点精确跟踪,以获取完整的关节点信息;(2)关节点信息序列的分割,以得到舞蹈动作单元序列;(3)舞蹈动作单元序列的重构,以形成机器人可执行的动作参数。本文研究主要围绕仿人机器人舞蹈教学动作生成方法这一问题,从教学视频关节点跟踪、动作单元分割以及动作序列重构三个方面展开了研究。首先,本文分析了国内外关于二维姿态估计技术的研究现状。主要研究了如何通过二维姿态估计的方式识别并跟踪舞蹈视频中的人体关节点信息,并有效的利用在仿人机器人身上。关节点跟踪主要实现人体关节点的检测与实时跟踪,其核心在于从舞蹈视频中实时检测人体关节点并恢复空间运动信息。该处理的输入为舞蹈教学视频,输出为关节点坐标信息。关节点跟踪的处理过程主要包括关节点的界定和关节点坐标转换这两个方面。对于关节点的分析,本文主要采用二维姿态估计方法计算人体的骨骼关键信息,进而推断出肢体的方位信息。二维人体姿态估计是计算机视觉领域研究的一个重要方向,是人体姿态分析中的关键技术,也是当前的热点研究问题。它主要是从图像或视频数据中检测人体骨骼关键信息。仿人机器人舞蹈动作生成面临的挑战是视频图像中的信息是二维信息,而仿人机器人的动作在三维空间中展示,并且视频中的人体与背景环境的相互遮挡,以及舞蹈视频中人体方位不断变化的因素的干扰,使得我们很难准确地检测、识别和跟踪动态视频中的人体姿态。本文利用视频信息中人体姿态具有连续性这一特点,通过将二维姿态估计算法与帧间检测相关联,采用帧间姿态距离计算的方式,将前一帧的姿态与下一帧的姿态进行关联,解决在动态视频中因出现的肢体被遮挡造成的无法检测的问题,以此实现视频中的人体姿态跟踪。通过实验后验证得到,关联后的骨架关键点信息识别的准确率较单帧姿态识别有一定的提升,改善了部分关节点识别错误的情况。其次,针对识别到的人体关节点的转化过程时与仿人机器人不能完全匹配这一问题,构建了人-机空间直接坐标系。为了实现机器人与人体展示出同样的姿态动作,需要建立机器人骨骼关节点信息与人体骨骼关键点信息之间的对应关系。因此,需要在空间上对人体姿态骨骼关键点与仿人机器人的关节点构建一一对应的映射关系。通过分析建立人机的姿态模型使人体的各种舞蹈姿态数据尽可能的与仿人机器人一一对应。其中,主要主要姿态模型包括仿人舞蹈机器人的头部、肩膀、肘部、手腕、骸部、膝盖共11个人体骨骼结构的关键点姿态信息。接下来,通过建立空间直角坐标系,并结合逆运动学方法将二维人体姿态信息计算出三维的仿人机器人各关节角坐标信息,将仿人机器人中的每一个关节的坐标信息都由(x,y,z)的方式描述出来。当仿人机器人处在这个三维直角坐标系时,机器人的三维坐标原点位于两只脚的中间位置,正前方为x轴,垂直向上的方向为z轴,y轴则垂直于x和z轴构成的平面。在仿人机器人进行舞蹈表演时,可以依靠此参考坐标系对舞蹈动作进行生成,给出仿人机器人姿态的具体空间位置。虽然仿人机器人的关节特征与人体类似,但是由于机器人物理结构的限制,机器人仍然无法展示出对应人体关节较大角度的情况下的舞蹈姿态。其中,以手臂关节为例,获取姿态信息后,仿人机器人的手臂关节作为目标进行验证,肩关节有两个自由度向上抬起放下和左右横向活动。在本实验中,如果人体关节的角度变化超出了机器人的运动范围,则将其指定为机器人运动的最大极限值。然后,介绍了如何对视频中的舞蹈动作进行预处理。主要分为三个步骤:第一步,通过动作单元分割实现关节点坐标序列的分割,得到动作单元序列,每个动作单元序列对应一个关节点坐标子序列。动作的分割主要使用基于滑动窗口的视频序列分割方法,使用不同长度的窗口对人体舞蹈表演的视频进行舞蹈姿态的动作序列分割,从主要舞蹈动作序列中提取到舞蹈动作信息;第二步,在去除掉舞蹈动作序列中的冗余信息后保留主要的舞蹈动作序列;第三步,基于二维姿态估计技术将图片中的人体舞蹈动作识别为具体的骨骼关键点信息,关键帧中每一帧的骨架关键信息都将识别作为基本的人体舞蹈视频动作姿态单元。接下来,动作序列重构实现动作单元顺序的重新编排,并将编排后的动作序列转换为机器人动作参数序列。利用第三章提出的逆运动学方法计算出相应的关节变量,并将计算出的关节变量作为控制变量发送给仿人机器人,即可由仿人机器人模仿出人的姿态动作,每一个基本动作单元可以实现一个姿态动作的展示,连续的动作变化则构成了机器人的舞蹈。最后,本文提出了基于二维姿态估计的仿人机器人舞蹈教学系统的框架。教学系统包括舞蹈姿态生成、舞蹈姿态编排、仿人机器人动作控制和教学内容评估等模块。机器人动作生成一般有两种方法,一种是提取视频中舞蹈动作序列的人体姿态信息;另一种是预先建立舞蹈姿态数据集,通过深度学习根据音乐关联动作特征向量使得机器人可以自动生成舞蹈姿势序列。本文主要是研究的第一种方式,在仿人机器人的教学环节,仿人机器人与人的交互和教学是设计中需要考虑的关键问题。为了进一步提高教学系统的教学效果,使机器人的动作展示具有良好的观赏性,采用了舞蹈单元编排组合的方式对其设计更复杂的舞蹈动作。对基本的舞蹈动作单元进行编排,将4个基本动作作为一组,设计成一个舞蹈动作序列由仿人机器人进行教学展示。可以重复的对动作序列展示,达到舞蹈教学的目的。同时,在仿人机器人的复杂动作展示过程中,对仿人机器人的姿态控制也尤为重要,对仿人机器人在舞蹈动作展示时稳定性控制以及意外跌倒等问题的出现也是设计中的难点。此外,可以使用二维姿态估计技术对仿人机器人生成的舞蹈动作进行分析,比对仿人机器人生成的动作序列是否符合规范,生成的姿态动作能否达到我们的教学预期目标。如果仿人机器人的动作不符合规范,设计进一改进的方案。该系统框架将人体姿势分析技术与舞蹈教学模式相结合,结合对照组教学实验对该模式下的舞蹈教学效果进行分析,验证其可以达到较好舞蹈教学的效果,对传统舞蹈的信息化教学具有重要意义。本研究旨在通过仿人机器人实现舞蹈教学,并发挥机器人在教育领域的积极作用。在最后对教学机器人的未来发展进行了展望,探索了仿人机器人的智能教学中实现舞蹈教学和动态评价。 \|
1827	[‘高运运’] \| 2	21\|面向	内移动机器人的生物体检测与定位方法研究 \|随着机器人技术和计算机视觉技术的迅猛发展,具有视	感知能力的移动机器人可以在生活节奏日益加快的当下协助人们对家中老人、儿童和宠物进行陪护。论文面向室内移动机器人应用平台,构建生物体目标检测与定位系统,重点研究生物体目标检测与跟踪、基于单目视觉的目标定位及机器人运动跟随等问题,以实现机器人对生物体目标的视觉感知与运动跟随。论文的主要工作如下:首先,面向室内移动机器人平台改进了YOLOv4目标检测算法。使用Mobile Net V3作为改进算法的主干网络以轻量化目标检测模型,增加主干网络的输出特征层,增强顶层特征图的空间信息。对每个从主干网络输出的特征图进行空间金字塔池化(SPP),增加特征图的目标感受野。同时使用K-means++算法进行先验框聚类获得四个尺度共12个尺寸的先验框,降低初始聚类中心对聚类结果的影响。改进算法的损失函数解决正负样本失衡的问题。其次,采用基于GIOU(Generalized Intersection over Union)的改进Deep SORT算法全局跟踪生物体目标。在级联匹配结束后,以GIOU为相似度评判标准对未匹配轨迹和检测框进行匹配,提高匹配的准确性和跟踪的稳定性。生成消失轨迹集以实现算法对生物体目标轨迹的全局掌控,降低目标ID跳转的次数。改进后的目标跟踪算法采用改进YOLOv4作为目标检测模块,跟踪性能得到提升,算法运行速度大大提高。然后,采用先定位后建模的方式建立基于BP神经网络的单目视觉定位模型。采用改进YOLOv4算法对位置信息已知的目标进行检测获得其检测框底边中心的像素坐标系坐标,建立训练数据集。采用训练集数据对基于遗传算法和Adam优化器的BP神经网络进行训练,得到生物体目标着地点像素坐标系坐标和目标位置信息的映射关系,建立单目视觉定位模型。最后,面向室内移动机器人设计基于单目视觉定位信息的运动控制策略。根据机器人相机视野中有无生物体目标分别设计了自主搜寻策略和跟随路径规划算法。分别在单目标环境、单类别多目标环境和多类别多目标环境中设计目标跟随实验来验证设计的生物体目标检测与跟踪算法、单目视觉定位算法和路径规划算法在移动机器人平台上的可行性。 \|
1310	[‘李安琪’] \| 2	22\|基于	组织增量神经网络的机器人认知发育模型 \|认知机器人是具有仿人高级认知能力的智能机器人,	年来在人工智能领域受到了广泛的关注。认知发育能力能够使机器人在复杂的环境中执行非特定的任务,有助于机器人提高自主化水平并改善人机交互效果,促进机器人更好地为人类服务。认知机器人实现与人类交互、为人类服务的基础是具有与人类相同的知识基础,从而理解人类的指导与行为。因此,本文主要研究认知机器人在日常生活场景中对物体概念的认知发育。认知发育模型需要有实时学习、长期记忆、自主总结的能力,受人类婴儿认知发育理论及脑科学生理研究的启发,本文建立了基于增量式自组织神经网络的认知发育模型,主要包括以下内容:(1)现有的认知发育模型只能处理已知模态的知识,无法在线处理新类型的感知模态。针对此问题,本文提出了基于RE-SOINN(Relation Evolution SOINN)的可扩展认知发育模型,它允许以在线方式将新类型的模态添加到现有的认知网络。该模型包括三层网络,样本层、符号层和关联层,首先,每种模态(例如颜色、形状、名称)都有一个相应的处理通道,样本层以无监督的方式增量地学习和自组织并输出当前输入的聚类结果,符号层接收样本层学习结果并将其抽象为符号表示;其次,关联层通过RE-SOINN实现新模态与现有认知网络的融合,RE-SOINN通过提出的询问和调整策略对新旧模态的激活结果做出反应——创建新节点、扩展权重或解决冲突,从而,在现有关联关系中添加新信息以实现关联关系的进化。在水果和蔬菜数据集上进行了模态顺序学习的实验,实验结果表明,该网络可以在任何时刻有效地学习新的模态并将它与已学习的模态信息相结合。(2)针对可扩展认知发育模型未学习特征语义概念的问题,提出了结合元信息和半监督学习的自主认知发育模型,通过元信息对视觉特征的注释学习特征的语义概念。该模型包括视觉处理网络、听觉处理网络和特征关联网络,听觉处理网络通过语法获取元信息,利用获取到的元信息注释物体的视觉特征;视觉处理网络包括形状和颜色的处理通道,以半监督的方式增量式地学习和自组织;特征关联网络建立视觉与对象名称之间的关联关系,并加入了记忆模型,从而实现巩固正确知识、遗忘错误表示。该模型还包括一种新的回调策略,即如果输入没有激活关联节点,网络会通过推理寻找与它最相似的特征组合。基于水果和蔬菜数据集实验结果表明,该模型能有效地在线学习和关联物体的视觉特征和名称,且能够学习特征的语义概念。 \|
661	[‘袁佳炜’, ‘张新景’, ‘覃傲’, ‘谷芳’] \| 2019\|一种自	清扫机器人	计 \|为推动自动清扫机器人的多场景智能化应用,	对幼儿园等儿童活动区域的自动清扫情况,通过对应用场景的调查研究,设计了一种适用于儿童活动场所的多功能自动清扫机器人的机械系统。首先,分析儿童活动场所自动清扫的作业需求,设计自动清扫机器人的机构原理;然后,进一步设计自动清扫机器人机械系统关键零件,实现自动清扫机器人的基本功能;接着,详细设计了行走系统,清扫系统和安全系统的关键部件,选择电机,对蜗轮蜗杆传动机构进行设计校核,并对清扫边刷,滚刷,拖地装置,消毒装置等进行设计。装置体积小巧、结构紧凑、清扫全面、安全性高,能够较好的适应幼儿园等儿童活动场所对自动清扫机器人的需要。 \|
1712	[‘郭银溥’] \| 2	18\|基于	服务的陪护机器人云服务设计与实现 \|家庭服务机器人在助老助残、儿童教育和家政服	等方面存在重大需求,但由于该类机器人工作在动态、非规则的家居环境,并直接与人亲密接触,因此对此类机器人的自主运动、环境感知与理解、安全性以及价格等方面都提出了很高的要求。实践已证明,传统的仅依靠机器人自身能力的提高已无法同时满足上述要求,将云计算技术与服务机器人技术相结合是解决这一问题的根本出路。本文针对一款自主研发的家庭智能陪护机器人,提出了一种基于微服务的云服务框架。将服务机器人本体的数据处理、规划、决策等复杂计算功能卸载到云端,借助于云服务强大的计算、存储能力以及资源共享等优势,较好的解决家庭服务机器人“物美”与“价廉”的矛盾,满足普通大众的应用需求。本文在综述云机器人技术及云服务研究现状的基础上,根据需求分析对云服务接口层、数据及资源层、业务层进行了具体设计及实现,并完成了系统测试。在云服务接口层,根据陪护机器人、APP与云服务的交互流程,采用Json格式对流程中的每一个接口进行了详细设计。提出了一种协议自动萃取机制,服务机器人只需将自身协议注册到云平台,云平台可以自动提取、存储协议,并在服务交互过程中自动解析机器人协议,真正实现了接口自由更新及扩展。在云服务数据及资源层,首先,采用MySQL+MongoDB方式对云服务多样化的海量数据进行存储;然后,提出了一种基于资源匹配的多优先级调度策略,可根据云服务与微服务对系统资源要求的相似度进行调度,提高系统资源利用率;最后,采用select+epoll的Mix-IO模型,实现了服务端并发性能较大幅度的提高。在云服务业务层,首先,设计了一种基于微服务的业务框架,降低了服务耦合性,提高了代码利用率;然后,对机器人业务模块、信号槽通信机制和APP业务模块进行了设计和具体实现;最后,以语音服务为例,对基于微服务的云服务设计与实现过程进行了详细介绍。本文以语音交互、运动控制和健康监测云服务为例进行了功能测试;对服务调度和并发进行了性能测试,结果表明本文提出的云服务设计方法在服务质量、资源利用率及实用性等方面具有一定优势,可以满足小规模陪护机器人的应用需求。 \|
968	[‘冯倩云’] \| 2	23\|线上	琴教学现状分析 \|自1969年以来,互联网	步从小众应用走进大众视野,互联网技术经历了先缓慢后加速的发展历程,在2010年前后,互联网技术更是迎来了爆发式的发展。随着智能手机以及各种移动电子设备的普及,我们大量的工作和学习都可以在线完成,任何行业和互联网结合后,在“线上”都会迎来新的发展契机。教育行业也不例外,在与互联网和5G通讯技术结合后,各种教学APP都逐步成为了老师们的好帮手,它们不仅可以全面地收集学生学习的数据,还可以针对不同年龄段的学生提出个性化的学习建议。突如其来的新冠疫情使人们的物理距离变得越来越远,但也加速了各个行业的数字化进程,在“线上”,人与人之间的距离获得了新的定义。幼儿时期是培养兴趣的关键时期,如今越来越多的家长将钢琴作为孩子兴趣启蒙的第一选择,因此,幼儿钢琴启蒙教育迎来迅猛发展。本文根据相关理论研究,运用文献分析法和问卷调查法收集相关数据,从调查结果可以知道幼儿线上钢琴教育的普及程度、优缺点以及课程类型。本文尝试将线上钢琴教育分为音乐慕课类、实时授课类、短视频与直播课类、游戏与智能钢琴类四大类教学模式,结合AHP层次分析法定量分析不同类型的线上课程对幼儿钢琴启蒙教育的提升程度,并提出相应的教学建议。最后,面对呼啸而来的未来,对VR技术、AR技术、大数据与人工智能等前沿技术在幼儿钢琴启蒙教育中的应用进行展望。 \|
196	[‘孙丽丽’, ‘谭可心’] \| 2023	如何让电子	品对儿童“更友好” \|<正>随着人工智能时代的到来，各式各	的新兴电子产品高速发展、日益普及。据2023年3月2日发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，我国网民规模达10.67亿，互联网普及率达75.6%。幼儿一出生就在移动互联网的世界中，被各种电子产品所围绕，接触电子产品变得常态化，成为数字时代的“原住民”。然而，电子产品的广泛使用，如同打开了潘多拉魔盒，庞杂繁多的信息、游戏让幼儿应接不暇。幼儿长时间使用电子产品亦成为高悬在头顶的“达摩克利斯之剑”。因此，电子媒介作为影响幼儿发展的重要环境变量，实则是一把双刃剑。 \|
1432	[‘汪菲’] \|	015\|教	与家长对辅助沟通系统认识及运用情况的调查研究 \|辅助沟通系统是沟通障碍儿童的重要沟通方式,发达国家	地区运用辅助沟通系统改善和提高沟通障碍儿童的沟通能力的研究和技术都已经比较成熟,而我国大陆地区关于辅助沟通系统的研究刚刚起步。教师及家长是儿童的重要他人和主要沟通对象,学校及家庭环境中辅助沟通系统的使用直接影响到儿童的沟通机会和参与程度。而我国大陆地区鲜有研究者对此进行相关研究,因而,了解教师及家长对辅助沟通系统的认识及运用情况具有重要意义。本研究以自编问卷和访谈提纲为研究工具,以北京、上海两地的特殊教育学校(机构)的教师及儿童家长为调查对象进行研究。共回收有效教师问卷175份,有效家长问卷162份；访谈个案重要他人共计8人。综合分析问卷调查结果和生态访谈资料,结论如下：(1)我国沟通障碍儿童比例高,运用辅助沟通系统进行教育干预具有迫切性和必要性；教师及家长对辅助沟通系统的总体认识和运用程度低,有必要对其进行相关知识和技能培训。(2)教师及家长对辅助沟通系统总体态度积极,都认同辅助沟通系统对沟通障碍儿童的意义与作用,在行为倾向上也愿意学习辅助沟通系统及为儿童提供辅助沟通机会；但在情感上都对非口语沟通方式存在一定的担忧。教师与家长在态度上存在显著差异,相较而言,教师态度更为积极。教师年龄、特教教龄及学历对态度、需求、困难因素的部分题项存在显著影响。家长与孩子的关系及学历对态度部分题项存在显著影响。教师及家长对辅助沟通系统的接触程度对态度存在显著影响,接触程度越高,认知、情感及行为倾向上态度越积极。(3)教师及家长对辅助沟通系统相关需求很高,主要包括政策需求、专业需求及环境需求。教师及家长运用辅助沟通系统过程中遇到多种困难,主要包括儿童本身障碍类型及程度的限制；专业服务与支持的缺乏；学校与家庭合作困难；教师及家长自身知识技能不足、时间精力有限。根据本研究结果,研究者对辅助沟通系统在我国特殊教育的发展和运用提出了几条建议：(1)完善法律法规,加大辅助技术相关政策支持；(2)提升相关服务,构建完善的辅助技术服务体系；(3)加强相关组织合作,培养专业辅助技术人员；(4)加强相关宣传,建立学校、家庭、社区等环境积极接纳的氛围。 \|
313	[‘徐鑫宇’] \| 2	18\|从智	语音助手角度浅析计算机智能科学与技术对电子设备交互的作用 \|今年以来,各大公司都推出了智能音箱产品,这种以语音进行操作的电子设	交互模式,一时间被大家广泛知道和使用。那么,智能语音到底对电子设备的交互起到什么样的作用呢?本文今天就从智能语音助手角度浅析计算机智能科学与技术对电子设备交互的作用。本文首先概述了智能语音及其原理,然后分析智能语音在电子设备交互中的应用,包括汽车智能交互、智能焦距、儿童终端、服务行业机器人四个方面。最后,还探讨了电子设备交互的未来发展趋势。 \|
1573	[‘翟睿’] \|	018\|N	O机器人手臂运动的优化控制 \|服务机器人发展迅速,智能化	势明显,其中,NAO机器人在治疗自闭症儿童,支持督促老人进行体育活动,并监测其体征,以及与人类互动等方面尤为突出。在这些应用中,本文采用A-star算法、自适应控制策略研究了NAO机器人手臂轨迹规划中路径节点选择的较大随机性,以及手臂控制算法缺乏系统性的问题。首先,为了使NAO能灵活运用手臂并达到目标位置,可以利用Naomarks对目标物体进行识别,能够快速准确获得目标物的方位信息。根据运动学逆解,对机器人手臂工作空间进行求解,并进行机器人手臂轨迹规划。由于目标物位置从始至终为固定的,整个环境为静态路网,采取快速直接的启发式函数对工作空间进行搜索,根据其给出的搜索信息选择最优节点,然后从笛卡尔空间转换为关节空间,得到关节变量,进行轨迹规划。其次,针对NAO手臂抓取物体轨迹精确控制问题,对其手臂进行了运动建模并选择合适控制策略。采用Denavit-Hartenberg理论,在分析NAO左臂结构后,确定其手臂相关坐标数据,得到D-H运动学参数,求解手臂运动学方程,并用几何方法计算手臂逆运动学公式。为了能够更高效率控制机器人手臂,在此基础上建立了手臂的动力学模型,并依据该模型设计了PD控制器和自适应控制器。根据Simulink的结果,当系统存在较大扰动时,自适应控制器对机器人手臂运动具有较好的跟踪性和鲁棒性。 \|
1698	[‘郑琳婷’] \| 2	23\|教育	器人对大班幼儿社会适应能力的影响研究 \|信息技术时代中,教育机器人的研究与应用成为热点	一。教育机器人凭借其外观、互动性、操作性等特点,可以引导儿童表现出社会行为并发展社会技能。社会适应是幼儿社会学习的主要内容之一,良好的社会适应能力对幼儿的身心健康和其他方面的发展具有重要影响。然而,当前幼儿社会领域教育在教育方式上均存在多说教,少体验的问题,教育机器人为幼儿社会领域教育提供了新途径。在此背景下,本研究以上海市某公立幼儿园大班28名幼儿为研究对象,采用准实验的研究方法,将一个班级的幼儿随机分组为实验组和对照组,实验组和对照组分别采用教育机器人和常规教学方式进行了为期四周的交通规则社会主题活动,以探究教育机器人对大班幼儿社会适应能力的影响,本研究中的幼儿社会适应能力包含了对交通规则的认知和实际的交通行为表现两个方面,研究者分别通过社会信息加工访谈和真实情境任务对幼儿的交通规则认知和交通行为进行了评估。研究结果表明,与常规教学方式相比,教育机器人能显著提升幼儿的社会适应能力,其影响效果在课程结束后仍产生积极作用。此外,不同教学方式对于幼儿社会适应能力的影响还存在一定的性别差异,具体表现为:对于女童,教育机器人在交通行为方面的影响优于常规教学方式。对于男童,两种教学方式的影响效果不存在显著差异。最后,本研究分别从教育机器人应用于幼儿社会领域教育和未来研究两方面提出了建议。 \|
67	[‘何鑫源’, ‘张兴海’] \| 2023	网络对青年	生的消极影响与干预途径 \|随着我国互联网、人工智能、计算机硬件和软件等	术的飞速发展，网络成为当代青年学生获取重要学习资源和多样科学信息的重要途径。然而，网络在给当代青年学生的生活、学习提供便利的同时，也会导致青年学生产生消极思想、负面情绪。文章针对网络对青年学生的消极影响，分析网络对当代青年学生产生消极影响的原因和负面影响的内容，探究网络对青年学生消极影响的干预途径。 \|
565	[‘盖圣杰’, ‘韩春红’] \| 2024	教育数字化	代学前儿童社会与情感能力发展探讨 \|教育数字化时代高度关注个体的社会与情感能力发展。人工智	、移动设备与信息技术的应用既为学前儿童社会与情感能力发展创造了机遇，也带来了一些挑战。社会、家庭、幼儿园应当形成支持共同体，以技术革新为抓手，实现新的时代背景下学前儿童社会与情感能力发展“危”与“机”的平衡。 \|
1465	[‘王俊杰’] \| 2	16\|基于	rduino和数字识别的机械臂书写数字技术研究 \|基于机器视觉的写字机器人一直以来都是教学机	人的研究重点,在传统的基于机器视觉的机器人写字研究中,只对字符图像进行图像处理,获取到图像中字符的结构坐标信息,然后机器人按照坐标信息去绘制字符的结构轮廓,机器人书写的优劣对图像预处理的结果依赖性很大。此外,倘若坐标信息比较复杂,机器人要完成书写的任务,对机器人本身的硬件配置是个很大的考验,好的硬件配置,成本也会比较高。近几年早教机器人兴起,对早教机器人的研制有了一些成果,但与工业机器人尚有很大的差距。本文以探索能够为儿童示范如何书写数字,进而教其学会书写数字旳早教机器人为目的,深入研究基于机器视觉旳机械臂数字书写技术。为了解决传统的基于视觉的机械臂写字技术对图像预处理结果过分依赖以及对书写数字的机械臂硬件配置要求高等问题,本文通过模式识别技术对采集到的字符图像进行识别,然后将识别结果发送给机械臂控制器,机械臂在控制器的控制下完成对数字字符的书写。这使得机械臂书写的数字字符只依赖于控制器上的写字程序,对图像处理结果的依赖大大降低,同时也降低了对机器人硬件的要求,从而使用价格低廉的机械臂也能完成写字任务。本文首先使用BP神经网络分类器对手写体数字进行识别,并从激活函数、代价函数、使用正则化方法消除过拟合以及优化权重初始化方法等几方面对传统BP神经网络算法进行优化,以获取更高的识别率以及更为可靠的识别结果,保证发送给机械臂控制器的结果尽可能准确。其次,使用Arduino控制器驱动机械臂对数字字符进行书写。在机械臂书写数字时,采用微积分思想,对需要绘制的轨迹先进行微分再进行积分,通过计算获取“微分”线段两端点的坐标,再通过计算获取支配摆臂的两个舵机的转角,具体由Arduino控制器控制舵机进行转动,完成“微分”线段的绘制。将所有的微分线段绘制出来就是整个数字的轨迹。最后通过实验进行验证,改进后的BP神经网络分类器识别准确率与传统BP神经网络算法相比有明显提高,将识别结果传送给Arduino控制器后,机械臂书写的相应数字字符效果良好。 \|
409	[‘李静’, ‘孙雨雨’] \| 201	\|论人工智	时代中儿童发展的危机与学前教育的坚守 \|<正>儿童作为人工智能时代的”原住民”,他们接触人工智	的年纪越来越小、时间越来越多、程度越来越深。不可否认,人工智能对于儿童的教育和成长有着重要的潜在应用价值,但由于人工智能在儿童成长过程中存在着一些错误的认知和应用,也导致了儿童发展的潜藏危机。因此,在当下人工智能”大热”之际,以辩证、系统和前瞻性的视角,准确认识和把握人工智能时代对于儿童发展的影响,思考学前教育的应变之策,对于推动人工智能在学前教育领域的理论研究与实践应用,保护儿童身心的健康发展具有重要的价值意义。 \|
642	[‘董媛媛’, ‘王笑’] \| 201	\|AI机器	改善我们的生活 \|<正>从儿童玩伴到老人关爱陪	,从外卖订餐送餐到银行业务办理,从扫地、擦窗到物流服务,从驾校的机器人教练到代替或者协助人类进行安防、巡检的安防机器人,可以说只要是能产生大量数据的行业,人工智能(英文缩写为AI))都实现了完美的尝试,并改善了我们的生活。这些能够实现24小时工作的机器人,让人看得见,也能摸得着,让人们充分享受着随之而来的便利。可以说,AI机器人的研发应用给人们最直接的震撼就是原来生活 \|
1268	[‘易长安’] \| 2	15\|发育	器人的潜在动作学习方法研究 \|发育机器人的研究目标是使得机器人具有	似于人类及其它生物的感知、行为、学习和决策等方面的能力,从而协助人类在动态环境下完成各种复杂的任务。向自然学习是研究发育机器人的根本出路,具有婴儿发育能力的机器人是这项研究的首要目标。1977年,美国感知心理学家J.J.Gibson提出了Affordance理论,并且认为婴儿首先是学习物体的affordance,然后才学习其颜色、大小等特征。Affordance理论在21世纪初被引入到发育机器人领域,被描述为“潜在动作”。潜在动作建立了机器人和环境之间可能的动作关联,它由当前任务、机器人自身的能力和环境的本质属性共同决定。机器人的感知目标不再是物体的颜色、形状等特征,而是“可抓取、可推动”等动作属性。潜在动作研究的重点是学习机器人和环境之间可能的动作关联,应用它们来完成不同的任务,并且在执行任务的过程中不断提升机器人的感知、行为和学习等能力。本文首先介绍了婴儿发育、内在动机等发育机器人的基础理论,分析了自主心智发育、形态发育、潜在动作等主要研究途径,并且从环境感知与交互的角度将婴儿从出生到2岁的潜在动作学习过程分为五个阶段,前三个阶段均属于面向简单任务的交互,后两个阶段的交互复杂性逐渐增加。接着,综述了潜在动作的研究现状。全文的重点是用机器人模拟这五个阶段的潜在动作学习方法,其主要贡献如下:(1)从发育机器人的角度定义了潜在动作,设计了面向简单任务的三种潜在动作模型及学习方法,这三种模型的功能逐渐增强。“从离散状态到动作”的模型使用动机函数来描述动作关联的奖励值,“从连续状态到动作”的模型使用函数拟合来建立状态空间的动作映射。“视听结合的动作推理”模型通过语音来抽象地表示视觉和动作信息,采用表格关联的方式来推导尝未用语音描述的信息,减少了“人-机器人”交互时需要的参数,将机器人的潜在动作学习方式从单维度扩充到了两个维度。(2)提出了面向子任务的潜在动作预测方法及其形式化描述。该方法通过任务分解和状态抽象机制来降低整个任务的求解空间,通过整合子任务策略和目标无关的潜在动作来预测动态环境下的潜在动作,将潜在动作的影响范围由传统的应激式、反应式原子动作提升到了子任务决策的高度。机器人导航实验表明,这种“动态特性的潜在动作”比传统的“静态特性的潜在动作”更能提升机器人的任务执行效率。(3)提出了基于共享信息的多机器人潜在动作匹配方法。该方法从功能属性的角度来描述机器人,使用共享机制来增加机器人的信息来源。因此,机器人不一定需要与物体实际接触就可以匹配潜在动作。多机器人协同搬运的实验表明,该方法的效率要高于非基于潜在动作的方法。(4)开发了一款用于研究潜在动作的仿真软件CogRSim。CogRSim的重点是潜在动作的检测与执行模块,其特色是三维场景的二维同步显示、多个物体可以自由组合成具有统一物理属性的任意形状。软件的可用性通过单机器人、多机器人的潜在动作实验得到了验证。 \|
279	[‘张新立’, ‘陈禹辰’, ‘杨刚’, ‘胡来林’] \| 2023\|基于PT	框架的儿童	算思维培养模式研究：促进积极品质与行为发展 \|人工智能时代，计算思维作为21世纪儿童“通往未来世界的列车”，被赋予了新的使命	然而，当前儿童计算思维培养重“技能”和“结果”，轻“素养”和“过程”，忽视了儿童在学习过程中行为表现与核心能力的培养。PTD框架强调儿童在技术辅助的课堂实践中积极行为的发生和积极品质的养成，能为计算思维培养的发展、实施和评价提供理论依据和指导。因此，本研究构建了基于PTD框架的儿童计算思维培养模式，并在实践中选用了实体编程以验证其成效。该模式的提出能为儿童计算思维培养提供新的思路，以期在培养儿童计算思维过程中，促进儿童积极行为的发生和品质的养成。 \|
156	[‘吴柳燕’] \| 2	23\|人工	能技术在幼儿体育活动中的应用 \|随着现代技术的不断发展，人们开始尝试将	息技术运用于教育。目前，就有部分园所尝试将人工智能技术应用于幼儿体育活动中，以此来提升幼儿的运动兴趣和运动水平。文章探讨人工智能技术在幼儿体育活动中的应用，探索人工智能技术赋能幼儿体育活动的可行性和有效性。结合实践探索，我们发现人工智能技术赋能幼儿体育活动，可以有效提高幼儿的运动兴趣和运动水平，促进幼儿身心全面发展。 \|
1806	[‘马仲吉’] \| 2	18\|基于	TEAM的儿童编程课程活动设计研究 \|步入21世纪的进程中,人工智能时代	经到来。人类社会也伴随着走过了农业社会、工业社会、信息社会,以及未来的智能社会。每一个社会形态对应的正是每一个教育时代的迭代和更新。而此刻是信息社会和智能社会的汇聚点、坐标点、定位点。未来社会的瞬息万变,已经令我们难以预料,面对着未来社会的不确定性,教育的下一步该怎么走?未来已经来临,只是尚未流行。面对未来,我们需要拥有面向未来教育的学习方式。互联网+教育、物联网+教育、大数据+教育、云计算+教育、人工智能+教育、虚拟现实+教育、增强现实+教育、混合现实+教育、区块链+教育等教育理念、模式、技术不断的刷新着我们对教育的认知。下一步的未来社会可能是人工智能社会,面对这样一个不可知的未来,大多数学习者还只停留在只会搜索信息、处理信息、使用信息的阶段,对于信息背后影藏的秘密却不得而知。计算机的秘密就是编程,而编程知识的学习成了培养信息素养的方式之一。本研究选择儿童作为研究对象,开展基于STEAM的儿童编程课程活动设计研究。从建构主义学习理论的视角研究儿童编程的学习过程,结合多元智能学习理论和STEAM教育的高度契合点研究儿童编程,旨在开展儿童编程活动来帮助儿童提升信息素养、创新能力、创造能力,培养儿童的数字化思维、编程思维、批判性思维、问题解决的能力和习惯。从多元化、多学科、跨学科、跨领域的角度最终实现STEAM人才的培养。本研究的创新点有如下三个:(一)提出了基于STEAM教育的课程设计范式;(二)对PBL和主题课程支持下的STEAM教育特征作了归纳和阐述;(三)将该课程设计范式应用于CodeMonkey的儿童编程课程中加以实践和应用。本研究有利于其他学校或机构在开展类似的儿童编程课程活动的时候,方便一线教师从业者、STEAM教育研究者、儿童编程课程实践者得以借鉴和应用。 \|
1565	[‘罗倩’] \|	022\|移	智能终端内容安全与隐私保护问题研究 \|随着5G、大数据、人工智能(Artifi	ial Intelligence,AI)等新兴技术的发展,移动智能终端已成为人们获取与存储信息的主要工具,尤其是基于Android平台的移动智能终端。Android移动智能终端给人们带来许多便利。然而,这些终端涉及越来越多的个人隐私、商业机密、国家机密等敏感信息,这导致不安全内容传播、隐私泄露等信息安全事件日益增加。这使得用户、业界乃至国家愈加关注如何提高Android移动智能终端的内容安全性及如何保护个人隐私安全。研究发现,Android移动智能终端的蓝牙、Wi Fi、应用程序(Application,App)等接口给终端带来大量的安全风险。这些接口给人们带来很多便利,同时也大大增加了终端的脆弱性。攻击者可以利用这些接口入侵终端远程传播不安全内容及窃取用户隐私。在这些接口中,App以其便携性、易用性、传播速度快、覆盖面积广等特点,备受不良内容传播者的青睐。这导致用户尤其是儿童在使用Android App时容易受到不良内容的侵害,危害其身心健康。不仅如此,大量Android App存在非法收集使用个人信息等隐私侵犯行为,严重损害用户权益。因此,分析这些接口带来的脆弱性及可能引发的信息安全问题并对其进行深入研究,对提高Android移动智能终端内容安全与个人隐私安全具有重要意义。本文的主要工作包括:一、本文针对Android移动智能终端面临的安全威胁问题,详细研究了Android移动智能终端的脆弱性及其评估方法。首先,全面分析了Android移动智能终端(主要是智能手机和车载智能终端)所暴露的攻击面(各终端接口)可能给用户带来的信息安全威胁与可能引发的攻击方式。然后,针对Android移动智能终端的Wi Fi、App和远程服务提供商(Telematics Service Provider,TSP)三个不同攻击面,分别设计了一套完整的远程载荷注入方法、一种新颖的导航欺骗方法和一种远程车辆控制方法。接着,分别通过实验在Android智能手机和车载智能终端中验证了Wi Fi攻击面存在易被利用来进行远程恶意信息投送的脆弱性,App攻击面存在易被利用来进行远程导航欺骗与隐私窃取的脆弱性,TSP攻击面存在易被利用来破坏汽车安全系统进行远程隐私窃取与车辆控制的脆弱性。这些实验结果证明,Android移动智能终端中存在大量可以被利用来传播不良内容,窃取用户隐私的脆弱性。最后,从不同层面提出了针对性的防范措施,以提高Android移动智能终端的信息安全性。二、本文针对Android移动智能终端脆弱性所引发的内容安全问题,设计了一种新颖的不良内容自动化审查与取证系统,来保护儿童在使用Android App过程中免受不良内容的侵害。不同于现有研究工作只针对应用内容成熟度评级政策的设计、家长控制软件的研究、不良广告的检测或某特定儿童App中包含的不良视频的检测,本文设计的审查系统是专门针对所有儿童Android App中不良图片、视频、广告、音频等内容的审查。该系统可以检测儿童App中是否包含不适合12岁以下孩子浏览的不良内容,并将检测到的不良内容提取出来作为证据以供用户了解被检测App被判定为不良App的原因。利用一些包含不良内容的Android App对系统进行了评估,结果表明该系统的准确率可达85.7%。同时,利用该系统审查了一些从三星应用商店收集来的儿童Android App,结果表明该商店存在大量包含不良内容的儿童App,且现有的应用内容成熟度评级政策并不可靠。三、本文针对Android移动智能终端脆弱性所引发的隐私信息泄露与窃取问题,设计了一款名为PVDetector的自动检测工具来探索不同热门应用商店中Android App包含无隐私政策、无注销服务、在隐私声明之前收集隐私或顽固的申请权限四种侵犯隐私行为的情况。首先,通过分析一些Android App的动静态行为来分别提取识别上述四种侵犯隐私行为的威胁行为规则,并设计出相应的规则匹配方法。然后,利用一些有问题的Android App对行为规则与匹配方法进行优化以完善PVDetector工具。随后,利用该工具检测了来自小米、百度、360、腾讯、豌豆荚和谷歌商店6个热门应用商店,以及智能家居、智能汽车和智能穿戴3个特殊类别的16162个Android App。检测结果展示了9种违规情况,例如这些商店和类别中存在大量包含侵犯隐私行为的恶意App等。最后,随机抽取审核了385个App的检测结果,审核结果表明PVDetector的准确率可达93%。 \|
481	[‘沈雅文’] \| 2	24\|大班	合活动：i宝旅行记 \|<正>设计意图i宝是一个带	示屏的人形机器人，内置摄像头、扬声器、麦克风、多个超声和红外感应器及传感器。连网状态下通过触摸、语音等方式能与幼儿产生即时互动：聊天、讲故事、唱歌、讲解百科知识、播报天气信息等。配合编程积木块使用可实现更多动作及操作，如表情变化、指定语音内容、仿人类动作、基础运动等。在高速发展的信息化时代，信息技术与教育融合，能让教育教学方式多样化，教学活动更多元、有趣，也为幼儿提供更多开放、自主的学习机会，激发幼儿的学习兴趣。 \|
1184	[‘张国毅’] \| 2	19\|基于	次分析法的家用看护机器人用户体验设计研究 \|随着智能化技术的发展,家庭生活越来越“智能化”。家	服务机器人作为新奇的智能产品,走进了很多人的家庭。但对于家用看护机器人来说,在一些功能设计、操作流程以及使用方式上,不便于儿童的使用。对于相关用户需求的上缺少深入了解,在功能的设计上把常见智能产品的所有功能加入其中,缺少针对性,而且过多的功能信息设定不利于儿童的使用,因此对于家用看护机器人的设计来说使用功能选择和用户体验需求的深究尤为重要。本文以家用看护机器人为研究对象,3-7岁的学前期儿童为目标用户人群,进行相关的设计研究。首先,通过相关背景、看护机器人发展现状和相关理论研究现状,对家用看护机器人的设计思路、方法进行制定,之后进行用户功能偏好的研究,通过层次分析法(AHP)对用户进行功能需求主次关系的判断,得出用户的相关偏好,通过用户调研收集用户数据后,依据相关尺度进行赋值,得出相关功能类的优先排序:定位监视>健康监测>交流互动>教育培养>日常娱乐。其次再进行目标用户人群的特征分析,总结用户体验要素,提出家用看护机器人用户体验设计的特点。然后,基于用户的产品功能偏好和用户人群的特征以及用户体验要素的分析,进行基于层次分析法的家用看护机器人用户体验设计策略的提出,从硬件和软件两方面讨论产品的设计,最后基于设计策略,结合用户体验设计流程:用户模型—任务流程—使用环境,对用户的深入分析,进行基于层次分析法家用看护机器人的用户体验设计实践,并根据用户满意度对实践方案进行评价,验证了方案的有效性。 \|
1847	[‘黄璞玉’] \| 2	21\|面向	复训练的儿童外骨骼应用评估研究 \|目前,外骨骼机器人已经在成人康复领域有了	定规模的应用,但在脑瘫等儿童康复领域还未形成大范围的应用规模,市面上亦缺乏成熟的儿童外骨骼机器人,有关外骨骼机器人对儿童运动能力的研究也很初步,缺少外骨骼机器人对儿童步态的影响及运动功能评估研究。因此,本论文针对该问题,对AIDER儿童外骨骼机器人步行状态下的运动功能及步态影响进行了研究,以验证儿童外骨骼机器人对于儿童地面步态训练是否是可行的,步态生物力学变化是否符合正常健康步态变化特征,主要内容包括以下几个方面:基于人体下肢关节运动机理及步态生物力学知识基础,从外骨骼人机系统整体和穿戴儿童下肢关节运动特征两个方面选取评估指标,构建评估参数体系。从外骨骼人机系统整体出发,探究儿童穿戴外骨骼进行步行训练时,外骨骼系统的运动稳定性、人机系统被动性、步态对称性以及运动学、动力学等参数特征;从穿戴者角度出发,结合定量和定性分析方法,探究儿童穿戴外骨骼机器人行走时下肢关节的运动稳定性、对称性和差异性,为评估指标体系在儿童外骨骼机器人步行状态下运动功能的实际验证搭建较为完整的评估框架。基于选取和建立的儿童外骨骼机器人评价指标框架,对AIDER儿童外骨骼机器人步行状态下的运动功能进行实际的系统验证。根据选取的指标参数和评估目的,设计实验方案,利用Vicon三维步态分析系统和测力台采集实验儿童在未穿戴与穿戴AIDER儿童外骨骼机器人两种条件下的步态数据、运动学、动力学数据,并对实验采集数据进行处理计算、统计和分析,综合不同指标计算结果从外骨骼人机系统整体和穿戴儿童下肢关节运动特征两个方面对AIDER儿童外骨骼机器人步行状态下的运动功能完成了评估与分析。本文依据步态分析理论和外骨骼机器人系统的功能特点,选取不同的评估指标,系统的建立了儿童外骨骼机器人步行功能评估指标体系,并基于实际系统进行实验验证。通过计算和分析各类评估指标,实现了对AIDER儿童外骨骼机器人步行功能的应用评估,验证儿童外骨骼机器人对于儿童地面步态训练是可行的,为后续AIDER儿童外骨骼机器人步行功能的改进及脑瘫儿童临床步态训练实验提供可供参考的理论分析和数据基础。 \|
1158	[‘崔利军’] \| 2	18\|基于	频的人体行为和表情异常检测方法研究 \|视频异常检测是目前图像处理、人工智能领域的研	热点。实现监控视频中行为异常和表情异常检测的智能化,不仅能够减少人工检测成本,同时能够及时处理突发事件。在安防等领域有着十分重要的作用。因而,行为异常和表情异常检测受到愈来愈多的研究者的关注。本文主要研究基于视频的人体行为和表情异常检测。异常检测的主要对象是老人和幼儿,异常主要分为两部分,一个是被检测对象的行为异常检测;一个是被检测对象的表情异常检测。对跌倒和下蹲行为检测时,首先需要提取运动目标,对运动目标进行形态学处理。利用混合高斯模型和背景差分结合的方法检测运动目标。之后,在对行为异常检测研究中,利用外接矩形标识被检测对象,对其进行跟踪,并用外接矩形内像素点的灰度质心表示被检测对象的重心。定义重心高度变化率及外接矩形高宽比两种特征算子,通过观察两种算子的变化来判断运动目标是否发生异常。对哭泣检测时,首先利用基于肤色和AdaBoost方法检测出人脸,对检测到的人脸采用LBP和LPQ结合的特征提取算法,提取视频序列中的人脸表情特征,接着提取视频序列表情特征图像的直方图序列,最后对提取的两个直方图序列进行加权处理,串联生成一个直方图序列。与LBP、LPQ、Gabor三种特征提取算法相比,采用基于LBP和LPQ结合的特征提取算法对哭泣异常检测具有较高的识别率。最后,验证本文针对跌倒、下蹲和哭泣三种异常行为所采用的检测算法的性能,在本文收集的多个数据集上进行实验验证。结果表明,对本文所用算法针对本文三种异常事件的处理具有较好的检测效果。 \|
646	[‘董荻’] \|	019\|人	智能与教育的融合——智能机器人在学前教育领域的应用 \|十七大召开以来,“学前教育”成为我国教育领域研究和关	的重点之一,政府大力发展学前教育;同时”人工智能”成为21世纪国家科技发展的代名词。本文分别对人工智能和学前教育进行了阐述;分析了国内外教育机器人在学前教育领域的应用现状;对比了国内外的异同点,总结出阻碍我国学前教育领域机器人发展的因素并提出相关建议。 \|
866	[‘魏莉莉’] \| 2	21\|科学	动：小度，小度 \|<正>设计意图:幼儿对空	方位的认知离不开其生活的环境。大班幼儿已经积累了一些空间方位的经验,能区分上下、前后、左右等,但要”比较熟练地以自身为中心区分左右”“使用方位语言描述位置”还是有一定难度的。因此,我结合《3～6岁儿童学习与发展指南》中5～6岁幼儿目标”能辨别自己的左右”设计了本节活动。幼儿经常和家人开车自驾游,导航在幼儿的生活中并不陌生,所以我将智能小度设计规划路线的本领贯穿到活动中,通过让幼儿在设计路线的过程中应用空间方位词并用箭头记录路线,发展幼儿对空间方位的认知,提升幼儿分析比较能力。活动目标:1.能使用方位词表述方向,并能根据指示在地图上移动。2.尝试用箭头表征空间关系,设计不同的路线。3.体验人工智能给生活带来的便利。 \|
393	[‘李淑媛’, ‘王慧敏’] \| 2024	AI赋能三	堆文化的低幼美育设计实践 \|<正>设计说明：本产品的设计灵感来源于三星	文化，三星堆文化体现了古代中华文明的独特面貌，神秘的青铜器文物承载了古代社会结构的信息，彰显了中华传统文化的多样性与历史记忆具有极高的文化价值与艺术价值。设计以三星堆文化为灵感，以伏鸟双尾青铜虎、豕形猪尊、凤鸟像为元素，在进行基础的图形分析与符号提取后使用AI进行智能化处理与设计。本设计以低龄儿童学习时使用的故事机为载体，选择自然有机色进行色彩搭配，使用安全环保的优质ABS塑胶，由3D打印技术制作零件后再进行拼装而成，使文化与科技相融合，以数字智能化助力低幼美育，让孩子在日常生活中就能进行“磨耳朵”学习，在玩耍的同时增加词汇量，提高语言能力与逻辑思维能力，在低龄阶段毫无压力的感受国学启蒙与古诗词韵律的熏陶。 \|
1170	[‘廖宇豪’] \| 2	22\|移动	器人时间能耗最优柔顺路径规划研究与实现 \|近年来集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行	功能于一体的智能移动机器人的研究已经成为目前科学技术发展最为活跃的研究领域之一,也在工业、农业、医疗、服务等行业中得到了广泛的应用。具有教与学功能的教育机器人成为了儿童消费市场的新增长点,本文针对儿童设计了一款具有自主移动、人机交互功能的积木教育机器人。并从项目需求出发,针对其特定的任务需求进行了路径规划的研究。建立了移动机器人的能耗模型,在全局路径规划阶段采用了改进的ARA算法,并在ROS框架下进行仿真测试,初步实现了移动机器人柔顺路径规划,并达到了时间能耗最优,从而提高了教育机器人的续航时长。首先,依据教育机器人的游戏场景,对教育机器人进行市场调研的同时对其进行需求分析,根据需求分析完成了教育机器人总体设计方案。根据总体设计方案,搭建了教育机器人样机,并且对教育机器人样机的基本功能进行了测试。然后,本文对教育机器人的游戏环境进行了介绍,对教育机器人在积木模式下对路径规划算法的需求。然后,主要针对拼积木模式,路径规划算法需要实现柔顺路径规划的前提下到达时间能耗最优,从而在不影响用户体验的前提下,提高积木教育机器人的续航时长。选择了ARA算法进行优化,对于教育机器人采用的麦克纳姆轮全向移动底盘,由于朝着各个方向运动的效率不同,为了对教育机器人的能耗进行优化,采用ARA算法和Hybrid A算法进行融合,提出了一种改进ARA算法,并将教育机器人的能耗模型融入到了启发函数中。最后,本文结合ROS平台,对本文所使用的路径规划算法进行了仿真。本文通过在ROS平台中构建了移动机器人的URDF模型,在gazebo中构建了家庭环境下的简单环境和复杂环境,对路径规划算法进行仿真。同时,搭建了实验场景,对教育机器人的相关功能进行测试,将改进ARA路径规划方法与ARA路径规划方法进行对比,通过比较时间和能量的消耗,验证了本路径规划方法的有效性。 \|
1111	[‘孔文喆’] \| 2	20\|We	3D环境中视觉问答的自然人机交互的方法研究 \|随着AI技术的发展,现如今的人机交互技术已	不再是传统的鼠标键盘交互,加入AI、VR已成未来之趋势。目前,AI交互技术在教育得到了广泛应用,从语音交互、视觉交互等技术的慢慢发展与应用过程中,多模态交互技术已成刻不容缓之势。视觉问答是将一个图像和一个相关的问题输入到机器中,然后得到正确答案作为输出的一种任务。将视觉问答(VQA)技术融入到教育中进行智能交互,是接来下研究的方向。幼儿图画教育主要分两个方面理性认知和感性认知两个方面,理性认知包括对于物体的数量、颜色、位置、物体等基础认知功能的提升,感性认知是对于图画中情绪感知能力的提升。因此幼儿阶段的图画训练可以率先为视觉问答技术与教育的结合提供一个很好的试验环境。基于以上分析,本文针对幼儿教育中的基础认知能力和情感感知能力培养引入了视觉问答技术。输入的图像和问题都来自于VQA-abstract剪贴画数据集以及与本文实现的Web3D问答场景风格一致的自制三维数据集,这与幼儿教学中的图画书内容相仿。由此,本论文基于联合嵌入的VQA模型思想,在不影响VQA模型原始性能的情况下,增加了情感检测器,组合成新的情绪视觉问答网络,该网络与普通VQA模型有所不同,将问题和情连接为一个句子,再将图像,问题进行联合嵌入,最后利用分类器处理特征。实验结果表明,本论文的模型通过在答案中加入情感信息,丰富了对图像的分析和理解,同时仍能保持当前普通VQA baseline模型范围内的准确性水平。最后,本论文将此视觉问答算法导入到构建好的Web3D教育平台中,使用MVVM模式对平台应用的数据、模型、视图进行分层,形成了模块化的框架总体架构,具体达到了虚拟课堂所必须的界面组件和功能模块。该平台可以评估孩子们在多大程度上能够通过3D场景图片进行概括。同时,该平台还提供一个交互框架,基于WebGL和three.js技术,让孩子在虚拟3D机器人的陪伴下进行相关图画的学习。该Web3D交互设计在结构层次上也有着有不同的细节,以提高幼儿图画的基础认知能力和情绪感知能力。 \|
1126	[‘孙雨雨’] \| 2	19\|人工	能时代的童年生活 \|一直以来,教育界都是一个相	保守的学界,是对外界变化较少敏感的学界,而学前教育界更是如此。随着人工智能时代的到来,幼儿从一出生就生活在充斥着各种电子产品的环境中,而正是因为太熟悉,我们不仅忽视了对童年生活进行批判性审视的需要,也忽视了对从批判性审视中所获得结果的反思。幼儿是这个时代的原住民,未来便是这个世界的主人,无视时代发展的变化必将导致幼儿未来与时代的脱节。因此,在当下人工智能时代“大热”之际,以辩证、系统和前瞻性的视角,准确认识和把握人工智能时代童年生活对于幼儿发展的影响,思考学前教育的应变之策,对于推动人工智能时代学前教育领域的理论研究与实践应用、保护幼儿身心的健康发展具有重要的价值意义。本研究采用量化研究和质性研究相结合的研究方法,遵循“点面结合”的研究思路,通过多种资料收集方法、多主体互证、多视角融合的运用,确保研究的信效度。随着人工智能时代到来,各种各样的电子产品迅速进入幼儿的童年生活,成为幼儿童年生活不可忽视的重要部分,因此了解幼儿使用电子产品的情况成为了解人工智能时代童年生活的重要切入口。一是,通过文献法梳理人工智能时代的发展和特征,交代幼儿童年生活的时代背景。随后抽取C市2所幼儿园的幼儿家长作为问卷调查对象,问卷发放共400份,回收345份,通过对回收问卷进行编码、转录,采用描述性统计分析对数据进行分析和处理,从“面”上了解人工智能时代电子产品对幼儿童年生活渗入的基本情况;二是,根据问卷调查的结果,采用目的抽样,抽取能为本研究提供最大信息量的4名幼儿,通过对幼儿在园生活及家庭生活的观察和访谈,搜集幼儿童年生活的典型故事,对幼儿童年生活、学习与娱乐的情况进行详细的调查和收集,从“点”上深入描绘幼儿童年生活的具体情况;三是,采用扎根理论的资料分析方法,对搜集的个案幼儿家长对人工智能时代童年生活认识的访谈资料进行编码分析,同时结合笔者的调研结果,揭示人工智能时代童年生活对幼儿发展的影响;四是,从幼儿教育角度出发,反思人工智能时代的童年生活,并从家庭、幼儿园、社会层面提出改善人工智能时代童年生活的思考与建议。具体研究结论如下:1.与之前的三次工业革命相比,人工智能时代对人生活的影响更加广泛而深刻。人工智能从理论研究走向实践运用,从工业生产迅速渗透到社会生活的各个领域,人工智能化的程度不断提高、范围逐渐扩大、影响日渐加深,人类逐渐开始步入人工智能时代,表现出技术的大众化、信息的共享性、人机的交互性的时代特征;2.人工智能时代电子产品的使用呈现低龄化趋势,电子产品成为童年生活的重要组成部分,调查中几乎全部幼儿都有使用电子产品的经历,且多数幼儿从2岁起就开始接触电子产品;幼儿最常使用的电子产品是电视机、手机、Ipad、电脑和智能机器人,幼儿使用电子产品的主要目的是看动画片,在家长的监督和指导下也会使用一些教育类APP学习知识;周一到周五,绝大部分幼儿平均每天使用电子产品的时间在1小时以下,而到了周末,绝大部分幼儿平均每天玩电子产品的时间在1小时以上;3.随着人工智能时代的到来,在市场需求增多及技术发展的推动下,除手机、平板电脑等传统的电子产品外,“海尔小帅”、“小智伴”等早教机器人、“小天才”电话手表、体感平衡车等一批新型智能化电子产品迅速兴起并进入幼儿的童年生活,正在逐渐改变传统的幼儿生活、学习与娱乐的方式;4.家长对人工智能时代的童年生活的态度非常矛盾,一方面认为过多的接触电子产品危害幼儿视力、导致幼儿运动能力变差、沉迷虚拟游戏、户外活动减少等;另一方面又觉得幼儿接触电子产品动手能力变强、利用教育类、益智类APP线上学习、利用智能机器人自主学习、帮助幼儿学习英语普通话、能够让幼儿知道很多父母不知道的知识等;5.人工智能时代的童年生活对幼儿发展来说,一方面存在积极的影响,体现在:(1)手指精细动作的超前发展;(2)获得知识的途径与内容增多;(3)与他人交往的空间和方式扩展,这些都成为幼儿发展的新的时代机遇;另一方面也存在消极的影响,体现在:(1)视力及肥胖问题的风险增加;(2)感知经验的匮乏与失衡日渐显著;(3)亲子关系与同伴关系逐渐淡漠,带来了幼儿发展的潜藏危机;6.根据本次对人工智能时代童年生活的调查结果,反思人工智能时代的童年生活状态,可以得出这样的结论:(1)虚拟游戏取代了幼儿的现实游玩;(2)机器学习替代了幼儿的体验探索;(3)人机互动取代了幼儿的人际互动;7.为使幼儿在高度发达的科学技术中与真实淳朴的自然中,成长为一个能够保持其生命自然属性的合格的地球村民,本研究提出以下教育建议:(1)保证幼儿户外活动和体育锻炼的时间和机会;(2)坚守幼儿在真实场景中、体验式学习的教育方式;(3)保障“生命在场”的,有情感、有温度的人际交往;(4)强调对幼儿有思想的、(5)“无用”的文雅知识教育内容;(6)“透明化”嵌入技术,辅助幼儿园教学与管理;(7)加强政府对人工智能时代发展的政策导向与立法监督。 \|
1736	[‘陈一凡’] \| 2	23\|基于	阶段自愈网络的面部表情识别方法研究 \|人类面部能够传递丰富的情感信息,在日常生活中	人脸表情传递的情感状态比语言更加直接明了。目前,人脸表情识别技术已经广泛地应用在社会多个方面,如陪伴机器人、智能安防以及辅助诊疗机器人等。特别地,表情识别可以应用在自闭症儿童康复治疗中。通过康复机器人的人机交互可以引导患儿情绪,并记录患儿在人机交互时的各类表情,分析患儿情绪状态和内心活动,并辅助医生探索相关病理机制。基于表情识别的康复机器人对于消极情绪应准确的识别,从而更好地辅助医疗。然而人脸表情具有复杂性,同时表情之间具有相似性,这使得表情识别算法研究成为一个极具挑战性的课题。本课题主要研究人脸表情识别中消极情绪识别率较低的问题。通过剖析问题背后的研究内涵,总结如下三个主要挑战。(1)面部表情数据集标签是由人工标注,因此数据集中的标签源自于标注者的主观判断。然而,因为标注者主观差异并且表情本身具有模糊性,导致了表情标签错误的问题,严重影响了深度学习的训练。(2)不同个体之间对于相同表情却表达不同,同时相同个体对于不同表情却表现的相似,这样复杂的情绪表现形式给表情分类造成挑战,并造成了深度学习模型过拟合问题。(3)现有的大型野外表情数据集基本上都是从社交网络中搜集,在网络中分享的图片大部分是积极的情绪,很难搜集到消极表情,导致了深度学习模型训练中的类别分布不平衡问题。针对以上问题,本文提出了基于深度学习框架的静态人脸表情的识别算法。论文的主要创新点和研究内容如下:(1)针对大型表情识别数据集标签错误从而导致表情识别模型识别精度不高和鲁棒性差的问题,本文提出了一种能够修正错误标注的自愈网络。自愈网络算法的目的是找到疑似错误的标签样本并改掉,使得在下一轮训练时拥有更加准确的样本标签。(2)针对现有表情识别算法难以应对表情之间过于相似而造成的分类困难问题,本文提出了一种表情特征与性别特征融合算法。该融合算法使得表情识别网络自适应的学习性别和表情之间的关系,强化性别特征对于表情识别的影响。(3)针对训练数据集中各个表情类别分布不均匀,从而导致整体表情识别率不高的问题。本文提出了一种分布不相关损失函数,该损失函数与传统损失函数联合优化表情识别模型,考虑到少数类和多数类之间的学习特征的差异,提高对少数类的注意。 \|
1716	[‘金学勤’] \| 2	23\|视觉	答系统中先验缓解与多模态推理技术研究 \|随着人工智能技术的发展,传统的文本问答系统无法	足人们对问答系统准确、高效的需求,人们期待问答系统具备获取和理解不同类型信息的能力。视觉问答系统结合文本信息和视觉图像信息进行联合推理,弥补了文本问答信息源单一的缺点,能够更加自然、直观以及准确地进行问答。现有视觉问答系统推理模块的设计无法应对多目标推理等复杂问题,同时由于普遍存在的先验问题,系统在预测答案时容易出现偏见。为了提高视觉问答系统的准确率,论文从先验缓解和多模态推理两方面进行了相关研究工作。在先验缓解方面,通过对语言和视觉先验来源与作用效果的分析,创造性地将视觉问答的先验划分为积极和消极两种类型,并对两种类型的先验分别设计相应的网络模块进行捕捉和处理,以保留能为问答提供基础知识和问答信息的先验,去除给问答造成偏见的先验。为了进一步缓解先验问题,论文利用模型捕捉先验模块的中间结果设计了一个动态变化的损失函数,根据先验的强弱动态平衡损失值的权重。在多模态推理方面,为了适应复杂多变的问题类型,论文设计了一个新的多模态推理模块,通过合并空间坐标和视觉语义表示,加强多模态特征向量的交互以及视觉区域间的相关性推理,提高了问答系统的多模态推理能力。论文使用标准数据集进行对比试验,实验结果证明所提出的模型能够有效缓解先验问题,并且具备较强的多模态推理能力。同时,先验缓解模块不依赖于视觉问答基线模型,可以作为一个插件联合任意视觉问答基线模型使用,具有普适性。综合运用这些模型和技术,论文设计了一个基于视觉问答的育儿早教演示系统,在实际应用中验证了模型的有效性和实用性。具体来说,论文的研究工作包括以下几个方面。(1)为了解决视觉问答系统中的先验问题,提出了先验缓解模型PMM-VQA(Priors Mitigation Model for VQA)。该模型通过不同模块对先验知识的捕捉与处理,来缓解语言和视觉先验问题。论文首先将语言先验分为积极语言先验和消极语言先验,从而对不同的先验采用不同的网络模块进行捕捉和处理,以达到缓解语言先验的目的。其次将语言先验的理论应用到视觉信息的处理中。通过对视觉问答中视觉先验来源的分析,确定视觉先验中需要去除的部分先验,用单独的消极视觉先验去除模块对其进行捕捉和处理。在模型预测阶段,保留针对该预测问题的全部先验,从而将可利用的推理信息最大化。PMM-VQA模型在VQA-CP v2数据集上表现出最优性能,其中基于S-MRL的PMM-VQA模型在添加语言先验缓解模块后取得了53.81%的准确率,在同时添加语言和视觉先验缓解模块后取得了55.15%的最优性能。(2)为了增强多模态推理能力,提出了基于视觉语义多模态推理的视觉问答先验缓解模型VSR-VQA(Visual Semantic Multimodal Reasoning Model for VQA)。首先,在处理问题文本时通过注意力机制将注意力集中在问题文本的关键词上,以减少无关信息的干扰,简化多模态推理模块处理的信息量。其次,设计了一个视觉语义多模态推理模块,包含双线性超对角融合模块以及视觉语义推理模块。通过加强多模态特征向量的细粒度表示与多模态特征向量的交互,以及视觉区域间的相关性推理,增强了视觉问答模型的多模态推理能力。VSR-VQA模型在VQA v2数据集中表现出64.49%的最优性能。最后,将PMM-VQA与VSR-VQA结合得到PMM-VSR模型,在增强多模态推理能力的同时缓解了先验问题。PMM-VSR模型分别在VQA v2与VQA-CP v2数据集中取得62.75%和54.97%的准确率,证明模型在缓解先验知识与保留推理信息之间达到平衡。(3)为了进一步缓解先验问题,借助PMM-VSR视觉问答模型中先验捕捉模块的中间结果设计了一个动态变化的损失函数,对每个答案处理时根据其存在的语言先验的强弱动态地设定损失值的权重,从而平衡在总视觉问答模型损失中的比例进一步缓解先验。使用该损失函数的模型在VQA v2与VQA-CP v2数据集中基于多个视觉问答基线模型都有稳定的精度提升,证明了该损失函数的有效性与普适性。(4)以论文提出的PMM-VSR模型为核心技术,设计并实现了基于视觉问答的育儿早教演示系统。系统中设计的不同的功能模块可以帮助儿童培养表达能力、识物能力、计数能力以及推理能力等。通过育儿早教演示系统的各个功能模块的实现效果,直观地验证了PMM-VSR视觉问答模型的有效性和实用性。 \|
598	[‘聂双’, ‘王田’] \| 20	8\|幼儿英	数字化教学资源的开发与应用研究 \|在近年来”互联网+“的浪潮下,教育改革的呼声	益高涨,“人工智能+教育”、“未来课堂”、“智慧教育”等概念的相继提出让教育工作者不得不开始重新思考教育问题。传统课堂的课本课程形式单一,缺乏创新,在现如今的教学中普遍存在”事倍功半”的问题。为了更加有效地利用教育资源,提高教学效率,加快21世纪教育改革进程,向未来教育迈进,本文将以英语学科为例,分析幼儿英语学习特征,深入探讨幼儿英语数字化教学资源的开发与应用。 \|
1397	[‘林春’] \|	020\|贝	斯在互联网教育中个性化学习的应用 \|“有教无类”和“因材施教”是教育行业长	以来追求的目标,如何能够以更低的成本、将更高质量的教育资源覆盖至更多的群体,针对不同的人群提供更加富有针对性,更贴合实际的个性化教学方案,是教育从业者一直在努力的事业。经过数十年的发展,人们对于互联网教育的期待已经由最开始的教育资源的信息化和资源共享的平权化,发展为对教育资源的优质化和教学效率的智能化。教育从业者及互联网从业者,正在不断研究和时间,互联网技术在解决教育资源共享的同时,进一步提升教育资源的质量和教学的质量,让学员能够获取更好的教学资源,更高效率、更贴近自身情况的进行学习。贝叶斯网络模型是一类可以强有力的用来表达各种不确定性和科学知识的网络模型方法,也正是因为它的这类模型特点使得它成为一个具有代表性的数据挖掘和分析工具。近些年来,随着人工智能热潮来袭,贝叶斯网络成为了诸多学者研究的对象。其中在互联网教学中,由于每位学员的学习情况都大不相同,因此针对每位学员制定相应的学习计划十分困难,但利用贝叶斯网络的特点可以准确的了解每位学员的自身情况,并进行相应的科学分析,再对其进行分类与学习评估,最后根据以上步骤得到的结果进行个性化的学习方法推荐。本文针对现代互联网教育学习的学习过程和评估方式主要做了以下三个方面的工作:(1)针对课程内课件的学习与考核,提出了基于课程组织与评测结果统计课件通过率以及课件之间的知识关联关系的方法。首先,通过组织课前综合测试、学前小测、学后小测三个主要评测方法建立相应的统计模型,并基于贝叶斯公式进行在线推断出最适合学生学习的下一课件。实验结果分析表明,使用该方法模型可以在线实时调整下一课件的有效推送度,提高用户学习效率。(2)针对不同课程之间评价对比,提出了基于贝叶斯评价课程学习能力的方法。首先,以该课程的历史评测结果和用户的课前综合测试估算出用户学习能力得分;然后在用户学习中,根据首次测验与学后测验结果在基于贝叶斯公式的前提上对学生的学习能力进行实时修正其得分。从实验结果得知,贝叶斯网络的引进可以有效提高评价课程学习能力的精确度。(3)综合两个方法设计了一种可提高用户学习效率与课程学习评价方式的个性化学习模块。基于前两种方法进行课件学习数据与评价指标统计数据的收集,对收集的数据灵活的选择不同的达标评价方案,或者基于先验知识对已采集的数据判断理论上的达标线,之后根据数据的特性对达标线进行分析与调整,最后得到理想的评价方案。本文应用工具创建和评估基于贝叶斯实现个性化学习模块。研究结果表明本文提出的个性化学习模块可以根据实时情况不断修正与完善上一次制定的适合用户学习完该课程的最佳路径。 \|
1422	[‘武丽丽’] \| 2	12\|基于	糊理论的教育游戏的开发与应用 \|随着多媒体技术、人工智能、网络技术的迅	发展，网络游戏对青少年学习、生活、娱乐方式的影响具有举足重轻的作用。网络游戏以优美的画面、动听的音乐，引人入胜的故事情节吸引着他们，也成为青少年业余生活必不可少的一部分，也引发了网络犯罪等社会问题。后来，以教育为目的、以游戏为途径的教育游戏出现了。教育游戏为学生创造了宽松的学习氛围，让学生愉快地学习，在玩的同时学到了知识，开发了思维，培养了能力，提高了学习效率。教育游戏具有双重特性，即游戏性和教育性，关于这两者谁是主导的问题，研究者们争论不休，但都希望能够实现游戏性与教育性的平衡。如何实现游戏性与教育性的平衡，还没有构建出一个成熟的理论框架；实践方面，仅有少数成功案例可以借鉴。笔者认为，教育性与游戏性的平衡点不是一个可量化的、具体的数据点。本文在研究国内外教育游戏设计现状的基础上，介绍了教育游戏的理论基础，论述了模糊理论的内涵、核心思想、构成要素，提出了应用模糊理论设计教育游戏的流程及最终目的：让游戏体验与学习内容处于“有机融合、非此非彼、亦此亦彼”的临界状态，让游戏者在游戏情境中享受乐趣，故而不会排斥在游戏中学习，并在潜移默化中提高个人综合能力。本文的核心是将模糊理论应用到教育游戏的设计、开发过程中，如何策划、设计教育游戏的基本元素。依据提出的设计、开发流程，本研究选择适合初中一年级的少年儿童的教育游戏为研究对象，设计开发了基于模糊理论的教育游戏—“倒牛奶游戏”，探讨了游戏案例的科学原理、构思、开发流程及测试过程，并介绍了相关的关键技术。最后，笔者对所设计开发的游戏案例设计了教学实验，将此案例应用到初中一年级中，以此检验模糊理论的应用效果，分析实验数据，总结实验结果，得出使用教育游戏有利于提高学生学习参与度和学习兴趣。教育游戏作为一种独特的教育形式和资源完善着教学活动，将会有越来越多的研究者关注并投入到教育游戏的理论和实践研究中，希望本课题能够给大家提供一些借鉴。 \|
1493	[‘王庆’] \|	022\|基	深度神经网络的诗词朗诵发音特征预测 \|随着人工智能科技的迅速发展,语音识别与处	已成为智能控制、教育、说话人识别、情感分析等领域的重要研究课题之一,并有着广阔的应用发展前景。同时,汉语诗歌朗读具有丰富的连续发音特征,如语气、情感、节奏方式、抒情朗读和艺术表现等。因此,预测汉语诗歌阅读的发音特征对于体现高水平的机器智能具有重要意义,并将有可能建立一个高水平的智能系统来教儿童朗读唐诗。Mel倒谱系数(MFCC)是目前用来描述语音特征的一个关键特征参数。然而,由于诗歌朗读发音的复杂性和高度非线性,预测准确的发音特征面临着严峻的挑战,即如何对复杂的空间相关性和时间依赖性(如韵律特征)进行建模。对于当前的许多方法而言,它们忽略了MFCC表示的空间和时间特性。此外,这些方法在长期预测方面具有一定的局限性。为了解决这些问题,我们提出了一种基于多头注意力机制的时空图模型(STGM-MHA),用于汉语诗歌朗读发音特征预测。STGM-MHA采用编码器-解码器结构。编码器可以将数据压缩为隐含空间表示,由解码器再将隐藏空间表示重建为输出。在该模型中,我们设计了一个全新的基于多头注意力机制的门控递归单元(GRU)模块(AGRU),以有效地提取MFCC数据的时空特征。在六个数据集中将我们提出的模型与最先进的方法进行的评估比较,显示了所提出模型的明显优势。本文的主要贡献如下:(1)我们首次提出了一种新的模型STGM-MHA,该模型能够通过图建模有效地提取汉语诗歌朗读的发音的特征,并对发音的时空图结构进行分析;(2)基于多头注意力机制和图神经网络(GNN),我们首次提出了一种新的神经网络模型来有效地获取MFCC的时空依赖性;(3)我们提出了一种新的模块AGRU。为减少模型的复杂性,引入了自动编码器以显著提高训练效果,并引入了计划采样机制来增强模型精度。此外,本文还对唐代六位著名诗人杜甫、杜牧、李白、孟浩然、李商隐和王维的六个语音数据集进行了各种实验。同时,使用四个常用的评价指标(MAE、MSE、RMSE和p-value)来验证模型的性能。实验结果表明,与其他最先进的方法相比,我们提出的模型在多个数据集上的预测性能更好;(4)我们所提出的模型不仅可用于MFCC预测,还可应用于其他时空预测任务。在阅读唐诗的过程中,诗歌的节奏、风格变化和思想情感对学生产生了实质性的影响,这些有利于儿童知识的积累和视野的开阔,该模型可用于帮助儿童阅读汉语诗歌或语音合成。 \|
674	[‘许惠如’] \| 2	20\|儿童	习机器人人体电磁辐射检测方法 \|本文旨在根据儿童学习机器人的工作特点研	出一种可行的测量方法来评估其无意人体电磁场辐射。儿童学习机器人改善中国家庭教育模式的同时,低龄儿童长期近距离使用电子产品引发的健康危害也必须引起公众的重视。 \|
849	[‘高丽莉’] \| 2	07\|日本	制出儿童机器人 \|<正> 一个能像儿童一样	动和反应的机器人目前正在帮助日本的科学家们更好地理解儿童的行为。位于日本西部的大阪大学的研究人员们利用仿生人体开发的儿童机器人,即一种极像儿童的机器人。这些机器人的动作与1至3岁的儿童极为相似。 \|
1236	[‘张逸凡’] \| 2	23\|儿童	工智能产品设计伦理研究 \|近年来人工智能技术飞速发展,儿童	工智能产品功能种类不断推陈出新,这对迅速提高儿童的学习与思维能力产生了积极的影响。但从社会化和儿童教育的角度来看,童年作为自主意识形成的重要时期,儿童人工智能产品在其应用过程中不可避免的会对儿童的身心健康发展产生不良影响,甚至会对家庭和社会秩序带来危害,因此儿童人工智能产品存在着众多问题。要真正解决这些问题,就要从设计伦理的角度出发,在儿童人工智能产品设计中遵循正确的设计原则、选择最佳的设计路径。设计伦理指的是设计行为在伦理学指导下对人、资源、环境的综合考虑和对人性真善美的发扬。本文通过对设计伦理的内涵和儿童人工智能产品特征的阐述,联系儿童道德发展与人群特征,明确了儿童人工智能产品设计伦理研究的可行性与必要性;探讨了儿童人工智能产品在身体健康、认知发展、环境保护和人权保障方面的设计伦理风险;剖析了其在主体性、价值取向和情感化层面上的设计伦理困境;阐明了“以人为本,以物为用”、“义利并重,美善同生”、“内外并举,上下齐心”三项基本原则;提出了“向善的动力”、“避害的压力”、“趋利的推力”三种基本路径。意在减少儿童人工智能产品设计伦理风险,化解儿童人工智能产品设计伦理困境,从而更好地构建人机交互关系,使得儿童人工智能产品嵌入家庭、社会的方式更加和谐、友善。儿童人工智能产品在设计伦理层面上的研究不仅有利于儿童人工智能产品行业的良性发展,还对智能化背景下的儿童道德发展和社会伦理观念的构建具有重要意义。 \|
606	[‘肖广德’, ‘刘彤’, ‘张香玲’] \| 2020\|教	机器人的需	分析与功能设计 \|文章以需求为起点,采用问卷调研和文献调研的方	,从用户视角和研究视角分析了教育机器人的需求:用户视角方面,主要归纳了学生(包括小学生、中学生和大学生)、教师(包括幼儿教师、小学教师、中学教师)和家长三类用户所需教育机器人扮演的角色;研究视角方面,从STEAM教育、身心障碍治疗、第二语言学习、社会化教育、学科教育等五个方面分析了教育机器人应用需求的特点。在此基础上,文章提出了教育机器人功能设计应关注的要点,以期推动教育机器人的功能完善和创新应用,促使教育机器人更好地服务于教育教学。 \|
1171	[‘廖曼江’] \| 2	20\|5-	岁幼儿编程问题解决中的计算思维研究 \|随着人工智能时代和数字化时代的到来,人	要想维持竞争力,需要具有面向未来的计算思维。已有研究表明,编程是发展幼儿计算思维的重要载体,在此基础上,研究者选定在幼儿的编程活动中,开展5-6岁幼儿计算思维研究,详细地针对幼儿在从事编程活动中的表现,进行观察记录和分析。本研究采用编程问题解决任务来探究5-6岁幼儿的计算思维,并运用观察法和访谈法探讨了5-6岁幼儿计算思维的发展水平和行为表现。本研究选取南京市B园的36名5-6岁幼儿(男孩18名,女孩18名,平均月龄71.86),通过编程问题解决任务和潜在类别分析的方法,考察幼儿在不同编程任务情境中的计算思维发展水平和行为表现。研究结果发现:一、5-6岁幼儿已经表现出明显的计算思维能力。二、5-6岁幼儿的计算思维具有个别差异性。三、5-6岁幼儿计算思维的发展与幼儿认知发展的水平是一致的。基于研究结果,研究者提出了相应的教育建议:因地制宜开展幼儿编程活动;充分利用游戏调动幼儿参与编程活动的自主性和兴趣;开展编程活动过程中注重计算思维的培养;尊重幼儿计算思维的个别差异。 \|
834	[‘颜海’, ‘余莹’, ‘孙岳’] \| 2024	基于系统语	下的儿童康复机器人CMF设计研究 \|本研究基于系统语境下，探究儿童康复机器人CMF设	的关键要素与模型构建。通过构建CMF设计模型，综合规划色彩、材料和表面工艺等内在要素，以可用性、实用性和赞许性等外围约束筛选条件，旨在打造符合儿童心理与生理特点的外骨骼式康复机器人。研究发现，CMF设计的精妙运用不仅能提升产品的美观度，更能增强儿童与机器人的情感联系，从而提高康复效果。本研究初探为儿童康复机器人设计新视角和方法，也展现了CMF设计在复杂康复机器人产品中广阔应用前景，为儿童康复机器人设计注入了更多人文关怀和实用价值。 \|
380	[‘李晓静’, ‘郑琳’] \| 201	\|中小学生	智能媒体使用及其对课外阅读影响的实证研究 \|在智能技术大规模兴起的背景下,本文考察中小学生对智能媒体的	有、使用及其在当前的课外阅读情况,并探讨了使用智能媒体对他们的课外阅读有何影响。通过对上海市16个区县的公办小学和初中的学生进行整群随机抽样(N=1169),研究发现,智能媒体的拥有和使用在初中生/小学生、市区生/郊县生之间存在显著差异,男女生也略有不同;上海中小学生的课外阅读情况良好,智能媒体使用对课外阅读有一定负面影响,但较为有限;手机和平板有显著差异,手机对阅读的负作用明显,而平板对阅读和学习有一定促进作用;智能媒体的使用内容很关键,应引导学龄儿童使用学习型内容,并控制其娱乐化使用;市区生/郊县生的差异体现出区域数字鸿沟,提升落后地区儿童的数字技能是未来的努力方向。 \|
432	[‘杨瑞’] \|	020\|智	幼儿成长记录系统构建研究 \|随着新一代人工智能技术的发展,	在智慧教育领域的应用日趋深入。对幼儿园信息管理、家园互通、幼儿成长记录、幼儿成长分析进行研究,阐述人工智能技术应用于幼儿成长记录分析和家园共育中的重要性,并根据”互联网+“学前教育变革相关政策,提出基于人工智能技术的新型幼儿成长记录系统构建方案,以更好地记录幼儿成长过程相关信息,为幼儿成长及教育教学提供数据支持。 \|
102	[‘刘小飞’, ‘许能’, ‘杨志希’] \| 2019\|“	联网+”儿	编程网站的开发与设计 \|人工智能对我们的社会和未来带来的影响是不可预	的。可以肯定的是,随着人工智能和物联网的进步和持续发展,带来的影响必将是深远的。为了让儿童更早的接触编程的思想,越来越多的学校选择利用互联网上的教学资源来帮助儿童提升对编程的兴趣以及方便编程做启蒙教学工作。而教育网站将会成为儿童编程启蒙教育学习方式的主流选择。而传统的教学方式,却又比较枯燥乏味,为了让儿童能够学习同时激发儿童自主学习的乐趣。这时候就需要一个能够提供孩子们编程学习和交流的网站平台来来辅助孩子们学习编程,达到让儿童乐于学习编程的目的。 \|
230	[‘宋文平’, ‘阎乃胜’] \| 2023	教育场域视	下互联网+人工智能对学前儿童发展的影响 \|互联网+人工智能被应用到越来越多的领域，引发广泛关注。在教	场域中互联网+人工智能对学前儿童带来的影响不容忽视，特别是对儿童生活空间和关系空间的影响。我们应理性看待互联网+人工智能在学前儿童发展中的影响，恰当应用互联网+人工智能为幼儿提供精准支持服务，并有效促进互联网+人工智能在学前教育领域发展的再度整合，使互联网+人工智能更好的契合学前儿童发展的要求。 \|
1854	[‘黎志芳’] \| 2	21\|昆明	关锁中心小学学生脊柱形态异常的运动干预效果研究 \|研究目的:儿童青少年脊柱形态异常的问题日益凸显且异常比例	年上升,脊柱形态异常对身心健康发展的影响不容忽视。脊柱形态异常问题在小学生中普遍存在,小学生正处于生长发育的关键时期,也是治疗和干预脊柱形态异常的重要阶段。本文测量和分析小学生的脊柱形态异常情况,并根据儿童青少年生长发育特点和解剖学特点,设计针对小学生脊柱形态异常的运动干预方案,以期达到改善脊柱形态异常的目的,有效地预防和改善小学生的不良身体姿态。研究方法:随机选取昆明市关锁中心小学3-5年级共541名学生,根据体态评估标准使用网格、Kinovea、人工智能身体姿态评估系统进行脊柱形态测评筛查,主要针对高低肩、探颈、驼背三种脊柱形态异常问题进行筛查。利用问卷调查法调查脊柱形态的影响因素,根据调查结果和小学生生长发育特点研制针对性运动干预方案。调查得知探颈和驼背具有一定的相关性,而其他两两之间无相关性。在遵循自愿参与干预训练的基础上,根据测试结果利用实验法对存在驼背、探颈问题的38名五年级学生进行8周的干预训练,分为基础、强化、巩固三个阶段,干预训练手段包括基本姿态练习、柔韧性练习、平衡练习、力量练习、伸展练习。研究结果:(1)随机选取昆明市关锁中心小学3-5年级共541名学生进行脊柱形态测评,结果发现三、四、五年级脊柱形态异常人数分别为50、70、65;驼背异常率为24.6%,探颈异常率为10.3%,高低肩异常率为8.9%。女生脊柱形态异常率大于男生。(2)本研究发现每次参加体育活动的时长、跷二郎腿、每周参加课外体育活动的次数、书包类型、周末学习作业时长是影响脊柱形态异常的因素。以高低肩、探颈、驼背的影响因素的调查发现,探颈与驼背具有相关性,而其他两两之间无相关性。故本研究运用体育锻炼对探颈和驼背进行干预。(3)运动干预方案设计依据小学生身心发展特点和小学生运动的科学性,遵循安全性、全面性、科学性、趣味性、针对性、可行性、实用性的原则。在干预训练过程中,主要采用因材施教的训练方法,实验结果显示本干预训练使学生脊柱形态异常的问题得到改善。(4)实验结果表明通过8周的运动干预训练,驼背、探颈的角度较运动干预训练前其P<0.001,在统计学意义上具有显著性差异,证实了8周的运动干预训练对驼背和探颈具有显著性影响,进一步验证了该运动方案对驼背和探颈的改善具有可行性。研究结论:脊柱形态异常在小学生中普遍存在,本研究发现四年级异常人数最多,异常率女生大于男生。脊柱形态异常中驼背异常率最大,其次是探颈,再次是高低肩。每周参加课外体育活动的次数、每次参加课外体育活动的时长是影响脊柱形态异常的因素。8周的运动干预训练对探颈、驼背脊柱形态异常的问题具有改善作用,希望小学生脊柱形态异常的问题能得到重视和更深入的研究,使学生在最佳的干预时机接受科学的、有针对性的干预。 \|
1205	[‘张春霞’] \| 2	21\|机器	教育中设计型学习支持小学生逻辑推理能力发展的研究 \|人工智能时代的到来对教育产生了非常大的影响,对人才培养也提	了新的要求,高阶能力越来越受到重视,逻辑推理能力作为高阶能力之一在教育中的地位更加凸显。小学阶段是儿童正式接受教育的起点,是培养逻辑推理能力的关键阶段,有关如何发展小学生逻辑推理能力的研究越来越多。已有研究证明编程学习能够开发和训练儿童的逻辑推理能力,但是小学阶段的学生处于具体运算阶段,学习抽象的编程语言需要依托具体的事物,机器人教育为小学生通过编程发展逻辑推理能力提供了具象支持,如何在中小学开展机器人教学也越来越受到关注。设计型学习改变了学生的学习方式,在传统的学习中学生被动接受知识,在设计型学习中学生成为知识的探索着和发现者,因此设计型学习受到研究者的广泛关注。本研究对国内外有关设计型学习、逻辑推理能力发展的相关研究进行梳理,奠定本研究的理论基础。基于理论分析,本研究构建机器人教育中支持小学生逻辑推理能力发展的设计型学习模式,并进行机器人教学设计。受疫情影响,不能选择具有相同知识基础和相同逻辑推理能力水平的实验对象,因此实验实施过程中进行分层教学。本研究的教学分为“乐高机器人基础知识学习”和“乐高机器人设计”两个阶段,“乐高机器人基础知识学习”阶段的教学是为了帮助学生建立知识储备,“乐高机器人设计”阶段是教学实验真正开展的阶段,通过设计型学习开展机器人教育,让学生真正自主设计机器人,观察、记录学生在机器人设计过程中的课堂表现,收集、整理相关数据,为验证教学效果提供支持。基于以上工作,本研究取得了一定的研究成果。首先本研究构建了机器人教育中支持小学生逻辑推理能力发展的设计型学习模式,用以在机器人教学中发展小学生的逻辑推理能力;接下来,使用支持小学生逻辑推理能力发展的设计型学习模式在机器人课程中开展教学,教师作为情境的创设者、任务的发布者、设计活动的组织者、疑难问题的解答者,引导学生自主设计机器人,鼓励学生在设计过程中综合利用所学的知识,理性地做出判断、逻辑地进行推理,完成机器人作品;最后,通过学生的设计表现探讨学生逻辑推理能力的变化趋势和发展情况,通过分析数据探究该模式是否能够支持小学生逻辑推理能力的发展,为之后发展小学生辑推理能力的教学开展提供指导性建议。本研究的最终结论是:机器人教育中设计型学习能够支持小学生逻辑推理能力的发展,且小学生逻辑推理能力的变化能够通过小学生的课堂表现体现出来;对于初始知识基础和初始逻辑推理能力水平不同的学生,设计型学习对其逻辑推理能力的发展都具有支持作用。 \|
1834	[‘鲁言敏’] \| 2	21\|教育	器人辅助语言教学对3-6岁幼儿语言能力发展的影响 \|《2016全球教育机器人发展白皮书》发布后,国内外纷	开始了教育机器人进课堂的活动,已有研究证明教育机器人能够促进自闭症儿童的社会性互动能力发展,以及帮助健康儿童学习语言词汇,同时教育机器人在课堂中能够极大的激发学生学习兴趣这一点也被证实。也有研究表明幼儿对语言中词汇的理解和表达跟后期言语智力发展具有显著相关性。在目前幼儿园语言环境中,教师一对多无法实现与每位幼儿充分言语互动,部分地区的方言偏差也给幼儿言语发展造成一定影响,幼儿之间对话质量低,需要教育机器人这种新的教育媒介来增加幼儿的标准言语互动频率。本次研究使用文献法、自然实验研究、测量法等方法探究教育机器人对3-6岁幼儿语言理解和言语表达能力发展的影响,其中语言理解以基本词汇理解和科技词汇理解两个维度为研究代表,言语表达以言语流畅性和言语准确性两个维度为研究代表。研究得到了三个研究结果:(1)借鉴皮博迪图片词汇测试(PPVT-4)和《学龄前儿童语言能力测试》自编了《3-6岁幼儿语言理解和言语表达量表》,量表内含4个维度,18个测试项目。量表的内在信度,数值为0.92;各个维度,从内在信度来看,范围区间为0.82-0.94,其同质性信度表现良好。在对探索性因子进行有效分析时,累计贡献率范围区间是67.44%-84.56%;验证性因子分析证明量表各项指标均已达标(GFI=0.85,NFI=0.87,AGFI=0.80,CFI=0.95,RMSEA=0.07,TLI=0.95),模型总体拟合度较好,构建效度具有良好的表现;从AVE数值来看,均超过了0.5,因此在收敛效度等方面具有较好的表现。(2)结合《福建省教师指导用书》语言教学领域活动和《3-6岁儿童学习与发展指南》以及参考各类3-6岁幼儿语言发展书籍编制了教育机器人辅助教学组织形式的语言领域教育课程教案和课件每个年级16课时,三个年级共48课时,将教育机器人与幼儿语言教学相整合形成新的教学形式,探寻出人机共育的新模式。(3)通过对福州市两所幼儿园160名不同年龄幼儿的教学实验研究得出,教育机器人辅助语言教学比传统方式的语言教学更有助于幼儿的语言理解和言语表达能力发展,即经过教育机器人辅助教学,实验班幼儿语言理解和言语表达能力均显著高于对照班(p<0.01) \|
1728	[‘闫思蒙’] \| 2	20\|基于	度学习的婴儿自发表情识别研究 \|婴儿自发表情是指婴儿自然发生的面部表情	能够传递意图与情绪信息,受到心理学、教育学和临床医学的广泛关注。婴儿表情识别技术在智能家居、医疗保健、早期教育等方面具备广阔的应用前景。随着人工智能的崛起和迅猛发展,以成人为研究主体的表情识别取得了显著成果,而很少有研究关注婴儿表情。婴儿自发表情识别研究存在如下挑战:婴儿面部皮肤光滑、褶皱纹理浅、毛发颜色淡和表情表现力弱的特点使得表情特征不易辨识;婴儿自发表情伴随头部与肢体运动,引起大范围人脸角度和面部遮挡;此外,研究还受到缺乏公开数据的制约。目前,自然场景婴儿表情识别的研究不成熟,相关工作较少,且存在一定不足。围绕婴儿自发表情识别的研究目标,本文开展了如下创新性工作:(1)建立了一个婴儿表情图片数据库和一个动态婴儿表情数据库。针对缺乏研究数据的问题,本文基于静止脸试验范式,在亲子交互情境下诱发婴儿自发表情,对30例婴儿被试的面部表情数据进行处理和标注。基于此,建立了由9,133张图片组成的静态婴儿表情库和由4,560段图片序列组成的动态婴儿表情库,为本文提供研究数据支撑。(2)提出一个融合面部区域自适应学习和隔离损失(IslandLoss)策略的婴儿表情识别卷积网络。面部区域对表情的贡献不同,引入基于注意力机制的面部区域自适应学习模块,促使网络自动关注并强调更具表情辨别性的婴儿面部区域特征,弱化表情贡献度低的区域,缓解婴儿表情特征不易辨识的问题。与隔离损失融合的策略用以最大化类间距离的同时,最小化类内方差,进一步专注于表情区分任务,抑制表情无关信息的干扰。该方法参数规模小,对婴儿自发表情的识别性能优越,且对面部遮挡、大幅度头部姿态、光照变化表现鲁棒。(3)提出了一个基于多线索融合的动态婴儿表情识别网络框架。针对真实场景动态婴儿表情识别的复杂问题,模拟人类多层面信息综合判识的处理方式,确定了三条与表情判识密切相关的线索:面部关键点运动特征建模用来抽取表情引起的人脸柔性形变的结构化特征;面部纹理特征时序建模引入面部区域自适应学习模块,细致加工婴儿表情关键的纹理特征和时序依赖;局部动态特征联合建模重点关注并挖掘5个表情肌群集中分布的局部区域特征。为充分利用上述几何与纹理、局部与全局的表情信息,网格搜索多线索模型融合的最佳权重组合,使各线索互相补充、共同判断,有效提升网络对动态婴儿自发表情识别的性能。(4)开发了一个基于表情识别的婴儿行为分析系统。结合实际应用需求,将方法研究落地于婴儿表情行为的监测和分析。系统能够实时检测并呈现婴儿面部位置、表情状态、各类别表情统计时长和占比等信息;监测结束后,生成表情图谱和总结报告,并分类存储相关数据,供家长及研究人员进一步的评定。系统具备良好的识别效率和准确率,生动直观的可视化形式,便捷的用户体验,在婴儿监护、情绪能力临床评测等方面满足一定的应用需求,具备一定的社会价值。 \|
1648	[‘谭润民’] \| 2	22\|陪护	器人伦理问题研究 \|上世纪五十年代末,世界上诞	了首个机器人。自那以后,机器人在人类社会中的应用便愈发广泛,从工业制造拓展到军事、媒体、医疗、服务行业,乃至进入人们的家庭,在服务用户中与人们长久相伴。其中,以陪护老人、儿童和病人为主的陪护机器人在很多方面能够对陪护者提供照料帮助,例如能够为老人解闷、提供精神慰藉,照看儿童、辅助学习,照料病患、提供喂药等服务。此外,陪护机器人还能在缓解人口老龄化带来的养老压力以及减轻年轻夫妇照看幼儿压力方面发挥良好作用。正是基于这种实际的效果,陪护机器人的应用市场巨大,2021年国内服务机器人市场突破300亿人民币,应用前景广阔。与此相应,各种潜在的伦理和社会问题也愈发突出,引发了社会各界的担忧。“机器人时代”日益临近,我们应以一种什么样的关系与机器人共处?以何种方式确保功能远胜于我们的机器人能造福于人类?这已经成为紧迫的现实和理论问题。本文首先对机器人和陪护机器人的概念进行了界定,明确陪护机器人主要指那些能够陪伴、看护、照顾老人、小孩和行动不便的患者等人类弱势群体的有形的机器人。接着,本文提出陪护机器人在应用中可能会产生的三类伦理问题,即机器人技术自身引发的伦理问题(包括外形设计的接受性和机器人行为的不可预测性),人机交互中产生的伦理问题(包括:情感欺骗、隐私侵犯、社交弱化、自主意愿干预等)以及对社会公平正义可能造成的影响。在此基础上,本文分析产生上述伦理问题的主要成因:陪护机器人技术设计与研制水平的局限、有效伦理规约的缺乏、法律与制度的不健全和公众科学素养和道德素质的欠缺。针对这些伦理问题的化解,本文认为,在人类已经深度科技化的今天,包括陪护机器人伦理在内的新兴科技的伦理研究并非是为了阻挡科技发展,而是推动科技更好的造福人类,实现科技负责任的、可持续的发展。为此,本文提出发展陪护机器人要遵循以人为本、公平正义和共建共治三大原则,应对陪护机器人的伦理问题需要让伦理价值渗透设计、健全并细化法律制度、提升公众科学素养和道德素质并且构建共通但有特色的伦理规范。 \|
588	[‘缪佩君’, ‘刘建榕’] \| 2023	教育机器人	幼儿教育领域的应用现状 \|教育机器人具有教学适用性、开放性和可扩展性、	好的人际交互性等特点，在幼儿教育领域的应用日渐广泛.教育机器人可作为STEAM教具、智能玩具或教育同伴，改变幼儿教育组织方式和评价模式，在幼儿教育、特殊儿童治疗等多个场景中创新教育新形态，增强教学效果.同时，教育者对教育机器人的认识不足、教育机器人的智能技术仍有待突破以及教育机器人的初始投资和维护等因素，制约了幼儿教育人机协同教学改革的进程. \|
1558	[‘符国和’] \| 2	16\|智能	交机器人的研究 \|随着教育机构和服务业对机	人需求量的快速增长,许多高校和研究机构在寻求高性价比的机器人用于开展机器人课程相关的教学和研究。甚至包括儿童教育、医学、脑科学、认知科学和社会学等领域对机器人的需求也越来越大。此外,许多机器人相关的应用在最近几年得到了快速的增长以及智能手机、人工智能、互联网技术、可穿戴设备、机器人底盘、传感器、RGB-D摄像头以及机器人操作系统ROS平台等机器人相关技术的不断进步,快速搭建一个高性能的机器人平台成为了可能。在这种情况下,设计一种基于ROS框架主要用于科研和教育的,易于搭建的社交机器人。本文的主要研究如下：1)基于ROS系统框架,提出一种新的社交机器人总体设计方案,并划分视觉系统,语音交互系统以及控制系统。2)构造社交机器人的原型结构,包括移动机构和整体机械结构,并对移动机构的运动模型分析和推导。3)给出自主避障,头部检测,语音交互,人体跟随,社交互动等主要功能模块的算法思想以及算法流程。论文的研究成果已在开发的原型机中得到验证,通过对原型机的功能测试以及系统测试实验证明社交机器人具有在非结构和动态的环境中自主行走,规避静态或者动态障碍物以及拥有丰富的社交行为,包括社交机器人能够自主检测场景中的人体并对其拍照,社交互动,跟踪人体以及语音交互等。 \|
787	[‘陈凯泉’, ‘胡晓松’, ‘韩小利’, ‘牛翠琰’, ‘韩羽’, ‘王宪廷’, ‘张凯’, ‘吕伟刚’] \| 2023\|对话式通用人工智能教育应用的机	、场景、挑	与对策 \|以ChatGPT为代表的对话式通用人工智能（CAGI）的发展为人工智能教育应用、教育教学数字	转型提供了新的工具和平台。基于CAGI的教育聊天机器人在支持学习者的自适应学习方面表现出显著的优势，据此形成的教学系统是在人工智能教育应用历史中对话式教学系统（DBTS）发展的新阶段、新样态。教育聊天机器人不仅在学生端可为学生扮演导师、助手、陪伴者、评估者的角色，还可协助教师生成高质量的教学设计方案，助力教师专业发展，建构真正意义上的双师课堂。CAGI在幼儿和学前教育、K12教育、高等教育、成人教育、场馆教育等多学段、多情境获得广泛应用，对学习者的成绩、学习投入、认知和元认知水平、学习能力都显现出较好的正向效应。源于CAGI当前技术发展阶段上仍然存在的诸如数据保护、反馈信息失真、信息偏见等问题，聊天机器人的教育应用面临不小的挑战，为此业界和学界还应在推动技术进步、制订伦理规则、实施培训指导等方面开展探索与实践。 \|
219	[‘孙郑芬’, ‘解迎刚’, ‘郭昊’, ‘李杰’] \| 2020\|人工智	科普套件的	究与分析 \|人工智能教育是目前教育发展的大势所趋。随着人工	能技术的不断发展,人工智能教育自提出后就受到全球教育研究者的广泛关注。通过加强人工智能教育构筑我国人工智能发展的先发优势,已成为当前亟需思考和解决的问题。为了响应国家政策,培养人工智能人才,文中以Android单片机为基础,研制了人工智能科普套件。该套件以单片机核心开发板为载体,配套驱动通信模块、传感器模块等电子元器件,结合积木等辅助工具,适用于5～12岁阶段幼儿及小学生智力培养,专注于培养孩子科学素养,开发智力;同时也完成了配套人工智能初级课程的编制,设计+搭建+编程+操控四位一体锻炼孩子的逻辑能力。文中从套件的技术路线、使用方法及技术原理三个方面对该智能套件进行介绍,同时分析当下智能教育的发展趋势,对智能套件的发展做出展望。 \|
1722	[‘鉴田野’] \| 2	22\|面向	能摇篮的语音交互系统研究 \|随着人工智能技术的不断发展,AI技	的应用场景不断多元化。本文对婴儿的哭声分类算法和育儿领域的智能问答算法进行了研究,提出一种基于深度神经网络模型,对婴儿的哭声进行分类,对家长的提问进行回答。本文主要工作与创新如下:(1)通过研究邓斯坦婴儿哭声分类理论,并在视频网站收集婴幼儿哭声的视频和音频,对其进行人工剪辑和打标,得到具有5种情感类别的婴儿哭声音频数据。并以此为基础,进行声音向语谱图像的转化,得到具有5种情感类别的婴儿哭声语谱图像数据。通过爬取百度文库,豆丁等文档网站,得到育儿领域常用的育儿知识文档,并进行数据清洗和人工打标,得到育儿领域的问答数据库。(2)通过对婴儿哭声的语谱图数据分析,选用Inception-Res Net-v2模型进行训练,详细介绍了Inception-Res Net-v2模型的结构,并在此基础上进行更改。实验后的结果相比于改进之前的Inception-Res Net-v2模型,准确率有较大的提升,最后与传统的Res Net101网络进行了对比,验证了该模型相比于传统模型,只需要较少的训练轮次,就可以有更高的准确率。(3)对育儿领域的问答数据进行处理,主要涉及到利用搜索引擎工具(Elastic Search)对问答对数据建立索引。对多领域的问答数据提取关键词,对育婴领域的数据提取关键词词典。对问句利用Elastic Search进行召回,并对问句进行数据增强,其中数据准确主要涉及到EDA方法和同音字替换。数据增强处理之后得到的数据,再训练带有关键词信息的BERT模型,并与处理之前的数据进行对比。最后对实验结果进行总结,采用改进后的Inception-Res Net-v2网络后,对婴儿哭声分类算法的精度有明显提高。利用带有关键词信息的BERT模型,并进行数据增强的操作,能够提高问答系统的准确率,对智能摇篮车的应用具有重要意义。 \|
1139	[‘宋德洪’] \| 2	07\|基于	童心理调适的对话系统研究 \|教育技术的目的是为了促进学习和提高	效,在一个信息技术高速发展的时代,如何有效获取信息和传递信息是值得关注的两大问题。人机对话系统的研究正是聚焦在这两大问题上,力图使信息的获取和传递变得更加轻松自然,使人们可以更加方便自如地与计算机进行信息交互。现代社会中,人们在工作、学习、生活压力增大的情况下,几乎都会遇到心理烦恼问题,这一般可以自我调整,也可找朋友、亲戚、心理医生帮助调整,即借助社会支持体系来解决,只需聊天式的心理咨询。现在的儿童与他人的沟通却越来越少,心中积压的烦恼越来越多,以至影响到儿童正常的学习和生活。如果能够开发一款基于儿童心理调适的对话系统,儿童在与其聊天的过程中,倾述心中烦恼,减轻心理压力,告诉儿童一般的心理卫生知识和调解方法以及一些建议,帮助培养儿童自我调适能力。本文的目标是在对人机对话系统所需技术进行深入研究的基础上,实现一个儿童心理调适的汉语人机对话系统,研究重点是系统框架的构建、语言处理技术的应用以及对话管理方法的选择。本文在结合分析了汉语的句法、语义、语用等多种知识源后,实现了一个适用于儿童心理调适的对话系统。作者收集了领域内的口语语料,并分析了儿童会话中的各种语言现象,从中提取出基于言语行为的儿童语言类型,并提出了基于事件的儿童心理状态分析的方法。该方法可以记录儿童在一定事件中的心理状态变化,并追溯其原因。通过实验验证是有一定效果的。 \|
1699	[‘郑进远’] \| 2	07\|面向	象的Visual Prolog及其在专家系统的研究与应用 \|智能化是当前计算机、自动化、通信、管理等	息科学技术领域中的新方法、新技术、新产品的重要发展方向与开发策略之一。信息处理的智能化与信息社会对智能的巨大需求是人工智能发展的强大动力。人工智能与专家系统曾取得过许多令人注目的成果，也走过不少弯路，经历过不少挫折。近几年来，随着计算机与网络通信技术的迅猛发展，特别是因特网的大规模普及，人工智能与专家系统的研究再度活跃起来，并正向更为广泛的领域发展。围绕人工智能与专家系统的研究和应用开发也迎来一个蓬勃发展的新时期。因此，引进与消化国际上已经广泛流行的功能强大和通用的智能程序设计语言、工具与环境，对于我国开发智能应用系统十分必要。Prolog语言是人工智能与专家系统领域最著名的逻辑程序设计语言。Visual Prolog意指可视化逻辑程序设计语言，是基于Prolog语言的可视化集成开发环境，足Prolog开发中心(PDC)最新推出的基予Windows环境的智能化编程工具，其语言特性符合相应的国际标准ISO／IEC 13211-1：1995。目前，Visual Prolog在美国、西欧、日本、加拿大、澳大利亚等发达国家和地区十分流行，是国际上研究和开发智能化应用的主流工具之一。预计短时期内，在国际上已经十分流行的最新版本的可视化逻辑程序设计语言Visual Prolog将会在我国广泛流行开来，并将迅速成为我国研究和开发智能化应用的最重要的工具。Visual Prolog 6是最新一代的Visual Prolog逻辑程序设计语言，是PDC Prolog和Turbo Prolog的后继产品。它是功能非常强大、非常安全的程序设计语言，它以。一致和一流的方式将许多编程范例结合在一起。Visual Prolog是一个完备的程序设计环境，它提供了图形化开发环境、编译器、链接器和调试器等设施。Visual Prolog集成开发环境可以更方便快捷的建立、测试和修改Visual Prolog应用程序。编译器的功能强大且高效。最后生成EXE执行文件。Visual Prolog具有模式匹配、递归、回溯、对象机制、事实数据库和谓词库等强大功能。它包含构建大型应用程序所需要的一切特性：图形开发环境、编译器、连接器和调试器，支持模块化和面向对象程序设计，支持系统级编程、文件操作、字符串处理、位级运算、算术与逻辑运算，以及与其它编程语言的接口。Visual Prolog包含一个大型库，捆绑了范围广阔的API函数：包括Windows GUI函数族、ODBC／OCI数据库函数族和Internet函数族(socket、ftp、http、cgi等)。这个开发环境全部使用Visual Prolog语言写成，而且包含对话框、菜单、工具栏等若干编码专家和图形编辑器。Visual Prolog非常适合于专家系统、规划和其它AI相关问题的求解，是智能程序设计语言中具有代表性且应用较多的一种语言。由于这种语言很适合表达人的思维和推理规则，在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用。Visual Prolog不仅是优秀的智能化应用开发工具，而且已经成为适用于任何应用领域的强有力的通用开发工具。Visual Prolog与SOL数据库系统、Visual C++或其它c++开发系统、及Visual Basic、Oelphi或Visual Age等编程语言一样，可以用来轻松地开发各种应用，包括数据库和Web应用。逻辑程序设计是通过使用逻辑规则来解决问题，面向对缘的程序设计是通过定义与使用对象的方法来解决问题。逻辑程序设计使开发者集中精力于问题而面向对缘的方法提倡代码重用。面向对象的逻辑程序设计可结合这两种设计的优点。本文主要讨论了面向对缘的Visual Prolog 6的编程方法和思想，并以失踪儿童协寻专家系统实现具体事例说明。本文研究的关键技术、创新点和所做的工作如下：1．大量查阅了人工智能的起源相关资料，追溯了其发展历史，介绍了人工智能的各种编程语言和所具备的特点。◆具有符号处理能力(即非数值处理能力)；◆适合于结构化程序设计，编程容易；◆具有递归功能和回溯功能；◆具有人机交互能力；◆适合于推理；2．大量查阅Prolog人工智能语言的相关资料，认真仔细研究了Prolog编程基础知识和Prolog语言特点和基本结构。3．深入细致的学习了学习了面向对象的人工智能编程语言Visual Prolog，了解了visual prolog语言的基本特征，安装和构建编程环境，研究了Prolog推理机和程序控制机制。4．面向对象的Vfsual Prolog 6概述及使用研究了面向对象技术的方法和实现，面向对象的基本技术，如对象模型、类实体、模块、接口、多重实现、包容多态性、对象超类型、继承等。5．五五谜题在Visual Prolog 6推理机上的实现Prolog语言是逻辑程序语言，主要是基于回溯、递归、匹配的推理基础之上，在本文中讨论了Prolog的推理实现的过程，以五五谜题这一逻辑难题在Prolog上的实现，说明Visual Prolog 6推理机的应用，且体现了它是不基于类的。只要我们有Prolog语言的基础，就可以在上面进行学习。6．失踪儿童协寻专家系统的面向对象实现。这是本文的应用部分，利用Visual Prolog 6开发工具(VDE)的用户接口界面(GUI)，实现了失踪儿童协寻专家系统的应用。程序的设计是通过定义类的方法，对类的谓词进行调用而实现。7．软件的实现主要采用了面向对象技术、人机交互技术、事件响应机制、回溯、截断、匹配、合一等方法。8．通过Visual Prolog 6的面向对象技术对专家系统的实现，使基于Prolog的应用开发更简单，系统维护更容易，缩短开发周期，节省开发成本。作者在读期间，已经在“电脑与信息技术”、“系统仿真学报”和“计算机应用研究”学术刊物上发表论文三篇。 \|
395	[‘李玉章’] \| 2	21\|教育	器人在幼儿结构游戏中的应用研究 \|幼儿对于未知事物会有天生的好奇感，合理地	用各种教育工具能够提高幼儿教学效率。教育机器人应用在幼儿结构游戏中，可以锻炼幼儿的动手能力，培养幼儿的创新能力。以教学案例的形式阐述教育机器人在幼儿结构游戏中的应用方法，并对实施过程中教师容易出现的问题加以分析，以期为幼儿结构游戏教育提供可行的参考。 \|
493	[‘燕居怀’, ‘王文强’, ‘崔雪梅’, ‘狄乐蒙’] \| 2018\|一种双足搬	机器人的设	\|双足搬运机器人因其高度拟人性及灵活性可广泛应用	儿童玩具、特殊作业及家庭服务等多个场景。本项目完成了一种双足搬运机器人的结构设计及程序开发。使用Arduino UNO作为控制板,使用舵机作为机器人的执行机构,通过编程来协调控制各舵机的协作,达到协调控制双腿的步态运动方式的效果。 \|
619	[‘胡翼飞’] \| 2	24\|促进	童青少年健康生活方式转变推进慢性病一级预防 \|健康生活方式是促进儿童青少年身心健康最有效的手段。中	儿童青少年存在身体活动不足、睡眠不足、不良饮食、吸烟饮酒等不健康生活方式，威胁其健康成长。全球促进健康生活方式研究方兴未艾，亟需更新中国儿童青少年的相关干预策略或理论。文章阐述了健康生活方式指标的更新、健康生活方式干预策略的发展，利用互联网数字技术、人工智能、基因与环境联合的组学技术等先进手段，开展儿童青少年健康生活方式干预与监测。 \|
147	[‘吕娜’] \|	022\|智	音箱影响下幼儿家庭阅读中父母角色的转换 \|“人工智能”日渐成为新世纪人类科技研究的主流	向，在各行各业各领域中人工智能慢慢渗透并改变着人们的传统习惯、思维方式和生活方式，幼儿家庭教育中也不例外。以智能音箱为代表的人工智能产品正在改变传统家庭亲子教育模式，智能音箱似乎正在取代父母在家庭教育中的角色地位。本文研究了在使用智能音箱的幼儿家庭中，父母依赖智能音箱进行家庭阅读活动对传统家庭阅读模式产生的冲击，以及智能音箱相比于父母指导的劣势，明确了如下观点：父母在家庭教育中的角色仍然是最重要的，智能音箱只是辅助工具。因而家庭阅读中父母角色应转换为家庭阅读环境的创设者、家庭阅读活动的学习者以及家庭阅读方式的促进者。 \|
98	[‘刘宝顺’, ‘忽若曦’, ‘王霞’] \| 2020\|基	功能可供性	语义学协同应用的交互式产品设计研究 \|文章探究功能可供性视角下的交互式产品设计方法。对功能可供性和产品	义学两种理论进行对比分析,提炼功能可供性的核心。通过对功能可供性在产品设计中的应用和与用户行为的关系进行研究,发现将功能可供性理论引入交互式产品设计的机会和意义。分析功能可供性的特性并结合语义学的研究,构建基于功能可供性与语义学协同应用的交互式产品设计流程,并提出设计原则。通过儿童陪伴机器人的设计实例去验证理论的有用性和可行性。 \|
384	[‘李栋’] \|	018\|机	人教育分步走 \|<正>机器人的发明	研究及应用实践是以科学研究和社会生产为需求的,进入教育行业是其领域的扩大与发展。由于机器人涉及知识的广泛性和技术的综合性,使得它对教育而言具有更多的价值。6岁到12岁是培养儿童抽象逻辑思维能力的关键时期。机器人工作依靠的是逻辑编程语言,所以机器人课程能很好地培养孩子的逻辑思维。编程是以机器人为平台的学习内容之 \|
1031	[‘刘雪峰’] \| 2	20\|基于	度强化学习的机械臂智能抓取技术研究 \|随着机器人技术的发展,越来越多的科研人员从事	器人应用的研究。使得机器人在家庭环境中被越来越广泛地使用,家庭机器人不仅可以照顾与陪伴孤寡老人和留守儿童,还能有效的帮助残障人士。对一些记忆力可能会下降的老年人,他们可能会忘记喝水与吃药等必要行为。但是,家庭机器人可以在规定的时间为他们递水杯,药盒等日常行为。这不仅可以规范他们的生活规律,还可以增添其生活乐趣。本文基于预设场景的应用和研究背景,研究机器人如何在复杂的家庭环境中成功抓取所需要的目标物体。首先,机器人有必要从复杂的背景中检测多个对象,并选择出目标对象以获取相关信息;然后控制机械臂到达目标位置,但是控制不同自由度的机械臂并不容易,它们需要不断指导和训练,才能沿着适当的轨迹抓取物体,且避免与目标物体外的事物发生碰撞。本文所做的主要工作是验证深度强化学习算法在机械臂控制中的效果,使机器人可以像人一样轻松地抓取所需要的物体。最终实验结果表明本文提出的处理方法以及改进方法可以有效地完成任务,对实际机器人操作的额外复杂性具有较强的鲁棒性,且可以短时间、高精度的完成抓取目标物体的任务。 \|
923	[‘万志勇’] \| 2	19\|机器	习在婴幼儿粪便图像分类中的研究与应用 \|机器学习是人工智能的一个分支,它也是人工智能的	心,是使计算机具有智能的根本途径。图像分类是机器学习中比较常见的任务,根据有无监督可以分为监督学习和无监督学习。随着大数据、互联网的兴起,机器学习在图像识别、语义识别、自动驾驶等许多领域取得了一定的成果。本文主要对婴儿粪便图像数据进行分类研究。论文研究内容可分为三个模块,首先对婴儿粪便图像进行预处理,其中包括低亮度粪便图像增强、粪便图像的数据增强以及粪便图像的感兴趣区域获取。之后使用传统机器学习分类器(K近邻和支持向量机)对婴儿粪便图像进行分类,分别获得了61.16%和76.33%的准确率。最后使用迁移学习模型对婴儿粪便图像进行分类,获得了较高的准确率。结合文中分类算法,本文设计并实现了一款针对婴儿早期粪便图像的移动识别系统,用于婴儿胆道闭锁疾病的早期诊断。文章的主要研究内容如下:1)由于婴儿粪便图像本身的特点,首先对亮度的婴儿粪便图像进行图像增强,获取图像的细节信息。之后对粪便图像数据进行数据增强,文中使用的方法是随机裁剪。最后为了忽略不必要的背景信息对分类结果的影响,我们针对所有的粪便图像数据获取我们感兴趣的图像区域。2)使用传统机器学习分类器(KNN,SVM)分别对粪便图像进行分类,比较它们的评价指标,实验结果表明,KNN分类器对粪便图像的分类效果要优于SVM分类器。增加一组对照实验,对比在有无数据增强的前提下,分类器对粪便图像的分类结果有没有影响。实验结果显示,在进行数据增强后的分类器分类效果会更好。3)使用迁移学习模型(VGG16、Res Net50和Inception V3)分别对粪便图像进行分类,比较不同模型的分类模型的准确率、ROC曲线和AUC的值,分析各模型试验结果,得到最佳的分类模型。实验结果表明,Inception V3模型分类效果最好,准确率和AUC值分别达到了91.67%和0.918。4)运用Linux操作系统搭配Android开发平台,设计并实现了一款针对婴儿早期粪便图像的移动识别系统,对婴儿粪便大便图像(患病,正常)进行判别。并取得了较高的识别准确率,验证了算法的可行性。 \|
1784	[‘陈雯雯’] \| 2	22\|机器	拟人化程度对儿童初始信任的影响 \|机器人等人工智能以及其他相关技术越来越多	用于纵向环境中的儿童,尤其是在学习教育、医疗保健等领域。儿童作为心理学和人工智能领域中的重要群体,越来越多的学者开始注重儿童与机器人之间的交互,国外学者更是关注机器人的拟人化外观、行为等在交互中的产生的作用和影响,他们深入地探究了儿童是怎样看待拟人化机器人的,发现了其中存在的积极的或负面的倾向,给予了本研究宝贵的理论依据。国内学者较少地对人机交互中的拟人化方面进行探究,以儿童为目标对象进行的实证探究更少见,不能给针对儿童的机器人设计与实际运用起到一定的参照与引导。基于上述现状,本研究关注拟人化机器人在与儿童群体密切相关的情景中的应用,在回顾和整理已有学者关于儿童与机器人交互、机器人拟人化、儿童对机器人的吸引力感知和对机器人的初始信任、不同年龄儿童的感知能力和信任的文献后,针对学校情境下的儿童群体,采取实验研究和配合问卷调查的方法,探讨机器人拟人化程度是否会影响儿童对它的吸引力感知和初始信任的情感,以及不同年龄层次的儿童之间是否存在差异。本研究还可以得知在与儿童群体联系的学校教室等场景中是否存在人机交互的“恐怖谷效应”,这可以为针对儿童进行设计、营销和使用的机器人提供一定的现实启发。实验结果表明,学校场景下的拟人化机器人与儿童的互动:(1)拟人化中的“恐怖谷效应”存在于儿童群体中,机器人拟人化程度会影响儿童群体对机器人的吸引力感知和初始信任的情感;(2)吸引力感知在机器人拟人化程度和儿童对机器人初始信任中起到了中介作用;(3)不同年龄层次的儿童存在差异,在年龄较大的儿童中,机器人拟人化程度最高时,儿童对机器人的吸引力感知减小,儿童对机器人的初始信任也降低,且“恐怖谷效应”在年龄较大的儿童群体中得到了验证;而在年龄较小的儿童中,他们对拟人化程度越高的机器人持有越大的吸引力感知和初始信任情感。 \|
1645	[‘谢自强’] \| 2	18\|发育	器人增量学习方法研究 \|发育机器人是指机器人能够像人类	儿一样实现自主心智发育,不再针对特定的任务编程,而是以一套自主发育算法为基础通过不断的学习获取执行未知任务的能力,从而解决目前机器人针对特定任务进行编程,功能单一并且自适应性差等问题。因此具有自主学习能力的发育机器人成为许多学者研究的热点。本文针对发育机器人的视觉特征提取算法和自主发育算法进行理论和实验研究。首先是机器人的视觉特征提取算法。发育机器人对特征的学习必须是实时进行的。机器人依靠其视觉系统获取外界信息,然后对图像进行处理。但是一般摄像头的分辨率较高,获取的视频帧图像维度较大,机器人的计算能力有限,无法实现对视频图像实时处理,因此需要对图像进行特征提取,降低图像的维度,减少机器人的处理时间。本文结合已有的直观无协方差增量主成分分析算法和双向主成分分析算法,提出一种新的增量双向主成分分析算法,实现对图像的特征提取。算法采用迭代的计算方式,具备增量的计算能力,并且将二维原始图像矩阵直接作为处理对象,有效地降低了计算量,缩短了程序运行时间,基本满足发育机器人对视频图像的实时处理需求。发育机器人具有自主学习能力的核心是自主发育算法。本文通过模拟人大脑视觉皮层的工作机制,建立一种基于自主发育神经网络的机器人自主发育学习算法。算法采用叶分量分析算法实现发育过程,通过预响应值衡量神经网络的输入与网络内部知识的匹配程度,采用Top-k竞争机制模拟神经元侧抑制效应,利用赫布学习规则更新竞争获胜神经元的权重向量,并针对遗忘过程引入神经元年龄的概念。发育机器人通过自主发育神经网络对输入的样本图像进行学习,将学习的内容存储在神经网络中,形成稳定的记忆。本课题以六自由度可重构机器人作为研究平台,实现机器人对待抓取积木块的认知学习。本文作为前期研究主要完成机器人视觉特征提取和自主发育算法的基础研究。实验采用机器人在实际环境下获取的待抓取积木块的实物视频截图对算法进行了验证。实验总共分为两个部分。在特征提取实验中,将样本图像以增量的形式输入算法中,对三种算法进行对比,实验结果表明,本文提出的增量双向主成分分析算法的分类率高于其他两种算法,达到了90%以上,同时运算时间要小于其他两种算法,基本达到了对视频的处理速度。在自主发育神经网络的实验中,利用神经网络分别对标准的手写数字数据集和积木块实物图像进行发育学习和预测分类,对神经元的权重向量进行了可视化,展示了神经网络的学习结果,实现对不同物体的分类和识别,说明自主发育神经网络可以实现发育机器人的学习和认知。 \|
1413	[‘梁鑫月’] \| 2	21\|儿童	古语语音识别研究 \|随着人工智能技术的发展和大	模数据的支持,在简单场景下的语音识别已经达到了不错的识别效果。然而大语音库只存在于使用人数较多的几种语言中,大部分语种和许多细分领域都存在着语音数据不足的问题,低资源的语音识别还有待研究。儿童蒙古语语音识别研究具有现实意义,可以满足智能教育等方面儿童语音交互的需求。本文围绕儿童蒙古语语音识别进行研究,具体内容如下:1.建立了儿童蒙古语语音数据库。从网络上不同蒙古语平台获取儿童蒙古语语音,包括儿童朗诵、对话等形式,再进行数据处理、识别、校对后获得有语音和对应标注的初始语料库。由于可获取的儿童蒙古语资源较少,实验中使用加噪、变换、语音合成等方法对儿童蒙古语语音进行了数据扩充。2.本文实现了基于链式时延神经网络(Time Delay Neural Network,TDNN)的儿童蒙古语语音识别基线系统,利用成年人蒙古语语音库和新建的儿童蒙古语语音库,采用TDNN模型建立了基线系统。并实验对比了链式TDNN和传统TDNN的建模性能,结果表明序列级别优化的链式模型的效果优于传统的单帧优化模型。3.本文提出了基于迁移学习的儿童蒙古语语音识别模型,本文采用三种迁移学习策略进行模型构建,分别是基于成年人蒙古语的迁移学习、基于跨语言的迁移学习和不同训练准则混合的多任务学习。实验结果表明基于迁移学习的模型能有效的优化儿童蒙古语语音识别系统的性能,并且结合不同训练准则的多任务混合模型词错误率最低达到了12.53%。4.在迁移模型的基础上,针对儿童语音的声学特性结合说话人归一化方法和说话人自适应方法做了声道长度归一化(Vocal Tract Length Normalisation,VTLN)的特征变换,并对比了不同特征在儿童蒙古语语音识别中的建模效果。实验结果表明,VTLN可以有效的提高儿童蒙古语语音识别系统性能,相比未进行特征变换的对照实验词错误相对降低了16.4%。 \|
1845	[‘黄珂’] \|	020\|基	增量式自组织神经网络的机器人自主认知发育模型的研究 \|认知机器人是像人类一样能够感知、动作并通过学习自主发育认	的高级智能体,近年来在人工智能领域受到了广泛的关注。具有认知发育能力能够使机器人自主应对复杂多变的环境,适应非特定、多任务场景,有助于机器人提高自主化水平并改善人机交互效果,促进机器人更好地为人类服务。认知发育模型需要能够实时学习、记忆新类物体并自主总结已有知识,进而发育出基于类别的物体概念。然而,目前认知机器人的认知发育模型存在模态单一、模态之间不通用、结构预定义、线下训练、无法自主发现和反馈错误表示及处理大规模连续数据流等问题。本文主要研究认知机器人在人类日常生活场景中对物体概念的认知发育问题,建立机器人与人类共同的知识基础,促进人机交互。受人类婴儿认知发育理论及大脑知识表示生理学研究的启发,本文建立了一系列基于增量式自组织神经网络的认知发育模型,使机器人通过在线、增量式学习,提升机器人的知识量,并利用网络的自组织聚类能力,形成基于类别的物体概念,提高机器人的认知水平。为提高机器人认知发育模型的学习效果,并解决已有认知模型存在的以上问题,本文针对机器人学习物体概念的认知发育模型展开了更加深入的研究,主要包括以下几个内容:1)基于增量式自组织神经网络的认知发育模型。通过了解人类婴儿认知发育的心理学理论和大脑物体概念表示的生理学理论,提出了将增量式自组织神经网络作为通用型认知发育模型的主框架,用于发育多模态知识。该模型通过网络级联不仅能够模拟大脑中不同模态之间的相互关联,还能够实现从具体的样本表示到抽象的符号表示的知识发育。2)基于视听融合的分层式自主认知发育模型。针对现有认知模型存在模态单一、模态之间不通用以及模型预定义的问题和第二章中传统的增量式自组织神经网络的固定相似度阈值方法存在的问题,本文提出了一种基于视听融合的分层式自主认知发育模型(SOHCA-AVF),使机器人在线地学习物体的视听觉信息并实现视听融合。该模型包括视、听觉两条通路,每条通路有三层增量式自组织神经网络:样本层以无监督的方式增量地学习和自组织物体的视觉特征和名字,包含了一种动态自适应相似度阈值策略,能够让网络节点根据数据自主聚类而不用人类预定义阈值;符号层是高低层网络之间信息传递的桥梁,不仅能从样本层中提取的聚类结果编码成简洁的符号表示传递到关联层,还能将关联层的信号解码传递到样本层;关联层绑定同时被激活的视听符号,建立两种模态间的关联关系,包含了一种自上向下的应答策略,能够让机器人自主回调关联模态、解决冲突关联和调节已学到的知识。基于两个数据集和实际任务的实验结果表明,该模型能有效地在线学习和关联物体的视觉特征和名字,且能够利用自己的经验自主提高认知水平而不用询问人类。3)融合交互式强化学习的自组织认知发育模型。针对第三章的模型利用被动感知来获取知识的认知方法有时会不可避免地产生错误的表示,且无法自主反馈并在线纠正错误的问题,本文提出了一种融合交互式强化学习的自组织认知发育模型(SODCA-IRL)对其进行改进。该模型将第三章中的分层式认知发育模型规范化到交互式强化学习框架中,能够以平行交错的方式在线学习物体概念并通过与人类交互来检验学习效果。为了实现两种算法的结合,该模型为个别神经网络节点配备了一种新颖的指数型记忆模型,通过两个遗忘因子控制,来模拟人类记忆的巩固和遗忘过程。此外,本文提出了一种交互式强化策略来提供奖励或惩罚并执行纠错。这些反馈作用于记忆模型的遗忘因子,从而强化或削弱节点的记忆强度,实现巩固正确知识,纠正并遗忘错误的表示。实验结果表明,该方法能够有效利用人类反馈,显著提高学习效果,减少模型冗余。4)具有终身学习能力的自组织-反思认识发育模型。针对第三章和第四章的认知方法在终身学习中学习连续数据流时会产生巨大的存储和计算消耗的问题以及增量式自组织神经网络的相似度阈值调节会受到数据输入序列的影响,本文提出了一种自组织-反思认知发育模型(SORCN),融合了增量式自组织神经网络(SOINN)和一种改进的快速搜索和寻找密度峰值聚类算法(CFS),能增量式地学习和定期反思所学的知识,从而实现机器人的终身认知发育。改进的CFS聚类算法用于反思过程,包括聚类、融合、分割三个步骤:聚类步骤采用了一种自主中心选择策略使CFS能够适应SOINN的在线学习方式;融合步骤包括一种基于类内拓扑构建的策略,能够实现CFS的增量式聚类并促进SOINN的相似度阈值调节,这也有利于提高节点的泛化能力,从而降低网络的存储消耗;分割步骤采用基于类内中心重选的策略,用于调整聚类结果。该模型还包括一种基于反思结果的SOINN竞争学习方法,能够根据聚类中心快速找到输入的匹配节点,而无需遍历整个网络,从而大大降低处理大规模数据时的计算消耗。实验结果表明,SORCN能够有效地降低计算和存储消耗,促进网络发育,实现终生学习。 \|
660	[‘薛雷’, ‘张弛’, ‘张程浩’, ‘章依文’] \| 2019\|汉语儿	言语发育水	自动评估关键技术的研究 \|随着人们生活水平和大众文化程度的不断提高,许多家庭对早期儿童	言的健康成长越来越关心,迫切需要通过人工智能的方法来自动检测衡量儿童的言语发育水平情况。目前国内儿童语言发育水平的研究尚缺乏统一且有效的检测评估技术手段,在此基础上提出了一种针对自然语言环境下音频分割聚类的改进方法,大大提高了音频分割识别的准确率,这为后续提取表征儿童言语发育水平的特征参数奠定了基础。利用这些特征参数可以对儿童语言的发育情况进行客观、定量的评估,以此促进儿童语言和认知能力的发育。 \|
433	[‘杨璞’] \|	023\|R	S在学前教育机器人室内视觉自动定位中的应用研究 \|ROS是一个适用于机器人的开源的元操作系统，可	很好地适应教育应用和技术研究的需求。研究基于ROS对教育机器人结构进行设计，随后基于RGB-SLAM对学前教育机器人在教室中的位置进行定位研究，最后对其进行位姿优化和回环检测。研究结果表明，不同室内条件下，优化后的技术成功率更高，分别为100%、98.2%、100%;而优化前技术为95.1%、94.6%、96.3%。技术优化后，教育机器人拥有更高的地图加载成功率和更少的加载时间。随着地图尺寸越来越大，优化前后机器人的定位准确率分别保持在90.2%、80.4%以上。结合定位准确率和花费时间情况，能够说明优化后的技术运用于教育机器人之后，能够提高室内视觉定位的效率。 \|
732	[‘郑丁元’, ‘傅馨竹’] \| 2019	“儿童益智	戏”开发的实践研究 \|基于核心素养教育的实施,在中小学阶段	置人工智能课程是培养新时代学生的重要举措,也是深化义务教育改革的重要手段。随着人工智能产业的发展,在小学阶段积极开发儿童益智游戏课程是小学教学的重要内容,本文立足于多年的实践教学经验,阐述”儿童益智游戏”的设计与测试,以此验证益智游戏开发能够吸引学生的学习积极性,开发学生的思维。 \|
1720	[‘金露玲’] \| 2	12\|学龄	儿童发展评价专家系统设计与实现 \|学龄前儿童教育已成为整个国民教育体系中的	个重要组成部分，如何针对不同年龄段的学龄儿童进行行为发展的评价，以此制定个性化儿童发展策略的问题日益受到家长们的关注。在此社会需求下，如何将计算机和网络技术引入到儿童发展评价中进行相关信息的处理就成为一种趋势。目前已经存在的评价方式有基于电子邮件的评价咨询形式、“网上聊天”的评价咨询形式等，虽然这些评价方式能够实现让评估活动摆脱了时空限制，但咨询过程依然过于机械化，还需要幼儿教育专家的参与。因此，如何让计算机评估过程实现专家智能，即儿童发展行为评价的智能化已经成为计算机科学领域中人工智能所关注的焦点，从而使使用专家系统技术实现学龄前儿童发展评价也具有重要的实用价值和意义。本文将专家系统开发技术引入到学龄前儿童发展评价理论中，就专家系统中的相关理论和内容进行了深入的探讨和研究。论文首先对专家系统关键技术及儿童评价理论方面作了简要介绍和分析，主要有知识表示方法、推理技术、解释机制等；在分析了学龄前儿童发展评价的整个过程和多个评价领域的评价数据后，选用产生式规则与框架规则的综合知识表示方法，利用SQL Server2000数据库技术实现知识库的构建，实现了用Visual C#.NET程序设计来组织程序，利用ADO.NET实现知识库的操作；知识工程师通过对知识编辑器的操作，如编辑、删除、录入、修改规则，实现对知识库的管理。在知识库存在的前提下，用户可以通过人机交互界面按照儿童发展评估的一般过程输入儿童发展行为的关键词，采用了基于产生式规则推理和基于框架推理的方法相结合的推理控制策略而建立了推理机，并在推理过程中，将操作系统中的快表机制应用于推理过程中，提高了推理机推理速度及灵活性；在NET框架，利用C#，Javascript、XML等技术实现了客户端用户界面及学龄前儿童发展评价推理，详细阐述了专家系统编码及实现过程，给出了主要功能模块的代码。学龄前儿童发展评价专家系统采用人机对话的界面方式实现，主要由五个部分构成：知识表示、知识库、知识获取、推理机和人机交互界面，论文最后通过运行实例说明该系统可以对学龄前儿童发展进行有效的评估。本论文研发的学龄前儿童发展评价专家系统具有界面友好、逻辑推理能力强、使用简单方便、维护成本低等特点，只要对系统的相关参数稍加修改，即可推广到各类幼儿园对学龄前儿童发展评价的管理中使用，为各级幼儿教育机构的发展评价提供了方便与快捷，为幼儿家长也提供了一份关于自己小孩全面综合的评价报告，具有较高的应用推广价值。 \|
461	[‘毛志贤’, ‘朱晓龙’, ‘韦建军’, ‘王春宝’, ‘刘铨权’, ‘段丽红’, ‘王同’, ‘罗承开’, ‘张广帅’, ‘王玉龙’, ‘龙建军’, ‘林焯华’] \| 2021\|家庭服务机器人现状与展望		\|家庭服务机器人具有辅助人类从事家务劳动、提高人们居家生活质量等优势,已经得到千家万户的认可,	步成为人们日常生活的重要组成部分。根据家庭服务机器人的智能化程度和用途将家庭服务机器人分为初级小家电类机器人、幼儿教育娱乐类机器人、人机互动式机器人。依据家庭服务机器人的功能特征分析其研究现状,并且分析3类机器人所应用的关键技术,并对家庭服务机器人仿人化新趋势提出展望,指出家庭服务机器人仿人结构设计的关键技术和未来发展趋势。 \|
760	[‘金磊’, ‘王凯锋’, ‘张雅松’, ‘刘焘’, ‘程旭’] \| 2019\|儿童监护机	人设计	\|基于年轻父母因为工作、加班、出差等原因,	能及时保护、陪伴孩子的背景。设计一种可以实时保护儿童并把儿童实时影像传递给家长的使用机器人。机器人采用STC51、STM32单片机控制,应用超声波测距技术保持安全距离无间隙保护儿童,在儿童越过红外传感器组成的电子围栏的安全区域时进行拦截并报警。应用手机APP交互可以在手机实时观看儿童状态。 \|
648	[‘蒋昌跃’, ‘彭熙’, ‘马秀月’, ‘陈炫婷’] \| 2020\|智慧摇篮	设计与实现	\|<正>与传统婴儿摇篮相比,智慧摇篮集物联	、人工智能、软件工程、嵌入式设计等多种技术于一体,结合特殊的结构,通过安装传感器,开发相应的手机软件,实现了多种新功能,包括检测婴儿哭声自动摇晃、语音播放、视频监控、环境检测,危险动作识别提醒等,给婴幼儿提供更科学、全面的护理,减轻婴幼儿护理给家长带来的负担。 \|
140	[‘叶枫’, ‘胡程’, ‘黄倩’, ‘陈勇’] \| 2018\|基	云服务的A	玩偶的研究及在教育教学中的应用 \|在人工智能时代,以”会说话的汤姆猫”应用为代表的虚拟化、	能化的玩偶软件愈加得到人们的青睐。从教育的角度,它们能提供儿童陪伴、辅助学习等功能。但是,对于教育领域的研究人员而言,受限于AI技术的复杂性、智能终端的硬件和网络条件,构建功能丰富、用户体验良好的AI玩偶应用较为困难。针对该问题,提出了快速构建一个Android平台AI玩偶应用软件的解决方案,并集成了多个第三方提供的云服务实现了人脸合成3D玩偶、语音转换、语音评测及社交分享等功能。通过性能测试和与相关研究做比较,该AI玩偶应用框架适用于主流的Android终端,具有良好的响应速度和用户体验,能成为辅助教育教学的工具。 \|
99	[‘刘家念’] \| 2	15\|球形	器人未来发展方向研究 \|球形机器人具有其他往轮式和轨道	机器人所不具备的优势,其更能够满足人们对机器人运动灵活性和恶劣环境适应能力的严苛要求。国内外对球形机器人的研究已在运动建模、姿态控制、轨迹跟踪等领域取得了一定的研究成果。根据球形机器人的特性,该类机器人主要应用在管道、沟渠等狭小空间的检测上;同时也可以开发为孩子的玩具,对儿童没有损害;由于完全密闭的球壳,可以用在极端环境侦查中。 \|
579	[‘程鲁月’, ‘常欣’] \| 202	\|汉语发展	阅读障碍干预研究进展及其启示 \|当前汉语发展性阅读障碍儿童的干预特征为多感官语	干预、基础认知能力干预和神经调控干预等新技术新思路的综合应用。基于活动和教具的多感官语言干预能够弥补汉语阅读障碍儿童信息获取和编码等缺陷，巩固记忆效果。基础认知能力干预主要针对汉语阅读障碍儿童的工作记忆缺陷和视听知觉缺陷。工作记忆训练有助于提高视空间、语音、中央执行任务以及阅读任务的表现，知觉干预通过训练视听觉综合能力来提高阅读障碍儿童的知觉水平和阅读能力。神经反馈训练和经颅直流电刺激等神经干预方法有望从根本上提升阅读障碍者的阅读能力。未来的干预研究需要进一步依托人工智能技术开发个性化干预平台，同时通过完善神经调控技术挖掘汉语相关的生物标志物。 \|
721	[‘邓卫斌’, ‘张迪’, ‘张威’] \| 2018\|	儿童安全角	探索清洁机器人的改良设计 \|研究清洁机器人对儿童行为上分析安全隐患的问题,论述	清洁产品对儿童安全设计的必要性。以儿童行为基础,提出现有产品对儿童的安全隐患分析,儿童行为与产品安全的统一、明确的改良目标、符合儿童安全的外观等创新设计方法。基于问卷数据分析的方法,发现目前清洁机器人产品与儿童安全隐患的冲突,针对儿童安全问题做出新的改良设计,优化产品能够与儿童共存,从而解决有小孩的家庭在使用清洁机器人的时候避免危险隐患的发生。 \|
487	[‘潘娇娇’, ‘雷江华’] \| 2017	肢体障碍儿	沟通与交往的辅助技术研究 \|肢体障碍儿童由于个体差异,进行沟通与交往时经常	要借助具体的辅助技术。文章主要从硬件系统与软件系统两大体系分析,硬件系统中以运动出行、教育沟通、日常交往三个方面阐述肢体障碍儿童沟通与交往辅助技术;软件系统中通过智能科技、网络平台及系统服务培养与发展肢体障碍儿童沟通与交往的能力。通过技术以增强、维持和改善肢体障碍儿童功能水平,甚至补偿和替代身体某一部分受损功能的用具或设备,帮助肢体障碍儿童在生活中达到最大限度功能独立的手段。 \|
15	NA	2019	人工智能可快速发现儿童心理问题 \|<正>统计显示高达20%的儿	会出现焦虑和抑郁,但这些心理问题往往很难被及时发现,以致错过最佳干预时机。美国研究人员利用人工智能技术开发出一种儿童行为筛查工具,可以快速、准确发现这类问题。佛蒙特大学和密歇根大学研究人员在新一期美国《科学公共图书馆·综合》杂志上介绍,他们使用可穿戴的运动传感器收集儿童行为数据,再利用机器算法进行评估筛查。 \|
607	[‘肖弋’] \|	022\|智	图像识读与乡村早期艺术教育研究 \|聚焦乡村早期艺术教育中儿童美术创造力	养，应用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）强大的图像特征提取和识别功能，以人工智能促进儿童图像深度学习，激活乡村儿童美术创造活力，探索构建一个乡村教育特色鲜明、操作便捷、培养指向可视化的乡村儿童美术创造力“人工智能+美术教育”复合培养模式。 \|
746	[‘郭峰’, ‘曾妮’] \| 20	3\|面向幼	早教机器人的动作控制技术研究 \|随着科技的进步，机器人在早教教育中的应用越	越受到关注。研究构建了幼儿早教机器人机械臂连杆关系模型，并采用4-5-4多项式插值算法求解此类难题。研究结果表明，角加速度图曲线平滑连续，解决了传统算法在5 s和8.5 s时产生两个拐点从而存在机械冲击的问题；力矩图呈阶梯状下降，与传统的3-5-3多项式插值算法比较，在运动性能方面更加的平稳可靠。采用4-5-4多项式插值算法，使得早教机器人的角位移、角速度、角加速度、扭矩连续平稳变化且运行效果稳定。 \|
507	[‘王培垣’] \| 1	97\|“太	”机器人演示系统 \|本文介绍的机器人演示系	是将机器人技术用于知识性、趣味性的展示,为提高儿童对航天、机器人、自动化的兴趣而开发的。文中介绍了机器人的主要功能:感应功能、动作功能、写字画图功能等,并对总体、计算机控制及操作软件皆作了概述。 \|
164	[‘周圆’] \|	022\|智	背景下探讨蒙氏传统文化服务模型的构建 \|智能技术给教育带来多方面变革，为蒙氏教育与	统文化相结合的服务模型提供技术支持。坚持蒙氏教育与传统文化、普遍性与特殊性、动态更新与持续关注、横向拓展与纵向深入相结合的服务模型建设原则，依托人工智能技术，在智能技术的背景下，进行数据跟踪、智能化个性方案制定，以及反馈后对服务模型进行调整，使幼儿在学习中充分发挥自身优势，确保蒙氏教育与传统文化服务模型的普适性及应用价值。 \|
101	[‘刘小静’, ‘薛新元’, ‘丁喜连’] \| 2020\|幼儿	造力养成产	设计中的数据挖掘研究 \|儿童创造力发展的关键阶段在幼儿期,利用创造力养成产品挖	个体创造力数据,了解幼儿发展需求是目前设计的新方向。文章结合创造力测量实验与人工智能数据挖掘技术,总结了幼儿创造力养成产品的数据挖掘流程,科学地优化与丰富了产品的内容与互动方式。幼儿创造力养成产品中的数据挖掘解决了现有产品忽视幼儿个体发展差异、培养内容片面、互动形式不符合幼儿兴趣等问题,同时量化了复杂的创造力发展因素如想象力、思维方式等。研究使产品通过数据化的形式更加直观地了解幼儿的优势与不足,有助于在创造力发展的黄金阶段对每位幼儿进行个性化的培养。 \|
248	[‘应耀鹏’, ‘季兴隆’, ‘林如意’, ‘汪梦琪’, ‘马瑜倩’] \| 2019\|跨软件的文本转语	APP的设	与开发 \|随着人工智能及深度学习的快速发展,从文本到语音技术得到了较	发展。但是针对文本到语音转换的个性化应用,如方便老年人,文盲,以及幼稚儿童等群体读取文字应用软件的开发,目前市场上关于这方面的研究、应用还比较少。本文主要针对上述应用,采用TTS技术,设计提出即时、跨软件的文本语音转换方法,并将其直接应用到手机或其他移动客户端,方便受众群体。 \|
333	[‘曾晓霞’] \| 2	16\|机器	正走入我们的生活 \|<正>利用生物学原理生产机	人,我们可以坐等智能行为的发生。这个珍珠白色人形的儿童机器人名叫”iCub”,它平静地看着那个妇女移动摆在桌上的积木,但在它的内心,想象力却正如天马行空般一路狂奔……研究人员正在对iCub进行测试,评估它追踪他人心理状态的能力。著名的心智理论描述过人类许多复杂的心理特征,比如移情和欺骗。在这次测试之前,许多机器人已经展示了在这些方面的不凡能力。但是儿童机器人iCub和它们截然 \|
237	[‘小川’] \|	018\|跟	虫机器人——时尚玩家身边的智能伴侣 \|<正>“跟屁虫机器人”(桌面迷你机器	)是一个拥有初级人工智能的桌面玩偶型机器人。它能够通过语音、触控指令等多维交互方式为用户提供娱乐、信息等资讯和服务应用(音乐歌曲、声控留言、外语学习、声控故亊、旅游文化、幼儿教育、老人健康等h以生动的表情肢体动作、语音互动、触控 \|
697	[‘赵丽娟, 解晓松, 刘杰,隋新,刘秀莲’] \| 2005\|用形状记忆合	驱动的一种	型蛇形机器人 \|利用形状记忆合金弹簧和普通钢丝弹簧联接作为动力驱动元件设计制作	一种蛇形机器人,其动作靠电流的通、断来控制。每节均可加热、冷却,使蛇形机器人做前后、左右、转弯运动及绕攀上、下爬行。其制造成本低,能在恶劣环境中工作,特别是在水下工作,可用于在灾害事故中寻找人或物,在细长管道中查找故障,也可用在开发儿童智力玩具中。 \|
621	[‘舒勤茂’] \| 2	19\|编程	器人跑偏问题分析与研究 \|本文论述了编程机器人搭配直流电机	偏问题的分析与研究过程及改善方案。常规方案下,机器人原地转弯角度与直线运行角度偏差都大于15度,在组合运行时的角度偏角度最大偏差大于30度,无法满足儿童(学生)用户编程教育的使用需求。通过系统的测试分析发现,跑偏的原因是左右两边直流电机转速差异偏大、齿轮箱结构干涉、缺少精确的校准机制及最大速度的启停。针对以上现象,首先在原材料端管控直流电机转速的一致性;结构干涉修正及装配的一致性管控;硬件端增加增量式码盘与光电开关;软件端加入PID算法,控制转弯角度,实现机器人在运行中实时对角度进行修正,同时增加阶梯式启动与停止方案。此套系统性方案解决了编程机器人在平整地面直线运行时的跑偏问题,极大的提升了用户对产品的体验,为该产品按时量产和及时推向了市场提供了必要条件。 \|
789	[‘陈国强’, ‘姜楠’, ‘张鹏’, ‘谢小雨’] \| 2021\|基于感	工学的儿童	伴机器人造型设计 \|目的为了满足儿童群体对家庭陪伴型机器人的审美及情感需求	更好地感知体验造型形象,提高儿童陪伴机器人造型的创新性和差异性,让父母和孩子更加青睐。方法运用感性工学理论,构建了儿童陪伴机器人意象造型与感性认知映射模型,采用语义差异法和Likert量表对代表性样本进行感性意象认知分析,通过SPSS软件统计感性意象词汇测量数据,进行主成分分析和因子系数数量化分析,语义量化分析得出主要造型特征影响元素,依据主要的影响元素对儿童陪伴机器人进行造型设计。结论明确意象造型与感性认知的映射关系以及感性需求相关性分析的方法,将无形的感性意象词汇转化为有形的造型设计元素,可以有效指导儿童陪伴机器人进行造型创新设计,为该行业的产品造型研究方法提供参考。 \|
183	[‘唐辉云’] \| 2	21\|面向	慧教育的个性化在线学习模式构建 \|随着互联网、大数据和人工智能等技术在高职	育教学中应用的不断深入,基于互联网的智慧教育由于在个性化学习方面的优势,必然成为未来职业教育发展的趋势。本文在分析智慧教育和个性化学习的理论基础上,提出针对学生的学习风格测量、学前诊断测试,根据测试确定学习的路径,组织相应的策略,推荐与其相符的学习资源,旨在构建面向智慧教育的个性化在线学习模式,丰富教学资源、创新教学方法,促进高职学生个性化学习。 \|
160	[‘吴莹莹’, ‘肖旺群’] \| 2020	基于因子聚	分析的儿童陪伴机器人用户细分 \|目的为解决目前儿童陪伴机器人设计中用户市场针对性不	、用户满意度低等问题。方法首先分析了儿童陪伴机器人的交互系统模型,采用限定式KJ法设计了具有二十六个变量指标的儿童陪伴机器人行业用户满意度量表。其次提出在学龄儿童的用户细分中使用因子与聚类分析的复合模型方法,具体的操作为利用因子分析的方法对高维数据变量进行降维,根据因子分析得分及K均值聚类算法对数据进行分析,以细分出四个用户市场。结果根据聚类分析样本数量区分重要性,得出了产品目标用户群之间的优先级;根据四种用户群态度,制定了相应的策略性建议。结论提出了基于因子与聚类分析方法的用户细分方法,将有助于明确儿童陪伴机器人的市场定位;同时有助于改善儿童陪伴机器人用户的交互体验。 \|
839	[‘马孟星’, ‘鄢元霞’, ‘马春晓’, ‘潘文林’] \| 2023\|基于MAM	和改进Mo	ileNet模型的低龄儿童语音词汇识别 \|语言能力测试常用于评估低龄儿童的词汇储备等能力，运用语音识	等人工智能技术能够提高语言能力测试的工作效率，从而让更多的语言发育迟缓儿童能被尽早发现并得到治疗.低龄儿童语音相较于成人语音更难识别，且缺乏相关公开数据集，为了解决语言能力测试场景下的低龄儿童语音词汇识别问题，采集72名2～3岁儿童的语音数据，对具有参数少、计算成本低等特点的MobileNet模型进行了改进，并使用模型无关的元学习方法(MAML)优化改进模型，使改进模型适用于小样本环境下的低龄儿童语音词汇识别.实验证明，相关改进措施均能提高模型的儿童语音词汇识别性能. \|
958	[‘侯国栋’] \| 2	21\|肥胖	童运动与健康管理系统的开发与应用研究 \|研究目的:近年来我国儿童肥胖发生率呈明显上升趋	,儿童青少年的超重、肥胖已逐渐成为多种慢性病的主要危险因素。本研究以肥胖儿童体质健康促进为目的,针对肥胖儿童建立一套科学的运动与健康管理系统平台,为肥胖儿童提供实时的健康生活方式管理、运动锻炼指导、营养饮食指导等服务,建立可持续的科学有效的肥胖儿童运动与健康促进提供指导,促进儿童的体质健康。先进信息技术的高速发展,使得本系统应用的市场更加广阔。研究方法与过程:本文采用文献资料法、专家访谈法、软件工程法、实验测试法进行研究,采用Java语言编写,运用Eclipse开发平台,通过配置My Sql数据库以及Maven构建,基于B/S架构模式对系统进行开发,保证了系统开发的可行性,完成对系统开发的平台设计以及代码编程实现等各项工作。研究结论:(1)以人工智能为基本理论,以运动与健康数据评价为基础,开发的促进肥胖儿童体质健康的智能化运动与健康管理系统,一方面两者的融合运用符合现代社会发展的需求,紧随现代科技发展的潮流。另一方面本系统较之过去传统的运动方式,更为安全、科学、有效,对肥胖儿童的健康具有良好促进作用。(2)从运动与健康管理系统平台的需求分析出发,明确了系统平台所具有的功能。(3)将系统分为用户管理子系统、运动与健康数据管理子系统、运动与健康评估子系统、运动膳食处方生成子系统、系统管理子系统五个子系统,对系统功能进行详细设计研究,建立起用户基本信息和运动与健康数据库。(4)系统基于体质测试数据和医学体检数据等运动与健康数据,在此评价的基础上结合用户生活方式与运动风险等因素,为用户提供科学性、针对性的运动和膳食营养处方,构成系统的一般运行流程。(5)通过搭建系统运行环境对平台进行测试应用,系统能够顺利运行。用户可以通过系统实现对自身机能状况的掌握,并进行有目的身体运动和合理膳食,达到了预期目标。(6)运动与健康管理系统有助于加强课后体育服务,完善学校体育管理。 \|
1521	[‘王耀葛’] \| 2	22\|基于	觉注意力机制的图像描述研究 \|图像描述任务就是给定计算机一张图像,	计算机自动地生成一句符合图像内容的描述语句。图像描述所用的技术包括计算机视觉与自然语言处理,这是人工智能的两个主要研究领域。图像描述任务首先让计算机识别图像中的目标、理解目标间的属性、发现各目标物体之间的关系,甚至一些抽象的概念,然后再通过解码器将这些图像目标和相互间关系转化为语义信息向外输出,即是生成符合图像内容并且语法正确的描述语句。该任务在盲人视障、儿童早教、人机交互、游客导航等多方面有着不可估量的应用前景。本文在编码器和解码器的两方面对模型进行改进,利用更高效的特征提取网络和对解码器的注意力模型进行改进,使得图像描述模型能生成更准确、具体的描述语句。本文的主要研究内容如下:(1)对解码器进行改进,提出一种改进的三层LSTM网络的图像描述生成模型。从模型总体框架来看,模型在编码器阶段使用Res Net-101网络提取图像特征,在解码器阶段使用改进的三层LSTM网络模型对提取到的图像特征进行解码,生成描述句子。具体地说,提出的解码器包括三层LSTM网络,其中每两层LSTM网络间使用空间注意力模型进行连接,以增强注意力机制的效果,对三层LSTM网络的结构进行设计,分别是第一层注意力LSTM、中间层注意力LSTM、顶层语言LSTM。在MS-COCO数据集上的评价指标对比结果表明,本文提出的基于改进的三层LSTM网络的图像描述生成模型能合理利用特征信息,能生成更准确、具体的描述语句。(2)对编码器进行改进,提出采用Faster R-CNN网络替换Res Net-101网络用来获取图像特征信息。具体地说,模型在编码器阶段使用Faster R-CNN网络提取图像显著区域的图像视觉特征,这样做可以增强模型对图像中目标的识别能力,在解码器阶段使用改进的三层LSTM网络模型。同时针对使用交叉熵损失函数对模型进行训练时存在的曝光偏差等问题,提出使用一种自批判序列训练的强化学习优化方法,通过策略梯度优化来解决训练和测试之间的曝光偏差等问题。在MS-COCO数据集上的评价指标对比结果表明,本文提出的基于Faster R-CNN网络和强化学习的图像描述生成模型能提取到更丰富的图像特征信息,能生成更加符合图像内容的描述语句。(3)为了评估本文所提出的两种图像描述生成模型的性能,在MS-COCO公开数据集、Flickr30K数据集上分别进行了实验和使用常用的评价指标对模型进行评估。同时为了与其他流行的图像描述生成模型对比,我们进行了可视化实验分析。评价指标和可视化对比结果表明,本文提出的基于改进的三层LSTM网络的图像描述生成模型和基于Faster R-CNN网络和强化学习的图像描述生成模型能够更有效地提取图像特征,并对图像特征和语义特征进行全面的解码,提高了生成描述语句的准确性。 \|
939	[‘仝睿晴’] \| 2	22\|面向	儿发展需求的产品设计研究 \|教育部发布的《3-6岁儿童学习与发	指南》(以下简称《指南》)中提出幼儿关于健康、语言、社会、科学和艺术这几个方面在不同时期的发展情况,这对研究幼儿成长需求有着指导性的作用。与此同时,针对幼儿的产品设计种类很多,比如幼儿玩具、幼儿餐具、幼儿图书和智能机器人等,其使用方式不同且各有特点。当代3-6岁幼儿其所处的社会环境除了自己的家庭,还有在幼儿园的学习。幼儿家长白天需要上班,这种情况下,幼儿产品作为辅助幼儿成长的工具,在满足幼儿玩耍的同时,还应满足幼儿的成长发展需求,这就是本研究的出发点。文章分为七个章节,通过分析《指南》中所提到的幼儿在各个方面的发展情况,总结出幼儿成长中在动作发展、心理认知、社会行为、幼儿思维和幼儿个性等方面的发展成长特点。针对现有幼儿园的教学现状,进行优缺点分析,并对国内外现有幼儿产品分类总结,分析其设计的优缺点。除此之外根据已有相关研究,分析幼儿产品种类的材料特点、色彩特点和设计特点中的不足,并对之后的设计实践做出指导。在针对用户群体的研究中,采用实地考察与调研问卷两种方式进行研究,其中实地考察选择大型商场中的宝贝乐园,调研问卷选择在幼儿园附近调研,对幼儿发展情况、幼儿所学课程、家长对幼儿产品的设计定位等方面进行分析。基于以上研究,提出关于面向幼儿发展的幼儿产品设计要点分析,以指导设计实践。希望可以为幼儿产品的理论创新做出贡献,以更好满足幼儿的成长需求。 \|
597	[‘罗雪芬’] \| 2	23\|基于	工智能技术的特殊群体智能可穿戴服装创新应用 \|在人工智能迅猛发展的当下,其在智能可穿戴服装领域的应	显得尤为重要,特别是对于特殊群体,如残障人士、老年人和儿童,这些技术不仅能改善其生活质量,还能提供必要的健康监测和安全保障。文章论述了人工智能技术在满足特殊群体需求中的优势,包括其在提升个体的自主性、增强生活便利性及促进健康管理方面的重要作用。详细阐述了智能可穿戴服装设计的核心要素,如创新性材料的运用、人机交互界面的改进、智能传感器技术的集成以及数据处理能力的增强。这些对策旨在打造更具适应性、功能性和互动性的智能穿戴产品,为特殊群体提供量身定做的解决方案,从而充分发挥人工智能在智能可穿戴领域的潜力。 \|
720	[‘邓勇’, ‘唐祯’, ‘周炫余’, ‘卢笑’, ‘李璇’] \| 2020\|教育神经	学视域下数	学习困难儿童早期干预虚拟仿真实验设计 \|在教育神经科学视域下,从克服特殊儿童早期干预实验被试难以招募、环境难以搭建、仪	成本高等问题入手,以提高教学效果为导向,应用人工智能、AR、WebGL以及Unity3D等技术,设计并构建了以动画、自动问答、自动评分3个模块为主的数学学习困难儿童早期干预虚拟仿真实验平台。该平台通过创设高仿真实验环境,可视化复杂实验过程,实现学生与虚拟教师的交互,对传统实验教学作出补充,在增强学生主观能动性、降低实验成本、促进人工智能与教育神经科学的深度融合方面起着重要作用。 \|
354	[‘李佩佩’] \| 2	19\|海量	容池满足全场景成长创维小湃AI故事机体验评测 \|<正>高科技育儿时代已经到来。80、90后这代父母	经开始喜欢使用各种各样的智能产品来辅助育儿过程,育儿方式发生了切实的改变。这其中涌入育儿市场最多的就是儿童早教故事机。在开发者眼中,故事机是孩子们使用频率最高、陪伴时间最长的儿童产品,所以谷歌、小米、360、科大讯飞、图灵机器人、思必驰等科 \|
898	[‘黎燕’] \|	024\|智	体育为幼儿健康成长赋能 \|<正>智能体育是借助人工智能	虚拟现实技术搜集海量数据，分析数据，为运动行为优化、运动场景改造提供决策理论和关键技术的新生业态。其中用到的智能运动设备具有监测运动数据、专业运动指导、推荐信息服务、人机互动等功能，能促进幼儿体育运动的科学化、精准化及社会化，提高幼儿的运动质量。实时监测运动数据，促进幼儿体育运动科学化。教师可利用智能终端实时监测幼儿的运动数据，促进幼儿体育运动科学化。幼儿进行晨间锻炼时，教师可引导他们将智能运动手套戴在手上，智能运动手套能实时收集幼儿的运动数据，如步数、步距、 \|
0	NA	1989	汉-I型智能教育机器人简介 \|<正> 本机器人由武	市下达任务,由我校机械工程一系数控教研室研制成功.研制智能教育机器人的目的是便于广大青少年和儿童了解现代科学技术,培养他们勇于探索、努力攀登科学高峰的精神.在这台机器人上应用了机械、电子、控制和人工智能等先进的科学技术,是技术密集型的教学科研产品,它的技术关键在于其动作拟人化、功能智能化、声音合成规范化和软件模块化.这台机器人的研制成功从一个侧面反映了武汉市的科学技术水平.这台机器人的主要特点是:a.外形是一个身高1.35m的女童,由15个电动机驱动,具有15个自由度,可以实现移动、点头、摇头、眨眼、张嘴、鞠躬、招手和简单的舞蹈等动作.可以根据需要对上述 \|
448	[‘柴阳丽’, ‘杜华’] \| 202	\|低龄儿童	工智能启蒙教育框架和实施途径 \|未来智能社会的公民,需要具备与社会相适应的智能	养。当前有关低龄儿童人工智能教育缺乏系统深入的研究,为了培养未来社会有竞争力的公民,有必要探讨面向幼儿园和小学低年级低龄儿童的人工智能教育的价值取向、教育内容和途径等。本研究基于相关理论和低龄儿童认知特点,探讨低龄儿童人工智能教育价值取向、人工智能教育教育目标和内容、实践形式、实施途径等,强调低龄儿童人工智能教育要承担好启蒙作用,将实现人的全面发展、培养计算思维、创新能力和人工智能应用意识、促进人工智能素养的后续发展作为AI启蒙教育的基本价值取向,提出通过趣味性方式、简易性工具和方法、生活化和情境化活动的途径开展包括认知体验、思维训练、编程创新和伦理理解等的AI教育实践。 \|
1218	[‘张珈诚’] \| 2	20\|应用	-Means聚类的数据驱动产品创新方法研究 \|针对在大数据背景下产品设计求解问题的探	,以儿童陪伴机器人产品为理论研究的设计载体,提出了应K-Means聚类的数据驱动的设计问题求解途径,构建了以K-Means聚类的数据驱动设计问题求解的模式、模型、策略与方法,是对工业设计的理论研究与设计实践的探索。应用K-Means聚类的数据驱动进行设计实践活动,探究设计活动的底层逻辑,研究适应大数据时代的解决设计问题的路径。产品产生的数据是一切数据驱动的基础,运用实验和儿童陪伴机器人设计实践来论证相关现象和问题:通过儿童陪伴机器人设计实践对相关问题或现象进行解释或论证,获取相关方法,通过儿童陪伴机器人设计实践案例论证设计方法的可操作性。通过对于K-Means聚类的数据驱动产品创新方法的研究与探索,获取解决设计问题的抽象性模型,提供了大数据环境下产品创新设计的不同途径,是对设计理论创新的一次探索性设计实践。 \|
1229	[‘张艳松’] \| 2	13\|提升	童运动能力的外骨骼系统开发及试验研究 \|近几年来,外骨骼技术俨然已经成为了诸多学科领域	一个新的研究热点。其应用领域涵盖了工业、科研、医疗、军事等。然而,多数的研究机构的研究成果使用范围还只局限于成人,针对儿童使用的外骨骼研究尚少。目前众多研究机构推出的外骨骼机器人中,多数采用传统的传动方式,对于新型传动方式的研究相对较少。本课题正是基于此,开展儿童外骨骼的相关研究,旨在开发出新型外骨骼训练系统,通过适当的辅助训练来提高儿童的运动能力。本文首先对运动与儿童智力及身体素质之间的关系进行了分析。文章在第二部分先是对儿童身体特征进行了分析,根据这些特征确定了训练的模式,然后从运动机理方面对儿童上肢进行了分析。在第三部分,根据儿童的身体及心理特点,提出了适宜于儿童使用的外骨骼的设计要求,并依此进行了外骨骼机械结构的设计与实现。在第四部分主要是设计了基于CANopen的电机控制系统,及基于MFC与Ogre3D引擎的控制界面,训练控制策略等。本课题所开发的外骨骼系统,结合了虚拟现实技术,实现了外骨骼与游戏场景的实时交互,利用特别为此套训练系统所提出的两种训练控制策略进行训练。此处本套外骨训练系统还引入音乐、语音提示等感官刺激元素,来提高儿童注意力。在文章的第五部分,在本课题所开发的外骨骼系统的平台上,进行了单关节钢丝绳传动实验及外骨骼整体功能性实验。初步验证了钢丝绳传动方式的可行性、该外骨骼训练系统的功能性与可靠性,以及训练控制策略的可行性。本文将外骨骼技术引入到用于提升儿童运动能力,增加其运动量的训练当中,有效的解决了儿童运动积极性不高,运动量较少、训练强度难以保证等问题。 \|
447	[‘柴阳丽’, ‘强婉蓉’, ‘王敏晓’, ‘吴欣怡’, ‘梅宇晗’, ‘施欣烨’] \| 2023\|基于实物编程的幼儿计算	维培养活动	设计与实践 \|计算思维是分析和解决问题的能力、态度和习惯。人工智能时代，幼儿计算思维培养具有较	的实际意义，然而目前缺乏有关幼儿计算思维培养活动的设计和实施效果的研究。该文从幼儿认知特点和学习需要出发，设计基于实物编程机器人的计算思维系列培养活动，并选取南京市某幼儿园40名大班幼儿为研究对象开展实践，研究结果表明：接受实物编程计算思维培养活动的幼儿计算思维能力整体得到提高，其中抽象、概括、分解三个分维度有显著效果，说明设计编程活动有助于幼儿计算思维培养，建议将实体编程机器人与幼儿一日生活结合，并进一步探索算法、评估维度的针对性活动设计和实践。 \|
33	[‘万华’] \|	023\|培	乐于挑战的探究小主人——利用“快乐的泡芙”做好连续性儿童观察记录 \|<正>国庆长假结束后，我在班级投放了一套新玩具“小小机械师”。	岁的晨晨对新游戏非常感兴趣，多次进到科学区探索、操作这套玩具。让我们一起看看他是怎样一步步挑战自己，逐渐变成一名经验丰富的“小小机械师”的吧！第一次观察观察日期：2022年10月15日观察目的：观察幼儿探究游戏材料的过程中，对材料的使用情况以及发现和解决问题的能力【行为描述】片段一：怎样拧紧螺丝和螺母呢？区域游戏时间，晨晨拿出木杆、螺丝和螺母，又拿出螺丝刀说：“我要拼个机器人！”晨晨按照自己的设想在纸上画出了机器人的造型，并搭出了机器人的“肢体框架”。 \|
1703	[‘郭世龙’] \| 2	08\|基于	amshift算法的移动机器人视觉跟踪 \|视觉信号具有信号探测范围宽、获取	息丰富等优点。随着近几年图像处理技术以及计算机处理能力的飞速发展,视觉跟踪成为机器人领域的主要发展方向之一。最近二十年来,基于视觉的移动机器人跟踪技术得到了飞速发展。机器人利用视觉对移动目标的识别和跟踪是将通过视觉传感器获得的图像序列在空间域中分割为运动对象,在时间域中对这些对象进行建模、识别和跟踪。本文结合国家自然科学基金和湖北省青年杰出人才基金项目的需求,提出了基于Camshift算法的机器人视觉跟踪这一课题。通过对图像处理的基本理论的研究和实践,特别是对视觉跟踪理论、方法进行比较深入的学习和探讨,在已有研究的基础上,采用自主开发的移动机器人平台,基于Camshift算法设计并实现了一种鲁棒性好的视觉跟踪系统,并提出了一种简单快速的图像解释形成机器人控制指令的方法。通过本课题的研究,得到如下的成果与结论:(1)分析了一般跟踪目标特征及其表示对视觉跟踪的影响,最终选取颜色特征作为机器人视觉跟踪的特征;(2)在已有颜色特征提取算法的基础上,对其进行一定的改进使其更适用于一般目标的机器人视觉跟踪,通过引入卡尔曼滤波预测和对反向投影图像处理提高目标跟踪的准确性方面取得到了一些研究成果。(3)讨论了激光辅助测距形成机器人控制指令的可行性,给出了一种简单有效的图像理解方式的机器人控制指令的形成方法。(4)基于OpenCV技术,在VC的编译环境中开发了视觉跟踪系统,并进行了系统功能测试实验。 \|
122	[‘刘静’] \|	023\|基	监督学习和深度强化学习的学前教育聊天机器人对话模型构建研究 \|聊天机器人的应用有助于满足儿童的好奇心与知识学习的欲望，利于学前	育质量的提升。在本次研究中为了提高聊天机器人在学前教育中的应用价值，通过深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)与监督学习(Supervised Learning, SL)进行了聊天机器人对话模型的建立。基于SL的对话模型在训练集和验证集中的成功率均为100%,其损失函数值分别为0.018和0.024。随着训练次数的增加，基于DRL的对话模型的成功率增加至97.2%,平均对话轮数降低为7轮。结果表明，基于监督学习和深度强化学习建立的机器人对话模型具有较好的性能，能够人性化地完成聊天互动。 \|
1752	[‘陈思’] \|	013\|人	互动中用户兴趣程度的预测 \|随着世界范围家庭结构由扩展家庭	核心家庭过度的趋势发展，以及出生率的不断降低，儿童的成长环境开始发生着一些巨大的变化。核心家庭的儿童相对缺乏像以往扩展家庭那样的支持与陪伴。随着技术的进步，专门针对儿童的家用机器人伴侣被研发出来。本文围绕专门针对儿童的玩伴机器人展开了一系列的讨论。为了使玩伴机器人能够成为儿童真正的朋友，它必须能够理解儿童的心理活动，从而调整自己的行为。本文侧重于阐述在儿童与玩伴机器人进行游戏互动时，如何对儿童的兴趣状态进行预测的问题。主要内容为：1．阐述了本课题的基础平台玩伴机器人系统的设计思想，“儿童兴趣状态转移模型”，引出了本课题的研究目的——用户兴趣程度的预测。2．运用Kinect感应器获得了本课题的原始三维视频数据，特征提取、正则化处理和标定以后得到了样本数据。3．提出了基于3D数据的高斯混合兴趣状态模型，并将其与基于2D数据单高斯模型进行用户兴趣状态预测进行对比，证明了3D数据和高斯混合兴趣状态模型的优越性。实现了基于支持向量机的多元分类模型，成功应用于用户兴趣状态的预测。4．比较了学习算法评价方式准确度和AUC，应用了更加合适的评价方式AUC对实验结果进行评价。5．分析了标注数据的特征，对数据预处理算法提出了优化方法。优化以后，平均AUC值从原来的0.5935提高到0.7380，证明了该优化的有效性。 \|
1116	[‘孙俊阳’] \| 2	20\|五全	轮双驱动重载球形机器人的机构分析与研究 \|球体因其良好的滚动特性激发了很多学者研究球形机器	的热情。对于球形机器人的研究工作已经进行了近30年,在这期间,学者们已经研制出了很多种类的球形机器人,可用于太空探索、军事、儿童玩具等领域。本文实现了一种由五全向轮驱动的可重载的球形机器人机构,完成的主要研究工作如下:1.综述了目前已有的各类球形机器人的机构特点,设计了由五全向轮双电机驱动的可重载球形机器人,并完成了机构设计。2.运用经典运动学和动力学理论,分析了五全向轮双驱动重载球形机器人的运动特性,采用牛顿-欧拉法构建了它的动力学方程,通过数值分析方法求解得到了球体及其内部驱动单元的动力学规律。3.研究了五全向轮双驱动重载球形机器人的多种运动形式。分析了直线运动的三个阶段;研究了球形机器人转向、越障、爬坡、跳跃等多种运动形式下的运动机理及其运动能力。4.借助多体动力学软件ADAMS,对所建五全向轮双驱动重载球形机器人的虚拟样机进行了仿真模拟和分析,得到其速度、位移、内部驱动单元摆角等运动规律,验证经典理论分析的合理性。5.最后采用Arduino控制器搭建了控制驱动系统,初步完成物理样机的相关试验,并进一步验证了五全向轮双驱动重载球形机器人的功能。初步的多体动力学仿真和实物样机试验表明它具有良好的全向运动功能和动力学特性。图84幅,表10个,参考文献58篇。 \|
150	[‘吴双燕’] \| 2	24\|AI	能系统与幼儿体育课程结合路径 \|<正>AI智能技术在促进体育教育领	精准化、高效化开展方面的优势日益凸显，在推进个性化教育、数字化教育、科学化教育方面有着极大的助力作用。国家领导人指出要积极推动人工智能与教育的深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能的优势。随着AI技术的迭代升级，它在不同学段教育领域中的应用价值更为凸显。“AI体能系统”的研发是基于3—6岁幼儿身心发展的基本规律，借助人工智能、大数据、云后台、智能教具等开展游戏化的渐进式分解体能活动。 \|
1361	[‘李龙’] \|	018\|基	Unity3D的虚拟环境模拟与人机交互应用研究 \|虚拟现实技术作为一种结合多个领域的新兴	术,一直受到广泛关注。尤其是在近几年,虚拟现实技术突然爆发,开始一步步的走近人们的生活,慢慢的在各行各业中得到应用。而如何更逼真、精确的构造出虚拟环境,并且有效的与用户之间去进行交互变成了科研人员重点研究的内容之一。此前,开发虚拟现实应用大多使用UE4等工具,但其开发流程复杂,外接能力较差。随着Unity3D的发布,其高效的开发流程、丰富的组件系统使其在虚拟现实的应用中有很大的优势。本文的目的是通过Unity3D引擎,模拟出更精美自然的虚拟环境,并通过人机交互方法,完成现实与虚拟之间的对接。本文的工作和贡献主要集中在以下几个方面:(1)在基于光探头的全局光照提取方法中,对光探头在场景内的布局进行优化,在保证渲染效果的同时有效的缩短了光照预采集的时间。(2)本文基于关键帧编辑方法,通过人体运动数据实现虚拟人物的运动模拟。在该方法中,我们通过设备采集和处理真实人体的关节点位置数据,计算出各个关节点的旋转角度。为了保证运动信息的合理性,对人体各个关节的运动角度进行约束,通过对关键帧之间的差值完成虚拟人物的运动模拟。(3)对人机交互进行研究,提出了基于单目摄像头的人机交互方法。该方法中,我们将人体三维骨架数据提取分为二维骨架提取和非参数的三维骨架匹配两个部分。在非参数的三维骨架匹配方法中,我们加入了人体运动的连续性原理,在正确性的基础上保证了实时性。进而通过从单目摄像头中提取的骨架信息提出了基于手部运动信息的人机交互方法。(4)在上述研究成果的基础之上,通过Unity3D引擎设计并实现了基于单目摄像头的虚拟机器人运动系统,儿童益智系统和深空探测系统。 \|
1281	[‘曾靖雅’] \| 2	20\|智能	具机器人皮肤研制与热性能评价 \|人们对于陪伴儿童和老人的服务型机器人有	来越多的需求,机器人皮肤材料在一定程度上决定人机交互的体验度,柔软的纺织面料可以更好的让服务型机器人与人相处。本课题基于智能玩具机器人皮肤柔软、合体、散热性好的要求,对皮肤进行设计与缝制。使用iSGHP热阻湿阻仪对常见针织/机织/复合纺织面料进行热传导性能测试。在环境温度20℃、相对湿度60%RH、风速为0.4m/s和1 m/s的环境中,对机器人无皮肤、三维针织皮肤、毛绒皮肤的散热性能进行评价。使用红外热像仪、温湿度数据记录仪对机器人30 min运动前后的皮肤体表和体内温度进行数据采集和分析。通过实验得出结论:(1)三维针织面料厚度薄,内部有孔隙,同等风速下热阻均小于毛绒面料热阻,因此三维针织皮肤的体表和体内温升低,散热明显优于毛绒皮肤;(2)当风速增加,面料热阻减小,相应皮肤散热性能更好;(3)基于热平衡方程建立了机器人皮肤的温升预测模型,不同皮肤、风速的模型预测温升△ T’i 和实际温升△ Ti的配对检验结果均无显著差异。在选择机器人皮肤面料时,除了考虑触觉,应当选用厚度薄、孔隙大、热阻小的面料。三维针织面料制作的皮肤散热性能明显优于毛绒皮肤,三维针织面料是制作机器人皮肤较好的选择。 \|
1046	[‘史剑颖’] \| 2	23\|基于	移学习的儿童呼吸音识别方法研究 \|健康的呼吸系统可以维持生命所需的新陈代谢	然而相比于成年人,儿童的免疫系统尚未完全发育,并缺乏自主预防手段和自我防护意识,儿童的肺部健康更容易受到影响。随着信号处理技术和人工智能技术的不断发展,如何建立客观准确的呼吸音识别模型得到了广泛的关注,儿童呼吸音的有效识别和分析对儿童早期肺部疾病的预测和诊断至关重要。然而,医疗数据的稀缺性限制了识别模型向可靠性和高识别精度方向发展。本文提出了一种基于转移学习的儿童呼吸声识别方法,旨在获得一种基于小数据集的性能优越的识别模型,主要工作如下:1.与医院合作,采集儿童呼吸音数据,数据组成实验数据集用于后续的分析分类;使用带通滤波、小波阈值和经验模态分解三种去噪方法,滤除呼吸音中的低频高频噪声和心音成分,实验表明该方法能够有效提取纯净呼吸音。2.针对儿童呼吸音样本量少而造成训练困难、难以适应高标准的临床需求的问题,提出了基于深度学习与迁移学习的双模型融合分类模型。将呼吸音的三种特征图作为输入,构建网络时,使用预训练Mobile Net V2模型,并对模型进行微调;由于Res Net具有残余连接性质,这使其适合作为特征提取器,提取到特征后用随机森林的方法进行分类。将两种模型通过软投票的方式进行融合,最后得三类呼吸音的识别结果。模型对呼吸音分类的准确率为97.96%,查准率为97.83%,召回率为97.89%,特异性为98.89%,F1 Score为0.98。3.本文通过Python语言开发出呼吸音识别分类系统。实现了基于迁移学习的PC端信号分类软件的开发。用户可以在系统上直观到呼吸音波形、特征以及分析结果。 \|
1553	[‘程楠’] \|	018\|基	学龄儿童的智能硬件教学系统设计 \|2016年,智能硬件发展进入一个全新	期,各个巨头公司均发力人工智能领域。人们的目光再次聚焦在“智能”这个方向,国家对于青少年创客思维的培养在逐渐加大力度,目前创客教育在我国发展迅速,少儿编程机构不断出现。市面上已有许多儿童编程硬件教具及教学课程,但是对学龄儿童智能硬件编程能力开发方面还缺乏系统性,存在着许多不足。儿童处于学龄期的期间,认知水平在持续发展的过程中,本文旨在通过研究儿童的心理生理及认知发展来设计教学系统。本文第一章对研究背景、研究意义及研究方法进行了总结归纳。其中理论研究主要分为二三两个章节,第二章是创客教育目前的发展现状进行总结,并适当展望未来可能的发展趋势;及对技术理论基础的研究,对Arduino程序设计相关文献资料进行详读,将涉及学龄儿童智能硬件教育的章节进行总结提炼,结合视频资料,独立进行一些硬件项目的开发工作。第三章是对学龄儿童学习硬件编程的可行性进行分析,从儿童心理学、儿童生理学、儿童认知能力三个维度进行研究,结合人因工程学得出针对学龄儿童的产品设计的一些原则及方法。第四章对于目前少儿编程教育实践进行体验分析,并尝试给出产品分析体验报告,结合用户访谈及调查问卷,对于目前存在的问题加以分析归纳,结合前两章节理论基础,运用工业设计思维尝试给出解决方案。最后一章进行基于学龄儿童的智能硬件教学系统的设计,主要分为软件交互设计、硬件外观设计两个部分。通过全面理解,设计出适合儿童学习玩耍并能与认感相结合的教学系统,融入新创意、新概念、新思想发挥出智能硬件学习对于儿童的重要意义。 \|
678	[‘许萌’, ‘韩鹏’] \| 20	3\|面向学	教育对话机器人的多模态情感识别实现关键技术 \|为进一步提高学前教育对话机器人交互过程的准确性，结合多模	融合思想，提出一种基于面部表情情感和语音情感融合的识别技术。其中，为解决面部表情异常视频帧的问题，采用卷积神经网络对人脸进行检测，然后基于Gabor小波变换对人脸表情进行特征提取，最后通过残差网络对面部表情情感进行识别；为提高情感识别的准确性，协助学前教育机器人更好地理解儿童情感，在采用MFCC对连续语音特征进行提取后，通过残差网络对连续语音情感进行识别；利用多元线性回归算法对面部和语音情感识别结果进行融合。在AVEC2019数据集上的验证结果表明，表情情感识别和连续语音情感识别均具有较高识别精度；与传统的单一情感识别相比，多模态融合识别的一致性相关系数最高，达0.77。由此得出，将多模态情感识别的方法将有助于提高学前教育对话机器人交互过程中的情感识别水平，提高对话机器人的智能化。 \|
1035	[‘刘龙坡’] \| 2	17\|面向	线教育应用的视觉交互关键技术研究 \|随着我国儿童数量快速增长以及中国社会化进展	面加快,城市留守儿童问题愈加严重。为缓解该问题,市场上诞生出多种智能化在线教育应用产品,如桌面教育机器人、作业帮等。但目前市场上在线教育应用主要依靠人工手动的接触式方式进行交互,而非接触式交互方式如视觉交互方式更符合用户的自然行为。但基于视觉的交互方式由于光线变化、角度变化、遮挡等因素使其在应用上存在一定的难点,因此如何将视觉交互方式应用到在线教育应用中是一项非常值得研究的工作。本文对计算机视觉相关算法进行深入研究之后,针对桌面教育机器人视觉交互中的难点,从图像定位分割,图像检索两个方向展开工作,具体概括如下:1.针对拍摄图像中存在背景、光照、噪声以及遮挡等干扰因素的问题,提出了一种图像定位分割算法。该算法运用Graph cut算法分割图像构造Mask矩阵,并利用Mask矩阵进行边缘检测以及霍夫变换直线拟合再进行旋转矫正以及遮挡轮廓去除,从而分割出目标图像。基于该算法,本文利用不同手机设备、摄像头在不同场景下拍摄并提取出目标书本图像,构建1200张书本图像数据集。2.为缩小图像检索中低阶视觉特征和人类高阶认知之间存在的语义鸿沟,本文提出12层的残差网络DreNet,并加入Batch Normalization层加快模型收敛速度,该网络通过多层卷积提取并组合图像内容特征,从而学习出书本图像的潜在语义特征,实验验证,该模型在书本图像数据集上能够取得98.2%的分类准确率。3.针对传统特征无法丰富表达图像内容的缺点,本文借鉴迁移学习的思想,通过对DreNet模型进行改进并引入PCA降维,从而提出一种深度特征提取因子。实验表明,该特征提取因子较传统特征在图像检索的不同返回列表长度下准确率、召回率以及F1值上均有较大提升。本文针对当前视觉交互中的难点,对图像定位分割以及图像检索进行深入研究,并对不同难点提出了解决方案。此外,本文基于Python Tkinter库并结合图像定位分割算法、深度特征提取因子、百度语音识别API搭建智能教育交互系统,实现图像读取、图像定位分割、图像检索、语音识别等功能。 \|
1494	[‘王心怡’] \| 2	22\|沉浸	交互游戏在儿童美育中的作用 \|随着我国儿童美育教育的提出和完善,传	的沉浸式交互游戏和数字化的沉浸式交互游戏已经形成了优势互补共同发展的新局面,尤其是国家于二零一八年八月三十日提出要大力发展美育工作,有利于儿童身心健康成长,将美育纳入人才培养全过程更显得尤为重要。沉浸本来是浸泡的含义,后来被定义为处在某种境界或思维活动之中。沉浸理论(flow theory)由米哈里·契克森米(Mihaly Csikszentmihalyi)在1975年第一次明确提出。沉浸式交互游戏就是在游戏过程中,忽略了时间与外部环境等因素,与正在进行的游戏情景交融,让儿童在游戏过程中产生充分的兴奋感与充实感。美育这一概念首次在席勒的《美育书简》中提出,在中国古代孔子创建的六艺奠定了美育思想的基础,同时期的西方虽没有明确提出美育概念和独立体系但整个教育都包含着美育的内容。在科技与网络游戏的不断发展的今天,教育与游戏相结合成为未来教育发展的一个方向,因此把儿童教育把美育化植入数字化沉浸式交互游戏是需要深入研究的重大课题。国外对于数字化游戏应用于儿童教育领域的研究较早,并卓有成效,数字化游戏的学习方式已经成为了重要手段,不少企业和组织也开始高度重视数字化游戏学习方法的研究和发展,比如加拿大的Hllight Entertainment公司即是一个专业为研发儿童教育游戏的电子游戏研发企业。国内对数字化游戏在儿童美育中的研究较晚,并且从事这方面研究的专家也较少,但是由于近期美育的不断提出,国内也逐渐重视起来,处于一个探究的状态。为了解决美育化数字化植入沉浸式交互游戏出现的问题进行延续研究了相关理论基础,梳理以及阶段性分析、梳理出国内外优秀的沉浸式交互教育游戏相关的案例和相应的游戏与教育的融合点。进行美育化数字化植入沉浸式交互游戏的试验、实践及应用,在研究的实验与实践过程中,利用AI、AE等软件使得沉浸式交互游戏的美育化数字化得以发展,通过计划行为理论及信息结构推演出分析类实验模型进行深入研究,其研究目的就是沉浸式交互游戏美育化数字化在儿童成长过程中发挥着重要的作用促进儿童发展并对人类社会在美育教育发展上也具有重大意义。 \|
1166	[‘庚佳颖’] \| 2	20\|基于	STM模型的手机评论研究 \|中国网络购物市场飞速发展,	费形式的转变已经逐渐被大众接受,大量的线上商城蓬勃发展,给人们生活带来便利的同时也在运营中产生了大量的数据,对于一件商品其大量的信息均来自于商家的描述和介绍,而商品的评论则是主要来自于真实的、具有消费记录的消费者,从这一点来看商品文本评论不仅仅有助于消费者了解商品情况也可以帮助商家进行产品升级。大数据时代,传统的统计调查已经不能够满足海量文本的调查,不但既费时又费力,调查范围小调查精度也不高。这种情况是大大不能满足企业以及个人的需要。在人工智能高速发展的今天,部分传统调查的技术渐渐被取代,这里要使用就是相对更为简单、便利的文本挖掘的相关技术。本文以三大电商——淘宝、天猫、京东的主要品牌的儿童电话手表的评论为例,基于网络爬虫及自然语言处理技术,紧紧围绕消费者对儿童手机的需求特点,对近十万真实的电话手表的评论文本进行一系列的统计分析和数学建模。主要进行了以下步骤:首先对于模型的原始数据进行采集,将采集好的的数据应用传统统计方法和分词、去词等机器学习算法进行数据预处理,再将数据预处理后的数据利用Python软件输入到构建好的长短期记忆神经网络(LSTM)模型中,得到具有正负情感倾向的文本语料,初步展现了电话手表的优势和劣势。最后采用LDA主题模型分别得到正负情感倾向文本的关键主题,最终在正面的语料中挖掘到了电话手表的需求,在负面的语料中挖掘到了电话手表的不足。经过预处理和LSTM模型以及LDA模型的分析后,对电话手表这类儿童、青少年的专用手机的消费者需求进行了提取,这些提取结果也为电话手表的生产商和运营商提供了产品发展的方向,也为卖家制定营销策略提供一定的依据。 \|
405	[‘李阿慧’] \| 2	24\|数智	像赋能幼儿发展的实践路径 \|在以互联网为基础的人工智能、大数据	云计算等新兴技术给教育生态带来全要素、全流程和全方位变革的背景下，如何利用大数据和智能化教育场景赋能幼儿园教育模式的治理，更好地为学龄前儿童提供成长所需的科学的教学与引导成为值得关注的问题。本研究基于数智画像，对某幼儿园540名3～6岁幼儿进行了为期三年的追踪研究。研究结果显示，利用数智画像可以科学评估幼儿能力发展水平，助力幼儿个性化发展和各种习惯培养的可持续发展，同时可以助力教师改变教育教学方式，为幼儿高质量发展提供更科学、有效的教育支持。 \|
1547	[‘秦海博’] \| 2	21\|家校	育联动干预对小学生体质健康促进的实证探究 \|青少年是国家的希望和民族的未来,贏得青年才能贏得未	,塑造青年才能塑造未来。而目前我国青少年体质健康不容乐观,全国学生体质逐年下降,整体呈现下滑趋势,增强青少年体质、促进青少年健康成长刻不容缓。为了达成这一目标,家庭和学校的联动干预是必不可少的。如何使得家长意识到身体活动的重要性?如何增进学生的家庭体育活动?本研究基于以上问题进行探索实践,希望能够为家校联动提供一种思路和理论指导,为设计一套行之有效的家庭联动方案提供依据。本研究通过对文献资料进行整理分析,以交叠影响域理论为基础,借鉴家校社一体化理论设计出家校联动干预的运动方案。以问卷调查法和专家访谈法为基础设计干预的具体内容和方式,以X小学水平二学生(两个自然班)为实验对象,进行为期十二周的家校联动干预实验。在实验过后对学生的体质健康状况进行测试,并与实验前的测试指标进行对比分析,得到的多项素质指标较干预前有了显著性提高,进而证实了实施家校联动干预的重要性和有效性,研究结论如下:(1)问卷调查显示,学生对于体育课的喜爱程度较高,对于体育家庭作业也有80%以上的接受程度,家长对于布置体育课外作业也表示认可,并且非常支持。而体育教师对于校外的体育活动关注程度不够,体育家庭作业或课外体育活动的布置没有做到常态化和长效化。(2)实验结果显示家校联动干预对小学生体质健康有良好的促进作用。干预方案要在结合课标的基础上设计并选择符合学生身心水平的内容,并在一定的监督、监控下真正做到家校联动。实验过程中家长对于学生完成家庭体育作业持肯定态度,学生对于体育家庭作业的态度同样很积极。(3)从实验结果来看,每周三次、每次持续时间在20-25分钟、负荷量在中等强度以上的家校联动干预实验设计可以有效保证学生得到充足的体育锻炼,体质健康得到提升。(4)实验干预前后实验组学生在肺活量、灵敏素质、耐力素质、速度素质上提升非常显著,BMI和柔韧素质有提升没有统计学差异。对照组的部分指标虽有上升,但均不具有统计学差异,速度素质甚至有所下滑。由此证明本实验所采取的家校联动干预方案能有效改善小学生的体质健康。(5)为期十二周的实验活动,不仅使学生的身体素质得到提高,更重要的是这样的规律性运动培养了学生的运动习惯和运动兴趣,为日后的终身体育打下基础。家长也在亲子体育游戏中感受到了孩子的热情,增加了陪伴孩子的时间,形成了融洽的亲子关系。研究建议:(1)家校联动的和谐开展需要学校的高度重视和引领,这不仅需要学校领导和教师强化自身的观念,还需要上级政府和教育部门拿出相应的政策指导,同时在各种资源上向学校倾斜,大力扶持学校开展工作。(2)学校应建立起家校联动的沟通平台,保障家校长效沟通机制。通过家校平台进行体质健康知识的科普教育,让家长意识到体质健康的重要性,同时掌握科学的锻炼方法。体育教师和学生家长应围绕学生多方面展开互动交流,不仅仅局限于体质测试成绩,而是关注学生的身心健康发展,保障学生有充足的校外体育锻炼时间。(3)家校联动干预活动应该是一个完整的闭环,即实施、反馈、监控和评价都能得到兼顾并且准确落实。学校和教师在联动实施过程中应该广泛听取家长和学生的意见,并及时进行回应和更正。采取多种方法来评价学生和家长参与家校联动的效果,以提高家长和学生参与活动的积极性,让家校联动长久持续下去。(4)持续性的中高强度负荷运动对学生体质健康有很好的促进作用,建议制定家校联动干预方案活动计划时要维持10-15min左右的中等或大强度运动。在布置体育家庭作业时,要在在教学内容中依据各项身体素质进行结合训练,并且适当安排体育游戏等放松环节增强学生的练习兴致。(5)建议通过手机APP及AI识别技术来对学生体育家庭作业进行远程指导,弥补了在家练习时没有体育教师的不足,在一定程度上减少了体育教师的工作量的同时保障了了学生体育锻炼的质量,后续可以通过大数据积累而不断完善动作捕捉技术,使其对家庭体育活动进行更高层次的指导。 \|
1059	[‘吴姗姗’] \| 2	20\|教育	器人编程活动对5-6岁幼儿学习品质影响的行动研究 \|本研究以教育机器人为基础,设计5-6岁幼儿编程活动并	行教育实践研究,主要研究教育机器人编程活动对5-6岁幼儿学习品质的影响。本研究由以下几个部分组成。第一部分:问题的提出。即教育机器人与编程教育结合、幼儿学习品质的培养成为改革发展的趋势。第二部分:包括研究综述、核心概念界定以及研究的目的、意义和研究设计。对国内外的教育机器人、幼儿编程教育、幼儿学习品质的相关内容进行梳理,厘清教育机器人编程教育与幼儿学习品质的关系;对本研究的相关概念进行辨析,包括教育机器人与机器人教育、幼儿编程教育、幼儿学习品质的界定;提出研究的目的、理论和实践意义以及研究思路。第三部分:教育机器人编程活动实施的准备阶段。首先使用量表对幼儿进行前测,再进行教育机器人编程活动方案的设计。活动方案的设计包括教育机器人编程工具介绍、活动设计的依据、活动目标、活动主要内容和活动评估五个方面。第四部分:教育机器人编程活动行动研究实施和反思阶段。三轮行动研究经历尝试与探索、改善与调整、完善与提高三个过程,通过不断的“活动—反思—修改—再实施”完善活动方案。第五部分:教育机器人编程活动实施效果的评估。通过量化分析(《幼儿学习品质观察评定表》的数据分析)和质性分析(对教师、幼儿的访谈)相结合的方式对活动实施进行评估。第六部分:研究结论和教育建议。研究结论:(1)已编制出一套适合大班幼儿的教育机器人编程活动方案;(2)教育机器人编程活动能够促进大班幼儿良好学习品质的发展。对教师的建议:(1)重视活动材料投放和任务难度的把控;(2)掌握恰当的师幼互动策略培养幼儿学习品质;(3)巧用教育机器人以促进幼儿的主动学习。对幼儿园的建议:(1)重视培养教师的教育机器人编程理念;(2)鼓励教师尝试多种形式组织教育机器人编程活动;(3)鼓励教育机器人与其他领域相结合。 \|
1369	[‘杨佳骏’] \| 2	19\|Re	earch on Following Function of Indoor Robot Using Modified TLD Method \|现代	会中,跟随机器人已经被应用在许多领域之中,例如货物运输,儿童保姆机器人、家庭教育机器人等等。机器人的跟随功能要求机器人具备一套基于视觉的跟踪算法,以及一套维持视觉算法稳定跟踪的解决方案。不同于室外跟随机器人,室内跟随机器人需要在室内环境下工作,并且往往要执行儿童跟随任务,这对于机器人的跟踪算法有更高的要求。我们将这一工作情景的特点归纳为以下两点:1.室内环境存在许多障碍物遮挡视线。这表明在跟随任务中会经常出现目标局部遮挡,甚至是短时目标丢失的情况。因此跟踪算法必须要有处理遮挡的能力,并且能够在目标回到视野后重新锁定。2.儿童经常会频繁而快速地移动。这表明在跟随任务中会经常出现动作模糊和目标旋转而带来的尺寸变化的情况。因此跟踪算法必须足够高的速度来应对这两类问题。不仅如此,出于成本、体积和技术上的限制,跟随机器人往往面临搭载平台性能较低的问题。这就对应用于儿童跟随机器人的跟踪算法提出了以下几点要求:1.必须具备一个长期的跟踪模块来应对频繁的遮挡和目标短时丢失后恢复跟踪的问题。2.跟踪模块必须具备较高的速度以保证在目标持续移动和旋转的情况下能够锁定目标。3.必须具备一个重启模块,在目标丢失后能够驱动机器人移动并寻找目标。目前应用在跟随机器人上的目标跟踪算法虽繁多,但还没有能够同时解决这些问题的完善方案。因此我们提出了一种应用于室内跟随机器人的改进的TLD算法。我们的算法中使用fDSST算法替代传统的TLD算法的跟踪模块,同时又设计了一个重启模块来解决可能存在的目标丢失后的算法重启问题。具体工作如下:1.使用fDSST算法替换TLD算法的跟踪模块,在保证算法具备长期跟踪的稳定性和短时目标丢失后恢复跟踪的能力之上,提高了算法的速度。我们通过对比比较流行的几种跟踪算法,选择TLD算法提供长期跟踪的稳定性保证;选择精度和速度相对较高,对性能要求较低的fDSST算法作为速度的保证。通过分析TLD算法结构,发现影响其算法速度的主要因素在于跟踪器选用的Median-Flow算法。因此我们将TLD算法中跟踪器部分替换为fDSST算法,并将这一部分作为改进方法的跟踪模块。这一部分的实验分为两个部分:(a)在第一个部分中,我们使用OTB-2015评测软件使用OTB100数据库对传统的TLD算法和fDSST算法与我们的改进方法做比较。可以看到在精度上我们的改进方法在各项评测指标上要高于其他两种方法。值得注意的是DEF,MB,FM这三项中,对应测试的是目标高速移动和旋转的情景。可以看到各个算法的性能都有大幅下滑,但在此前提下我们的改进方法依然要强于其他两种算法。从性能参数上也可以看出,我们的改进方法要强于传统的TLD算法。虽然速度低于fDSST算法,这是因为TLD算法结构中还存在其他影响速度的因素,如在学习器中使用了机器学习的方法。但是fDSST并非长期跟踪算法,所以无法适用于室内儿童跟随的应用场景。(b)在实验的第二个部分中,我们运用投影关系,设计了一个模拟实验场景用以模拟一米高的儿童快速移动和超平面旋转的情景,并用Kinect摄像头录制并将其预处理为帧图。之后使用我们的改进方法对其进行跟踪。在结果中,大部分情况下算法都能锁定目标,包括超平面旋转的情形。但在目标高速移动出视野后,算法丢失目标,目标高速回到视野内也无法重新锁定,直到目标开始减速才重新锁定。这一结果表明改进方法在绝大部分时间中能够完成室内儿童跟随任务。2.使用声源定位和局部路径规划的方法设计了一个重启模块,在目标完全丢失后会驱动机器人寻找目标。同时根据机器人和目标的相对位置可能存在的情景,制定了一套完整的算法流程,涵盖了移动过程中检测到目标的情景,移动结束后没有正对目标的情景和重启失败的情景,并分别给出了解决方案。这一部分的实验同样分为两个部分:(a)首先我们按照预定位置布置模拟试验场地,使用手机作为声源,墙壁作为障碍物,Kinect的麦克风作为接收装置录制音轨。在使用KinectSDK预处理音轨后,我们使用MATLAB来分析音轨并利用GCC-PHAT方法计算出时延。之后根据三麦克风直线阵列声源定位关系式计算出预测位置。估算时延如下图所示。通过计算可以得到最终预测结果误差在0.2以内。(b)第二部分实验中,我们将第一部分的结果作为目标位置,利用MATLAB构造实验场地,进行模拟局部路径规划。实验结果如下图所示。可以看到机器人检测到目标位于视野内1.2m位置后停止。由于设定旋转角度过大,机器人并没有直接行进到目标位置,但这不影响最终结果。这两个实验结果表明重启模块能够顺利进行。本文的主要工作也是本文的创新点如下:1.将传统的TLD算法的跟踪器部分替换为fDSST算法,在保证长期跟踪的稳定性之上提高了精度和速度。2.融合声源定位和局部路径规划为改进算法设计了重启模块,并制定了完整的算法以应对目标丢失后的系统重启问题。 \|
1014	[‘刘琪’] \|	021\|D	sign and Implementation of Multifunctional Expansion Board Based on Micro:bit \|本	设计并实现了一种基于micro:bit的多功能扩展板。这种设计主要包括硬件和软件两个部分。设计的主要目的是为了扩展micro:bit的功能和性能。硬件设计的工作主要是在用Altium Designer 2019画出本文提出的扩展板的原理图,并根据原理图绘制相应的PCB电路图用于进一步加工。同时,原理图和PCB图都进行了相应的软件仿真测设并且加工得到了实物。集成在micro:bit扩展板上的各种接口和电子元件使此设计具有了多功能的特点。软件的设计工作主要是开发了一种基于MakeCode在线编辑器的图形化程序软件包。这种软件包是由Visual Studio Code搭建Json开发平台,构建PXT开发框架,并编写对应的TypeScript代码,通过上传到GitHub并导入到MakeCode编辑器开发完成。这种软件包可以搭配设计的多功能扩展板和micro:bit以及外围电子器件一起用于MakeCode图形化程序开发。通过实验测试,结果表明本文设计的基于micro:bit的多功能扩展板可以很好的配合micro:bit开发板,外围电子器件和开发的匹配软件包。另外,在micro:bit的官方在线编辑平台MakeCode的扩展栏目中,此次设计的软件包可以被其他类型的micro:bit扩展板自由调用,具有一定的兼容性。由此可见,此次设计的micro:bit扩展板在青少年与儿童的编程教育和其他产品的核心组件开发具有一定的潜力。随着电子与计算机行业的飞速发展,人们的生活方式也在逐渐发生重大变化,越来越多的智能工具(如手机、平板、扫地机器人)逐渐加入到生活中,给人类的衣食住行带来了极大的方便,而这些智能工具的设计和使用也在人们的生活体验中逐步完善。这些智能工具的设计思路基本是按照数据和指令的编程模式实施运行,即通过编程向智能工具发送指令。相比于传统的工作方式,它们通常是由传感器自动收集数据,核心处理器按照指令计算和分析数据,将判断结果和执行方式再通过互联网传送给终端进行控制。这种运行模式具有速度快,效益高,精准化和自动化的特点。无论是传感器采集数据,核心处理器处理数据,还是互联网传送数据,都离不开软件编程。但编程教育一般是从成人阶段开始,相对于青少年和儿童来说,软件编程显得较为复杂,因为里面涉及到各种各样的编程语言(例如C,C++,Java)和复杂的数据结构,这些都不利于青少年和儿童的理解。但为了迎合信息时代的发展,培养出计算机和电子领域的精英人才,对儿童和青少年进行编程教育已经变得非常有意义。如果一个智能工具可以以一种比较容易学习和理解的方式让青少年和儿童学习编程,这将帮助他们接触编程的实质内容并且从小就培养他们对编程的兴趣,激发出他们更多的编程灵感,在长大后更好的去从事有关编程的工作,并且可以推动电子行业和计算机事业的发展,为人类和社会的进步做出突出贡献。而micro:bit开发板从2016年英国BBC公司推出后便立刻得到了广大儿童、青少年以及成人的欢迎。micro:bit开发板又名mico:bit,其本身集成了一部分的硬件资源,可以完成一些特定功能,比如按键控制,温度检测,定位和蓝牙。因为micro:bit采用图形化的编程,支持在线编程,并且可以同时进行软件和硬件的管理,很多的学校都推出了 micro:bit的创客教学,培养青少年和儿童的创新能力。综上所述,micro:bit开发板操作通俗易懂,具备软硬件的完整系统,同时接触到电子,通信和计算机领域的方向,并且支持共享开发,具有一定的发展潜力。但是在micro:bit开发板应用的过程中,很多的问题逐渐暴露。第一个普遍存在的问题是micro:bit开发板相对于更加高级的单片机系统和工业级开发板,功能还是不太完善,因为其本身集成的硬件资源有限,青少年和儿童在学完这个板子的绝大部分功能后将逐渐失去兴趣。第二个问题是micro:bit开发板因为其自身的设计特点,无法与更多的传感器或者电子器件相互配合工作,只能支持有限的传感器和电子器件。因此找出合理的方法去扩展micro:bit的功能将变得非常有意义。基于micro:bit的发展现状,如果能够对micro:bit进行研究,并且能够突破瓶颈,解决micro:bit在发展过程中的问题,那将对儿童或者青少年的编程教育变得非常有意义。鉴于上述动机,因此本文的工作主要体现在设计一种micro:bit扩展板配合micro:bit开发板进行程序开发和应用,这将拓展micro:bit的功能和性能特点。下面介绍本文的具体工作。首先,本文第一章从青少年及儿童的编程教育入手,指出了青少年及儿童编程教育应当简单易行,通俗易懂。而micro:bit开发板具有功能丰富和图形化编程等特点,更适合青少年及儿童的编程教育。因此本文以micro:bit作为切入点,认真分析了micro:bit开发板以及已经存在的micro:bit扩展板的研究现状。并指出现有的micro:bit扩展板在接口的兼容性设计,功能设计和电源设计存在一些缺点。由于micro:bit可以支持多个开发系统和开发平台,因此可以设计一种新的micro:bit扩展板来完善这些功能和性能。基于上述分析,本文第二章制定了总体设计方案。本文第二章先是分析了 mi-cro:bit开发板的原理图和接口设计,并试图从micro:bit开发板原理图和接口设计特征为micro:bit扩展板的电路设计提供创新思路。从对micro:bit开发板的原理图分析中可以得出这样的结论:micro:bit开发板本身接口资源丰富,如IIC,SPI和串口。有的接口与micro:bit开发板本身内部的LED显示矩阵相连,有的不相连。因此本文第二章梳理了 micro:bit的这些接口设计,并指出micro:bit本身接口可承受的电流不超过200mA,可承受的电压范围在3V-3.5V。因此设计micro:bit扩展板接口时需要考虑电压和电流因素。根据micro:bit开发板的特点以及上述分析,本文第二章制定了micro:bit扩展板要设计的功能和性能,而且与micro:bit开发板进行了对比,并试图根据这些设计功能和性能寻找策略和解决方法。最终确定从电压,接口,程序和应用这四个方面进行设计。另外,本文第二章指出了具体的设计流程(从最原始的确定设计要求到实物匹配的软件包的测试)和列出了具体的设计工具,包括Altium Designer 2019 和 Visual Studio Code 等。本文的第三章主要介绍硬件设计,包括接口设计,电源设计和应用设计。首先是接口设计,接口设计分为内部接口设计和外部接口设计。内部接口包含IIC接口,SPI接口和串口,外部接口包含micro:bit插座接口,舵机接口,普通GPIO接口,兼容性GPIO接口,Type-C接口,microUSB接口和电池接口。这些接口设计拓展了扩展板的功能和性能。接着是电压控制设计,此设计选用TPS78233为Type-C接口降压稳压;选用TP4059为锂电池充电,并且由microUSB控制;选用G5177C专为锂电池升压;选用AMS1117降低所有5V电压到3.3V稳压。接着,本文第三章介绍了兼容性GPIO 口设计,目标是能够同时兼容3.3V和5V电压,因此选用TXS0108E这款芯片进行双端电压转换,另使用SI2306绝缘栅形MOS管和AP2306结型场效应管进行3.3V和5V双端电压转换。然后是两个集成的应用电路设计,包括蜂鸣器报警电路和光敏电阻搭配模拟输入。另外,本文提供了整个设计方案的PCB电路图。本文的第四章主要介绍了 micro:bit的软件设计,先是介绍了 micro:bit软件包开发的环境搭建,目标是能达到网站和编辑工具代码同步的效果。接着,本文的第四章讲述了软件包的设计思路和设计结果。此次设计的软件包已经发布到了 GitHub上,并且可以被嵌入到MakeCode在线编辑器的扩展栏目中,并可以被其它micro:bit产品进行调用。本文的第五章主要是对根据设计方案加工得到的扩展板实物进行实际测试和分析,主要包括电气性能测试,程序案例测试和软件包测试。在加工得到实物前,本文第五章先是对设计方案的原理图和PCB图进行仿真测试,确保电气性能模拟测试通过。在加工得到实物后,本文第五章先是对设计的扩展板的电源部分进行了测试和分析,结果显示此扩展板可以支持两个接口稳定供电以及具备对低压锂电池充电的能力。接着,本文第五章对扩展板的系统兼容性进行程序案例测试,结果表明此设计的扩展板能够支持micro:bit所能支持的系统,包括Win10,IOS以及Android。然后,本文第五章从两个角度对设计出的micro:bit扩展板进行程序功能案例测试,分别从扩展板只搭配micro:bit,同时搭配micro:bit和外围电路这两个角度。测试结果表明,此设计的扩展板能够搭配这两种角度的电路稳定运行。并且集成在扩展板的两个案例也能合理运行,但有些地方需要改进,例如增大蜂鸣器电流和降低红灯电压。另外,本文的第五章指出此设计的扩展板还可以通过电子积木包搭建其他实物外观模型。本文第五章接着运用第四章设计的扩展包对程序案例测试中的LED灯光变色实验再次编写了代码并且进行了实验测试,同时也对其他类型的micro:bit扩展板进行了测试。测试结果表明,对于LED灯光变色实验,包含软件包的代码和不包含软件包的代码测试效果一样。因此,本文设计的软件包可以很好的搭配micro:bit,外围电路以及本文设计的micro:bit扩展板进行程序开发,具有一定的兼容性。本文的第六章主要进行了总结概括并指出未来的研究方向第一个在于改变扩展板的外观形状或者搭配电子积木包构造丰富的外观模型;第二个是能配合其他类型的MCU或者很多个micro:bit扩展板一起工作,并且能够编写功能更加丰富的软件包。综上所述,本文提出的micro:bit扩展板总体设计流程为:根据micro:bit开发板原理图特征使用Altium Designer 2019构建扩展板电路原理图和PCB;接着根据扩展板设计出的电路原理图特征使用Node.js和VSCode软件搭建了 micro:bit的Type-Script语言的编程框架PXT,并基于编程框架PXT编写了扩展板对应的软件包嵌入到MakeCode扩展栏目中进行在线图形化编程开发;最后对加工得到的实物进行电气性能测试,程序案例测试和软件包测试。 \|
641	[‘董媛’, ‘汤书昆’] \| 202	\|沉迷与唤	：智媒时代青年学生的媒介化生存 \|移动互联网、大数据、人工智能、算法等新技术的应用	人类社会带入智媒时代，并形塑着我们当下的日常生活。调研发现，当下高校青年学生的日常生活存在时间被“蒸发”、空间被“侵占”、身心被“捆绑”及社交被“展演”等问题，呈现出深度媒介化的生存样态。究其原因，数字“原住民”的网络惯习、“421”家庭子女的相对脆弱及媒介物质性主导的技术“驯化”等是主要方面。通过“向死而生”的生命教育、丰富多彩的线下实践活动和与时俱进的媒介素养教育等途径，能够有效实现激发生命韧性，丰盈生命体验，挣脱网络之茧，破除网络迷思，从而在一定程度上破解因过度使用智能媒介而衍生出的日常生活负能量超常态涌现困境。 \|
1414	[‘梁镇麟’] \| 2	20\|基于	意力机制的语音情感识别 \|情感识别在人机交互方面一直是一个	其重要的领域,涉及到了人工智能,情感计算等多个组成部分。语音往往能够直接的表达出人类的情感,因此如何提高语音情感识别的准确率一直是声学领域的热门研究课题。语音情感识别在生活中有着重要的意义,如机器自动识别儿童的情感并加以疏导或记录,以便家长能够更好的关注于儿童的心理健康;在公安局或监狱内,通过非接触式的识别被审问人的语音情感,能够更好的辅助警方发现嫌疑人的心理活动,如是否说谎。语音情感识别的用处是显而易见的。然而,由于缺乏对语音的时序关系的建模,以及其和情感类别之间的建模,使得语音情感识别在现实环境下仍然处于起步状态。本文在国自然基金的资助下,针对语音的时序关系,提出了多种基于注意力机制的语音情感识别算法,并在多个公开语料库上优于当前最先进的语音情感识别算法的性能。本文的主要工作和创新点包括:(1)研究了语音情感识别的意义,以及调研了当前最先进的语音情感识别的算法。调研了注意力机制在语音、自然语言处理间的运用,以及当前最先进的注意力机制的算法。介绍了相关的语音情感识别公开语料库。(2)为了挖掘对于不同情感更具有区分性的特征,首先介绍了语音情感识别的特征预处理,并提出一种适用于提取语音时序关系的帧级语音特征来替换传统的静态语音特征,从而尽可能的保留语音在情感识别中的时序信息。实验证明,该时序特征的某些维度对不同语音情感的区分度十分显著。(3)为了使得长短时记忆网络(LSTM)更加高效的处理情感特征,提出了一种LSTM的变体Attention-LSTM,将传统LSTM的遗忘门和输入门替换为对细胞状态计算自注意力的注意力门,大幅度的减少了LSTM结构的变量参数,能够在缩短LSTM训练时间的同时显著提升识别准确率,且同时优于LSTM和多个先进的变体。在识别准确率上,相比基线,在CASIA公开语料库上,相对提升了0.7%;在Enterface公开语料库上,相对提升了7.5%;在GEMEP公开语料库上,相对提升了5.2%。(4)为了使得不同情感数据在LSTM的输出能够更具区分度,提出了一种动态筛选LSTM输出的方法。相比传统的使用LSTM时序输出的最后一个状态,本文分别提出了两种注意力筛选的方法:基于时间维度注意力的筛选和基于特征维度注意力的筛选,能够同时从两个维度对需要关注的对应情感特征进行自动加权。随后,组合上述Attention-LSTM、时间维度注意力和特征维度注意力的方法,得到了本文的最佳模型。在识别准确率上,相比基线,在CASIA公开语料库上,相对提升了3.1%;在Enterface公开语料库上,相对提升了18.2%;在GEMEP公开语料库上,相对提升了17.5%。该模型和静态特征的SVM(支持向量机)算法相比,在对应三个公开语料库上,可以分别相对提升6.2%,60.6%,42.5%的性能。(5)为了充分利用不同LSTM层间的输出进行情感分类,提出了一种基于注意力机制做特征筛选,去除冗余信息的“Dense LSTM”。利用上述两种不同维度的注意力算法做LSTM层间的特征筛选,显著的提高了语音情感的识别率。在识别准确率上,相比基线,在Enterface公开语料库上,分别相对提升了10.3%和12.8%,在IEMOCAP公开语料库上,分别相对提升了10.9%和17.4%。综上所述,本文针对时序关系和情感类别之间的建模,使得LSTM内部、LSTM输出、多层LSTM能够通过注意力机制挖掘出显著区分情感的特征,从而有效提高语音情感的识别率。这能进一步提升实际应用中的语音情感识别算法,极大地促进人机交互的发展。 \|
1625	[‘蔡友谊’] \| 2	18\|基于	度学习的面部跟踪与表情识别 \|面部表情是人体语言的重要组成部分,是	类生理和心理活动的窗口,可以传递人类的内心情感状态。当前,面部表情分析已经成为了计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的一个热点研究课题。另一方面,近年来深度学习技术发展迅猛,已经广泛地应用于计算机视觉的研究中,取得了非常好的效果。本文旨在利用深度学习的技术,研究面部表情分析所涉及的两项关键技术:人脸面部跟踪和人脸表情识别。人脸面部跟踪作为面部表情分析研究中一项非常重要的前端技术,是开发真正实用的实时面部表情分析系统的先决条件。而人脸表情识别又是面部表情分析中的一个重要目标,成熟的人脸表情识别技术具有非常大的应用价值。本文的贡献总结如下:(1)深入研究了真实场景下的人脸面部跟踪问题。为了提高面部跟踪的准确性,本文利用图的旋转不变性和平移不变性性质,提出了一种基于谱滤波的面部跟踪算法。该算法简单有效,易于实现,能够很好地解决面部跟踪过程中目标经常发生的形变和旋转问题。本文的算法在自建的儿童面部跟踪数据库和标准目标跟踪数据集上进行了评测,取得了非常好的结果。(2)研究了基于视频的真实场景下的动态表情识别。本文提出了一种基于卷积神经网络与循环神经网络相融合的动态表情识别算法。该方法充分利用深度卷积神经网络能有效提取空间特征、循环神经网络能够充分发掘时间上下文信息的能力对动态表情序列进行建模,能够提取到视频中人脸表情的鲁棒时空特征,从而能够进行有效地表情分类。(3)研究了儿童微笑检测的问题并提出了一种基于卷积神经网络的微笑检测模型—Smile-Net。Smile-Net是一个简单的网络,与传统的网络相比,其层数和参数量少,但却能够取得比传统的方法和经典的深层神经网络方法更好的结果。本文还开发了一个儿童面部跟踪与微笑检测系统,该系统可以对参加亲子互动实验中儿童的视频数据进行准确的微笑检测,生成的微笑分析结果可以作为儿童社会情绪调节能力评测的辅助分析手段。 \|
1406	[‘柯龙’] \|	023\|1	-12岁儿童体智能课程结构体系与训练方案研究 \|儿童体智能是针对我国幼儿和少儿身心健康发	的新兴产业,它的出现不仅能够解决一些孩子身心健康发展不平衡的问题,也能解决体育类人才的就业问题。在国家政策的大力支持和社会的实际需求下,儿童体智能相关课程的开发和开展备受关注,但在其高速发展的同时也存在一些亟待解决的问题,尤其是在不同年龄段儿童体智能课程结构体系构建和训练方案的科学性等方面。研究目的:通过构建10-12岁儿童体智能课程结构体系,针对性地制定训练方案,并选取实验对象进行干预,检验该课程结构体系与训练方案在实际应用中是否能够促进学生身心健康发展,提高学生体测成绩,培养学生良好品德修养和促进逻辑思维和创造性思维的发展,进而论证课程结构体系的可行性和有效性,并通过总结本课程结构体系与训练方案的不足,以期为体智能课程结构体系的完善、训练方案的制定等提供参考。研究方法:本研究主要采用文献资料法、访谈法、实验法等研究方法,以10-12岁儿童体智能课程结构与训练方案为研究对象,以体智能课程与训练相关领域专家和学生家长为问卷调查对象,以选取的参与体智能课程的10-12岁儿童为实验对象,以体智能课程结构体系、训练方案、测试内容等为研究内容。其中采用文献资料法了解体智能课程与训练相关研究,为体智能课程结构体系和训练方案的设计提供理论依据;通过专家访谈法和家长访谈法完善课程结构体系和设计训练方案;通过实验法将实验前后的两组数据进行独立样本t检验和配对样本t检验,对所制定的体智能课程结构体系与训练方案的科学性与合理性进行论证分析。研究结果:1.在对体智能课程结构体系的分析和构建方面,主要从课程目标设置与分析、课程内容设置与分析及课程活动方式设置与分析三个方面进行探索;结合10-12岁儿童身心发展特征和体智能课程教学特点,制定了更具专项化、系统化的课程结构体系,该体系以10-12岁儿童的体能素质、动作技能和问题的解决能力的提升为主要切入点,以小班教学和开放性教学为主要特征,以促进10-12岁儿童全面发展为指导思想,以10-12岁儿童的基础体能、动手技能和问题解决能力为课程内容,以多样和开放的课程活动方式为活动方式,在提升体智能课程的科学性方面发挥重要作用。2.在体智能课程训练方案设计方面,主要从课程训练方案目标、课程方案特征和课程方案设计三个方面进行探索分析,在结合学员实际需求和其运动参与、体智能、心理品质与社会适应能力等的基础上,遵循小班教学和开放性教学的特征,制定了科学的教学比重、进度和注重身心发展的教学与训练内容,该训练内容注重协调性、灵敏性、速度、耐力、柔韧和力量等基础身体素质的培养,以促进10-12岁儿童的体能、动作技能和问题解决能力全面发展。3.通过对体智能课程结构体系和实验方案的实验验证,结果发现体智能中体能、动作技能以及问题解决能力三个一级指标中耐力、力量、速度、控制技能、位移技能、面对问题的态度和问题解决的品质有显著性差异(p<0.05),柔韧、协调灵敏性、手部控制、稳定技能和解决问题的方法有显著性差异(p<0.01),说明本课程可以显著提升学生身心健康发展,本文所研究的10-12岁儿童体智能课程结构体系与训练方案具有科学性和可行性。研究结论:1.体智能课程方案的设计是从体智能本身特点、新课标的指导思想、目标、体适能和体智能的研究内容和测试内容等入手,结合学生实际需求,确定指导思想、课程目标、课程内容、周期训练方案以及体智能评价,逐步构建科学化的体智能课程结构体系。2.通过观察课程实施过程中实验对象身体素质的耐受力以及课程训练的效果,结合训练原则和实验对象实际情况,适当调整训练负荷和强度,尽可能使实验对象充分掌握课程教学内容,从而保证体智能课程训练方案的有效性,并在此过程中逐步完善课程训练方案。3.通过体智能课程训练,实验对象的耐力、力量、速度、控制技能、位移技能、面对问题的态度和问题解决的品质得到明显提高,柔韧、协调灵敏性、手部控制、稳定技能和解决问题的方法等能力得到显著提升,证明本课程结构体系和训练方案具有一定的科学性,可有效促进学生身心健康发展。 \|
1134	[‘孟皓’] \|	019\|基	视觉问答的学前儿童数学学习教育方法 \|自动解答是人工智能领域长期存在的研究问题	该问题旨在开发一种算法,使其可以完全自动地从学龄前儿童的教科书中产生可读解决方案。近年来随着自然语言处理(NLP)和机器推理技术的改进以及对更智能教育服务的迫切需求,该问题已经成为许多研究问题的焦点。由于研究和应用的巨大潜力,许多视觉问答(VQA)问题方法已在许多领域提出并实施。其中VQA还涵盖计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP),但与VQA不同,视觉问答仅关注图片中的特定成分。然后根据一些常规问题,相关问题仍然需要特定的常识推理才能回答。并且基于初级1-3级教科书,他们获得熟悉物体的信息图像。在我的论文中,我已经在视觉问答和语法语义模型框架的问题生成中表达了我的工作。我已经表达了视觉提出问题的类别以及它们出现的表达方式。最后,我们已经证明了这样的结果:机器提出的问题似乎衡量了个人短语的词汇能力,这个短语与教练写的问题和词汇能力的统一判断有关。1.研究内容包括两个方面:1.1从教科书图像中完全自动提取算术问题。1.2其次,为学龄前儿童数学学习提供基于VQA和语法-语义模型的交互式智能辅导系统。通过更广泛地生成许多问题,或者学习者学习算术能力。在我们的研究中,我们的工作重点是自动化此过程。特别是,它更注重从教科书个人图形自动生成数学学习问题的问题。2.在本节中,我们的研究描述了生成计算任务的整个流程,这些任务出现在机器提出的阅读原始数学书的算术问题中。以下示例和他们的讨论将实现以下目标:2.1举例说明视觉问题回答任务这项任务和几个细节问题;2.2确定此对象的名称,因为工作无法完成所有任务;2.3与语法一语义模型中的其他问题建立关系,并总结该模型的方法和系统如何帮助自动回答问题。在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)组中,视觉问答(VQA)具有包含公认的加速注意力的复杂挑战。从图像或物理语言问题来看,它需要对图像的图像对象进行分析,并产生与推理相关答案的材料。3.虽然我们的研究将这些涉及视觉问题回答并说明了相关的任务,但我们的工作提出了一些方法。该部分描述了可见问答的结构,图3.1阐明并描述了我们对结构的实现。在第4章中,它将从本质上评估该工具的某些部分,并将其分析为其他可能的方法。本文提出了一种用于解决算术图形问题的共享框架和两种算法。在第1步中,通过调整或翻译单词,将图像中的对象及其数量转换为更直接的声明性表示。该研究涉及根除和澄清图像的过程或将对象的数学关系放在一起。未来的工作可以适应其他语法一语义模型,将这些项目转换为本节中的算术关系。在第2步中,通过实现明确定义的句法转换(语法语义模型,数学算术模型等)的排序,将所提出的一串单词转换为许多问题。由于输入内容的各种单词串,这些字符串的各种变换可能会变得不同,从而产生最好的问题。在第3阶段,一些问题按照列出的功能和材料句子,输入的一串单词,相关问题和生成中使用的转换进行评分。它提出了一个用于解决显式算术问题的共享框架。这是开发共享框架的第一个,因为现有方法可以从单个图像中提取对象及其数字。文本中使用的问答数据集由问答对和问答对组成。问题的形式是开放的,有多种选择,相应的答案由1-2个单词组成。为了研究图片中包含的信息量和问题,我们只设计了问题(BoWQ,LSTM+Q,deeperLSTMQ),只设计图像(I)和两者(BoWQ+I)。在LSTMQ+I,DeepLSTMQ+范数1)的情况下回答了问题的结果。单独使用一个方面不能获得好的结果。本文提出的模型是开放的。公式和多个选择都具有最佳结果。作为一个简单的模型,VQA获得图像特征和嵌入句子以及多层感知器(MLP)运行。因为可以观察到相关的方法,所以仍然可以使用与单词嵌入相关的三层长短期记忆模型。为了得到一个明确的结论,将嵌入字精确地融合到接合层是有效的,然而,上述方法几乎具有最先进的性能。同样,可能不需要四个完全连接的层来实现更好的性能。但是我在一些程序之后仍然使用该方法,并且该方法的性能优于包含应用多个层的方法。最重要的是,本章展示了视觉问答的几个阶段结构,以及我们对该结构的应用。为了绘制第2章中展示的许多但并非所有任务而组织的结构,获得了两个基于学科的内容,这些学科摘录了图像描述并将其转换为候选问题,接下来通过统计方法逐步采用工具来描述更好的问题先于学习者。该工具从复杂的信息中提取信息,包括问题的表述。它使用深度学习和相关应用程序来使工具更有效,更强大,并且对于手工编码具有挑战性的现象。该研究开发了测试问题生产工具因素结果的实验。在前面的章节中,研究显示了一种用于视觉问答的结构和应用工具。现在,我们考虑继承的实验评估通过该工具生成的问题的性能。该系统显示了两个类别的实验。首先,它显示了评估工具单个部分的实验:显示对工具第一阶段中简化描述提取部分的评估。显示一个实验,评估复杂语言类别在生成单词时的识别能力。显示评估问题的实验。接下来,在这些实验之后,该研究通过在图像和文本级别上判断测试集图像的性能和问题数量来评估这些问题回答工具。这些判断使用了判决申请人的修改版本来表达问题。在这一部分,我们探讨了以下研究问题:简化图像语句提取器是否从复杂图像中的固定范围中提取流畅和语义正确的数学表达式。此提取器的结果与熟悉的图像压缩方法的结果相比较。在这一部分中,我们的研究评估了通过摘录提出的简化图像,但没有评估它们产生的问题(我们的研究判断端到端申请人的输出)。为了判断提取器,该研究从随机的相似主要教科书图像集合中选择了几个图像。对于实验,我们确定基于1-3级基础教科书,因为他们获得了具有相当对象结构的简单信息图像,而不是更高层次解释我们表达的提取方法的优点,这可能有助于我们理解结果。教育工作者没有可能出现在复杂图像中的进一步预处理错误。4.除此之外,我们还会显示错误评估,以澄清该工具中不良问题的主要材料。向学习者展示外在评估本申请人协助教育者编写阅读材料的内容。该研究还对问题提出结果进行了结论预期,研究了通过该工具提出的错误类别,并研究了学习者如何应用我们生成的问答系统的因素。我们的目的是生成一个视觉问题回答(问题开发)的工具,它可以为输入带有一些检测到的对象的图形(例如,教育工作者可以选择从教科书中增加组件的卡通图片),并作为关于问题关系数量的产生依据。为了生成过程或查询部分以评估学习者是否能够理解数字及其算术关系,学习者可以选择并回顾这些关于其主题的问题。关于图形内容的问题生成应该集中在一起,它不是表达数字关系信息而不是假设的单词上下文。虽然明显对象的问题生成计数图片也很有趣,并且具有教育意义,同事如何将问题转移到视频,让机器人实现自动教学,我们将这些问题留给未来的工作。 \|
1231	[‘张超’] \|	021\|面	儿童口腔健康的全周期智能化管理体系实现的方法研究 \|口腔健康作为全身健康的一个重要部分。如果口腔健康状况不	,不仅会引起牙齿疼痛、牙龈出血、颌骨畸形等口腔问题,还会引起或加重全身的其他疾病,如细菌性心内膜炎、慢性胃炎、慢性肾炎、糖尿病、老年痴呆症等。有研究表明,儿童阶段口腔健康的好坏将决定一个人成年后的口腔健康水平。因此,如何管理好儿童时期的口腔健康就显得十分重要了。理想的儿童口腔健康管理应当覆盖其全生命周期,包括就诊前的健康管理(日常口腔健康维护以及诊前管理)、诊疗中的健康管理以及诊后健康管理。然而,由于目前缺乏这样一个高效便捷的全流程、全周期管理体系,导致我国儿童普遍的口腔健康水平难以提高,最终加重了家庭与社会的经济负担。具体的临床问题主要体现在:1诊前阶段。缺乏自动化儿童口腔健康状况的评估方法、缺乏常见口腔疾病自动化诊断的技术、缺乏获取权威口腔科普知识以及个性化口腔健康指导的渠道、缺乏提前与医生交流沟通的渠道、缺乏辅助家长管理儿童刷牙行为(刷牙意愿、刷牙次数及刷牙时间等)的手段、以及缺乏科学调整患儿饮食习惯的方法等。2就诊阶段。科学的就诊服务体系不完善、传统的患者端病例资料的保存形式有待提升、缺乏医生对患者的移动化管理等。3诊后阶段。术后不良反应得不到及时的反馈与处理、缺乏个性化的术后健康指导、以及缺乏术后与医生交流沟通的渠道等。随着计算机技术、云计算、互联网、移动终端、图像处理、人工智能等一系列新兴技术的不断发展,智慧医疗逐步进入人们的视野。那么能否利用这些技术手段,针对现有的这些临床问题,构建一个儿童口腔健康监测与管理的智能化平台,实现儿童口腔健康全周期全流程的信息化、智能化管理?虽然目前市面上已有一些口腔类移动应用软件,但它们的功能较单一,未以口腔健康管理为出发点,且绝大多数的软件仅由科技公司主导,并无口腔专业医护人员参与,其内容的准确性和权威性得不到保障。因此,本文将以口腔医学专业人士为主导,联合计算机人才,以移动化软件作为载体,对儿童口腔健康的全周期智能化管理体系实现的方法进行研究,旨在帮助医生和家长更好地管理儿童的口腔健康,提高我国儿童的口腔健康水平。第一部分,通过问卷调查的形式了解了中国口腔医生及儿童家长使用智能手机及医疗类应用软件的情况。研究发现,受访的口腔医生及儿童家长全部都拥有智能手机,这为本研究拟通过移动软件为载体构建儿童口腔健康智能管理体系的临床应用提供了可能性。其中,有76%的口腔医生以及27.6%的受访家长在其智能手机上安装了医疗APP,他们均表示希望今后会有更多功能丰富的口腔医疗软件,这也为后续的研究奠定了需求基础。第二部分到第三部分,首先分析第一部分中口腔医生与儿童家长的需求,再结合儿童口腔健康全周期的管理流程,利用My SQL5.7数据库管理系统进行数据库的设计,利用Java编程语言进行编程,通过构建一个移动软件作为载体,对实现儿童口腔健康全周期智能化管理体系进行研究。在自动化儿童口腔健康评估方法的研究中,首先设计好三个常用的儿童口腔健康评估量表(儿童牙科焦虑评估量表、儿童龋病风险评估量表以及儿童全麻风险评估量表),再根据量表的评估原则,设计好所需的数据库,并将量表放入相应的数据库中,最后通过Java进行具体的编码工作以实现对儿童口腔健康的自动化评估。该评估方法具有操作简单,快速出结果的特点。不仅能让家长了解儿童的患龋风险、儿童进行口腔治疗的配合度以及全麻风险,还能帮口腔医生更全面地了解儿童的整体情况,便于提前做好相应的准备工作。在儿童常见疾病智能诊断的方法研究中,利用图像识别及人工智能技术,建立相应的在线智能诊断模型。研究中以前牙反合畸形作为突破口,利用卷积神经网络建立诊断模型。经过测试,模型的准确率为:93.98%,召回率为:91.38%,精准率为:96.95%,F-1 score=94.08%。诊断模型构建成功后,再将其与拟构建的健康管理体系整合。儿童口腔健康全周期智能化管理体系的研究主要针对儿童口腔健康全流程管理中的不同功能需求来实现。诊前管理体系主要包括自动评估、智能诊断、在线医患交流、科普知识、刷牙指导与监督、饮食记录与调整等。诊中管理体系主要包括在线预约、在线医患沟通、在线查阅就诊记录(即患者端的电子病历)以及医生对患者实行的移动化管理。诊后管理体系则包括诊后不良事件的快速反馈体系以及个性化的术后健康指导等内容。实验中将诊前、诊中以及诊后的管理体系整合成一个软件,最终形成完整的儿童口腔健康全周期智能化的管理体系。并在第四部分,对该体系进行测试与临床测评。首先利用自动测试与手动测试相结合的方法,针对系统在不同运行环境下的功能、性能、并发、压力等各个方面进行测试。结果显示该系统的功能、业务流程、容错、安全性、性能、易用性以及适应性均表现良好,响应时间均低于300ms,事物成功率均为100%,且不存在无法执行正常功能或重要功能的错误。为了测试该体系在临床中的使用情况,招募了20位患者来使用该体系。利用系统可用性评估量表(System Usability Scale,SUS)及移动APP评估量表(Mobile App Rating Scale,MARS)对体系的可用性和功能性进行评估。其中可用性评分(SUS评分)为67.75。与SUS的中立得分50分(不好也不坏)相比,这个结果仍然是值得肯定的。对于体系的功能性评分(MARS评分)来说,其客观评价(Section A-D)的平均得分为3.44,主观评价(Section E)的评价得分为3.33,应用程序的影响(Section F)得分为4.05。由此可见患者普遍认为该体系能改变他们对口腔健康的认知,并改善他们的口腔健康行为。通过本研究的实施,成功构建了一种移动化智能化的儿童口腔健康管理平台,实现了儿童口腔健康全周期全流程的智能管理。使更多的儿童在成长过程中获得优质的口腔医疗卫生服务、完整详实的口腔健康档案和全生命周期的自我口腔健康管理,同时提高口腔医疗卫生服务机构的服务效率和服务质量。智慧医疗作为一种全新的医疗服务工具,将会为人们提供越来越多的服务。不仅能拓宽患者获得健康服务的途径、提升患者的自我健康管理能力、还能提高医疗服务的效率与质量。智慧医疗也必将成为未来健康管理的新趋势。 \|
544	[‘王紫荆’, ‘王艺霖’, ‘王红伟’, ‘周林’, ‘邱静’, ‘黄璞玉’] \| 2022\|面向儿童外骨骼机器	优化设计的	机系统运动分析 \|目的目前外骨骼机器人在儿童康复领域的应用缺乏相关研究和理论支持，为评估外骨	机器人应用于儿童康复的效果，对儿童外骨骼机器人步行状态下的运动功能及步态影响进行了研究。方法实验招募14名儿童，对穿戴/不穿戴外骨骼状态下的力角稳定值、步态对称性参数进行测量，对比分析相关指标特征并进行简单评估。结果研究结果显示儿童外骨骼机器人行走过程均处于稳定状态且步态对称性良好。结论儿童外骨骼机器人能初步实现儿童在行走过程的辅助作用，并对不良步态进行纠正。 \|
538	[‘王盈盈’, ‘邓万金’] \| 2023	课外体育对	儿体质提升的影响——基于人工智能技术的实证研究 \|目的：探究人工智能技术监测课外体育活动对幼儿体质的影响。方法：采	描述性统计、T检验、相关性分析对Z幼儿园大班幼儿开展16周的实验。结果与结论：1)实验后试验组幼儿在坐位体前屈、双脚连续跳、走平衡木、网球投掷和10m折返跑5项指标中均存在显著性差异(P<0.001);2)对照组幼儿在双脚连续跳、走平衡木和立定跳远3项指标中存在显著性差异(P<0.001));结论：课外体育活动中应用人工智能技术能有效促进幼儿体质的提升。 \|
910	[‘Mahmood, Ilahi Hafiz’]	2018	便携式下肢步态康复机器人机械结构与控制设计 \|一般来说,人的步态被定义为通过移动人体肢	来实现的运动。人类利用特定步态类型行走,人类在行走时至少有一只脚在任何时间或条件下与地面保持接触,人类步态可以被定义为人体重心在前进方向上执行的双相双足推力,通过最小的能量消耗执行人体区段的交替弯曲运动。对于不同种类的活动,人类各有独特的步态模式。例如,在各种日常锻炼中步态模式是不同的。这些步态模式的特点是肢体会根据不同运动模式的差异进行不同的活动。具体可以表现为一些动态和静态测量,其中包括速度,加速度,力,能量循环以及与表面(地面,地板等)的接触模式的变化。换而言之,人类的自然移动或通过训练后进行的特定的一组运动的方式都可以被视为人类步态。步态训练或步态康复可以被定义为学习或重新学习如何走路的过程。学习者可能是一个蹒跚学步的孩子,或者在大多数情况下,可能是一名持续脑中风,脊髓损伤或腿部受伤的成年人。通常,步态训练会涉及许多不同的过程,但最重要的方面是重复产生人体下肢的自然步行运动,它可以帮助残疾人或受伤的人重新学习如何稳定的地站立和行走。通常,对在行走或进行其他日常生活活动中有困难的患者,理疗师会对他们有步态训练的持续时间和训练课程的次数要求。步态训练同时有很多好处。首先,它可以帮助个人加强肌肉,使他们能够提供最大的力量来有效地旋转关节,并使关节更健康。其次,通过步行,跑步和爬楼梯等不同活动,患者可以改善身体平衡并使身体姿势正常化。因为有助于人们进行体育锻炼,因此步态训练具有额外的益处,包括降低消化问题,心脏病,骨质疏松症和心理问题等与长时间静止不运动相关诱发的疾病的可能性。康复机器人的基本应用是通过步履训练和地面行走对残疾人进行步态训练。其主要目的是代替理疗师或提高理疗师的治疗效果。通过这种方式,更多的患者将能够获得足够的质量和数量的治疗疗程,最终实现快速康复。当前康复机器人步态训练器大致分为被动或主动两种类型。在被动装置中,病人必须自己提供所需的力量来移动下肢。这些装置主要由机械弹簧和连杆组成。与被动装置相反,主动装置通过使用内置的传动系统电机、执行器和电源来为下肢运动提供能量。据世界卫生组织统计,世界上有15%的人口患有残疾,2-4%的人口面临着重大的器官功能问题。这些残疾可能会影响他们最基本的日常生活能力(ADL)。此外,随着老年人口的增加,中风已成为造成成年人残疾的主要原因之一。由中风引起的神经系统损伤通常导致各种症状,包括肌无力,行走障碍,瘫痪和疼痛,这些症状破坏了患者的基本生活能力。年龄在65岁以上的人更容易中风,并会至少遭遇上述四个症状中的三个。因此,随着老年人的增多,中风患者的数量可能会增加,因此残疾人数也会增加。尽管采取了补救措施,但近三分之二的幸存者将不得不面对瘫痪或偏瘫,并且不能独立执行生活基本活动,例如步行。脊髓损伤(SCI)是残疾人的另一个主要原因。脊髓损伤患者主要是年龄小于30岁的人。因此,青年脊髓损伤患者有可能成为他们家庭和社会的终身关注者。每年在美国,有800000个新的或反复发作的中风和其他后天性脑损伤(ABIS)的患者,并且同时每年大约有11000个新的脊髓损伤患者。这些患者的生存机会已经通过医疗系统的发展而得到提高,但没有任何残疾的生活仍是不可避免的。为了满足残疾人的需求,从1890年最早的专利工作中开始,N.Yagn已经进行了重大研究,来改善康复设备。研究人员和从业人员也做出了许多尝试开发功能齐全且可行的康复设备。Finch等人于20世纪80年代取得了重大突破。提出了使用目前已被广泛应用的体重支持系统BWS作为康复治疗的直立行走模式的辅助方法的概念。当代的研究调查表明,神经障碍患者通过康复训练,无论是在残疾的早期阶段,还是在晚期,都显示出令人满意的康复迹象。并且通过采用新的康复技术和先进的康复设备,单独或联合用药,可以进一步改善康复过程。另一方面,用于减轻下肢上身负担的BWS体重支持系统对帮助患者实现步态恢复也非常重要。在中风或脊髓损伤患者的康复训练期间,当患者在跑步机上行走时其体重被部分或全部支持可以改善步态成绩,步行速度和身体平衡。许多研究表明,康复训练期间的体重支持系统为中风或脊髓损伤患者的步态恢复提供了更好的效果。然而,研究者需要进一步开发外骨骼区域,从能耗和步态、经济性、便携性、安全性、柔顺性和用户友好性等方面开发出一种高效的装置来帮助残疾人。目前的情况是大部分的外骨骼需要的聚焦治疗,和大量时间消耗的要求使得这些设备的使用非常昂贵。并且要知道,这些外骨骼花费大约要50000美元到250000美元。因此,需要通过研究来探索高效、经济的解决方案。本论文的研究工作具有十分重要的意义,因为它可以解决康复机器人领域现有的和新的研究方向中遇到的问题。目前文献中发现的主要局限如下,文献里讨论的康复设备设计都没有包括消耗最少能量或储存稀少能量的策略。并且只有一部分数量是全部或部分便携式的。消耗较少能量的方法是重要的,这意味着在一次充电中可以进行较长的训练时间。另外应该知道低功率电机的使用,将降低外骨骼的总体重量和成本。在文献综述中发现的另一个局限是,在大多数步态训练器和一些研究者中没有提供柔顺性,而试图在其设计中提供柔顺性的复杂系统,则会招致更大的成本。为了克服这些局限,笔者设计了一种新的下肢康复机器人,这里将对其进行描述。在脊髓损伤引起的残疾后,人类可以重新学习行走。根据神经可塑性康复的原则,神经系统疾病患者的步态康复是一种有效的方式,使他们能够独立行走和进行其他日常生活活动,进而提高残疾人士的生活质量。如前所述,下肢步态训练器是为下肢部分或完全下肢功能障碍患者的康复训练而开发的自动装置,使他们能够重新学习走路。因此,为了设计一个康复机器人,我们首先需要学习人体运动的基本原理,需要学习并进行分析,找出人体运动的关键要素。本研究将有助于制定下肢康复机器人的设计规范,并评估步态训练对患者的影响。首先我们对人体运动的基本过程进行了探索和分析,然后记录了人行走自然步态的特点。人体运动捕捉实验是获取步态数据的常用方法。接着对数据进行处理和规范化,这些是为设置步态训练器设计规格的基础工作。人体下肢具有多个自由度,因此可以产生复杂的运动和姿势。人在行走或进行其他活动时,人体下肢最舒适、最自然的运动称为正常步态。这是最常见的人体运动,一般涉及神经系统,肌肉,骨骼和关节。仔细考察时,即便是最简单的人体走路过程也会变得非常复杂。一个完整的步态周期是指行走过程中一侧足跟着地至该足跟再次着地时所经历的时间。步态周期有两个主要阶段:支撑阶段和迈步阶段。支撑阶段约占整个步态周期的60%。迈步阶段约占其中的40%。这里的步态数据指的是转动下肢关节而产生人行走时自然步态所需的一组参数。为了找到能够准确模仿人类行走时自然步态的步态数据,需要进行几项相关的实验。我们可以直接借鉴由天津大学机械工程学院康复研究小组开发的步态数据库提供的步态数据。在设计任何康复设备之前,对步态数据的全面了解至关重要,所以在这里先介绍了步态数据的简要概述。像LOKOMAT和REWALK这样的高性能训练器都是按照自然步态模式制造的,因为任何步态训练器的主要目的都是为了方便患者采用自然步态重新学习步行。让健康测试者(体重70kg和0.9m腿长)以lm/s的速度行走,并采集集其正常化步态数据进行研究。屈膝时膝关节的最大角度略高于60°,在伸展过程中变为4°-5°。而踝关节的运动范围大约是从-7°-15°。在进行设计任何康复设备之前,关节运动范围的确定及其相关考察准备对于患者的安全是至关重要。旋转膝关节所需的峰值扭矩约为30N·m,对于踝关节而言,其峰值扭矩约为60N-m,几乎是膝关节的两倍。这里需要注意的一个重要事情是,对于一个步态周期内大部分时间,即大约为步态周期的70%,旋转膝关节所需的扭矩低于完整步态周期时间值的均方根(RMS)平均值。同样踝关节也有类似的现象。提供足够的扭矩满足关节旋转所需的动力。膝关节功率的峰值略高于60W,踝关节的峰值超过120W,超过了膝关节功率的两倍。了解自然人类步态数据中的所有这些模式对于设计更安全,高效,降低成本有效且面向目标的步态训练器具有决定性意义。为行走障碍患者设计一种成功的康复机器人,步行期间人类步态周期的特征和关节参数是决定性因素,因为任何步态康复装置的主要目标都是恢复人行走时的自然步态。为此参考天津大学机械工程学院康复研究小组开发的步态数据。仔细检查这些数据表明,膝关节仅以大腿作为参考轴从约5°-60°转动。因此,膝关节运动的安全范围在屈膝5°-60°。同样,踝关节的安全运动范围是-7°-15°。对于膝关节,在约19°膝关节角度(12%步态周期)的支撑阶段期间需要约30N·m的峰值扭矩。此外,约70%的步态周期膝关节扭矩保持在10N·m以下,这几乎等于步态周期中所有扭矩值的均方根的平均值。这是新开发机器人整体构想周期运动的关键概念。在大多数步态周期中,当需要的扭矩很低时,电机的能量可以储存起来,并可以在峰值扭矩需求时使用。踝关节也表现出类似的趋势,其关节峰值扭矩约为60N·m,并且在超过60%的步态周期内保持低于30 Nm.(小于整个步态周期的RMS值)。执行器转动膝关节所需的峰值功率约为70W,而踝关节约为150W。所提出的机器人的设计完全遵循人类步行期间步态的基本特征。这种机器人的新颖之处在于它可以在低能量需求时段(迈步阶段)存储来自驱动器的能量,并在需要能量时使用该能量(支撑阶段:脚跟和脚趾静止不动)。为了实现这个想法,传动系统采用线性变形拉伸弹簧。在膝关节伸展期间弹簧伸展并且存储来自驱动器的能量(因为腿的重量而产生重力需要较少的能量),当弹簧在弯曲过程中则释放储存的能量。采用这种方式,最大扭矩可以通过扭矩的RMS值来调整。电机旋转带动滚珠丝杠,使与滑块连接的滚珠螺母往复运动。滑块的往复运动会延长或缩短弹簧。通过这种方式,弹簧在伸展期间吸收能量,然后在弯曲过程中使用。因此,该器件提供了一种储存能量的方式,并在要求峰值功率期间充当互补电源。该机器人在膝关节处安装了一种新型的基于弹簧的装置,该装置可以在迈步阶段储存能量并且可以在支撑阶段释放储存的能量。该设备还考虑了一定的设备操作平稳性和用户使用安全性。储能装置由四个连杆连接在一起,四个转动关节构成四边形,两个拉伸弹簧用于所谓的平行四边形杆体上并平行于滚珠丝杠。在滑槽中往复运动的滑块(平行于弹簧)延伸或缩短弹簧。滑块是传动系统的一部分,并且是连接到输出连杆的连接器。膝踝足机器人的传动系统包括无刷直流电机,一对圆柱齿轮,滚珠丝杠,滚珠螺母(也称滑块)和传动连杆(联轴器)。电机的旋转运动通过安装在电机上的一对圆柱齿轮和丝杠的末端传递给滚珠丝杠。通过滚珠丝杠的旋转,滚珠螺母往复运动,并且该滑动通过耦合器传递到柄部。无刷直流电机可用于在任何速度下获得较为平稳的扭矩值,并从其他可用选项(如变频电机)中获得更好的性能。无刷直流电机还具有其他相关优势,如尺寸较小,重量较轻,理想情况下无需维护,噪音更低等。对于踝关节,电机通过减速(1:100)齿轮副直接将动力传递给关节。为了达到降低成本的目的,使用了包含标准球轴承的简单旋转关节。每个旋转关节都使用黄铜衬套,以避免损坏,并保持机器人的主体结构强度可靠。根据关节数据将所有关节机械锁定在其极限位置,以确保用户的安全。外骨骼的小腿连接高度可调,以适应不同身高的人。这是通过将小腿连杆分成两部分来实现的。柄的一部分安装在另一部分上,根据所需的柄连接长度将一个锁定销放入槽中。此功能还使设计模块化,并允许分别使用此机器人用于膝盖或踝关节,以避免产生无用关节的多余质量。该机器人选择轻便耐用的材料,同时考虑了设备的成本,因此提出了用于外壳的碳纤维增强复合材料和用于机械结构部件的铝。使用标准的多孔铝制方形通道,便可以满足降低成本的目的。具有通孔的中空方形通道比使用简单的刚性连接能提供更好的强度重量比。此外,为了简单起见,采用机器人的单侧结构,减轻了设备的重量并且实现了设计的紧凑性。由于这些设计考虑,按SolidWorks型号计算,包括结构,关节,轴承和衬套在内的完整腿组件的总重量仅为1.3kg。这种方法相当简单快捷,用户只需要将肩带的一侧推入另一侧,并拉动伸展后的肩带,便可以获得足够的紧固性。每根带子上的操作按钮都可以使设备脱落。在可穿戴外骨骼的收紧和锁定带上选择符合人体工程学的填充方案,以保护使用者免受疼痛,皮疹或任何不适。利用一个简单的曲柄滑块机构将驱动器的运动传递给膝关节。采用四杆机构是因为在其所提出的机器人中结构相对简单,而且十分适用。下图显示了该机制的示意图。连杆L3是滑块往复运动的输入端,L2是耦合器,L1是曲柄或输出端。滑块的往复运动将运动传递给耦合器,然后推动或拉动曲柄以旋转膝关节。θK是从大腿连杆到小腿连杆测量的膝关节角度。θ1是从连杆L1到连杆L4的角度,θ2是曲柄和连杆之间的角度,θ3是连杆和滑杆之间的角度。滑块连杆的设计方式是以大腿为原型的,使L4(地面连杆)和L3之间的脚踝接触。从下图中可以注意到,∠ DAB=θK+θ1的设计方式使其在曲柄的任何位置都始终为90°。该机制的自由度可以通过使用库茨巴赫修改后的Gruebler方程来计算。Gruebler方程是M=3(L-1)-2J-h,其中,M=机构的自由度,L=连杆数,J=低副数,h=高副数。该机构可以简单地用闭环矢量方程求解,即L1-L2-L3-L4-=0因此,由上述方程得L1cos θ1-L4 cos(0)-L3 cos(90)-L2 cos(π/2+θ3)=0 Li sin θ1-L4 sin(0)-L3 sin(90)-L2 sin(/+θ3)=0化简得L1 cos θ1-L4+L2 sin θ3 =0(1)L1 sin θ1-L3-L2 cos 03 =0(2)其中L1,L2,L3,L4是设计变量,θ3是未知的。θ1可以从下面给出的方程所表示的几何关系中获得θ1+θk= π/2(3)其中,θk是膝关节角度,已知的。膝关节处的扭矩平衡方程可以写成M=F/-cosθ3(L1sin θ2)(4)式中,F是由执行机构提供的力,M是在步态数据中给出的关节力矩。在完成康复机器人的机构设计之后,为了获得其最佳性能,需要进行机构优化。优化的目的是最小化传动装置的力,以便我们可以使用低功率的驱动器,这将降低系统的重量和成本。在优化过程中,需要考虑某些因素,这些因素被称为约束条件和边界。依据机构的几何形状,强度和重量来确定约束条件和边界,最终确定机构的连杆长度。下面用数学表达式描述整个过程。该问题可看做是一个最小化问题,所以目标函数是整个步态周期中需要由驱动器提供的扭转膝关节的峰值力的无穷范数。由方程(4)得Min f(X)= \|F\|∞ =\|-Mcosθ3/L1sinθ2\|∞(5)需要优化的变量是L1 L2 L3 L4。下面给出了优化的几何条件L1>L2(6)L1>L4(7)L1+ L2>max(L3)(8)L1-L2>min(L3)(9)这些约束条件保证了机构的几何形状、强度以及期望的运动。建立了优化问题后,可以借助适当的优化技术得到优化结果。不同的问题优化方法也不同,上述问题是一个非确定性多项式问题,这类问题可以用非线性规划方法或启发式算法求解。但是,启发式算法有一定的局限性,例如,由于是随机搜索,所以可能无法得到全局最优结果。因此本文使用了更为精确的内点非线性规划法。利用matlab2017Ra对整个问题编程求解。利用fmincon非线性约束优化工具和内点算法得到优化结果。优化结果表明,膝关节旋转所需的最大力约为784N。大多数步态周期所需的平均转矩是峰值转矩的30%,可以得出,大多数步态周期所需的平均力也将接近峰值力的30%。为了提高运动精度,采用闭环反馈方式控制机器人。控制的主要对象是驱动器提供的力矩和其运动的方向。利用Proteus V 8软件对控制策略进行绘制和仿真。用Picv4.6软件Micro C PRO编写C语言控制程序。使用力敏电阻器输入通信,并且在关节中使用磁旋转传感器来测量关节角并传递反馈。膝关节和踝关节也采用相同的控住方法。本课题选用力敏电阻来实现人与可穿戴外骨骼之间的通信。这种传感器能够检测出物理压力并进行相应的反馈。将力敏电阻放在机器人的相应位置,它可以检测到人体腿部的轻微压力。所选传感器的重要参数包括尺寸、电阻范围、力的范围和电源要求。最终选择的传感器的尺寸为有效直径1/2”(12.5mm),厚度为0.02”,电阻范围为100KQ-200kΩ,力的范围是0-100N,输入电流小于1mA。该传感器接收5V的输入电压,并根据用户将在传感器上施加的力而产生从0到5V范围的输出模拟电压,模拟电压信号被传送到微控制器中控制系统。反馈传感器用来检测关节旋转角度,它将信息传递给微控制器,然后微控制器控制驱动器提供所需的转矩来进一步旋转关节。为了满足上述要求,选择一种磁旋转传感器,传感器安装在膝关节和踝关节中,在关节旋转时,传感器的轴也会旋转。传感器输入5V直流电压,并在对应于旋转角度的电阻值上输出0.3-4.3V的输出电压。该传感器向微控制器产生反馈信信号,并相应地提供驱动器的转矩和方向。对于无刷直流电机U(t)=e(t)+Ldi(t)/d(t)+Ri(t)(10)其中,U是电压,L是电感,R是电机的内阻,I是电流。电机的转矩由方程(11)给出Tu(t)=Ui(t)/2πn(11)其中n是电机转速。将方程(10)带入(11),得Tu(t)=[e(t)+Ldi(t)/d(t)+Ri(t)]i(t)/2πn(12)因此,通过控制无刷直流电机的内阻,可以控制转矩。按照这种方法,电机的转矩就可以被控制。本文设计机器人的出发点是提出一种能够提供使用要求,节能、重量轻且低成本的可以在家庭环境中使用的个人康复设备。这样,所有的残疾人都可以得到适当的治疗,更快地恢复,这是设计这种医疗设备的主要目标。在现代设计实践中,当设计新产品或系统时,最终用户成为主要考虑因素之一。以一种直接影响最终用户的研究(例如设计康复设备或电子小配件)的方式实现类似的研究概念,重要的是要考虑与最终用户相关的属性和要求。因此,人体生物力学的研究成为设计康复器械的关键因素。其他因素可能包括来自治疗师和医生的治理指导。用户安全是另一个永远不能妥协的问题。人体工程学和先进的人机交互技术也是促进和发展医疗机械的重要方面。由于节约或消耗较少的能量已经成为降低成本,减轻现代实践中效率的经验法则,因此康复设备的设计者必须考虑未来康复设备中的能量问题。本文提出的新概念是步态康复研究未来工作的一个重要方向。在人类步态周期的低能量需求阶段期间存储能量并利用该能量通过能量存储装置在人类步态周期的高能量需求阶段释放出来提供给驱动器。在所提出的设计中使用了两个基于线性弹簧的平行四边形连杆机构,但在未来的研究中,潜在的一些更有效的装置可以用于外骨骼或其他类型的康复机器人中的能量存储,以达到节能目的。未来的工作将会是根据本文提出的设计开发外骨骼原型,并在建立实验后评估外骨骼的性能和有效性。 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123	[‘包伟丽’, ‘汤雯’] \| 201	\|下肢康复	器人结合儿童悬吊训练对运动障碍儿童粗大运动功能的疗效 \|目的:研究下肢康复机器人与儿童悬吊联合使用对运动障碍儿童粗大运动功能的	复疗效。方法:运用随机分组法将40例运动功能障碍儿童分为观察组和对照组,各组20例。对照组运用Bobath疗法、Rood技术、物理因子疗法,观察组在上述治疗的基础上,运用下肢康复机器人和儿童悬吊训练,每周治疗5 d,每天1次,3个月为1个疗程。治疗前后采用Berg平衡量表和粗大运动功能量表(Gross Motor Function Measurement,GMFM)评估治疗效果。结果:观察组康复治疗一个疗程后,粗大运动功能测量评分和Berg平衡量表评分均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:对于运动功能障碍儿童,在Bobath疗法、Rood技术、物理因子疗法等康复治疗方法的基础上,增加下肢康复机器人和儿童悬吊训练,粗大运动功能改善效果更明显。 \|

7.3 Rater B

Studies for which rater B flagged relevant and rater A flagged irrelevant.

id	author(s)	year	title	abstract
355	[‘李倩’, ‘郑秋萍’] \| 202	\|基于虚拟	实的科普类教学平台的设计与实施 \|随着网络的发展,线上教育愈发地受到人们的青睐,儿	启蒙教育更是重中之重。在疫情期间,人们居家隔离,学生们都纷纷上起了网课。学生们上课的同时也不能忽略掉学前和小学低年龄段的教育。基于Angular框架的科普类教育平台是一款能够在线上线下混合式使用的教育类平台,平台包括移动端和网站,通过使用平台,可以拓展学前儿童的知识面、使小学低年龄段的学生掌握易混淆的知识点,它能够为小朋友们提供有趣并且更有效的学习方式与方法。 \|
966	[‘农李巧’] \| 2	22\|提升	学生英语学习能力的人机共生机制研究 \|在智能时代,智能技术在教育领域得到了广泛应用	为教育教学发展带来机遇的同时,也对智能时代背景下人才培养提出了全新的诉求。从育人目标、价值观念、技术支持、教学模式等方面重构智能时代的教学范式不仅是时代发展的应然反应,也是教学系统不断顺应技术发展的必然趋势。构建智能技术与英语教学深度融合的教学模式,培养学生学科学习能力、自主学习能力和高阶思维能力,是智能时代下英语学科教育改革的发展方向和重要内容。在此背景下,本研究基于教育学、生态学和语言学等多学科综合视角,通过理论与实践研究,系统探讨人工智能技术与英语教学深度融合的“人机共生”机理,构建提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型,切实提高英语学科的教学质量,培养儿童的英语学习能力,以回应智能时代育人目标的变革诉求。具体包括:第一,阐述智能时代小学生英语学习能力的内涵、特征、构成及其价值。研究从能力、学习能力、学科能力到英语学习能力的源起视角出发,依据小学生的语言习得规律和身心发展规律总结了智能时代小学生英语学习能力的具体特征表现为具有学科属性的语言能力和具有时代属性的学习能力。从语言能力视域和学习能力视域剖析英语学习能力的构成要素,并基于综合视域的视角提出了智能时代小学生英语学习能力包含语言知识、语言技能、语言综合应用能力、学习策略、高阶认知能力五个维度。研究提出智能时代背景下培养小学生英语学习能力的价值体现在以学生的高阶思维能力培养的育人目标,让学生在英语学习的过程中不仅掌握英语基础知识和技能,同时提升语言综合应用能力及学习策略等英语学习能力,这需要运用智能技术对传统教育教学模式进行赋能,推动小学英语教育智能化改革,实现智能技术的育人价值。第二,探索智能技术提升小学生英语学习能力的人机共生机理。研究首先探讨智能技术之于英语教学的价值,梳理了智能技术在英语教学应用中的技术应用形态,剖析智能技术在英语教学应用的核心技术及其功能,认为智能技术在英语教学应用中较为常见的有智能导师系统、自动化测评系统、语音识别与语音合成系统等,进而分析智能技术对英语学习的促进机制。其次,提出英语教学中的人机共生及其特征分别是人机协同化和人机共创化,认为人机共生的样态是基于人机合作式教学的人机共教、基于人机合作式学习的人机共学以及基于人机关系转变的人机共融,最后揭示人机共生作用于小学生英语学习能力的内在机理。第三,构建智能技术提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型。在对相关文献进行研究梳理的基础上,通过对20位专家和一线英语教师进行咨询和访谈,使用Nvivo8.0质性分析软件对访谈内容进行编码分析,总结得出基于人机共生的教学模型主要表现为六个结构要素,分别是教育理念、教学目标、教学过程、教学环境、教师和学生。在分析教学模型类别的基础上厘清正式学习和非正式学习、讲授式教学和学生自主学习、教师主导和学生主体、传统媒体和新媒体等关系,分析单元教材内容、学生认知水平、语音识别、语音合成及自动评测技术对教学模型的影响,并在综合人机共生机理、认知心理学中儿童发展特点和智能时代英语学习特点的基础上,构建了提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型。第四,验证智能技术提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型。研究首先对智能时代小学生英语学习能力的测评工具进行编制。基于智能时代小学生英语学习能力的内涵与构成要素,依据小学生的认知发展水平研制了小学生英语学习能力的测评指标框架。教学实验在C市S小学随机抽取四年级两个班级作为研究对象,对实验组和对照组进行准实验研究。经过一个学年的教学实验后,实验班在运用人机共生教学模型后小学生的英语成绩有大幅提高,并且整个班级整体的英语成绩稳定提高,而对照班的英语成绩提升不明显。另外,实验班小学生在语言技能维度、语言综合应用能力维度、高阶认知能力维度、语言策略能力维度均有所提升,但是在语言知识能力维度的提升效果不明显,并从语言基础等方面寻找相关证据,解释提升效果不足的问题。实验结果表明,采用人机共生教学模型进行教学后小学生的英语成绩和英语学习能力有显著提升。第五,提出智能技术提升小学生英语学习能力的人机共生教学实施策略。研究认为,基于人机共生的教学模型提升小学生英语学习能力的实践路径首先需要重构英语课堂教学环境,其中包括建设智能化学习环境、推进智能技术与课堂教学的融合、厘定智慧化课堂要素;其次需要制定以“智”转能的教学策略,主要包括打造“智慧+教学”、实现教学方式多元化,建设“智慧+资源”、促进教学资源广泛化,实现“智慧+学习”、强调学生学习个性化,推进“智慧+管理”、注重课堂管理系统化;最后要加强三全育人的技术保障,使得智能技术与家校联动育人共生,表现为一是要落实全员育人、家校联合育人助力学生成长,二是要倡导全程育人、课上课下要掌握学生的学习情况,三是要实行全方位育人、为数字土著培养应对未来的核心竞争力。人机共生教学模型提升小学生英语学习能力的保障机制包括构建育人共同体、优化智慧学习环境、重塑教学机制以及实施政策制度的保障。基于此,提升人机共生教学模型促进学生英语学习能力发展的策略分别需要从在人机共生有机融合中发挥智能技术的独特育人价值、在教学实践中统筹实现智慧教育的总体目标、在多维协同中构建智能技术促进学生英语学习的融合运行机制、在综合保障中提升智能时代学习者的学习质量着手实现。本研究通过综合运用多种研究方法,从人机共生的机理入手构建提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型,从理论层面拓宽了智能技术应用课堂教学深度融合的机理,从实践层面构建了基于人机共生的教学模型,并开展了教学实验进行验证,为智能时代小学生英语教学研究中如何与智能技术形成一种互利共生的应然样态提供了新的视角,为小学一线英语教师教学实践提供了具有可操作性的教学模型以及实施策略,对智能时代小学生英语学习和教师教学研究具有理论和实践意义。 \|
374	[‘李昊璞’] \| 2	19\|幼儿	程实行的分析研究与改进——一种幼儿编程游戏卡牌教具 \|目前,在人工智能热潮的大背景下,少儿编程如火如荼地发展,	儿编程课程的开发和应用也得到较大的促进。但是国内幼儿编程课程的开发和应用多借鉴国外code.org、Scratch jr等等线上课程,不受国内家长欢迎。本设计提出一种用于幼儿编程教育的编程游戏卡牌教具,以孩子们喜爱的卡牌游戏方式,融入code.org教育理念,培养孩子们的编程思维。 \|
775	[‘陈上铨’, ‘何家俊’] \| 2023	人工智能技	在儿童成长中的应用思考——评《人工智能为儿童——面向儿童群体的人工智能应用调研报告》 \|<正>随着科学技术水平的提高，人类社会已逐步迈入智能时代，生活中随处可见各式各样的人工智能产品。作	新时代下最为先进的技术之一，人工智能技术的应用范围十分广泛，包括医疗、教育、金融、运输等多个领域，为人类社会的发展做出重要贡献。针对不同人群，人工智能技术的应用也极具特色，其中人工智能技术在儿童领域的应用是现今科技发展的重要研究方向，人们希望将人工智能技术应用于儿童成长阶段，为儿童的健康成长提供安全、舒适的环境。 \|
1290	[‘朱珈莹’] \| 2	23\|学前	器人课程中幼儿深度学习的研究 \|近年来,深度学习已成为我国教育领域一个	要研究课题与研究热点。深度学习有助于提升幼儿的问题解决能力、动手操作能力等,对促进幼儿的发展具有长远意义。机器人课程注重幼儿的自主性、探索性,能够提升幼儿的问题意识、批判思考能力等,这与深度学习的内涵相契合。可见,机器人课程对促进幼儿深度学习具有独特价值。因此,本研究以L市S幼儿园四个中班、三个大班为研究对象,采用观察法、案例分析法、访谈法和扎根理论的方法,了解机器人课程中幼儿深度学习的现状。研究发现,当前机器人课程中幼儿深度学习现状主要包括以下几方面:具有参与活动的兴趣,学习动机较强;倾听能力有待提升,注意力不集中;合作意识与合作能力较弱;专注力不强,坚持性较低;问题解决能力有待提高;难以进行科学的批判思考;可以调动已有经验,但不能灵活迁移;难以正确反思及评价活动过程。根据现状明确存在的问题后,运用扎根理论的方法分析存在问题的原因,发现幼儿、教师以及幼儿园三方面都会对幼儿的深度学习产生影响,在此基础上提出促进幼儿深度学习的对策。第一,幼儿层面。1.联系幼儿的已有经验,促进知识系统化;2.培养幼儿的学习品质,提升活动效果;3.培养幼儿倾听能力,鼓励幼儿同伴合作;4.鼓励幼儿自我反思,促进幼儿思考。第二,教师层面。1.加强理论学习,提高价值认识;2.重视评价反思,给予幼儿反馈;3.合理设计教学活动,优化指导方式。第三,幼儿园层面。1.提供充足时间,确保时间充裕;2.提供丰富材料,做好物质支持;3.重视家园合作,密切家园联系;4.加强教师培训,提升专业能力;5.实施4C教学法,优化课程流程。 \|
1274	[‘曹宇婷’] \| 2	19\|基于	高WEDO机器人的小学STEM校本课程开发 \|学校作为中国教育的主要场所,肩负着人	培养的重要任务。学校在开设国家课程和地方课程的同时,应顺应社会需求,遵循学校特色开设相应的校本课程,来培养学生的个性。随着信息技术的飞速发展,科技水平已越来越成为综合国力竞争的决定性因素。科技不仅为人类的生活、工作带来了便利,还改变着其他方方面面。乐高公司意识到科技对儿童的成长教育有着不可忽略的影响,便将科技融入乐高积木中,为儿童的科技教育提供硬件支持。近年来,STEM教育的热潮席卷全球。美国曾明确提出培养具有STEM素养的人才是教育的目标之一,也是提升全球竞争力的关键。而我国也在大力推广开展STEM课程。本文以乐高WEDO机器人教育套件为教具,进行STEM校本课程开发。研究从国内外研究现状、理论综述、课程设计、教学实施等方面展开,对课程的可行性及效果进行研究。本文完成了以下五个方面的研究:第一,阅读分析有关机器人课程和STEM教育的相关文献,了解国内外有关机器人教育和STEM教育的研究现状。为本研究中课程的开发提供理论依据。第二,分析校本课程开发的理论基础,确定本研究中校本课程开发的流程。第三,进行课程设计研究。明确课程目标,进行课程内容的选择和排列,完成课程实施计划,并且设计合理的课程评价方式。第四,进行教学设计和教学实践。选择合适的教学模式,对教学流程进行设计。通过教学实践,根据学生学习效果与师生反馈对课程进行调整,并对教学过程进行改进。最后,总结了课程开发中存在的优点与不足,以及提出了基于乐高WEDO机器人的STEM校本课程的研究展望。通过本研究的课程开发与教学实践发现,使用自主搭建机器人开展后续科学探究与学习,可以提高学生对学习科学、工程等学科的兴趣,并且加深学生对相关理论知识的理解和记忆。 \|
1294	[‘朱萌’] \|	019\|S	EM理念下Scratch游戏与数学融合的学习模式研究 \|随着5G时代的来临和人工智能技术的发	,编程教育越来越受到了国家和社会各界的重视,基础编程能力也被视为新时代学生必备的技能之一。STEM教育是跨学科融合理念下以培养学生综合素养为目标的教育思想,而Scratch是一种图形化编程软件,适合作为幼儿和小学阶段学生的编程学习工具。当前我国Scratch教育的发展如火如荼,大量的中小学将其作为信息技术选修学科,在教育组织、社会培训中scratch编程及其配套的传感器等硬件也广受欢迎。而scratch编程与学科教育进行的跨学科整合,也成了打破学科教育壁垒的一种创新型的学习方式。基于以上研究背景,本文以STEM理念下Scratch游戏与数学融合的学习模式研究为内容进行了相关理论探索与实践研究。第一,阐述了本次研究的社会背景、教育现状以及面临的问题,进而确定研究目的、研究内容、研究的方法与研究意义。第二,从开发平台、涉及学科、学习模式三个层面对国内外Scratch教育进行了逐层综述,为后续研究做好文献积累和理论参考。第三,对Scratch游戏与数学融合的学习模式研究进行了理论基础的阐述和概念界定。第四,以学习方式、适用对象、偏重学科、学生经历等为出发构建了两种不同的Scratch游戏与数学跨学科融合的学习模式,并进行相关的游戏案例阐述。第五,根据数学+Scratch游戏的融合学习模式,在温州地区的小学进行教学实验研究,以求对前期构建的跨学科融合的学习模式进行验证和改进。本研究期望通过探索STEM理念下Scratch游戏与数学融合的学习模式,以解决当前小学阶段跨学科融合教育面临的发展问题,同时探索小学阶段编程教育发展的新途径。 \|
1750	[‘陈彩莉’] \| 2	22\|以人	智能为主题的儿童科普绘本创作研究 \|人工智能作为促进我国科技进步的重要战略资源	为社会的现代化发展带来新的挑战和机会。儿童作为未来的主人,理应与时俱进,更好的接纳和了解新技术。科普绘本作为儿童重要的阅读书籍,能与艺术美学、设计学、心理学等多个学科结合,完成知识的科学普及。文章旨在如何运用儿童科普绘本这个载体向儿童更好的科普人工智能,激发儿童学习和探究人工智能的兴趣,思考人工智能与人类的关系。首先,文章对人工智能和儿童科普绘本相关内容分析,阐释儿童科普绘本的概念和分类、儿童科普绘本中儿童体验需求,以及科普绘本艺术表达风格,并对人工智能的概念,发展历程和应用方面进行探讨。其次,文章从多元化的叙事维度、图形造型的和谐表达、色彩视觉的意境营造等方面进行绘本设计要素分析。总结出绘本的设计应结合儿童生理和心理需求,将具象图形抽象化处理、运用丰富的构图形式、贴切的文字语言以及色彩布局的统一性等绘本创作思路。最后,文章基于以上思路,将人工智能以科学与艺术结合的方式对科普绘本《和智能生活的日常》进行设计并阐述。力图提供一种符合儿童科学需求,且开拓儿童美学视野的科普绘本创作思路,让儿童在感受艺术的同时推动儿童对科技的探索欲,并为未来人工智能科普在儿童绘本中的创作提供相关建议和思考。 \|
304	[‘徐德成’] \| 2	24\|AI	代的儿童及教育 \|<正>近年来，最令人	心的教育议题便是科技的快速进化演变会带给儿童哪些挑战与机会。当“AI应用”成为人们需要掌握的重要技能，我们对于孩子基本能力、学习发展的期待也不得不发生根本性变化。如何培养孩子不被AI取代，而是与AI共存、用好AI，将是儿童教育专家与家长共同的隐忧与课题。我们必须先厘清究竟什么是AI无法取代的能力。有AI趋势专家指出：“AI并没有真正的原创能力，也无法构思或做战略性规划；虽然AI很擅长执行特定任务、不断进行优化，但它无法选择自己的目标，也不会跨领域构思，更无法进行创造性的思考。”因此，AI时代的儿童教育方向， \|
4	NA	2017	Keeko智能早教机器人获融资 \|<正>智童时刻成立	2015年1月,总部位于厦门,一群以”科学启蒙智慧”为理想的浪漫主义者汇聚在这里,希望将人工智能与幼儿教育实际相结合,让最新科技服务现代家庭。然而当理想转化成产品投入市场时,效果却差强人意。近日,在宣布B轮融资消息的同时,智童时刻也发布了第二台新产品——Keeko小水滴。其身高近20厘米,主要针对0至6岁的儿童,与之前的机构版不同的是,此款针对家庭使用场景,瞄准儿童语言学习的需求开发。“这应该是全球第一台不用轮子、不用腿也可以走路的机器人。”智童时刻董事长郭长琛透露说,新版本的机器人加入了”声源定位”功能,“不管你在机器人的哪个方向,只要轻声对机器人说‘小科你好’,机器人就会自动辨认你的位置、转过 \|
1078	[‘周桐帆’] \| 2	22\|新媒	时代幼儿电子媒介使用现状及影响因素研究 \|随着人工智能时代的到来,多媒体性和高科技性能的新	电子媒介逐步走入幼儿生活,同时,手机、电视等媒介对幼儿的生活产生重要影响,媒介环境正在成为影响幼儿发展的重要环境变量。生态系统理论强调不同层次的环境因素对幼儿的影响进行系统分析,而媒介对幼儿的影响研究滞后于媒介的发展速度。近些年,幼儿接触电子媒介的低龄化导使其提早进入到网络的虚拟空间,当前环境下如何引导幼儿使用电子媒介成为了社会关注的焦点。本研究通过探究幼儿使用电子媒介的基本情况及影响因素,为培养幼儿形成积极媒介素养,帮助幼儿园及家庭中家长指导幼儿科学使用电子媒介提供方向。本研究选取468位幼儿家长作为调查对象,通过发放《幼儿电子媒介使用情况调查问卷》深入了解当前幼儿使用新型及传统电子媒介的现状。使用SPSS25.0对所得数据进行分析,并对10位幼儿家长及10位幼儿进行访谈,以探究幼儿使用电子媒介的影响因素,最终得出以下结论:1.幼儿使用电子媒介的类型以智能手机为主;功能以娱乐和教育为主。2.家长对幼儿电子媒介使用的态度呈现两极化趋势;家长对幼儿使用电子媒介的管理仍存在偏差。3.幼儿使用电子媒介呈现低龄化状态,年龄越小使用频次、时间较多;城镇、低社会经济地位家庭及联合家庭的幼儿倾向长时间、高频次使用电子媒介。4.农村幼儿倾向使用智能手机、电视媒介,以娱乐性内容为主,并且幼儿多为被动接受媒介信息;而城镇幼儿使用的新兴电子媒介种类丰富,接触偏知识性内容并可以更好的利用媒介为其所用。5.幼儿电子媒介使用程度总体得分中等偏下。在使用程度各维度中,时间管理维度得分最高,人际关系维度的得分最低。其中幼儿电子媒介使用程度在幼儿年龄、父母学历、家庭结构、父母在职情况、家庭月收入等人口学变量上存在显著差异。6.幼儿电子媒介使用的主要影响因素包括家庭结构、家长媒介使用习惯、家长媒介使用态度、同伴群体、社会环境等因素。根据以上结论,本研究基于家庭、幼儿园两层面,从幼儿合理使用电子媒介、形成良好媒介使用习惯等方面提出建议,为幼儿建设电子媒介下的童年新生活共同努力。 \|
30	[‘丁晓燕’] \| 2	20\|浅谈	能教育在幼儿教育领域的应用与实践 \|近年来,以AI为代表的人工智能领域在不断发	,各方面技术趋于成熟,服务的领域也日趋多样化,办公智能化、购物消费智能化等等不一而足,在教育方面的应用更广泛。教育方面的人工智能突破了地域限制,实现了优质教育资源全网共享。在这一大背景下,给幼儿教育带来了一场巨大的变革。 \|
1368	[‘杨丹’] \|	022\|人	智能儿童科普动画中的三维场景造型研究 \|在国家高度重视发展人工智能科技战略目标的背	下,人工智能技术逐渐全面兴盛并被应用于各行各业中,但由于人工智能具有复杂且庞大的科学概念与技术体系,导致大众尤其儿童群体对人工智能信息接收维度较低,那么,如何结合儿童的认知需求呈现生动直观的科普动画,如何将人工智能复杂概念具象化、符号化、艺术化地传递给儿童,便成为本文研究的重要问题。场景造型是构建一部优秀科普动画的重要成分,场景造型在科普动画画面中表达视觉风格、交代动画空间与场合、推动科普内容发展等方面有着重要功能。同时,科技促进数字技术的兴盛,科普动画融合当下热门的三维数字技术手段使得动画更具创造力与感染力,这对本次人工智能应用场景的模拟演示更具实践性。本文以人工智能应用场景为创作来源,结合儿童心理以及认知特点,探讨三维场景造型中的形态、符号、色彩、空间等构成元素,通过对形态的符号化表达、色彩的和谐性与声画空间的协同表达等多方面进行场景造型元素构建,从而达到契合儿童受众群体的认知需求的动画场景画面。结合三维场景造型理论与方法,围绕人工智能技术下的家居与出行两大应用场景进行科普动画场景的系统化创作,最终以科普动画场景的形式呈现,让儿童通过寓教于乐的方式获得科学知识,同时也为科普人工智能概念与应用场景提供新的有效传播方案,进而助力于少儿科技素养的培育,推动国家人工智能科学技术的发展与进步。 \|
1124	[‘孙瑰琪’] \| 2	23\|编程	学活动中幼儿深度学习现状研究 \|随着数字技术的飞速发展,人工智能的崛起	人们开始意识到编程教育对实现学生终身发展方面的重要价值,编程教育逐渐低龄化,家长们在让幼儿参加编程培训的同时,也纷纷表示希望将幼儿编程纳入幼儿园课程体系。幼儿深度学习对幼儿的终身发展具有重要价值,它能让幼儿养成良好的学习品质,掌握终身学习的能力。同时幼儿深度学习是幼儿在任何领域都应具备的一种最佳学习状态,也是衡量幼儿编程教学效果的重要标准。本研究的目的是通过对日常编程教学活动中幼儿深度学习现状的分析,从深度学习的角度评价现阶段幼儿编程教学的效果,让家长、学前教育工作者对幼儿编程有更科学的认识;同时发现编程教学活动中幼儿深度学习存在的问题并归因,提出促进编程教学活动中幼儿深度学习的策略建议,以提高现阶段幼儿编程教学的质量。研究者利用个案法、文献法、观察法、调查法以D市G区某少儿编程机构正在接受幼儿编程拓展和进阶课程的61名幼儿作为研究对象开展个案研究。通过梳理分析已有文献,研究者将幼儿编程教学活动和幼儿深度学习结合,编制了《编程教学活动中幼儿深度学习观察量表》,对幼儿的编程教学活动进行非参与式观察,得出:编程教学活动能够实现幼儿深度学习,大部分幼儿在教师的支持下,具有积极的学习态度,在活动中表现出主动、坚持和专注;在具体编程问题的解决过程中能够实现经验的理解与批判、联想与建构、迁移与应用;表现出较好的问题反思能力,能做出准确的评价和反思;人际互动能力不足,虽然能够实现有效沟通,但是缺少协商合作行为。研究发现编程教学活动中幼儿深度学习存在如下问题:部分幼儿学习态度不积极,过于依赖老师;个别幼儿不能深入理解编程的概念和算法,存在机械记忆现象;部分幼儿不能主动联想编程经验建构算法,程序建构能力不足;个别幼儿不能利用外部经验编制程序,拓展迁移能力较弱;部分幼儿评价反思流于形式,不能深入思考;多数幼儿缺少交流合作行为,不能相互配合六个方面的问题。研究者提出阻碍幼儿在编程教学活动中实现深度学习的原因,有幼儿学习动力不足、缺乏元认知能力、核心经验不充足三个方面的主体原因;课程内容缺乏生成性、教师的深度学习理论体系不完善、活动中缺少高效的即时性评价、教师忽视了人际互动对深度学习的促进作用四个方面的外部原因。研究者以已有的深度学习实践和研究理论为基础,结合研究中发现的具体问题及原因,提出六条了促进编程教学活动中幼儿深度学习的策略建议。第一,以幼儿兴趣和需要为出发点设置课程内容;第二,以问题解决为导向建构教学活动;第三,重视问题解决过程中的评价反思;第四,加强教学过程中高质量的人际互动;第五,以故事或游戏为依托营造教学情境;第六,以提高深度学习理论素养为目的加强师资培训。 \|
53	[‘付宏武’] \| 2	23\|童书	版物中AR技术的应用现状及优化策略探析 \|随着“互联网+”战略的深入实施，信息技术、大	据、人工智能等新兴技术对童书出版物行业产生了深远影响，童书出版物行业逐步迈入数字化转型阶段。新的出版生态下，利用AR技术对童书出版物进行创新升级，有助于更好地满足读者的阅读需求，促进儿童全面发展。文章通过梳理和分析国内外相关文献，发现目前AR技术已普遍应用于童书出版领域。实践表明，AR技术不仅能丰富童书出版物的阅读形式，为儿童提供更加立体、直观的阅读体验，还能提高童书出版物的教育功能。但目前，AR童书在出版过程中暴露出一些问题，如内容创新不足，内容片面化、同质化现象严重；人才短缺，人机交互效率低，技术不成熟，应用成本高，通用平台缺失；营销难度大，裸眼阅读难度大，依赖电子设备等。对此，文章提出四点优化策略：坚持“内容为王”，使AR元素充分融入童书内容；提高人机交互效率，优化用户阅读体验；培养复合型AR童书出版人才；拓展线上和线下全运营渠道，实现精准营销。未来，AR技术有望在童书出版物中得到更为广泛的应用，为儿童阅读带来更多乐趣和启发。 \|
561	[‘申继亮’] \| 1	89\|使用	器人教儿童学习 \|<正> 人们发现具有一般	师特征(诸如运动技能、面部表情、一般活力)的计算机是教幼儿进行学习的有效的辅助工具。儿童较多地遵从活动机器人提出的要求而不是一般教师提出的要求。一、引言5岁以下儿童的学习不同于8岁以上儿童的学习。与年龄较大的儿童相比,年龄较小的儿童的学习较多依赖于具体的演示和社会性因素,如儿童对教师的喜恶、教师的生动活泼的教学风格。根据年龄较小的学习者的特殊需要,许多有经验的教师和儿童早期教育专家对用计算机教年幼儿童学习的价值提出了疑问。高技术的东西包括比较抽象的图形和信息的呈现、需要比较深奥的符号反应,在有些情形下,还需要假设的问题解决模型,因此,从发展角度看,对幼儿大量使用高技术的东西是不适宜的。 \|
591	[‘罗堃’] \|	014\|杨	莉:鮀城机器人教育事业的先行者 \|<正>教育机器人是由生产厂商专门开	的以激发学生学习兴趣、培养学生综合能力为目标的机器人成品、套装或散件,它除了机器人机体本身之外,还有相应的控制软件和教学课本等。教育机器人分为面向大学和面向中小学的机器人,大学机器人又分为教育性机器人与比赛型机器人,机器人是一门集合了数学、物理、机械、电子、计算机软硬件、人工智能等众多领域的综合性学科,以它为载体开展的智能机器人教育,具有综合性和前詹性,是一个培养青少年儿童动手能力、逻辑思维能力、规划能力、解决问题能 \|
49	[‘于青’] \|	019\|建	类自制学前玩教具：拼拼乐 \|<正>使用年龄:3～6岁幼儿设	来源《3-6岁儿童学习与发展指南》中指出:要充分尊重和保护幼儿的好奇心和学习兴趣,帮助幼儿逐步养成积极主动、认真专注、不怕困难、敢于探究和尝试、乐于想象和创造等良好学习品质。在桌面玩具里,3～6岁的幼儿都很喜欢建构类的玩具,汽车、飞机、机器人等也是幼儿最爱拼摆的造型。 \|
627	[‘苏晓娟’, ‘胡国强’] \| 2020	人工智能在	儿教育中的应用、挑战与对策 \|随着理论和技术的日益成熟,人工智能技术已开始应用	多个领域。介绍了人工智能在幼儿教育中的应用,分析了当前幼儿教育中使用人工智能技术面临的挑战,并结合当前信息技术在幼儿教育领域的应用现状提出了一些对策。 \|
377	[‘李晓彤’] \| 2	16\|关于	高机器人在儿童教育中应用的几点思考 \|随着经济的发展,机器人制作已经进入到广大儿童	童年生活中。而以乐高机器人为代表的机器人教育更是行业中的领航代表。本文以乐高机器人教育为例,通过分析乐高品牌的教育理念以及其设定的课程内容,从儿童早期生长发育特点入手,并结合机器人教育自身所具有的特点,来分析儿童应用机器人教育的适宜问题。 \|
582	[‘符蓉’, ‘王向丰’] \| 201	\|基于图形	编程的乐高WeDo机器人设计与应用研究 \|随着幼儿教育的发展,教育机器人的应用也越来越广泛	乐高WeDo机器人在教育机器人的领域中不断发展壮大。本文主要是针对开发乐高WeDo机器人所涉及到的设计以及应用研究方面的问题,首先介绍了乐高WeDo机器人产生的背景,然后说明了乐高机器人的软件设计内容,其中包括十二个软件设计项目,最后讨论了乐高WeDo机器人的综合应用研究,讨论了课程独特的教育教学优势和特点。 \|
346	[‘朱月姣’, ‘杨力’] \| 202	\|可编程教	机器人：一种儿童早期计算思维培养的新工具 \|可编程教育机器人作为近年儿童编程教育的研究热点，理解它与儿	计算思维培养之间的关系，成为深化可编程教育机器人应用必须解决的理论性问题。从可编程教育机器人概述，可编程教育机器人分类、价值及教学应用中存在的困难和挑战等方面展开论述，以期为利用可编程教育机器人对儿童进行编程教育、培养计算思维提供帮助。 \|
693	[‘贾倩文’, ‘胡洁’] \| 202	\|基于视障	童的益智产品设计研究 \|文章对视障儿童的身心特点与市场上现有的	童益智类产品类别进行分析,在定性研究的基础上结合用户观察与模拟,利用创新设计思维与方法对视障儿童与其日常使用的产品进行观察分析,总结其在产品使用过程中的特点,比较与普通用户的差异,从而探讨在为视障儿童进行益智产品设计时应注意的设计原则与实现路径。提出针对视障儿童的益智产品设计的原则,同时提出在人工智能背景下基于视障儿童的益智产品设计应结合物联网等技术对产品进行进一步的功能整合,优化设计过程,提高设计中用户的参与性,从而实现真正为用户考虑的关怀设计。 \|
331	[‘曹颀琪’] \| 2	14\|乐高	育的营销对策探讨 \|<正>2014年伊始,儿童	育市场的争夺大战却早已如火如荼进行着。当中既有小到社区里的家庭小作坊,又有大到打着国际机构旗号的洋品牌。乐高集团底下的乐高教育致力于为全世界的教师和学生提供内容丰富、具有挑战性、趣味性和可操作性的学习工具和教学解决方案。根据不同年龄段的孩子开设相应的培训课程,利用乐高玩具作为教学道具来营造一个主动学习的气氛,从简单的搭建结构模型,到复杂的乐高机器人编程,在游戏中学习,辅导孩子更好地发展逻辑思维等方面的能力。 \|

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1266	[‘易炼’] \|	014\|多	态对话管理系统的研究与实现 \|当前,机器人逐渐从工业机器人向服	机器人转变,服务机器人的一个重要特点就是要能够与人进行基于自然语言的对话。在人机对话系统中,对话管理是不可或缺的核心。传统的对话管理主要利用了语言信息,但是在服务机器人与人的对话交流过程中,不仅有语言信息,还涉及到对话所处的情景信息,例如对话中对话者的表情、手势,还有对话谈论的视觉场景信息等,这些信息会对对话行为产生影响。因此,非常有必要开展基于视觉、语言等多模态信息的对话管理。本文基于已有对话管理技术开展多模态对话管理研究。首先,在此基础上提出了基于意图分析的对话管理模型,主要是对用户对话的意图进行层次化分析,设计了一个结合有限自动状态机和任务树的对话管理方法。然后进行了一系列分类实验,以此验证本文提出的层次化意图分析模型,最终实验结果表明,本文的层次化意图分析模型是行之有效的。最后,本文综合对话系统的各项技术,并融合本文提出的多模态对话管理模型,设计实现了一个基于NAO机器人平台的多模态对话管理系统。该系统模拟了儿童对事物语言和图像的认知过程,通过人机对话的形式让机器人学习情景中事物的名称和图像特征,比如颜色、形状。用户还可以对机器人学习到的知识进行询问,系统亦能检索自己的知识库,并且给出相应的回答。由系统的实验结果表明,本文提出的基于意图分析的对话管理模型能够有效地保证多模态人机对话的流畅性和自然性。 \|
929	[‘乔欢欢’] \| 2	19\|婴儿	情识别算法研究 \|随着人工智能的发展,以人	主体的智能识别研究成为了计算机领域的热门方向,且研究成果已逐渐应用于日常生活中,如人脸识别、表情识别、物体检测等等。表情识别作为一种智能检测人类情绪的方式自然也引起了广泛的关注和研究,但是目前的研究大多是以成人为主体。而婴儿阶段作为人类最重要的阶段,语言表达能力尚未完善,对婴儿情绪和状态的判断仅能通过面部表情和肢体动作。若能实现对婴儿表情的智能识别,将能在婴儿的看护、培育、健康检测等诸多方面带来极大便利。本文以婴儿表情识别为课题,主要研究内容分为以下几点:第一,建立了适用于本文分类研究的婴儿表情库。由于目前国内外表情库大多为成人表情图片或序列,且婴儿面部特征与成人存在很大区别。因此,本文采用从互联网采集图片的方式,对采集的图片进行了相应预处理和数据增强,最终建立了适用于本文研究的婴儿表情库,该表情库图片分为四类:高兴、哭泣、平静、睡觉。第二,对现有局部二值模式LBP(Local Binary Pattern)算子进行了改进。针对本文表情数据来自于互联网,具有光照和噪声复杂的特殊性,本文对现有的LBP算子进行了改进。并经实验证明,该算子与传统的LBP算子相比,更能凸显婴儿面部特征,且对光照和噪声具有更好的鲁棒性。第三,采用深度学习的方法对婴儿表情进行识别,并提出了一种结合浅层网络与深度网络的双通道模型。本文对婴儿表情识别的研究分为三个部分:基于浅层网络、基于深度网络以及结合两种模型的双通道网络。浅层网络部分引入了LBP特征图,使得网络性能提升了近十个百分点,识别率最高为82.6%;深层网络部分,首先对经典的图片识别网络VGGNet进行微调,使其适用于本文婴儿表情的识别,并达到最高为87.3%的准确率;双通道网络模型部分,将前两种网络进行特征融合,将准确率进一步提升至了91.6%。第四,应用一种新型的二阶卷积神经网络进行婴儿表情识别。由于卷积神经网络仅提取了图像的一阶特征,近年来深度学习中关于图像二阶特征的应用越来越多,且部分研究表明,其性能优于一阶特征。所以,本文进一步采用了二阶卷积神经网络对婴儿表情识别进行研究,并针对应用过程存在的问题对模型进行了进一步改进。 \|
1457	[‘王丽彬’] \| 2	20\|基于	验学习理论的Scratch信息技术课程教学设计与应用研究 \|人工智能、大数据、云计算等技术的发展与应用给教育带了	命性的影响,对信息技术教育提出了更高的培养目标要求。良好的信息素养和高阶思维能力是21世纪数字公民应具备的基本能力。因此,为了满足信息社会发展对人才的要求,各级学校纷纷进行了信息技术课程改革。在此背景下,Scratch在教学中应用为信息技术课程的改革带来了新思路和新方法。Scratch在信息技术课程中的应用强调为学生创造真实的学习环境,注重学生的学习体验,重视学生高阶能力的培养与发展。Scratch是一款由麻省理工学院开发的图形化少儿编程软件,其服务对象主要是8至16岁儿童。在使用过程中,学习者只需以搭建积木的形式就可进行可视化的程序设计。Scratch在信息技术课程中的应用,不仅能够为课堂注入了新的活力,引起学生的学习兴趣,提高学习主动性,还能够培养学生的问题解决能力、逻辑思维能力、创新能力、迁移能力等高阶能力。但是由于Scratch在小学信息技术课程中的应用不够成熟,教师对Scratch软件也不够熟悉,缺乏相关教学设计方面的理论与应用研究。因此,Scratch信息技术课程的实际教学效果不是很理想。为了解决这一现状,培养21世纪数字社会人才所需的高阶能力,笔者提出了本课题的研究。本研究针对云南昆明某小学五年级一班学生开展,首先梳理了Scratch在教育研究中的发展脉络,整理了体验学习理论的基本特征及其内涵。其次,分析了小学信息技术课程的课程目标、课程内容、教学模式,证实了信息技术课程与体验学习理论之间具有可行性较好的融合性。然后,在体验学习理论的指导下,基于学习者的学习水平选取了《动手玩转Scratch2.0编程》作为参教材,分析了学习者的学习特征和学习水平,设计了小学Scratch信息技术课程的教学目标、教学内容、教学活动。据此,开展了基于体验学习理论的小学Scratch信息基础课程的教学实践研究。在教学过程中,学生主要通过迭代式创作学习活动进行学习。迭代式创造学习活动主要分为原型制作、作品迭代、完善作品、作品再创作或创新四个阶段。前三个阶段通过向学生提供范例作品,在引导学生完成迭代,完善范例作品的过程中掌握Scratch软件相关知识、程序设计基础知识和程序设计思想。在第四阶段过程中,为学生创造独立探索的学习空间,引导学生进行作品再创作或创意新作品。论文中选取了《接苹果游戏》的教学实施过程进行展示。研究结果表明:第一,基于体验学习理论的小学Scratch信息技术课程能够有效提升学习者学习的兴趣和主动性,学生在教学过程中拥有较高的参与度,课程结束后学生愿意花时间进行程序设计的研究。第二,基于体验学习理论的小学Scratch信息技术课程能够提高学习者问题解决能力、逻辑思维能力和创新力、迁移能力等高阶能力,在学习过程中,学习者能够进行独立探索和协作研究,有效地解决程序设计过程中遇见的问题。在再创作范例作品或创新全新作品时,学生能够融入自己的思想进行作品创作,设计具有趣味性和挑战性的游戏作品。第三,学习者在学习过程中,高阶能力总体而言都得到了不同程度的发展,但是学习者个体能力发展之间存在着差异。对学习者知识掌握和高阶能力评估后发现,学生的高阶能力都得到了提高,但学生群体间出现了能力差异。高阶能力得到较高发展的学生能够独立进行创意作品创作,高阶能力发展程度较弱的学生能够在范例作品的基础增加自己的想法进行迭代。第四,基于体验学习理论的Scratch信息技术课程对于学生能力的培养是可行并有效的。 \|
1025	[‘刘语频’] \| 2	18\|智能	琴教学法的原理及其在儿童钢琴启蒙教育中的应用 \|智能钢琴是指在保持传统钢琴功能的基础上,借助互联网与人	智能技术,拓展产品结构与功能,实现模拟演奏、钢琴教学、娱乐功能的钢琴。由于互联网时代的到来与人工智能的高速发展,智能钢琴作为一种新兴的乐器正逐步得到应用和推广。儿童钢琴启蒙教学是钢琴教学的重要组成部分,是钢琴教学的基础。本论文以智能钢琴教学法这一新的钢琴教学模式为主题,以智能钢琴教学法与传统钢琴教学法之间的差异为线索,探讨智能钢琴教学法的基本原理,并分析了智能钢琴教学法在儿童钢琴教学中的应用。本论文由四大部分组成。第一、二部分为绪论和概述,主要阐述了智能钢琴及智能钢琴教学法的概念、发展现状以及儿童钢琴启蒙教育的性质与任务。第三部分提出智能钢琴教学法,并通过对埃德温·戈登的“预备听想”理论、皮亚杰的儿童思维发展阶段理论、奥苏伯尔的认知同化学习理论以及罗杰斯“以学生为中心”等心理学理论的分析,对智能钢琴教学法的理论依据进行了探索。以此为基础,分别从内容、过程、方法及组织形式四个方面阐释了智能钢琴教学法。第四部分阐述了智能钢琴教学法在儿童钢琴启蒙教育中如何应用的问题。首先根据第三部分的心理学理论,将儿童钢琴启蒙阶段划分为启蒙预备阶段、启蒙初期、启蒙中后期。然后分别阐述了各阶段如何运用智能钢琴进行教学。最后,阐述了智能钢琴教学法对于教与学的作用,并分析了智能钢琴教学法存在的问题以及未来的发展方向。 \|
1629	[‘蔡璐’] \|	017\|基	机器人场景交互的人脸识别系统的设计与实现 \|眼下,正是一个智能机器人爆发的时代,无论是工业	器人还是特种机器人、家用机器人,机器人时代到来正带给现代社会和现代人各种惊喜。对于现代社会中忙碌于工作的年轻父母们而言,他们利用机器人为孩子提供更好陪伴的梦想也正在变得触手可及。基于机器人场景交互的人脸识别系统是儿童教育机器人的一个重要模块,目的是让机器人识别不同的人物角色,从而有目的进行交互,使得机器人更加智能化,更容易融入到人们的生活场景中。基于机器人场景交互的人脸识别系统是应用在人们生活的具体场景之中。生活场景是丰富多样的,所以要想让机器人自然的融入人类的生活场景中,需要尽可能的丰富其场景处理能力。这个问题需要从两个方面来解决,一方面可以尽量多的增加场景逻辑,考虑到生活中尽可能多的场景;另一方面,提高场景的适用性,用少量的场景逻辑来处理现实中多个场景。本文使用人脸识别相关技术,来实现机器人场景化中的认识新朋友和与好朋友打招呼两个场景。首先,本文介绍了系统的实际应用背景和人脸识别在系统中的应用。同时,也介绍了人脸识别的相关背景和国内外的发展现状。其次,结合系统的业务需求,确定了系统的总体架构和模块划分,以及各个模块之间的交互流程。最后,本文详细阐述了基于机器人场景交互的人脸识别系统的实现过程,该部分是本文的重点。本文的创新点包括以下几个方面:首先,本文将人脸识别算法应用在机器人与人类实际交互的场景中,具有实际的应用意义;其次,在特征提取的算法中,将CNN结构的倒数第二层全连接层的结果作为人脸的特征保存,这种方法不仅保留了 CNN的识别准确度,又提高了特征提取的效率;最后,将场景化实现与视觉算法实现分离,提高了系统的可扩展性。 \|
626	[‘苏明’] \|	020\|基	人工智能技术的在线学习系统开发应用 \|本文针对基于人工智能技术的在线学习系统推	和应用的客观趋势,从在线学习模式的特点出发,通过采用大量参考文献的分析法、对比法,首先,介绍了在线学习模式的特点,接着,从基于人工智能技术的在线学习系统的需求分析、基于人工智能技术的在线学习系统的总体设计两个方面入手,研究了基于人工智能技术的在线学习系统的开发思路,其次,从在线注册选课、学前能力测试、学习评估反馈三个方面入手,分析了基于人工智能技术的在线学习系统的应用,最后,又通过结束语的形式总结了基于人工智能技术的在线学习系统的应用给教师的教学工作带来的积极影响,希望通过这次研究,为软件开发人员提供有效的参考。 \|
1790	[‘韦象’] \|	019\|微	在小学六年级学生数学课后复习的应用研究 \|近年来,互联网+人工智能+教育催生了个性化学	、移动学习、混合式学习等互联网+教育的需求,成为国内外教育领域研究的热点话题。《义务教育数学课程标准(2011年版)》指出“把现代信息技术作为学生学习数学和解决问题的有力工具,有效地改进教与学的方式”。目前,小学六年级学生开始步入青春期,心理和身体都发很大变化。六年级学生对数学课后复习的重要性认识不够,传统的复习方式已很难激起他们的复习兴趣,如何提高数学课后复习的有效性。作为信息技术深度融入数学课程的产物——基于数学微课的移动学习可能是一种提效学生数学复习的可行途径。本研究以城市某所小学六年级两个班级的学生作为研究对象,通过调查、实验、访谈相结合的方法,探究微课在小学六年级学生的数学课后复习的有效性。包括理论和实践两个方面的研究:在理论研究方面,通过文献梳理和经验总结,探讨用微课辅助数学课后复习的基本策略,通过“收”、“选”、“推”、“练”、“反”应用策略能充分发挥微课在小学六年级学生数学课后复习的效果。在实验研究方面,本次研究采用两次实验,一次正常实验,一次验证实验。实验班的学生应用微课进行数学课后复习,对照班学生采用传统方式复习。通过实验、调查和访谈方法,发现微课对小学六年学生数学课后复习产生如下影响:(1)能显著提升学生的数学学习成绩。(2)有助于提高学生复习效率、激发学生学习兴趣、改善学生的复习方式。 \|
594	[‘罗敏红’] \| 2	23\|“大	据+人工智能”技术在学前教育中的融合创新 \|<正>人工智能平台的人脸识别、情绪识别、声音	别技术，以及百度云的计算、存储技术和智能多媒体平台、智能大数据平台引领信息时代的科技爆炸，应用在学前教育中，必将带给学前教育的重大变革。随着大数据理念的传播和人工技能技术的发展，大数据在内涵和外延上已经超越了传统意义上的“数据”概念，演变成为一种“技术+能力”结合体。 \|
1110	[‘孔慧’] \|	021\|基	SOLO分类理论的Scratch等级考试试题评价研究 \|近些年来,伴随着信息技术的不断更新和	展,大数据、人工智能、物联网等各种新兴技术的不断出现,毋庸置疑,编程将会是未来人们必须掌握的一项基本技能。为了更好地适应未来社会的发展需求,各国纷纷开始注重少儿编程,其中以Scratch图形化编程为主的课程受到了孩子的喜爱和推崇,相关研究表明,Scratch可以有效地促进和培养儿童的计算思维。基于此,为了检验学生Scratch编程的学习成果,各类与之相关的等级考试也应运而生了。那么这些试题是以什么样的形式出现?是否能够检测出学生的计算思维?这些试题考查的能力结构层次又是什么样的?带着这些问题,本次研究基于SOLO分类理论对Scratch等级考试试题进行评价,主要的研究过程如下:首先,搜集大量的文献资料,梳理当前编程教育的评价和SOLO分类理论的研究现状,同时对Scratch、计算思维等相关概念进行界定,以此为基础展开研究。其次,构建一套基于SOLO分类理论的Scratch试题分析方法。基于上述的文献梳理和相关概念,对评价要素进行提取,划分试题对应的水平层次,并对不同的题型进行应用示例,在专家的指导下进行多次修改和完善,最终确定Scratch试题分析方法的方案。然后,基于构建的Scratch试题分析方法,对2019年全国青少年软件编程等级考试Scratch图形化编程(1～4级)试题进行统计分析和比较,得到试题的不同等级在计算概念分布以及能力结构上的特点,研究发现:不同等级的Scratch试题考查的计算思维侧重点不同;从总体上看,各试题按照等级的逐步提升,所考查的SOLO层次水平也呈现从低级到高级的趋势,但二、三两个等级试题之间考查的水平层次区分度不高;每个等级的各套真题考查的难度和知识点一致性较高,但二级的三套真题之间出现了较大的分歧。最后,基于研究发现,对Scratch教学和试题编制提出了一些建议,并总结此次研究的不足和对未来进一步研究的展望。 \|
1299	[‘李俊锋’] \| 2	21\|基于	识图谱的视觉问答技术研究 \|视觉问答任务要求模型能够理解输入的	像和文本问题内容,然后给出相应的答案。相比只需要处理单一模态信息的纯文本问答任务,视觉问答要对视觉模态和文本模态的信息进行多模态信息融合处理,这样的任务更符合人类面对问题的真实场景,更接近具有推理能力的人工智能形态,存在较高的研究价值以及在医疗辅助、安防、幼儿教育等领域有着广阔的应用场景。目前,视觉问答任务面临着以下问题与挑战:在模型面对来自图像和文本语言两个不同模态信息的输入时,如何高效的处理多模态信息并得到准确的视觉图像特征表示、自然语言文本特征表示或者是图像文本特征联合表示存在着挑战;模型如何提取高维的图像特征和文本特征以及实现图像文本语义对齐;模型如何根据文本问题来提取图像中相应的物体属性或物体关系特征并进行推理,这些问题都阻碍着视觉问答任务的进一步发展。针对以上问题,本文通过模拟人类在面对现实场景问题时的感知、认知推理过程对视觉问答模型提出了改进方案。主要研究内容如下:(1)本文通过数据集中的标注数据并且提取数据集图像中的物体、属性以及物体关系构建了一个图像关联知识图谱,并结合Word Net中不同的语义相似度计算方法设计了上述知识图谱中的实体关系权重。提出了基于知识图谱特征嵌入及注意力增强的视觉问答框架,将知识图谱中的图像场景结构化知识特征与文本问题特征以及图像特征相结合,在一定程度上解决了图像文本语义对齐问题。(2)本文提出了一种基于跨模态预训练与知识图谱特征对齐的视觉问答框架,通过引入Transformer结构编码图像模态与文本模态信息,以及设计了知识图谱实体预测、关系预测、属性预测、图像ROI区域掩码类别预测、图像文本匹配判断等多个预训练任务让模型学习图像、文本、知识图谱联合特征,有效解决了多模态特征融合和更细粒度的图像文本语义特征提取问题。实验结果表明,在视觉问答模型中加入含有图像场景信息的知识图谱特征能有效的辅助视觉问答任务性能提升。 \|
1278	[‘曾榆钧’] \| 2	23\|家用	人机器人技术风险与规避策略研究 \|随着人工智能的发展,类人机器人正在快速兴	,并逐渐跻身人类家庭,为人们的家庭生活带来新的舒适和便利。作为一种类人化的智能机器人,家用类人机器人具有通用性、智能性和类人性的功能特征。它们不仅可以帮助人们完成家务、照顾儿童和老人等任务,减轻人们的生活负担,其智能化、类人化的特征还赋予其在家庭领域充当特定的家庭成员乃至精神伴侣的可能。然而,家用类人机器人技术在给人类带来巨大福祉的同时,也潜藏着种种意想不到的技术风险。与传统家用机器人相比,家用类人机器人不仅表现出高度的智能性,还表现出类似于人类的情感和社交行为,这导致在家庭领域的人机交互过程中,人机关系更加复杂甚至是人机关系的异化。人与家用类人机器人的长时间接触和互动可能会导致人类对机器人的行为和能力的误判与误解,其“类人化”会使其具有情感的迷惑性和欺骗性,造成错误的情感依附。可见,家用类人机器人带来的技术风险也更复杂,不仅有外在化的风险,还有内在化的风险(精神层面的风险)。这些风险不但会损害人类的利益,还会对人的情感、主体能力等方面造成不同程度的冲击。因此,人们在享受这些机器人带来的便利的同时,应深入反思它们的发展和应用,并警惕其潜在的风险,降低它们对人类生活和社会可能产生的负面影响。本文从风险社会的视角,探讨家用类人机器人在应用中可能带来的技术风险问题、家用类人机器人技术风险的成因,以及如何规避家用类人机器人的技术风险。首先,对家用类人机器人的演进历程做了详细的梳理,考察了家用类人机器人的基本特征与应用现状,并对家用类人机器人对人类及人类社会带来的影响进行了探讨。其次,论述了家用类人机器人技术风险的内涵和类型,并着重分析了家用类人机器人技术风险的主要后果,诸如家用类人机器人对人的利益、情感联系以及主体能力三个方面的威胁。具体包括侵害用户隐私、冲击社会群体就业、威胁人的健康安全、混淆虚拟和现实情感、侵蚀家庭情感联系、损害用户的认知和实践能力、弱化用户的社交能力等。明确了家用类人机器人技术风险是它的内在属性,即是家用类人机器人技术在研发和应用过程中不可避免的风险。再次,从技术本身、人类主观以及社会制度三个层面深度分析引发家用类人机器人技术风险的成因。在技术层面,家用类人机器人的技术风险与家用类人机器人技术的机械性、复杂性以及技术本身不确定性有着密切关系;在人类主观层面,技术风险主要来源于人认知的局限性、技术风险意识的淡薄、主体意识的薄弱及社会责任感的缺失;在社会制度层面,导致技术风险的原因主要有技术理性与社会理性的断裂、家用类人机器人的伦理原则和规范缺失以及家用类人机器人相关的法律法规不健全。最后,基于对家用类人机器人技术风险成因的分析提出了一系列防范和规避其技术风险的针对性措施。并指出仅仅依靠技术的升级和进步来规避技术风险是治标不治本的,甚至可能会使技术风险进一步升级。因此,应从技术层面、人类主观层面和社会制度层面多管齐下,采取多种措施来降低家用类人机器人技术风险发生的概率,并弱化风险造成的影响。的确,虽然家用类人机器人凭借其卓越的功能可以帮助人类完成重复性、繁琐乃至复杂的工作,减轻人们家庭生活的压力,但它不可能解决所有的家庭问题,相反还会为家庭成员及家庭带来新的挑战。因此,人们在力图通过家用类人机器人来帮助人类从劳动的苦役中解放出来的同时,更需要以理性的思维方式来审视其价值和风险,以达到理性利用与规避技术风险的平衡。家用类人机器人的技术风险是客观性与主观建构性的统一。技术的局限性和社会制度为家用类人机器人技术风险的形成提供了客观条件,人类主观层面的原因,如人的认知有限性、风险意识的淡薄等是其技术风险的主观要素。故为了最大限度地降低家用类人机器人技术风险发生的概率,必须采取整合规避机制,综合运用技术本身、社会制度、人的文化和心理等多种措施。 \|
566	[‘盘俊春’] \| 2	13\|一款	错的机器人编程入门教育软件:RoboMind \|<正>随着数字化生存方式的到来,下一	将更多地和机器人打交道。机器人技术涉及多门学科,是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。因此,机器人技术是世界强国重点发展的尖端技术,也是世界公认的核心竞争力之一。很多国家已经从小学开始就将机器人教育列为学校的课程。如何从小就在孩子中普及机器人编程知识呢?选择好的教育软件是一个重要的环节。适合中小学生用的软件很多,如Scratch,但对学前的孩子来说 \|
483	[‘沙小梅’] \| 2	19\|以“	联网+”促进学前教育信息化建设 \|云计算、大数据、人工智能等技术的快	发展,有力地促进了”互联网+教育”的普及和应用。学前教育作为”互联网+“的重要应用领域,可以充分地利用人工智能、物联网、大数据等技术,实现学前教育硬件设备的互联互通,利用大数据搜索与推荐学前教育资源,基于人工智能开发可视化、虚拟化的学前教育课程,培养儿童的学习积极性和主动性,让学生养成一种良好的学习习惯,具有重要作用和意义。 \|
1732	[‘阳盛清’] \| 2	22\|面向	童自然教育的设计及服务 \|近些年,由于我国经济的迅猛发展,	多人功利地追求商业利润,忽视了正确的儿童教育。同时,成绩论、成功学等价值观对儿童教育产生负面影响,呈现出儿童对自然体验的不足。由于自然教育能缓和现代社会发展造成儿童自然缺失下带来的各种生心理的影响。因此,本研究以6～12岁的学龄儿童为对象,提出通过设计及服务探索儿童自然教育的流程,并验证提出的服务流程的合理性、有效性。首先,使用大数据和人工智能对儿童的自然印象体验特点作定性用户调研分析。通过对自然印象词汇进行词性划分和语义解释后得到的分析结果,总结出现在儿童的自然印象和五感体验从课本的学习来获得的倾向。通过分析自然教育实施中的不足与用户需求,提出了以服务设计来提升提高儿童认知与体验学习自然的水平的设计路径。其次,通过社会文化理论和预发明创造理论指导设计了儿童自然体验认知和学习创造提升的实验过程,提出通过引导来引发儿童兴趣主动接触自然后,自然认知(印象词汇数量)和学习创造能力(叶子想象绘画数量)会有所提升的实验假设。选择8位三年级学生进行对叶子视、触、嗅体验前后的形容比喻表达和想象绘画的实验过程后,通过统计学检验发现两项结果P<0.05,具有显著性差异验证了实验假设。从实验假设验证内容以及总结乡镇小学也缺乏自然教育,跟教师合作过程中的沟通工具可为协作工具设计作为参考,儿童参与自然会有科目学习的想法等四点实验结论,为本研究结合五感体验,思考融入乡村自然教育需求以及协同沟通推动等角度提供设计协同工具流程和服务生态发展的思路与灵感。最后,通过不同实施儿童自然教育的行为特点与问题的分析,总结家长会通过自然教育绘本等内容教学特点,教师注重科目学习与成绩提高的教学目的,自然教育机构手工造物体验自然课程不够深入,以及为了儿童可持续发展体验认知自然与学习创造能力的评估需求等设计机会点,设立自然造物手工文化促进五感体验与学习为核心参与触点与设计价值点,依次设计帮助家长拆解自然教育绘本进行角色扮演设定、帮助教师结合现象教学促进自然教育学习、帮助自然教育机构设计师合理设计手工造物玩教具以及评估儿童参与认知和学习效果的四个工具包,根据工具包设计可持续且有效的儿童自然教育协作服务流程。以协作工具包中的手工文化学习和自然体验内容联系乡村中的本土手工造物文化和丰富的自然可持续材料等丰富的自然教育资源,结合乡村振兴战略设想了协作共创自然教育的工具包折页的载体设计,并设想了自然教育服务生态发展内容以供未来研究者优化与设计提供灵感参考。以用户可接受度理论对家长与教师进行线上问卷测试,验证了协作工具包的设计可行性、协作流程的合理性。综上,本研究针对儿童在自然教育中的五感体验和手工学习特点,展开对国内自然教育服务协作流程的设计研究,完成自然教育可持续发展的服务设计与验证,对未来儿童教育发展提供研究参考。 \|
1252	[‘徐莹丽’] \| 2	21\|基于	度学习的机器人辅助手写研究 \|机器人迎来了智能化的新时代,特别是类	机器人,在医疗健康、教育以及人们的日常生活中得到了广泛的应用。智能技术的传播和应用极大地提高了机器人辅助人类活动的能力。手写是儿童教育期间必须掌握的一项基本技能。不良的手写技能在学习成绩、自尊和动机方面对儿童产生负面影响,需要额外的辅助干预。本文以NAO机器人为实验平台,研究机器人辅助手写问题,分别结合人机交互、文本识别、物体检测技术开发机器人手写系统。论文主要内容如下:首先,研究基于人机交互的机器人辅助手写问题,简化机器人右臂模型,运用Q学习算法构建模拟器,学习单词正确的书写顺序。结合NAO机器人进行手写实验,人将单词写入电脑,保存笔画端点坐标,模拟器通过训练找到正确的书写顺序同时优化笔画,通过逆运动学求解完成笔划轨迹到手臂关节角度的坐标变换,NAO机器人进行手写复现,实现人教机器人手写的交互模式。其次,研究基于文本识别的机器人辅助手写问题,通过聚类方法构建机器人手写字母库,获得26个小写英文字母所对应的机器人关节角度值,基于文本识别模型,实现机器人对单词文本的快速识别。结合NAO机器人完成手写实验,学习者在白板上手写单词,机器人正确识别后在白板上复制手写。较差的手写笔迹导致的错误识别要求学习者进行多次手写,进而提高学习者的手写技能。最后,研究基于物体检测的机器人辅助手写问题,结合NAO机器人开发了一个检测-手写系统。结合Mobile Netv2对YOLOv4框架进行简化,相比于YOLOv4,Mobile Netv2-YOLOv4的检测精度稍有下降,检测速度明显提高,计算量大大减少,并获得较高的测试精度。遵循儿童手写学习的发展规律,完成检测-手写实验,实现NAO机器人对水果的检测识别再读写,获得具有一定辨识度的手写笔迹。 \|
340	[‘本刊讯’] \| 2	24\|人工	能可以进行类似儿童的语言学习 \|<正>GPT-4等人工智能系统可以学习	使用人类语言，但它们是从海量的语言输入中学习到的，远远超过儿童在学习语言时所获得的真实的语料输入。如果人工智能模型不是基于海量的网络数据，而仅仅是基于单个孩子接收的输入语料，那么模型能够学习到什么呢？近日，发表在Science上的一项研究中，纽约大学的研究人员训练了一个基于单个孩子接受收到的语料输入的人工智能模型。研究结果显示，该模型可以使用孩子所经历的有限片段来学习大量的单词和概念。 \|
613	[‘胡子淳’] \| 2	19\|手机	媒体对青少年成长的影响及对策 \|<正>随着大数据、云计算、人工智能等新	代信息技术的迅猛发展,手机新媒体凭借其传播便捷性、及时性、互动性等诸多特征被更广泛地应用,逐渐成为人们生活的新时尚。同时我们也应看到手机新媒体过度使用带来的负面影响,尤其是在青少年群体中已经出现一大批”屏幕少年”,对他们的认知、情感、意志和行为都产生了不可忽视的影响。本文旨在分析当前手机新媒体对青少年成长所产生的积极影响、消极影响以及应对策略,以期在手机新媒体环境下为促进青少年健康成长提供借鉴。 \|
1650	[‘谭雄乐’] \| 2	16\|小型	育机器人的设计与实现 \|随着传感器、计算机、电机与控制	术的发展,机器人体积越来越小,功能也越来越强大,生活中机器人应用无处不在。教育型机器人是以培养学生综合能力为目标的机器人成品或套件,未来在高校信息技术教育方面有广阔前景,也可作为开发儿童智力的新型教学与早教工具。本文介绍了一种仿人形教育机器人的设计与实现,主要包括总体方案设计,控制与伺服的总线协议,机器人子系统设计,动作录制子系统设计,无线遥控子系统设计与系统测试。本论文设计的教育型机器人总体设计采用串行总线连接内部的伺服关节与控制模块,串行总线简化了机器人的内部布线并使得机器人控制更加简单灵活;机器人伺服关节采用PID闭环控制技术,PID控制技术使得伺服关节能够实现高精度的位置伺服;机器人使用Arduino开源平台与NRF2401无线模块实现机器人的无线遥控;机器人集成USB2.0接口,上位机动作录制软件通过USB2.0接口读取机器人的关节角度信息实现机器人的动作录制;机器人通过动作回放方式实现机器人动作的自动播放;机器人动作帧使用分组方式进行存储,分组存储节省重复动作帧的存储空间,动作组的组合可使机器人实现更加复杂的动作。 \|
1583	[‘胡恩’] \|	022\|基	机器人编程的数学学习对儿童数学能力及兴趣的影响 \|数学教育作为促进学生全面发展教育的重要组成部分,其重	性不言而喻。我国《义务教育数学课程标准(2011年版)》指出,数学教育既要使学生掌握现代生活和学习中必需的数学知识和技能,也要促进学生思维能力和创新能力的发展,并且还强调了数学兴趣的培养对于儿童数学学习的重要性。前人研究表明,目前数学课堂多以讲授式教学为主,儿童缺少自主学习的机会,加之儿童的认知水平尚处于发展阶段,传统的教学模式不足以使儿童的数学能力和数学兴趣得到发展。因此,有必要引入新的教学方式。已有大量研究指出机器人编程对提升儿童的学习认知能力和激发儿童的学习兴趣有积极影响。但是,鲜有实证研究探索机器人编程在儿童数学学习中的作用以及应如何融入到儿童的数学学习中。因此,本研究的主要目标是结合具身认知理论、建造主义理论以及APOS理论设计基于机器人编程的数学学习课程,并探究基于机器人编程的数学学习对儿童数学能力和数学兴趣的影响。为此,本文采用准实验研究法,招募了64名6-8岁的儿童并随机分配到实验组和控制组中。其中,实验组参与基于机器人编程的数学学习课程,控制组参与传统的数学课程。本研究通过空间工作记忆能力、几何图形搜索能力和推理能力这三个方面来衡量儿童的数学能力,并基于视频分析的方法评价了儿童的学习兴趣。研究结果表明:(1)基于机器人编程的数学学习对儿童空间工作记忆能力的提升未达到显著但出现显著的趋势,在几何图形搜索能力和推理能力上未达到显著;(2)基于机器人编程的数学学习对儿童数学兴趣的提升未达到显著。但进一步分析发现,实验组在实验前期和实验后期的数学兴趣显著高于控制组。这些研究结果验证了本文的部分研究假设,即基于机器人编程的数学学习比传统的数学学习更有利于提高儿童的空间工作记忆能力和数学兴趣。基于以上研究结果,本文提出了以下教育教学建议:(1)基于机器人编程的数学学习是提升儿童空间工作记忆能力的有效手段;(2)基于机器人编程的数学学习对关注数学兴趣的课堂有积极作用。总之,本研究整合了多个理论模型设计了基于机器人编程的数学学习课程,并应用实证的方法检验了此课程对儿童数学能力和兴趣的影响。在理论层面上,本研究的结果表明可以综合应用具身认知理论、建造主义理论以及APOS理论指导针对儿童的数学教育。在实践层面上,本研究设计了基于机器人编程的数学学习课程,为儿童数学学习实践活动的设计和开发提供了参考。 \|
1669	[‘赵熙’] \|	020\|R	search on Dance Generation of Humanoid Robot Based on 2D Pose Estimation \|目	,随着现代人机交互技术的进步和飞速发展,机器人在科学和教育领域已经发挥出了重要的作用,教育机器人已经被广泛地逐渐融入到我们的日常学习和工作生活。仿人机器人的研究在全世界的学者中都得到了广泛的重视和关注,其中,仿人机器人的舞蹈生成是在一定长度和时间内的舞蹈姿态动作的数据集合。仿人机器人舞蹈姿态的展示实际上是通过控制机器人的关节在指定的时间内到达特定的空间位置,并将视频中舞蹈者的姿态动作转化为仿人机器人的动作的集合。尽管将仿人机器人用于舞蹈教学具有广阔的市场和应用的前景,然而传统的舞蹈机器人在舞蹈教学和实践中仍然面临着机遇和挑战。首先,机器人的动作主要依靠动作编辑软件人工设计完成,编排一套新的机器人舞蹈动作,需要投入大量的人力和时间成本,且对编排人员有较高的专业知识要求。其次,机器人动作的精细化和精准度不足,遗失了舞蹈中的动作细节,难以满足细粒度舞蹈动作的教学要求。因此,在本文中仿人机器人用来解决舞蹈教学中师资资源的不足而产生的问题,研发舞蹈机器人广泛地用于幼小儿童舞蹈教学,具有重要的教学现实意义和广泛的应用价值。此外,在技术方面,在视频跟踪过程中人物存在被遮挡的现象,对传统的二维姿态估计造成了一定困难。识别到的人体骨骼信息与仿人机器人之间还存在一定的差距,二维姿态估计获取到的信息不能直接应用于机器人。为了验证教育机器人在舞蹈教学中应用的可行性,本文中舞蹈机器人主要采用的是基于帧间姿态距离计算方式的二维姿态估计的算法,获取骨骼姿态信息,通过逆运动学方法可以精确的计算出具体的仿人机器人各个关节动作的夹角并将模仿人体姿态的关节位置信息信息映射到仿人机器人,实现了仿人机器人生成与人体姿态相似的舞蹈动作。本文通过研究并设计一种基于教学视频的人形机器人舞蹈动作自动生成方法,该方法利用视频理解技术,跟踪舞蹈教学视频中人体关节点信息,进而将关节点信息序列分割为动作单元序列,最后重构动作单元序列并映射为机器人动作。为此,需要解决的技术问题有:(1)舞蹈视频的关节点精确跟踪,以获取完整的关节点信息;(2)关节点信息序列的分割,以得到舞蹈动作单元序列;(3)舞蹈动作单元序列的重构,以形成机器人可执行的动作参数。本文研究主要围绕仿人机器人舞蹈教学动作生成方法这一问题,从教学视频关节点跟踪、动作单元分割以及动作序列重构三个方面展开了研究。首先,本文分析了国内外关于二维姿态估计技术的研究现状。主要研究了如何通过二维姿态估计的方式识别并跟踪舞蹈视频中的人体关节点信息,并有效的利用在仿人机器人身上。关节点跟踪主要实现人体关节点的检测与实时跟踪,其核心在于从舞蹈视频中实时检测人体关节点并恢复空间运动信息。该处理的输入为舞蹈教学视频,输出为关节点坐标信息。关节点跟踪的处理过程主要包括关节点的界定和关节点坐标转换这两个方面。对于关节点的分析,本文主要采用二维姿态估计方法计算人体的骨骼关键信息,进而推断出肢体的方位信息。二维人体姿态估计是计算机视觉领域研究的一个重要方向,是人体姿态分析中的关键技术,也是当前的热点研究问题。它主要是从图像或视频数据中检测人体骨骼关键信息。仿人机器人舞蹈动作生成面临的挑战是视频图像中的信息是二维信息,而仿人机器人的动作在三维空间中展示,并且视频中的人体与背景环境的相互遮挡,以及舞蹈视频中人体方位不断变化的因素的干扰,使得我们很难准确地检测、识别和跟踪动态视频中的人体姿态。本文利用视频信息中人体姿态具有连续性这一特点,通过将二维姿态估计算法与帧间检测相关联,采用帧间姿态距离计算的方式,将前一帧的姿态与下一帧的姿态进行关联,解决在动态视频中因出现的肢体被遮挡造成的无法检测的问题,以此实现视频中的人体姿态跟踪。通过实验后验证得到,关联后的骨架关键点信息识别的准确率较单帧姿态识别有一定的提升,改善了部分关节点识别错误的情况。其次,针对识别到的人体关节点的转化过程时与仿人机器人不能完全匹配这一问题,构建了人-机空间直接坐标系。为了实现机器人与人体展示出同样的姿态动作,需要建立机器人骨骼关节点信息与人体骨骼关键点信息之间的对应关系。因此,需要在空间上对人体姿态骨骼关键点与仿人机器人的关节点构建一一对应的映射关系。通过分析建立人机的姿态模型使人体的各种舞蹈姿态数据尽可能的与仿人机器人一一对应。其中,主要主要姿态模型包括仿人舞蹈机器人的头部、肩膀、肘部、手腕、骸部、膝盖共11个人体骨骼结构的关键点姿态信息。接下来,通过建立空间直角坐标系,并结合逆运动学方法将二维人体姿态信息计算出三维的仿人机器人各关节角坐标信息,将仿人机器人中的每一个关节的坐标信息都由(x,y,z)的方式描述出来。当仿人机器人处在这个三维直角坐标系时,机器人的三维坐标原点位于两只脚的中间位置,正前方为x轴,垂直向上的方向为z轴,y轴则垂直于x和z轴构成的平面。在仿人机器人进行舞蹈表演时,可以依靠此参考坐标系对舞蹈动作进行生成,给出仿人机器人姿态的具体空间位置。虽然仿人机器人的关节特征与人体类似,但是由于机器人物理结构的限制,机器人仍然无法展示出对应人体关节较大角度的情况下的舞蹈姿态。其中,以手臂关节为例,获取姿态信息后,仿人机器人的手臂关节作为目标进行验证,肩关节有两个自由度向上抬起放下和左右横向活动。在本实验中,如果人体关节的角度变化超出了机器人的运动范围,则将其指定为机器人运动的最大极限值。然后,介绍了如何对视频中的舞蹈动作进行预处理。主要分为三个步骤:第一步,通过动作单元分割实现关节点坐标序列的分割,得到动作单元序列,每个动作单元序列对应一个关节点坐标子序列。动作的分割主要使用基于滑动窗口的视频序列分割方法,使用不同长度的窗口对人体舞蹈表演的视频进行舞蹈姿态的动作序列分割,从主要舞蹈动作序列中提取到舞蹈动作信息;第二步,在去除掉舞蹈动作序列中的冗余信息后保留主要的舞蹈动作序列;第三步,基于二维姿态估计技术将图片中的人体舞蹈动作识别为具体的骨骼关键点信息,关键帧中每一帧的骨架关键信息都将识别作为基本的人体舞蹈视频动作姿态单元。接下来,动作序列重构实现动作单元顺序的重新编排,并将编排后的动作序列转换为机器人动作参数序列。利用第三章提出的逆运动学方法计算出相应的关节变量,并将计算出的关节变量作为控制变量发送给仿人机器人,即可由仿人机器人模仿出人的姿态动作,每一个基本动作单元可以实现一个姿态动作的展示,连续的动作变化则构成了机器人的舞蹈。最后,本文提出了基于二维姿态估计的仿人机器人舞蹈教学系统的框架。教学系统包括舞蹈姿态生成、舞蹈姿态编排、仿人机器人动作控制和教学内容评估等模块。机器人动作生成一般有两种方法,一种是提取视频中舞蹈动作序列的人体姿态信息;另一种是预先建立舞蹈姿态数据集,通过深度学习根据音乐关联动作特征向量使得机器人可以自动生成舞蹈姿势序列。本文主要是研究的第一种方式,在仿人机器人的教学环节,仿人机器人与人的交互和教学是设计中需要考虑的关键问题。为了进一步提高教学系统的教学效果,使机器人的动作展示具有良好的观赏性,采用了舞蹈单元编排组合的方式对其设计更复杂的舞蹈动作。对基本的舞蹈动作单元进行编排,将4个基本动作作为一组,设计成一个舞蹈动作序列由仿人机器人进行教学展示。可以重复的对动作序列展示,达到舞蹈教学的目的。同时,在仿人机器人的复杂动作展示过程中,对仿人机器人的姿态控制也尤为重要,对仿人机器人在舞蹈动作展示时稳定性控制以及意外跌倒等问题的出现也是设计中的难点。此外,可以使用二维姿态估计技术对仿人机器人生成的舞蹈动作进行分析,比对仿人机器人生成的动作序列是否符合规范,生成的姿态动作能否达到我们的教学预期目标。如果仿人机器人的动作不符合规范,设计进一改进的方案。该系统框架将人体姿势分析技术与舞蹈教学模式相结合,结合对照组教学实验对该模式下的舞蹈教学效果进行分析,验证其可以达到较好舞蹈教学的效果,对传统舞蹈的信息化教学具有重要意义。本研究旨在通过仿人机器人实现舞蹈教学,并发挥机器人在教育领域的积极作用。在最后对教学机器人的未来发展进行了展望,探索了仿人机器人的智能教学中实现舞蹈教学和动态评价。 \|
1827	[‘高运运’] \| 2	21\|面向	内移动机器人的生物体检测与定位方法研究 \|随着机器人技术和计算机视觉技术的迅猛发展,具有视	感知能力的移动机器人可以在生活节奏日益加快的当下协助人们对家中老人、儿童和宠物进行陪护。论文面向室内移动机器人应用平台,构建生物体目标检测与定位系统,重点研究生物体目标检测与跟踪、基于单目视觉的目标定位及机器人运动跟随等问题,以实现机器人对生物体目标的视觉感知与运动跟随。论文的主要工作如下:首先,面向室内移动机器人平台改进了YOLOv4目标检测算法。使用Mobile Net V3作为改进算法的主干网络以轻量化目标检测模型,增加主干网络的输出特征层,增强顶层特征图的空间信息。对每个从主干网络输出的特征图进行空间金字塔池化(SPP),增加特征图的目标感受野。同时使用K-means++算法进行先验框聚类获得四个尺度共12个尺寸的先验框,降低初始聚类中心对聚类结果的影响。改进算法的损失函数解决正负样本失衡的问题。其次,采用基于GIOU(Generalized Intersection over Union)的改进Deep SORT算法全局跟踪生物体目标。在级联匹配结束后,以GIOU为相似度评判标准对未匹配轨迹和检测框进行匹配,提高匹配的准确性和跟踪的稳定性。生成消失轨迹集以实现算法对生物体目标轨迹的全局掌控,降低目标ID跳转的次数。改进后的目标跟踪算法采用改进YOLOv4作为目标检测模块,跟踪性能得到提升,算法运行速度大大提高。然后,采用先定位后建模的方式建立基于BP神经网络的单目视觉定位模型。采用改进YOLOv4算法对位置信息已知的目标进行检测获得其检测框底边中心的像素坐标系坐标,建立训练数据集。采用训练集数据对基于遗传算法和Adam优化器的BP神经网络进行训练,得到生物体目标着地点像素坐标系坐标和目标位置信息的映射关系,建立单目视觉定位模型。最后,面向室内移动机器人设计基于单目视觉定位信息的运动控制策略。根据机器人相机视野中有无生物体目标分别设计了自主搜寻策略和跟随路径规划算法。分别在单目标环境、单类别多目标环境和多类别多目标环境中设计目标跟随实验来验证设计的生物体目标检测与跟踪算法、单目视觉定位算法和路径规划算法在移动机器人平台上的可行性。 \|
1310	[‘李安琪’] \| 2	22\|基于	组织增量神经网络的机器人认知发育模型 \|认知机器人是具有仿人高级认知能力的智能机器人,	年来在人工智能领域受到了广泛的关注。认知发育能力能够使机器人在复杂的环境中执行非特定的任务,有助于机器人提高自主化水平并改善人机交互效果,促进机器人更好地为人类服务。认知机器人实现与人类交互、为人类服务的基础是具有与人类相同的知识基础,从而理解人类的指导与行为。因此,本文主要研究认知机器人在日常生活场景中对物体概念的认知发育。认知发育模型需要有实时学习、长期记忆、自主总结的能力,受人类婴儿认知发育理论及脑科学生理研究的启发,本文建立了基于增量式自组织神经网络的认知发育模型,主要包括以下内容:(1)现有的认知发育模型只能处理已知模态的知识,无法在线处理新类型的感知模态。针对此问题,本文提出了基于RE-SOINN(Relation Evolution SOINN)的可扩展认知发育模型,它允许以在线方式将新类型的模态添加到现有的认知网络。该模型包括三层网络,样本层、符号层和关联层,首先,每种模态(例如颜色、形状、名称)都有一个相应的处理通道,样本层以无监督的方式增量地学习和自组织并输出当前输入的聚类结果,符号层接收样本层学习结果并将其抽象为符号表示;其次,关联层通过RE-SOINN实现新模态与现有认知网络的融合,RE-SOINN通过提出的询问和调整策略对新旧模态的激活结果做出反应——创建新节点、扩展权重或解决冲突,从而,在现有关联关系中添加新信息以实现关联关系的进化。在水果和蔬菜数据集上进行了模态顺序学习的实验,实验结果表明,该网络可以在任何时刻有效地学习新的模态并将它与已学习的模态信息相结合。(2)针对可扩展认知发育模型未学习特征语义概念的问题,提出了结合元信息和半监督学习的自主认知发育模型,通过元信息对视觉特征的注释学习特征的语义概念。该模型包括视觉处理网络、听觉处理网络和特征关联网络,听觉处理网络通过语法获取元信息,利用获取到的元信息注释物体的视觉特征;视觉处理网络包括形状和颜色的处理通道,以半监督的方式增量式地学习和自组织;特征关联网络建立视觉与对象名称之间的关联关系,并加入了记忆模型,从而实现巩固正确知识、遗忘错误表示。该模型还包括一种新的回调策略,即如果输入没有激活关联节点,网络会通过推理寻找与它最相似的特征组合。基于水果和蔬菜数据集实验结果表明,该模型能有效地在线学习和关联物体的视觉特征和名称,且能够学习特征的语义概念。 \|
661	[‘袁佳炜’, ‘张新景’, ‘覃傲’, ‘谷芳’] \| 2019\|一种自	清扫机器人	计 \|为推动自动清扫机器人的多场景智能化应用,	对幼儿园等儿童活动区域的自动清扫情况,通过对应用场景的调查研究,设计了一种适用于儿童活动场所的多功能自动清扫机器人的机械系统。首先,分析儿童活动场所自动清扫的作业需求,设计自动清扫机器人的机构原理;然后,进一步设计自动清扫机器人机械系统关键零件,实现自动清扫机器人的基本功能;接着,详细设计了行走系统,清扫系统和安全系统的关键部件,选择电机,对蜗轮蜗杆传动机构进行设计校核,并对清扫边刷,滚刷,拖地装置,消毒装置等进行设计。装置体积小巧、结构紧凑、清扫全面、安全性高,能够较好的适应幼儿园等儿童活动场所对自动清扫机器人的需要。 \|
1712	[‘郭银溥’] \| 2	18\|基于	服务的陪护机器人云服务设计与实现 \|家庭服务机器人在助老助残、儿童教育和家政服	等方面存在重大需求,但由于该类机器人工作在动态、非规则的家居环境,并直接与人亲密接触,因此对此类机器人的自主运动、环境感知与理解、安全性以及价格等方面都提出了很高的要求。实践已证明,传统的仅依靠机器人自身能力的提高已无法同时满足上述要求,将云计算技术与服务机器人技术相结合是解决这一问题的根本出路。本文针对一款自主研发的家庭智能陪护机器人,提出了一种基于微服务的云服务框架。将服务机器人本体的数据处理、规划、决策等复杂计算功能卸载到云端,借助于云服务强大的计算、存储能力以及资源共享等优势,较好的解决家庭服务机器人“物美”与“价廉”的矛盾,满足普通大众的应用需求。本文在综述云机器人技术及云服务研究现状的基础上,根据需求分析对云服务接口层、数据及资源层、业务层进行了具体设计及实现,并完成了系统测试。在云服务接口层,根据陪护机器人、APP与云服务的交互流程,采用Json格式对流程中的每一个接口进行了详细设计。提出了一种协议自动萃取机制,服务机器人只需将自身协议注册到云平台,云平台可以自动提取、存储协议,并在服务交互过程中自动解析机器人协议,真正实现了接口自由更新及扩展。在云服务数据及资源层,首先,采用MySQL+MongoDB方式对云服务多样化的海量数据进行存储;然后,提出了一种基于资源匹配的多优先级调度策略,可根据云服务与微服务对系统资源要求的相似度进行调度,提高系统资源利用率;最后,采用select+epoll的Mix-IO模型,实现了服务端并发性能较大幅度的提高。在云服务业务层,首先,设计了一种基于微服务的业务框架,降低了服务耦合性,提高了代码利用率;然后,对机器人业务模块、信号槽通信机制和APP业务模块进行了设计和具体实现;最后,以语音服务为例,对基于微服务的云服务设计与实现过程进行了详细介绍。本文以语音交互、运动控制和健康监测云服务为例进行了功能测试;对服务调度和并发进行了性能测试,结果表明本文提出的云服务设计方法在服务质量、资源利用率及实用性等方面具有一定优势,可以满足小规模陪护机器人的应用需求。 \|
968	[‘冯倩云’] \| 2	23\|线上	琴教学现状分析 \|自1969年以来,互联网	步从小众应用走进大众视野,互联网技术经历了先缓慢后加速的发展历程,在2010年前后,互联网技术更是迎来了爆发式的发展。随着智能手机以及各种移动电子设备的普及,我们大量的工作和学习都可以在线完成,任何行业和互联网结合后,在“线上”都会迎来新的发展契机。教育行业也不例外,在与互联网和5G通讯技术结合后,各种教学APP都逐步成为了老师们的好帮手,它们不仅可以全面地收集学生学习的数据,还可以针对不同年龄段的学生提出个性化的学习建议。突如其来的新冠疫情使人们的物理距离变得越来越远,但也加速了各个行业的数字化进程,在“线上”,人与人之间的距离获得了新的定义。幼儿时期是培养兴趣的关键时期,如今越来越多的家长将钢琴作为孩子兴趣启蒙的第一选择,因此,幼儿钢琴启蒙教育迎来迅猛发展。本文根据相关理论研究,运用文献分析法和问卷调查法收集相关数据,从调查结果可以知道幼儿线上钢琴教育的普及程度、优缺点以及课程类型。本文尝试将线上钢琴教育分为音乐慕课类、实时授课类、短视频与直播课类、游戏与智能钢琴类四大类教学模式,结合AHP层次分析法定量分析不同类型的线上课程对幼儿钢琴启蒙教育的提升程度,并提出相应的教学建议。最后,面对呼啸而来的未来,对VR技术、AR技术、大数据与人工智能等前沿技术在幼儿钢琴启蒙教育中的应用进行展望。 \|
196	[‘孙丽丽’, ‘谭可心’] \| 2023	如何让电子	品对儿童“更友好” \|<正>随着人工智能时代的到来，各式各	的新兴电子产品高速发展、日益普及。据2023年3月2日发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，我国网民规模达10.67亿，互联网普及率达75.6%。幼儿一出生就在移动互联网的世界中，被各种电子产品所围绕，接触电子产品变得常态化，成为数字时代的“原住民”。然而，电子产品的广泛使用，如同打开了潘多拉魔盒，庞杂繁多的信息、游戏让幼儿应接不暇。幼儿长时间使用电子产品亦成为高悬在头顶的“达摩克利斯之剑”。因此，电子媒介作为影响幼儿发展的重要环境变量，实则是一把双刃剑。 \|
1432	[‘汪菲’] \|	015\|教	与家长对辅助沟通系统认识及运用情况的调查研究 \|辅助沟通系统是沟通障碍儿童的重要沟通方式,发达国家	地区运用辅助沟通系统改善和提高沟通障碍儿童的沟通能力的研究和技术都已经比较成熟,而我国大陆地区关于辅助沟通系统的研究刚刚起步。教师及家长是儿童的重要他人和主要沟通对象,学校及家庭环境中辅助沟通系统的使用直接影响到儿童的沟通机会和参与程度。而我国大陆地区鲜有研究者对此进行相关研究,因而,了解教师及家长对辅助沟通系统的认识及运用情况具有重要意义。本研究以自编问卷和访谈提纲为研究工具,以北京、上海两地的特殊教育学校(机构)的教师及儿童家长为调查对象进行研究。共回收有效教师问卷175份,有效家长问卷162份；访谈个案重要他人共计8人。综合分析问卷调查结果和生态访谈资料,结论如下：(1)我国沟通障碍儿童比例高,运用辅助沟通系统进行教育干预具有迫切性和必要性；教师及家长对辅助沟通系统的总体认识和运用程度低,有必要对其进行相关知识和技能培训。(2)教师及家长对辅助沟通系统总体态度积极,都认同辅助沟通系统对沟通障碍儿童的意义与作用,在行为倾向上也愿意学习辅助沟通系统及为儿童提供辅助沟通机会；但在情感上都对非口语沟通方式存在一定的担忧。教师与家长在态度上存在显著差异,相较而言,教师态度更为积极。教师年龄、特教教龄及学历对态度、需求、困难因素的部分题项存在显著影响。家长与孩子的关系及学历对态度部分题项存在显著影响。教师及家长对辅助沟通系统的接触程度对态度存在显著影响,接触程度越高,认知、情感及行为倾向上态度越积极。(3)教师及家长对辅助沟通系统相关需求很高,主要包括政策需求、专业需求及环境需求。教师及家长运用辅助沟通系统过程中遇到多种困难,主要包括儿童本身障碍类型及程度的限制；专业服务与支持的缺乏；学校与家庭合作困难；教师及家长自身知识技能不足、时间精力有限。根据本研究结果,研究者对辅助沟通系统在我国特殊教育的发展和运用提出了几条建议：(1)完善法律法规,加大辅助技术相关政策支持；(2)提升相关服务,构建完善的辅助技术服务体系；(3)加强相关组织合作,培养专业辅助技术人员；(4)加强相关宣传,建立学校、家庭、社区等环境积极接纳的氛围。 \|
313	[‘徐鑫宇’] \| 2	18\|从智	语音助手角度浅析计算机智能科学与技术对电子设备交互的作用 \|今年以来,各大公司都推出了智能音箱产品,这种以语音进行操作的电子设	交互模式,一时间被大家广泛知道和使用。那么,智能语音到底对电子设备的交互起到什么样的作用呢?本文今天就从智能语音助手角度浅析计算机智能科学与技术对电子设备交互的作用。本文首先概述了智能语音及其原理,然后分析智能语音在电子设备交互中的应用,包括汽车智能交互、智能焦距、儿童终端、服务行业机器人四个方面。最后,还探讨了电子设备交互的未来发展趋势。 \|
1573	[‘翟睿’] \|	018\|N	O机器人手臂运动的优化控制 \|服务机器人发展迅速,智能化	势明显,其中,NAO机器人在治疗自闭症儿童,支持督促老人进行体育活动,并监测其体征,以及与人类互动等方面尤为突出。在这些应用中,本文采用A-star算法、自适应控制策略研究了NAO机器人手臂轨迹规划中路径节点选择的较大随机性,以及手臂控制算法缺乏系统性的问题。首先,为了使NAO能灵活运用手臂并达到目标位置,可以利用Naomarks对目标物体进行识别,能够快速准确获得目标物的方位信息。根据运动学逆解,对机器人手臂工作空间进行求解,并进行机器人手臂轨迹规划。由于目标物位置从始至终为固定的,整个环境为静态路网,采取快速直接的启发式函数对工作空间进行搜索,根据其给出的搜索信息选择最优节点,然后从笛卡尔空间转换为关节空间,得到关节变量,进行轨迹规划。其次,针对NAO手臂抓取物体轨迹精确控制问题,对其手臂进行了运动建模并选择合适控制策略。采用Denavit-Hartenberg理论,在分析NAO左臂结构后,确定其手臂相关坐标数据,得到D-H运动学参数,求解手臂运动学方程,并用几何方法计算手臂逆运动学公式。为了能够更高效率控制机器人手臂,在此基础上建立了手臂的动力学模型,并依据该模型设计了PD控制器和自适应控制器。根据Simulink的结果,当系统存在较大扰动时,自适应控制器对机器人手臂运动具有较好的跟踪性和鲁棒性。 \|
1698	[‘郑琳婷’] \| 2	23\|教育	器人对大班幼儿社会适应能力的影响研究 \|信息技术时代中,教育机器人的研究与应用成为热点	一。教育机器人凭借其外观、互动性、操作性等特点,可以引导儿童表现出社会行为并发展社会技能。社会适应是幼儿社会学习的主要内容之一,良好的社会适应能力对幼儿的身心健康和其他方面的发展具有重要影响。然而,当前幼儿社会领域教育在教育方式上均存在多说教,少体验的问题,教育机器人为幼儿社会领域教育提供了新途径。在此背景下,本研究以上海市某公立幼儿园大班28名幼儿为研究对象,采用准实验的研究方法,将一个班级的幼儿随机分组为实验组和对照组,实验组和对照组分别采用教育机器人和常规教学方式进行了为期四周的交通规则社会主题活动,以探究教育机器人对大班幼儿社会适应能力的影响,本研究中的幼儿社会适应能力包含了对交通规则的认知和实际的交通行为表现两个方面,研究者分别通过社会信息加工访谈和真实情境任务对幼儿的交通规则认知和交通行为进行了评估。研究结果表明,与常规教学方式相比,教育机器人能显著提升幼儿的社会适应能力,其影响效果在课程结束后仍产生积极作用。此外,不同教学方式对于幼儿社会适应能力的影响还存在一定的性别差异,具体表现为:对于女童,教育机器人在交通行为方面的影响优于常规教学方式。对于男童,两种教学方式的影响效果不存在显著差异。最后,本研究分别从教育机器人应用于幼儿社会领域教育和未来研究两方面提出了建议。 \|
67	[‘何鑫源’, ‘张兴海’] \| 2023	网络对青年	生的消极影响与干预途径 \|随着我国互联网、人工智能、计算机硬件和软件等	术的飞速发展，网络成为当代青年学生获取重要学习资源和多样科学信息的重要途径。然而，网络在给当代青年学生的生活、学习提供便利的同时，也会导致青年学生产生消极思想、负面情绪。文章针对网络对青年学生的消极影响，分析网络对当代青年学生产生消极影响的原因和负面影响的内容，探究网络对青年学生消极影响的干预途径。 \|
565	[‘盖圣杰’, ‘韩春红’] \| 2024	教育数字化	代学前儿童社会与情感能力发展探讨 \|教育数字化时代高度关注个体的社会与情感能力发展。人工智	、移动设备与信息技术的应用既为学前儿童社会与情感能力发展创造了机遇，也带来了一些挑战。社会、家庭、幼儿园应当形成支持共同体，以技术革新为抓手，实现新的时代背景下学前儿童社会与情感能力发展“危”与“机”的平衡。 \|
1465	[‘王俊杰’] \| 2	16\|基于	rduino和数字识别的机械臂书写数字技术研究 \|基于机器视觉的写字机器人一直以来都是教学机	人的研究重点,在传统的基于机器视觉的机器人写字研究中,只对字符图像进行图像处理,获取到图像中字符的结构坐标信息,然后机器人按照坐标信息去绘制字符的结构轮廓,机器人书写的优劣对图像预处理的结果依赖性很大。此外,倘若坐标信息比较复杂,机器人要完成书写的任务,对机器人本身的硬件配置是个很大的考验,好的硬件配置,成本也会比较高。近几年早教机器人兴起,对早教机器人的研制有了一些成果,但与工业机器人尚有很大的差距。本文以探索能够为儿童示范如何书写数字,进而教其学会书写数字旳早教机器人为目的,深入研究基于机器视觉旳机械臂数字书写技术。为了解决传统的基于视觉的机械臂写字技术对图像预处理结果过分依赖以及对书写数字的机械臂硬件配置要求高等问题,本文通过模式识别技术对采集到的字符图像进行识别,然后将识别结果发送给机械臂控制器,机械臂在控制器的控制下完成对数字字符的书写。这使得机械臂书写的数字字符只依赖于控制器上的写字程序,对图像处理结果的依赖大大降低,同时也降低了对机器人硬件的要求,从而使用价格低廉的机械臂也能完成写字任务。本文首先使用BP神经网络分类器对手写体数字进行识别,并从激活函数、代价函数、使用正则化方法消除过拟合以及优化权重初始化方法等几方面对传统BP神经网络算法进行优化,以获取更高的识别率以及更为可靠的识别结果,保证发送给机械臂控制器的结果尽可能准确。其次,使用Arduino控制器驱动机械臂对数字字符进行书写。在机械臂书写数字时,采用微积分思想,对需要绘制的轨迹先进行微分再进行积分,通过计算获取“微分”线段两端点的坐标,再通过计算获取支配摆臂的两个舵机的转角,具体由Arduino控制器控制舵机进行转动,完成“微分”线段的绘制。将所有的微分线段绘制出来就是整个数字的轨迹。最后通过实验进行验证,改进后的BP神经网络分类器识别准确率与传统BP神经网络算法相比有明显提高,将识别结果传送给Arduino控制器后,机械臂书写的相应数字字符效果良好。 \|
409	[‘李静’, ‘孙雨雨’] \| 201	\|论人工智	时代中儿童发展的危机与学前教育的坚守 \|<正>儿童作为人工智能时代的”原住民”,他们接触人工智	的年纪越来越小、时间越来越多、程度越来越深。不可否认,人工智能对于儿童的教育和成长有着重要的潜在应用价值,但由于人工智能在儿童成长过程中存在着一些错误的认知和应用,也导致了儿童发展的潜藏危机。因此,在当下人工智能”大热”之际,以辩证、系统和前瞻性的视角,准确认识和把握人工智能时代对于儿童发展的影响,思考学前教育的应变之策,对于推动人工智能在学前教育领域的理论研究与实践应用,保护儿童身心的健康发展具有重要的价值意义。 \|
642	[‘董媛媛’, ‘王笑’] \| 201	\|AI机器	改善我们的生活 \|<正>从儿童玩伴到老人关爱陪	,从外卖订餐送餐到银行业务办理,从扫地、擦窗到物流服务,从驾校的机器人教练到代替或者协助人类进行安防、巡检的安防机器人,可以说只要是能产生大量数据的行业,人工智能(英文缩写为AI))都实现了完美的尝试,并改善了我们的生活。这些能够实现24小时工作的机器人,让人看得见,也能摸得着,让人们充分享受着随之而来的便利。可以说,AI机器人的研发应用给人们最直接的震撼就是原来生活 \|
1268	[‘易长安’] \| 2	15\|发育	器人的潜在动作学习方法研究 \|发育机器人的研究目标是使得机器人具有	似于人类及其它生物的感知、行为、学习和决策等方面的能力,从而协助人类在动态环境下完成各种复杂的任务。向自然学习是研究发育机器人的根本出路,具有婴儿发育能力的机器人是这项研究的首要目标。1977年,美国感知心理学家J.J.Gibson提出了Affordance理论,并且认为婴儿首先是学习物体的affordance,然后才学习其颜色、大小等特征。Affordance理论在21世纪初被引入到发育机器人领域,被描述为“潜在动作”。潜在动作建立了机器人和环境之间可能的动作关联,它由当前任务、机器人自身的能力和环境的本质属性共同决定。机器人的感知目标不再是物体的颜色、形状等特征,而是“可抓取、可推动”等动作属性。潜在动作研究的重点是学习机器人和环境之间可能的动作关联,应用它们来完成不同的任务,并且在执行任务的过程中不断提升机器人的感知、行为和学习等能力。本文首先介绍了婴儿发育、内在动机等发育机器人的基础理论,分析了自主心智发育、形态发育、潜在动作等主要研究途径,并且从环境感知与交互的角度将婴儿从出生到2岁的潜在动作学习过程分为五个阶段,前三个阶段均属于面向简单任务的交互,后两个阶段的交互复杂性逐渐增加。接着,综述了潜在动作的研究现状。全文的重点是用机器人模拟这五个阶段的潜在动作学习方法,其主要贡献如下:(1)从发育机器人的角度定义了潜在动作,设计了面向简单任务的三种潜在动作模型及学习方法,这三种模型的功能逐渐增强。“从离散状态到动作”的模型使用动机函数来描述动作关联的奖励值,“从连续状态到动作”的模型使用函数拟合来建立状态空间的动作映射。“视听结合的动作推理”模型通过语音来抽象地表示视觉和动作信息,采用表格关联的方式来推导尝未用语音描述的信息,减少了“人-机器人”交互时需要的参数,将机器人的潜在动作学习方式从单维度扩充到了两个维度。(2)提出了面向子任务的潜在动作预测方法及其形式化描述。该方法通过任务分解和状态抽象机制来降低整个任务的求解空间,通过整合子任务策略和目标无关的潜在动作来预测动态环境下的潜在动作,将潜在动作的影响范围由传统的应激式、反应式原子动作提升到了子任务决策的高度。机器人导航实验表明,这种“动态特性的潜在动作”比传统的“静态特性的潜在动作”更能提升机器人的任务执行效率。(3)提出了基于共享信息的多机器人潜在动作匹配方法。该方法从功能属性的角度来描述机器人,使用共享机制来增加机器人的信息来源。因此,机器人不一定需要与物体实际接触就可以匹配潜在动作。多机器人协同搬运的实验表明,该方法的效率要高于非基于潜在动作的方法。(4)开发了一款用于研究潜在动作的仿真软件CogRSim。CogRSim的重点是潜在动作的检测与执行模块,其特色是三维场景的二维同步显示、多个物体可以自由组合成具有统一物理属性的任意形状。软件的可用性通过单机器人、多机器人的潜在动作实验得到了验证。 \|
279	[‘张新立’, ‘陈禹辰’, ‘杨刚’, ‘胡来林’] \| 2023\|基于PT	框架的儿童	算思维培养模式研究：促进积极品质与行为发展 \|人工智能时代，计算思维作为21世纪儿童“通往未来世界的列车”，被赋予了新的使命	然而，当前儿童计算思维培养重“技能”和“结果”，轻“素养”和“过程”，忽视了儿童在学习过程中行为表现与核心能力的培养。PTD框架强调儿童在技术辅助的课堂实践中积极行为的发生和积极品质的养成，能为计算思维培养的发展、实施和评价提供理论依据和指导。因此，本研究构建了基于PTD框架的儿童计算思维培养模式，并在实践中选用了实体编程以验证其成效。该模式的提出能为儿童计算思维培养提供新的思路，以期在培养儿童计算思维过程中，促进儿童积极行为的发生和品质的养成。 \|
156	[‘吴柳燕’] \| 2	23\|人工	能技术在幼儿体育活动中的应用 \|随着现代技术的不断发展，人们开始尝试将	息技术运用于教育。目前，就有部分园所尝试将人工智能技术应用于幼儿体育活动中，以此来提升幼儿的运动兴趣和运动水平。文章探讨人工智能技术在幼儿体育活动中的应用，探索人工智能技术赋能幼儿体育活动的可行性和有效性。结合实践探索，我们发现人工智能技术赋能幼儿体育活动，可以有效提高幼儿的运动兴趣和运动水平，促进幼儿身心全面发展。 \|
1806	[‘马仲吉’] \| 2	18\|基于	TEAM的儿童编程课程活动设计研究 \|步入21世纪的进程中,人工智能时代	经到来。人类社会也伴随着走过了农业社会、工业社会、信息社会,以及未来的智能社会。每一个社会形态对应的正是每一个教育时代的迭代和更新。而此刻是信息社会和智能社会的汇聚点、坐标点、定位点。未来社会的瞬息万变,已经令我们难以预料,面对着未来社会的不确定性,教育的下一步该怎么走?未来已经来临,只是尚未流行。面对未来,我们需要拥有面向未来教育的学习方式。互联网+教育、物联网+教育、大数据+教育、云计算+教育、人工智能+教育、虚拟现实+教育、增强现实+教育、混合现实+教育、区块链+教育等教育理念、模式、技术不断的刷新着我们对教育的认知。下一步的未来社会可能是人工智能社会,面对这样一个不可知的未来,大多数学习者还只停留在只会搜索信息、处理信息、使用信息的阶段,对于信息背后影藏的秘密却不得而知。计算机的秘密就是编程,而编程知识的学习成了培养信息素养的方式之一。本研究选择儿童作为研究对象,开展基于STEAM的儿童编程课程活动设计研究。从建构主义学习理论的视角研究儿童编程的学习过程,结合多元智能学习理论和STEAM教育的高度契合点研究儿童编程,旨在开展儿童编程活动来帮助儿童提升信息素养、创新能力、创造能力,培养儿童的数字化思维、编程思维、批判性思维、问题解决的能力和习惯。从多元化、多学科、跨学科、跨领域的角度最终实现STEAM人才的培养。本研究的创新点有如下三个:(一)提出了基于STEAM教育的课程设计范式;(二)对PBL和主题课程支持下的STEAM教育特征作了归纳和阐述;(三)将该课程设计范式应用于CodeMonkey的儿童编程课程中加以实践和应用。本研究有利于其他学校或机构在开展类似的儿童编程课程活动的时候,方便一线教师从业者、STEAM教育研究者、儿童编程课程实践者得以借鉴和应用。 \|
1565	[‘罗倩’] \|	022\|移	智能终端内容安全与隐私保护问题研究 \|随着5G、大数据、人工智能(Artifi	ial Intelligence,AI)等新兴技术的发展,移动智能终端已成为人们获取与存储信息的主要工具,尤其是基于Android平台的移动智能终端。Android移动智能终端给人们带来许多便利。然而,这些终端涉及越来越多的个人隐私、商业机密、国家机密等敏感信息,这导致不安全内容传播、隐私泄露等信息安全事件日益增加。这使得用户、业界乃至国家愈加关注如何提高Android移动智能终端的内容安全性及如何保护个人隐私安全。研究发现,Android移动智能终端的蓝牙、Wi Fi、应用程序(Application,App)等接口给终端带来大量的安全风险。这些接口给人们带来很多便利,同时也大大增加了终端的脆弱性。攻击者可以利用这些接口入侵终端远程传播不安全内容及窃取用户隐私。在这些接口中,App以其便携性、易用性、传播速度快、覆盖面积广等特点,备受不良内容传播者的青睐。这导致用户尤其是儿童在使用Android App时容易受到不良内容的侵害,危害其身心健康。不仅如此,大量Android App存在非法收集使用个人信息等隐私侵犯行为,严重损害用户权益。因此,分析这些接口带来的脆弱性及可能引发的信息安全问题并对其进行深入研究,对提高Android移动智能终端内容安全与个人隐私安全具有重要意义。本文的主要工作包括:一、本文针对Android移动智能终端面临的安全威胁问题,详细研究了Android移动智能终端的脆弱性及其评估方法。首先,全面分析了Android移动智能终端(主要是智能手机和车载智能终端)所暴露的攻击面(各终端接口)可能给用户带来的信息安全威胁与可能引发的攻击方式。然后,针对Android移动智能终端的Wi Fi、App和远程服务提供商(Telematics Service Provider,TSP)三个不同攻击面,分别设计了一套完整的远程载荷注入方法、一种新颖的导航欺骗方法和一种远程车辆控制方法。接着,分别通过实验在Android智能手机和车载智能终端中验证了Wi Fi攻击面存在易被利用来进行远程恶意信息投送的脆弱性,App攻击面存在易被利用来进行远程导航欺骗与隐私窃取的脆弱性,TSP攻击面存在易被利用来破坏汽车安全系统进行远程隐私窃取与车辆控制的脆弱性。这些实验结果证明,Android移动智能终端中存在大量可以被利用来传播不良内容,窃取用户隐私的脆弱性。最后,从不同层面提出了针对性的防范措施,以提高Android移动智能终端的信息安全性。二、本文针对Android移动智能终端脆弱性所引发的内容安全问题,设计了一种新颖的不良内容自动化审查与取证系统,来保护儿童在使用Android App过程中免受不良内容的侵害。不同于现有研究工作只针对应用内容成熟度评级政策的设计、家长控制软件的研究、不良广告的检测或某特定儿童App中包含的不良视频的检测,本文设计的审查系统是专门针对所有儿童Android App中不良图片、视频、广告、音频等内容的审查。该系统可以检测儿童App中是否包含不适合12岁以下孩子浏览的不良内容,并将检测到的不良内容提取出来作为证据以供用户了解被检测App被判定为不良App的原因。利用一些包含不良内容的Android App对系统进行了评估,结果表明该系统的准确率可达85.7%。同时,利用该系统审查了一些从三星应用商店收集来的儿童Android App,结果表明该商店存在大量包含不良内容的儿童App,且现有的应用内容成熟度评级政策并不可靠。三、本文针对Android移动智能终端脆弱性所引发的隐私信息泄露与窃取问题,设计了一款名为PVDetector的自动检测工具来探索不同热门应用商店中Android App包含无隐私政策、无注销服务、在隐私声明之前收集隐私或顽固的申请权限四种侵犯隐私行为的情况。首先,通过分析一些Android App的动静态行为来分别提取识别上述四种侵犯隐私行为的威胁行为规则,并设计出相应的规则匹配方法。然后,利用一些有问题的Android App对行为规则与匹配方法进行优化以完善PVDetector工具。随后,利用该工具检测了来自小米、百度、360、腾讯、豌豆荚和谷歌商店6个热门应用商店,以及智能家居、智能汽车和智能穿戴3个特殊类别的16162个Android App。检测结果展示了9种违规情况,例如这些商店和类别中存在大量包含侵犯隐私行为的恶意App等。最后,随机抽取审核了385个App的检测结果,审核结果表明PVDetector的准确率可达93%。 \|
481	[‘沈雅文’] \| 2	24\|大班	合活动：i宝旅行记 \|<正>设计意图i宝是一个带	示屏的人形机器人，内置摄像头、扬声器、麦克风、多个超声和红外感应器及传感器。连网状态下通过触摸、语音等方式能与幼儿产生即时互动：聊天、讲故事、唱歌、讲解百科知识、播报天气信息等。配合编程积木块使用可实现更多动作及操作，如表情变化、指定语音内容、仿人类动作、基础运动等。在高速发展的信息化时代，信息技术与教育融合，能让教育教学方式多样化，教学活动更多元、有趣，也为幼儿提供更多开放、自主的学习机会，激发幼儿的学习兴趣。 \|
1184	[‘张国毅’] \| 2	19\|基于	次分析法的家用看护机器人用户体验设计研究 \|随着智能化技术的发展,家庭生活越来越“智能化”。家	服务机器人作为新奇的智能产品,走进了很多人的家庭。但对于家用看护机器人来说,在一些功能设计、操作流程以及使用方式上,不便于儿童的使用。对于相关用户需求的上缺少深入了解,在功能的设计上把常见智能产品的所有功能加入其中,缺少针对性,而且过多的功能信息设定不利于儿童的使用,因此对于家用看护机器人的设计来说使用功能选择和用户体验需求的深究尤为重要。本文以家用看护机器人为研究对象,3-7岁的学前期儿童为目标用户人群,进行相关的设计研究。首先,通过相关背景、看护机器人发展现状和相关理论研究现状,对家用看护机器人的设计思路、方法进行制定,之后进行用户功能偏好的研究,通过层次分析法(AHP)对用户进行功能需求主次关系的判断,得出用户的相关偏好,通过用户调研收集用户数据后,依据相关尺度进行赋值,得出相关功能类的优先排序:定位监视>健康监测>交流互动>教育培养>日常娱乐。其次再进行目标用户人群的特征分析,总结用户体验要素,提出家用看护机器人用户体验设计的特点。然后,基于用户的产品功能偏好和用户人群的特征以及用户体验要素的分析,进行基于层次分析法的家用看护机器人用户体验设计策略的提出,从硬件和软件两方面讨论产品的设计,最后基于设计策略,结合用户体验设计流程:用户模型—任务流程—使用环境,对用户的深入分析,进行基于层次分析法家用看护机器人的用户体验设计实践,并根据用户满意度对实践方案进行评价,验证了方案的有效性。 \|
1847	[‘黄璞玉’] \| 2	21\|面向	复训练的儿童外骨骼应用评估研究 \|目前,外骨骼机器人已经在成人康复领域有了	定规模的应用,但在脑瘫等儿童康复领域还未形成大范围的应用规模,市面上亦缺乏成熟的儿童外骨骼机器人,有关外骨骼机器人对儿童运动能力的研究也很初步,缺少外骨骼机器人对儿童步态的影响及运动功能评估研究。因此,本论文针对该问题,对AIDER儿童外骨骼机器人步行状态下的运动功能及步态影响进行了研究,以验证儿童外骨骼机器人对于儿童地面步态训练是否是可行的,步态生物力学变化是否符合正常健康步态变化特征,主要内容包括以下几个方面:基于人体下肢关节运动机理及步态生物力学知识基础,从外骨骼人机系统整体和穿戴儿童下肢关节运动特征两个方面选取评估指标,构建评估参数体系。从外骨骼人机系统整体出发,探究儿童穿戴外骨骼进行步行训练时,外骨骼系统的运动稳定性、人机系统被动性、步态对称性以及运动学、动力学等参数特征;从穿戴者角度出发,结合定量和定性分析方法,探究儿童穿戴外骨骼机器人行走时下肢关节的运动稳定性、对称性和差异性,为评估指标体系在儿童外骨骼机器人步行状态下运动功能的实际验证搭建较为完整的评估框架。基于选取和建立的儿童外骨骼机器人评价指标框架,对AIDER儿童外骨骼机器人步行状态下的运动功能进行实际的系统验证。根据选取的指标参数和评估目的,设计实验方案,利用Vicon三维步态分析系统和测力台采集实验儿童在未穿戴与穿戴AIDER儿童外骨骼机器人两种条件下的步态数据、运动学、动力学数据,并对实验采集数据进行处理计算、统计和分析,综合不同指标计算结果从外骨骼人机系统整体和穿戴儿童下肢关节运动特征两个方面对AIDER儿童外骨骼机器人步行状态下的运动功能完成了评估与分析。本文依据步态分析理论和外骨骼机器人系统的功能特点,选取不同的评估指标,系统的建立了儿童外骨骼机器人步行功能评估指标体系,并基于实际系统进行实验验证。通过计算和分析各类评估指标,实现了对AIDER儿童外骨骼机器人步行功能的应用评估,验证儿童外骨骼机器人对于儿童地面步态训练是可行的,为后续AIDER儿童外骨骼机器人步行功能的改进及脑瘫儿童临床步态训练实验提供可供参考的理论分析和数据基础。 \|
1158	[‘崔利军’] \| 2	18\|基于	频的人体行为和表情异常检测方法研究 \|视频异常检测是目前图像处理、人工智能领域的研	热点。实现监控视频中行为异常和表情异常检测的智能化,不仅能够减少人工检测成本,同时能够及时处理突发事件。在安防等领域有着十分重要的作用。因而,行为异常和表情异常检测受到愈来愈多的研究者的关注。本文主要研究基于视频的人体行为和表情异常检测。异常检测的主要对象是老人和幼儿,异常主要分为两部分,一个是被检测对象的行为异常检测;一个是被检测对象的表情异常检测。对跌倒和下蹲行为检测时,首先需要提取运动目标,对运动目标进行形态学处理。利用混合高斯模型和背景差分结合的方法检测运动目标。之后,在对行为异常检测研究中,利用外接矩形标识被检测对象,对其进行跟踪,并用外接矩形内像素点的灰度质心表示被检测对象的重心。定义重心高度变化率及外接矩形高宽比两种特征算子,通过观察两种算子的变化来判断运动目标是否发生异常。对哭泣检测时,首先利用基于肤色和AdaBoost方法检测出人脸,对检测到的人脸采用LBP和LPQ结合的特征提取算法,提取视频序列中的人脸表情特征,接着提取视频序列表情特征图像的直方图序列,最后对提取的两个直方图序列进行加权处理,串联生成一个直方图序列。与LBP、LPQ、Gabor三种特征提取算法相比,采用基于LBP和LPQ结合的特征提取算法对哭泣异常检测具有较高的识别率。最后,验证本文针对跌倒、下蹲和哭泣三种异常行为所采用的检测算法的性能,在本文收集的多个数据集上进行实验验证。结果表明,对本文所用算法针对本文三种异常事件的处理具有较好的检测效果。 \|
646	[‘董荻’] \|	019\|人	智能与教育的融合——智能机器人在学前教育领域的应用 \|十七大召开以来,“学前教育”成为我国教育领域研究和关	的重点之一,政府大力发展学前教育;同时”人工智能”成为21世纪国家科技发展的代名词。本文分别对人工智能和学前教育进行了阐述;分析了国内外教育机器人在学前教育领域的应用现状;对比了国内外的异同点,总结出阻碍我国学前教育领域机器人发展的因素并提出相关建议。 \|
866	[‘魏莉莉’] \| 2	21\|科学	动：小度，小度 \|<正>设计意图:幼儿对空	方位的认知离不开其生活的环境。大班幼儿已经积累了一些空间方位的经验,能区分上下、前后、左右等,但要”比较熟练地以自身为中心区分左右”“使用方位语言描述位置”还是有一定难度的。因此,我结合《3～6岁儿童学习与发展指南》中5～6岁幼儿目标”能辨别自己的左右”设计了本节活动。幼儿经常和家人开车自驾游,导航在幼儿的生活中并不陌生,所以我将智能小度设计规划路线的本领贯穿到活动中,通过让幼儿在设计路线的过程中应用空间方位词并用箭头记录路线,发展幼儿对空间方位的认知,提升幼儿分析比较能力。活动目标:1.能使用方位词表述方向,并能根据指示在地图上移动。2.尝试用箭头表征空间关系,设计不同的路线。3.体验人工智能给生活带来的便利。 \|
393	[‘李淑媛’, ‘王慧敏’] \| 2024	AI赋能三	堆文化的低幼美育设计实践 \|<正>设计说明：本产品的设计灵感来源于三星	文化，三星堆文化体现了古代中华文明的独特面貌，神秘的青铜器文物承载了古代社会结构的信息，彰显了中华传统文化的多样性与历史记忆具有极高的文化价值与艺术价值。设计以三星堆文化为灵感，以伏鸟双尾青铜虎、豕形猪尊、凤鸟像为元素，在进行基础的图形分析与符号提取后使用AI进行智能化处理与设计。本设计以低龄儿童学习时使用的故事机为载体，选择自然有机色进行色彩搭配，使用安全环保的优质ABS塑胶，由3D打印技术制作零件后再进行拼装而成，使文化与科技相融合，以数字智能化助力低幼美育，让孩子在日常生活中就能进行“磨耳朵”学习，在玩耍的同时增加词汇量，提高语言能力与逻辑思维能力，在低龄阶段毫无压力的感受国学启蒙与古诗词韵律的熏陶。 \|
1170	[‘廖宇豪’] \| 2	22\|移动	器人时间能耗最优柔顺路径规划研究与实现 \|近年来集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行	功能于一体的智能移动机器人的研究已经成为目前科学技术发展最为活跃的研究领域之一,也在工业、农业、医疗、服务等行业中得到了广泛的应用。具有教与学功能的教育机器人成为了儿童消费市场的新增长点,本文针对儿童设计了一款具有自主移动、人机交互功能的积木教育机器人。并从项目需求出发,针对其特定的任务需求进行了路径规划的研究。建立了移动机器人的能耗模型,在全局路径规划阶段采用了改进的ARA算法,并在ROS框架下进行仿真测试,初步实现了移动机器人柔顺路径规划,并达到了时间能耗最优,从而提高了教育机器人的续航时长。首先,依据教育机器人的游戏场景,对教育机器人进行市场调研的同时对其进行需求分析,根据需求分析完成了教育机器人总体设计方案。根据总体设计方案,搭建了教育机器人样机,并且对教育机器人样机的基本功能进行了测试。然后,本文对教育机器人的游戏环境进行了介绍,对教育机器人在积木模式下对路径规划算法的需求。然后,主要针对拼积木模式,路径规划算法需要实现柔顺路径规划的前提下到达时间能耗最优,从而在不影响用户体验的前提下,提高积木教育机器人的续航时长。选择了ARA算法进行优化,对于教育机器人采用的麦克纳姆轮全向移动底盘,由于朝着各个方向运动的效率不同,为了对教育机器人的能耗进行优化,采用ARA算法和Hybrid A算法进行融合,提出了一种改进ARA算法,并将教育机器人的能耗模型融入到了启发函数中。最后,本文结合ROS平台,对本文所使用的路径规划算法进行了仿真。本文通过在ROS平台中构建了移动机器人的URDF模型,在gazebo中构建了家庭环境下的简单环境和复杂环境,对路径规划算法进行仿真。同时,搭建了实验场景,对教育机器人的相关功能进行测试,将改进ARA路径规划方法与ARA路径规划方法进行对比,通过比较时间和能量的消耗,验证了本路径规划方法的有效性。 \|
1111	[‘孔文喆’] \| 2	20\|We	3D环境中视觉问答的自然人机交互的方法研究 \|随着AI技术的发展,现如今的人机交互技术已	不再是传统的鼠标键盘交互,加入AI、VR已成未来之趋势。目前,AI交互技术在教育得到了广泛应用,从语音交互、视觉交互等技术的慢慢发展与应用过程中,多模态交互技术已成刻不容缓之势。视觉问答是将一个图像和一个相关的问题输入到机器中,然后得到正确答案作为输出的一种任务。将视觉问答(VQA)技术融入到教育中进行智能交互,是接来下研究的方向。幼儿图画教育主要分两个方面理性认知和感性认知两个方面,理性认知包括对于物体的数量、颜色、位置、物体等基础认知功能的提升,感性认知是对于图画中情绪感知能力的提升。因此幼儿阶段的图画训练可以率先为视觉问答技术与教育的结合提供一个很好的试验环境。基于以上分析,本文针对幼儿教育中的基础认知能力和情感感知能力培养引入了视觉问答技术。输入的图像和问题都来自于VQA-abstract剪贴画数据集以及与本文实现的Web3D问答场景风格一致的自制三维数据集,这与幼儿教学中的图画书内容相仿。由此,本论文基于联合嵌入的VQA模型思想,在不影响VQA模型原始性能的情况下,增加了情感检测器,组合成新的情绪视觉问答网络,该网络与普通VQA模型有所不同,将问题和情连接为一个句子,再将图像,问题进行联合嵌入,最后利用分类器处理特征。实验结果表明,本论文的模型通过在答案中加入情感信息,丰富了对图像的分析和理解,同时仍能保持当前普通VQA baseline模型范围内的准确性水平。最后,本论文将此视觉问答算法导入到构建好的Web3D教育平台中,使用MVVM模式对平台应用的数据、模型、视图进行分层,形成了模块化的框架总体架构,具体达到了虚拟课堂所必须的界面组件和功能模块。该平台可以评估孩子们在多大程度上能够通过3D场景图片进行概括。同时,该平台还提供一个交互框架,基于WebGL和three.js技术,让孩子在虚拟3D机器人的陪伴下进行相关图画的学习。该Web3D交互设计在结构层次上也有着有不同的细节,以提高幼儿图画的基础认知能力和情绪感知能力。 \|
1126	[‘孙雨雨’] \| 2	19\|人工	能时代的童年生活 \|一直以来,教育界都是一个相	保守的学界,是对外界变化较少敏感的学界,而学前教育界更是如此。随着人工智能时代的到来,幼儿从一出生就生活在充斥着各种电子产品的环境中,而正是因为太熟悉,我们不仅忽视了对童年生活进行批判性审视的需要,也忽视了对从批判性审视中所获得结果的反思。幼儿是这个时代的原住民,未来便是这个世界的主人,无视时代发展的变化必将导致幼儿未来与时代的脱节。因此,在当下人工智能时代“大热”之际,以辩证、系统和前瞻性的视角,准确认识和把握人工智能时代童年生活对于幼儿发展的影响,思考学前教育的应变之策,对于推动人工智能时代学前教育领域的理论研究与实践应用、保护幼儿身心的健康发展具有重要的价值意义。本研究采用量化研究和质性研究相结合的研究方法,遵循“点面结合”的研究思路,通过多种资料收集方法、多主体互证、多视角融合的运用,确保研究的信效度。随着人工智能时代到来,各种各样的电子产品迅速进入幼儿的童年生活,成为幼儿童年生活不可忽视的重要部分,因此了解幼儿使用电子产品的情况成为了解人工智能时代童年生活的重要切入口。一是,通过文献法梳理人工智能时代的发展和特征,交代幼儿童年生活的时代背景。随后抽取C市2所幼儿园的幼儿家长作为问卷调查对象,问卷发放共400份,回收345份,通过对回收问卷进行编码、转录,采用描述性统计分析对数据进行分析和处理,从“面”上了解人工智能时代电子产品对幼儿童年生活渗入的基本情况;二是,根据问卷调查的结果,采用目的抽样,抽取能为本研究提供最大信息量的4名幼儿,通过对幼儿在园生活及家庭生活的观察和访谈,搜集幼儿童年生活的典型故事,对幼儿童年生活、学习与娱乐的情况进行详细的调查和收集,从“点”上深入描绘幼儿童年生活的具体情况;三是,采用扎根理论的资料分析方法,对搜集的个案幼儿家长对人工智能时代童年生活认识的访谈资料进行编码分析,同时结合笔者的调研结果,揭示人工智能时代童年生活对幼儿发展的影响;四是,从幼儿教育角度出发,反思人工智能时代的童年生活,并从家庭、幼儿园、社会层面提出改善人工智能时代童年生活的思考与建议。具体研究结论如下:1.与之前的三次工业革命相比,人工智能时代对人生活的影响更加广泛而深刻。人工智能从理论研究走向实践运用,从工业生产迅速渗透到社会生活的各个领域,人工智能化的程度不断提高、范围逐渐扩大、影响日渐加深,人类逐渐开始步入人工智能时代,表现出技术的大众化、信息的共享性、人机的交互性的时代特征;2.人工智能时代电子产品的使用呈现低龄化趋势,电子产品成为童年生活的重要组成部分,调查中几乎全部幼儿都有使用电子产品的经历,且多数幼儿从2岁起就开始接触电子产品;幼儿最常使用的电子产品是电视机、手机、Ipad、电脑和智能机器人,幼儿使用电子产品的主要目的是看动画片,在家长的监督和指导下也会使用一些教育类APP学习知识;周一到周五,绝大部分幼儿平均每天使用电子产品的时间在1小时以下,而到了周末,绝大部分幼儿平均每天玩电子产品的时间在1小时以上;3.随着人工智能时代的到来,在市场需求增多及技术发展的推动下,除手机、平板电脑等传统的电子产品外,“海尔小帅”、“小智伴”等早教机器人、“小天才”电话手表、体感平衡车等一批新型智能化电子产品迅速兴起并进入幼儿的童年生活,正在逐渐改变传统的幼儿生活、学习与娱乐的方式;4.家长对人工智能时代的童年生活的态度非常矛盾,一方面认为过多的接触电子产品危害幼儿视力、导致幼儿运动能力变差、沉迷虚拟游戏、户外活动减少等;另一方面又觉得幼儿接触电子产品动手能力变强、利用教育类、益智类APP线上学习、利用智能机器人自主学习、帮助幼儿学习英语普通话、能够让幼儿知道很多父母不知道的知识等;5.人工智能时代的童年生活对幼儿发展来说,一方面存在积极的影响,体现在:(1)手指精细动作的超前发展;(2)获得知识的途径与内容增多;(3)与他人交往的空间和方式扩展,这些都成为幼儿发展的新的时代机遇;另一方面也存在消极的影响,体现在:(1)视力及肥胖问题的风险增加;(2)感知经验的匮乏与失衡日渐显著;(3)亲子关系与同伴关系逐渐淡漠,带来了幼儿发展的潜藏危机;6.根据本次对人工智能时代童年生活的调查结果,反思人工智能时代的童年生活状态,可以得出这样的结论:(1)虚拟游戏取代了幼儿的现实游玩;(2)机器学习替代了幼儿的体验探索;(3)人机互动取代了幼儿的人际互动;7.为使幼儿在高度发达的科学技术中与真实淳朴的自然中,成长为一个能够保持其生命自然属性的合格的地球村民,本研究提出以下教育建议:(1)保证幼儿户外活动和体育锻炼的时间和机会;(2)坚守幼儿在真实场景中、体验式学习的教育方式;(3)保障“生命在场”的,有情感、有温度的人际交往;(4)强调对幼儿有思想的、(5)“无用”的文雅知识教育内容;(6)“透明化”嵌入技术,辅助幼儿园教学与管理;(7)加强政府对人工智能时代发展的政策导向与立法监督。 \|
1736	[‘陈一凡’] \| 2	23\|基于	阶段自愈网络的面部表情识别方法研究 \|人类面部能够传递丰富的情感信息,在日常生活中	人脸表情传递的情感状态比语言更加直接明了。目前,人脸表情识别技术已经广泛地应用在社会多个方面,如陪伴机器人、智能安防以及辅助诊疗机器人等。特别地,表情识别可以应用在自闭症儿童康复治疗中。通过康复机器人的人机交互可以引导患儿情绪,并记录患儿在人机交互时的各类表情,分析患儿情绪状态和内心活动,并辅助医生探索相关病理机制。基于表情识别的康复机器人对于消极情绪应准确的识别,从而更好地辅助医疗。然而人脸表情具有复杂性,同时表情之间具有相似性,这使得表情识别算法研究成为一个极具挑战性的课题。本课题主要研究人脸表情识别中消极情绪识别率较低的问题。通过剖析问题背后的研究内涵,总结如下三个主要挑战。(1)面部表情数据集标签是由人工标注,因此数据集中的标签源自于标注者的主观判断。然而,因为标注者主观差异并且表情本身具有模糊性,导致了表情标签错误的问题,严重影响了深度学习的训练。(2)不同个体之间对于相同表情却表达不同,同时相同个体对于不同表情却表现的相似,这样复杂的情绪表现形式给表情分类造成挑战,并造成了深度学习模型过拟合问题。(3)现有的大型野外表情数据集基本上都是从社交网络中搜集,在网络中分享的图片大部分是积极的情绪,很难搜集到消极表情,导致了深度学习模型训练中的类别分布不平衡问题。针对以上问题,本文提出了基于深度学习框架的静态人脸表情的识别算法。论文的主要创新点和研究内容如下:(1)针对大型表情识别数据集标签错误从而导致表情识别模型识别精度不高和鲁棒性差的问题,本文提出了一种能够修正错误标注的自愈网络。自愈网络算法的目的是找到疑似错误的标签样本并改掉,使得在下一轮训练时拥有更加准确的样本标签。(2)针对现有表情识别算法难以应对表情之间过于相似而造成的分类困难问题,本文提出了一种表情特征与性别特征融合算法。该融合算法使得表情识别网络自适应的学习性别和表情之间的关系,强化性别特征对于表情识别的影响。(3)针对训练数据集中各个表情类别分布不均匀,从而导致整体表情识别率不高的问题。本文提出了一种分布不相关损失函数,该损失函数与传统损失函数联合优化表情识别模型,考虑到少数类和多数类之间的学习特征的差异,提高对少数类的注意。 \|
1716	[‘金学勤’] \| 2	23\|视觉	答系统中先验缓解与多模态推理技术研究 \|随着人工智能技术的发展,传统的文本问答系统无法	足人们对问答系统准确、高效的需求,人们期待问答系统具备获取和理解不同类型信息的能力。视觉问答系统结合文本信息和视觉图像信息进行联合推理,弥补了文本问答信息源单一的缺点,能够更加自然、直观以及准确地进行问答。现有视觉问答系统推理模块的设计无法应对多目标推理等复杂问题,同时由于普遍存在的先验问题,系统在预测答案时容易出现偏见。为了提高视觉问答系统的准确率,论文从先验缓解和多模态推理两方面进行了相关研究工作。在先验缓解方面,通过对语言和视觉先验来源与作用效果的分析,创造性地将视觉问答的先验划分为积极和消极两种类型,并对两种类型的先验分别设计相应的网络模块进行捕捉和处理,以保留能为问答提供基础知识和问答信息的先验,去除给问答造成偏见的先验。为了进一步缓解先验问题,论文利用模型捕捉先验模块的中间结果设计了一个动态变化的损失函数,根据先验的强弱动态平衡损失值的权重。在多模态推理方面,为了适应复杂多变的问题类型,论文设计了一个新的多模态推理模块,通过合并空间坐标和视觉语义表示,加强多模态特征向量的交互以及视觉区域间的相关性推理,提高了问答系统的多模态推理能力。论文使用标准数据集进行对比试验,实验结果证明所提出的模型能够有效缓解先验问题,并且具备较强的多模态推理能力。同时,先验缓解模块不依赖于视觉问答基线模型,可以作为一个插件联合任意视觉问答基线模型使用,具有普适性。综合运用这些模型和技术,论文设计了一个基于视觉问答的育儿早教演示系统,在实际应用中验证了模型的有效性和实用性。具体来说,论文的研究工作包括以下几个方面。(1)为了解决视觉问答系统中的先验问题,提出了先验缓解模型PMM-VQA(Priors Mitigation Model for VQA)。该模型通过不同模块对先验知识的捕捉与处理,来缓解语言和视觉先验问题。论文首先将语言先验分为积极语言先验和消极语言先验,从而对不同的先验采用不同的网络模块进行捕捉和处理,以达到缓解语言先验的目的。其次将语言先验的理论应用到视觉信息的处理中。通过对视觉问答中视觉先验来源的分析,确定视觉先验中需要去除的部分先验,用单独的消极视觉先验去除模块对其进行捕捉和处理。在模型预测阶段,保留针对该预测问题的全部先验,从而将可利用的推理信息最大化。PMM-VQA模型在VQA-CP v2数据集上表现出最优性能,其中基于S-MRL的PMM-VQA模型在添加语言先验缓解模块后取得了53.81%的准确率,在同时添加语言和视觉先验缓解模块后取得了55.15%的最优性能。(2)为了增强多模态推理能力,提出了基于视觉语义多模态推理的视觉问答先验缓解模型VSR-VQA(Visual Semantic Multimodal Reasoning Model for VQA)。首先,在处理问题文本时通过注意力机制将注意力集中在问题文本的关键词上,以减少无关信息的干扰,简化多模态推理模块处理的信息量。其次,设计了一个视觉语义多模态推理模块,包含双线性超对角融合模块以及视觉语义推理模块。通过加强多模态特征向量的细粒度表示与多模态特征向量的交互,以及视觉区域间的相关性推理,增强了视觉问答模型的多模态推理能力。VSR-VQA模型在VQA v2数据集中表现出64.49%的最优性能。最后,将PMM-VQA与VSR-VQA结合得到PMM-VSR模型,在增强多模态推理能力的同时缓解了先验问题。PMM-VSR模型分别在VQA v2与VQA-CP v2数据集中取得62.75%和54.97%的准确率,证明模型在缓解先验知识与保留推理信息之间达到平衡。(3)为了进一步缓解先验问题,借助PMM-VSR视觉问答模型中先验捕捉模块的中间结果设计了一个动态变化的损失函数,对每个答案处理时根据其存在的语言先验的强弱动态地设定损失值的权重,从而平衡在总视觉问答模型损失中的比例进一步缓解先验。使用该损失函数的模型在VQA v2与VQA-CP v2数据集中基于多个视觉问答基线模型都有稳定的精度提升,证明了该损失函数的有效性与普适性。(4)以论文提出的PMM-VSR模型为核心技术,设计并实现了基于视觉问答的育儿早教演示系统。系统中设计的不同的功能模块可以帮助儿童培养表达能力、识物能力、计数能力以及推理能力等。通过育儿早教演示系统的各个功能模块的实现效果,直观地验证了PMM-VSR视觉问答模型的有效性和实用性。 \|
598	[‘聂双’, ‘王田’] \| 20	8\|幼儿英	数字化教学资源的开发与应用研究 \|在近年来”互联网+“的浪潮下,教育改革的呼声	益高涨,“人工智能+教育”、“未来课堂”、“智慧教育”等概念的相继提出让教育工作者不得不开始重新思考教育问题。传统课堂的课本课程形式单一,缺乏创新,在现如今的教学中普遍存在”事倍功半”的问题。为了更加有效地利用教育资源,提高教学效率,加快21世纪教育改革进程,向未来教育迈进,本文将以英语学科为例,分析幼儿英语学习特征,深入探讨幼儿英语数字化教学资源的开发与应用。 \|
1397	[‘林春’] \|	020\|贝	斯在互联网教育中个性化学习的应用 \|“有教无类”和“因材施教”是教育行业长	以来追求的目标,如何能够以更低的成本、将更高质量的教育资源覆盖至更多的群体,针对不同的人群提供更加富有针对性,更贴合实际的个性化教学方案,是教育从业者一直在努力的事业。经过数十年的发展,人们对于互联网教育的期待已经由最开始的教育资源的信息化和资源共享的平权化,发展为对教育资源的优质化和教学效率的智能化。教育从业者及互联网从业者,正在不断研究和时间,互联网技术在解决教育资源共享的同时,进一步提升教育资源的质量和教学的质量,让学员能够获取更好的教学资源,更高效率、更贴近自身情况的进行学习。贝叶斯网络模型是一类可以强有力的用来表达各种不确定性和科学知识的网络模型方法,也正是因为它的这类模型特点使得它成为一个具有代表性的数据挖掘和分析工具。近些年来,随着人工智能热潮来袭,贝叶斯网络成为了诸多学者研究的对象。其中在互联网教学中,由于每位学员的学习情况都大不相同,因此针对每位学员制定相应的学习计划十分困难,但利用贝叶斯网络的特点可以准确的了解每位学员的自身情况,并进行相应的科学分析,再对其进行分类与学习评估,最后根据以上步骤得到的结果进行个性化的学习方法推荐。本文针对现代互联网教育学习的学习过程和评估方式主要做了以下三个方面的工作:(1)针对课程内课件的学习与考核,提出了基于课程组织与评测结果统计课件通过率以及课件之间的知识关联关系的方法。首先,通过组织课前综合测试、学前小测、学后小测三个主要评测方法建立相应的统计模型,并基于贝叶斯公式进行在线推断出最适合学生学习的下一课件。实验结果分析表明,使用该方法模型可以在线实时调整下一课件的有效推送度,提高用户学习效率。(2)针对不同课程之间评价对比,提出了基于贝叶斯评价课程学习能力的方法。首先,以该课程的历史评测结果和用户的课前综合测试估算出用户学习能力得分;然后在用户学习中,根据首次测验与学后测验结果在基于贝叶斯公式的前提上对学生的学习能力进行实时修正其得分。从实验结果得知,贝叶斯网络的引进可以有效提高评价课程学习能力的精确度。(3)综合两个方法设计了一种可提高用户学习效率与课程学习评价方式的个性化学习模块。基于前两种方法进行课件学习数据与评价指标统计数据的收集,对收集的数据灵活的选择不同的达标评价方案,或者基于先验知识对已采集的数据判断理论上的达标线,之后根据数据的特性对达标线进行分析与调整,最后得到理想的评价方案。本文应用工具创建和评估基于贝叶斯实现个性化学习模块。研究结果表明本文提出的个性化学习模块可以根据实时情况不断修正与完善上一次制定的适合用户学习完该课程的最佳路径。 \|
1422	[‘武丽丽’] \| 2	12\|基于	糊理论的教育游戏的开发与应用 \|随着多媒体技术、人工智能、网络技术的迅	发展，网络游戏对青少年学习、生活、娱乐方式的影响具有举足重轻的作用。网络游戏以优美的画面、动听的音乐，引人入胜的故事情节吸引着他们，也成为青少年业余生活必不可少的一部分，也引发了网络犯罪等社会问题。后来，以教育为目的、以游戏为途径的教育游戏出现了。教育游戏为学生创造了宽松的学习氛围，让学生愉快地学习，在玩的同时学到了知识，开发了思维，培养了能力，提高了学习效率。教育游戏具有双重特性，即游戏性和教育性，关于这两者谁是主导的问题，研究者们争论不休，但都希望能够实现游戏性与教育性的平衡。如何实现游戏性与教育性的平衡，还没有构建出一个成熟的理论框架；实践方面，仅有少数成功案例可以借鉴。笔者认为，教育性与游戏性的平衡点不是一个可量化的、具体的数据点。本文在研究国内外教育游戏设计现状的基础上，介绍了教育游戏的理论基础，论述了模糊理论的内涵、核心思想、构成要素，提出了应用模糊理论设计教育游戏的流程及最终目的：让游戏体验与学习内容处于“有机融合、非此非彼、亦此亦彼”的临界状态，让游戏者在游戏情境中享受乐趣，故而不会排斥在游戏中学习，并在潜移默化中提高个人综合能力。本文的核心是将模糊理论应用到教育游戏的设计、开发过程中，如何策划、设计教育游戏的基本元素。依据提出的设计、开发流程，本研究选择适合初中一年级的少年儿童的教育游戏为研究对象，设计开发了基于模糊理论的教育游戏—“倒牛奶游戏”，探讨了游戏案例的科学原理、构思、开发流程及测试过程，并介绍了相关的关键技术。最后，笔者对所设计开发的游戏案例设计了教学实验，将此案例应用到初中一年级中，以此检验模糊理论的应用效果，分析实验数据，总结实验结果，得出使用教育游戏有利于提高学生学习参与度和学习兴趣。教育游戏作为一种独特的教育形式和资源完善着教学活动，将会有越来越多的研究者关注并投入到教育游戏的理论和实践研究中，希望本课题能够给大家提供一些借鉴。 \|
1493	[‘王庆’] \|	022\|基	深度神经网络的诗词朗诵发音特征预测 \|随着人工智能科技的迅速发展,语音识别与处	已成为智能控制、教育、说话人识别、情感分析等领域的重要研究课题之一,并有着广阔的应用发展前景。同时,汉语诗歌朗读具有丰富的连续发音特征,如语气、情感、节奏方式、抒情朗读和艺术表现等。因此,预测汉语诗歌阅读的发音特征对于体现高水平的机器智能具有重要意义,并将有可能建立一个高水平的智能系统来教儿童朗读唐诗。Mel倒谱系数(MFCC)是目前用来描述语音特征的一个关键特征参数。然而,由于诗歌朗读发音的复杂性和高度非线性,预测准确的发音特征面临着严峻的挑战,即如何对复杂的空间相关性和时间依赖性(如韵律特征)进行建模。对于当前的许多方法而言,它们忽略了MFCC表示的空间和时间特性。此外,这些方法在长期预测方面具有一定的局限性。为了解决这些问题,我们提出了一种基于多头注意力机制的时空图模型(STGM-MHA),用于汉语诗歌朗读发音特征预测。STGM-MHA采用编码器-解码器结构。编码器可以将数据压缩为隐含空间表示,由解码器再将隐藏空间表示重建为输出。在该模型中,我们设计了一个全新的基于多头注意力机制的门控递归单元(GRU)模块(AGRU),以有效地提取MFCC数据的时空特征。在六个数据集中将我们提出的模型与最先进的方法进行的评估比较,显示了所提出模型的明显优势。本文的主要贡献如下:(1)我们首次提出了一种新的模型STGM-MHA,该模型能够通过图建模有效地提取汉语诗歌朗读的发音的特征,并对发音的时空图结构进行分析;(2)基于多头注意力机制和图神经网络(GNN),我们首次提出了一种新的神经网络模型来有效地获取MFCC的时空依赖性;(3)我们提出了一种新的模块AGRU。为减少模型的复杂性,引入了自动编码器以显著提高训练效果,并引入了计划采样机制来增强模型精度。此外,本文还对唐代六位著名诗人杜甫、杜牧、李白、孟浩然、李商隐和王维的六个语音数据集进行了各种实验。同时,使用四个常用的评价指标(MAE、MSE、RMSE和p-value)来验证模型的性能。实验结果表明,与其他最先进的方法相比,我们提出的模型在多个数据集上的预测性能更好;(4)我们所提出的模型不仅可用于MFCC预测,还可应用于其他时空预测任务。在阅读唐诗的过程中,诗歌的节奏、风格变化和思想情感对学生产生了实质性的影响,这些有利于儿童知识的积累和视野的开阔,该模型可用于帮助儿童阅读汉语诗歌或语音合成。 \|
674	[‘许惠如’] \| 2	20\|儿童	习机器人人体电磁辐射检测方法 \|本文旨在根据儿童学习机器人的工作特点研	出一种可行的测量方法来评估其无意人体电磁场辐射。儿童学习机器人改善中国家庭教育模式的同时,低龄儿童长期近距离使用电子产品引发的健康危害也必须引起公众的重视。 \|
849	[‘高丽莉’] \| 2	07\|日本	制出儿童机器人 \|<正> 一个能像儿童一样	动和反应的机器人目前正在帮助日本的科学家们更好地理解儿童的行为。位于日本西部的大阪大学的研究人员们利用仿生人体开发的儿童机器人,即一种极像儿童的机器人。这些机器人的动作与1至3岁的儿童极为相似。 \|
1236	[‘张逸凡’] \| 2	23\|儿童	工智能产品设计伦理研究 \|近年来人工智能技术飞速发展,儿童	工智能产品功能种类不断推陈出新,这对迅速提高儿童的学习与思维能力产生了积极的影响。但从社会化和儿童教育的角度来看,童年作为自主意识形成的重要时期,儿童人工智能产品在其应用过程中不可避免的会对儿童的身心健康发展产生不良影响,甚至会对家庭和社会秩序带来危害,因此儿童人工智能产品存在着众多问题。要真正解决这些问题,就要从设计伦理的角度出发,在儿童人工智能产品设计中遵循正确的设计原则、选择最佳的设计路径。设计伦理指的是设计行为在伦理学指导下对人、资源、环境的综合考虑和对人性真善美的发扬。本文通过对设计伦理的内涵和儿童人工智能产品特征的阐述,联系儿童道德发展与人群特征,明确了儿童人工智能产品设计伦理研究的可行性与必要性;探讨了儿童人工智能产品在身体健康、认知发展、环境保护和人权保障方面的设计伦理风险;剖析了其在主体性、价值取向和情感化层面上的设计伦理困境;阐明了“以人为本,以物为用”、“义利并重,美善同生”、“内外并举,上下齐心”三项基本原则;提出了“向善的动力”、“避害的压力”、“趋利的推力”三种基本路径。意在减少儿童人工智能产品设计伦理风险,化解儿童人工智能产品设计伦理困境,从而更好地构建人机交互关系,使得儿童人工智能产品嵌入家庭、社会的方式更加和谐、友善。儿童人工智能产品在设计伦理层面上的研究不仅有利于儿童人工智能产品行业的良性发展,还对智能化背景下的儿童道德发展和社会伦理观念的构建具有重要意义。 \|
606	[‘肖广德’, ‘刘彤’, ‘张香玲’] \| 2020\|教	机器人的需	分析与功能设计 \|文章以需求为起点,采用问卷调研和文献调研的方	,从用户视角和研究视角分析了教育机器人的需求:用户视角方面,主要归纳了学生(包括小学生、中学生和大学生)、教师(包括幼儿教师、小学教师、中学教师)和家长三类用户所需教育机器人扮演的角色;研究视角方面,从STEAM教育、身心障碍治疗、第二语言学习、社会化教育、学科教育等五个方面分析了教育机器人应用需求的特点。在此基础上,文章提出了教育机器人功能设计应关注的要点,以期推动教育机器人的功能完善和创新应用,促使教育机器人更好地服务于教育教学。 \|
1171	[‘廖曼江’] \| 2	20\|5-	岁幼儿编程问题解决中的计算思维研究 \|随着人工智能时代和数字化时代的到来,人	要想维持竞争力,需要具有面向未来的计算思维。已有研究表明,编程是发展幼儿计算思维的重要载体,在此基础上,研究者选定在幼儿的编程活动中,开展5-6岁幼儿计算思维研究,详细地针对幼儿在从事编程活动中的表现,进行观察记录和分析。本研究采用编程问题解决任务来探究5-6岁幼儿的计算思维,并运用观察法和访谈法探讨了5-6岁幼儿计算思维的发展水平和行为表现。本研究选取南京市B园的36名5-6岁幼儿(男孩18名,女孩18名,平均月龄71.86),通过编程问题解决任务和潜在类别分析的方法,考察幼儿在不同编程任务情境中的计算思维发展水平和行为表现。研究结果发现:一、5-6岁幼儿已经表现出明显的计算思维能力。二、5-6岁幼儿的计算思维具有个别差异性。三、5-6岁幼儿计算思维的发展与幼儿认知发展的水平是一致的。基于研究结果,研究者提出了相应的教育建议:因地制宜开展幼儿编程活动;充分利用游戏调动幼儿参与编程活动的自主性和兴趣;开展编程活动过程中注重计算思维的培养;尊重幼儿计算思维的个别差异。 \|
834	[‘颜海’, ‘余莹’, ‘孙岳’] \| 2024	基于系统语	下的儿童康复机器人CMF设计研究 \|本研究基于系统语境下，探究儿童康复机器人CMF设	的关键要素与模型构建。通过构建CMF设计模型，综合规划色彩、材料和表面工艺等内在要素，以可用性、实用性和赞许性等外围约束筛选条件，旨在打造符合儿童心理与生理特点的外骨骼式康复机器人。研究发现，CMF设计的精妙运用不仅能提升产品的美观度，更能增强儿童与机器人的情感联系，从而提高康复效果。本研究初探为儿童康复机器人设计新视角和方法，也展现了CMF设计在复杂康复机器人产品中广阔应用前景，为儿童康复机器人设计注入了更多人文关怀和实用价值。 \|
380	[‘李晓静’, ‘郑琳’] \| 201	\|中小学生	智能媒体使用及其对课外阅读影响的实证研究 \|在智能技术大规模兴起的背景下,本文考察中小学生对智能媒体的	有、使用及其在当前的课外阅读情况,并探讨了使用智能媒体对他们的课外阅读有何影响。通过对上海市16个区县的公办小学和初中的学生进行整群随机抽样(N=1169),研究发现,智能媒体的拥有和使用在初中生/小学生、市区生/郊县生之间存在显著差异,男女生也略有不同;上海中小学生的课外阅读情况良好,智能媒体使用对课外阅读有一定负面影响,但较为有限;手机和平板有显著差异,手机对阅读的负作用明显,而平板对阅读和学习有一定促进作用;智能媒体的使用内容很关键,应引导学龄儿童使用学习型内容,并控制其娱乐化使用;市区生/郊县生的差异体现出区域数字鸿沟,提升落后地区儿童的数字技能是未来的努力方向。 \|
432	[‘杨瑞’] \|	020\|智	幼儿成长记录系统构建研究 \|随着新一代人工智能技术的发展,	在智慧教育领域的应用日趋深入。对幼儿园信息管理、家园互通、幼儿成长记录、幼儿成长分析进行研究,阐述人工智能技术应用于幼儿成长记录分析和家园共育中的重要性,并根据”互联网+“学前教育变革相关政策,提出基于人工智能技术的新型幼儿成长记录系统构建方案,以更好地记录幼儿成长过程相关信息,为幼儿成长及教育教学提供数据支持。 \|
102	[‘刘小飞’, ‘许能’, ‘杨志希’] \| 2019\|“	联网+”儿	编程网站的开发与设计 \|人工智能对我们的社会和未来带来的影响是不可预	的。可以肯定的是,随着人工智能和物联网的进步和持续发展,带来的影响必将是深远的。为了让儿童更早的接触编程的思想,越来越多的学校选择利用互联网上的教学资源来帮助儿童提升对编程的兴趣以及方便编程做启蒙教学工作。而教育网站将会成为儿童编程启蒙教育学习方式的主流选择。而传统的教学方式,却又比较枯燥乏味,为了让儿童能够学习同时激发儿童自主学习的乐趣。这时候就需要一个能够提供孩子们编程学习和交流的网站平台来来辅助孩子们学习编程,达到让儿童乐于学习编程的目的。 \|
230	[‘宋文平’, ‘阎乃胜’] \| 2023	教育场域视	下互联网+人工智能对学前儿童发展的影响 \|互联网+人工智能被应用到越来越多的领域，引发广泛关注。在教	场域中互联网+人工智能对学前儿童带来的影响不容忽视，特别是对儿童生活空间和关系空间的影响。我们应理性看待互联网+人工智能在学前儿童发展中的影响，恰当应用互联网+人工智能为幼儿提供精准支持服务，并有效促进互联网+人工智能在学前教育领域发展的再度整合，使互联网+人工智能更好的契合学前儿童发展的要求。 \|
1854	[‘黎志芳’] \| 2	21\|昆明	关锁中心小学学生脊柱形态异常的运动干预效果研究 \|研究目的:儿童青少年脊柱形态异常的问题日益凸显且异常比例	年上升,脊柱形态异常对身心健康发展的影响不容忽视。脊柱形态异常问题在小学生中普遍存在,小学生正处于生长发育的关键时期,也是治疗和干预脊柱形态异常的重要阶段。本文测量和分析小学生的脊柱形态异常情况,并根据儿童青少年生长发育特点和解剖学特点,设计针对小学生脊柱形态异常的运动干预方案,以期达到改善脊柱形态异常的目的,有效地预防和改善小学生的不良身体姿态。研究方法:随机选取昆明市关锁中心小学3-5年级共541名学生,根据体态评估标准使用网格、Kinovea、人工智能身体姿态评估系统进行脊柱形态测评筛查,主要针对高低肩、探颈、驼背三种脊柱形态异常问题进行筛查。利用问卷调查法调查脊柱形态的影响因素,根据调查结果和小学生生长发育特点研制针对性运动干预方案。调查得知探颈和驼背具有一定的相关性,而其他两两之间无相关性。在遵循自愿参与干预训练的基础上,根据测试结果利用实验法对存在驼背、探颈问题的38名五年级学生进行8周的干预训练,分为基础、强化、巩固三个阶段,干预训练手段包括基本姿态练习、柔韧性练习、平衡练习、力量练习、伸展练习。研究结果:(1)随机选取昆明市关锁中心小学3-5年级共541名学生进行脊柱形态测评,结果发现三、四、五年级脊柱形态异常人数分别为50、70、65;驼背异常率为24.6%,探颈异常率为10.3%,高低肩异常率为8.9%。女生脊柱形态异常率大于男生。(2)本研究发现每次参加体育活动的时长、跷二郎腿、每周参加课外体育活动的次数、书包类型、周末学习作业时长是影响脊柱形态异常的因素。以高低肩、探颈、驼背的影响因素的调查发现,探颈与驼背具有相关性,而其他两两之间无相关性。故本研究运用体育锻炼对探颈和驼背进行干预。(3)运动干预方案设计依据小学生身心发展特点和小学生运动的科学性,遵循安全性、全面性、科学性、趣味性、针对性、可行性、实用性的原则。在干预训练过程中,主要采用因材施教的训练方法,实验结果显示本干预训练使学生脊柱形态异常的问题得到改善。(4)实验结果表明通过8周的运动干预训练,驼背、探颈的角度较运动干预训练前其P<0.001,在统计学意义上具有显著性差异,证实了8周的运动干预训练对驼背和探颈具有显著性影响,进一步验证了该运动方案对驼背和探颈的改善具有可行性。研究结论:脊柱形态异常在小学生中普遍存在,本研究发现四年级异常人数最多,异常率女生大于男生。脊柱形态异常中驼背异常率最大,其次是探颈,再次是高低肩。每周参加课外体育活动的次数、每次参加课外体育活动的时长是影响脊柱形态异常的因素。8周的运动干预训练对探颈、驼背脊柱形态异常的问题具有改善作用,希望小学生脊柱形态异常的问题能得到重视和更深入的研究,使学生在最佳的干预时机接受科学的、有针对性的干预。 \|
1205	[‘张春霞’] \| 2	21\|机器	教育中设计型学习支持小学生逻辑推理能力发展的研究 \|人工智能时代的到来对教育产生了非常大的影响,对人才培养也提	了新的要求,高阶能力越来越受到重视,逻辑推理能力作为高阶能力之一在教育中的地位更加凸显。小学阶段是儿童正式接受教育的起点,是培养逻辑推理能力的关键阶段,有关如何发展小学生逻辑推理能力的研究越来越多。已有研究证明编程学习能够开发和训练儿童的逻辑推理能力,但是小学阶段的学生处于具体运算阶段,学习抽象的编程语言需要依托具体的事物,机器人教育为小学生通过编程发展逻辑推理能力提供了具象支持,如何在中小学开展机器人教学也越来越受到关注。设计型学习改变了学生的学习方式,在传统的学习中学生被动接受知识,在设计型学习中学生成为知识的探索着和发现者,因此设计型学习受到研究者的广泛关注。本研究对国内外有关设计型学习、逻辑推理能力发展的相关研究进行梳理,奠定本研究的理论基础。基于理论分析,本研究构建机器人教育中支持小学生逻辑推理能力发展的设计型学习模式,并进行机器人教学设计。受疫情影响,不能选择具有相同知识基础和相同逻辑推理能力水平的实验对象,因此实验实施过程中进行分层教学。本研究的教学分为“乐高机器人基础知识学习”和“乐高机器人设计”两个阶段,“乐高机器人基础知识学习”阶段的教学是为了帮助学生建立知识储备,“乐高机器人设计”阶段是教学实验真正开展的阶段,通过设计型学习开展机器人教育,让学生真正自主设计机器人,观察、记录学生在机器人设计过程中的课堂表现,收集、整理相关数据,为验证教学效果提供支持。基于以上工作,本研究取得了一定的研究成果。首先本研究构建了机器人教育中支持小学生逻辑推理能力发展的设计型学习模式,用以在机器人教学中发展小学生的逻辑推理能力;接下来,使用支持小学生逻辑推理能力发展的设计型学习模式在机器人课程中开展教学,教师作为情境的创设者、任务的发布者、设计活动的组织者、疑难问题的解答者,引导学生自主设计机器人,鼓励学生在设计过程中综合利用所学的知识,理性地做出判断、逻辑地进行推理,完成机器人作品;最后,通过学生的设计表现探讨学生逻辑推理能力的变化趋势和发展情况,通过分析数据探究该模式是否能够支持小学生逻辑推理能力的发展,为之后发展小学生辑推理能力的教学开展提供指导性建议。本研究的最终结论是:机器人教育中设计型学习能够支持小学生逻辑推理能力的发展,且小学生逻辑推理能力的变化能够通过小学生的课堂表现体现出来;对于初始知识基础和初始逻辑推理能力水平不同的学生,设计型学习对其逻辑推理能力的发展都具有支持作用。 \|
1834	[‘鲁言敏’] \| 2	21\|教育	器人辅助语言教学对3-6岁幼儿语言能力发展的影响 \|《2016全球教育机器人发展白皮书》发布后,国内外纷	开始了教育机器人进课堂的活动,已有研究证明教育机器人能够促进自闭症儿童的社会性互动能力发展,以及帮助健康儿童学习语言词汇,同时教育机器人在课堂中能够极大的激发学生学习兴趣这一点也被证实。也有研究表明幼儿对语言中词汇的理解和表达跟后期言语智力发展具有显著相关性。在目前幼儿园语言环境中,教师一对多无法实现与每位幼儿充分言语互动,部分地区的方言偏差也给幼儿言语发展造成一定影响,幼儿之间对话质量低,需要教育机器人这种新的教育媒介来增加幼儿的标准言语互动频率。本次研究使用文献法、自然实验研究、测量法等方法探究教育机器人对3-6岁幼儿语言理解和言语表达能力发展的影响,其中语言理解以基本词汇理解和科技词汇理解两个维度为研究代表,言语表达以言语流畅性和言语准确性两个维度为研究代表。研究得到了三个研究结果:(1)借鉴皮博迪图片词汇测试(PPVT-4)和《学龄前儿童语言能力测试》自编了《3-6岁幼儿语言理解和言语表达量表》,量表内含4个维度,18个测试项目。量表的内在信度,数值为0.92;各个维度,从内在信度来看,范围区间为0.82-0.94,其同质性信度表现良好。在对探索性因子进行有效分析时,累计贡献率范围区间是67.44%-84.56%;验证性因子分析证明量表各项指标均已达标(GFI=0.85,NFI=0.87,AGFI=0.80,CFI=0.95,RMSEA=0.07,TLI=0.95),模型总体拟合度较好,构建效度具有良好的表现;从AVE数值来看,均超过了0.5,因此在收敛效度等方面具有较好的表现。(2)结合《福建省教师指导用书》语言教学领域活动和《3-6岁儿童学习与发展指南》以及参考各类3-6岁幼儿语言发展书籍编制了教育机器人辅助教学组织形式的语言领域教育课程教案和课件每个年级16课时,三个年级共48课时,将教育机器人与幼儿语言教学相整合形成新的教学形式,探寻出人机共育的新模式。(3)通过对福州市两所幼儿园160名不同年龄幼儿的教学实验研究得出,教育机器人辅助语言教学比传统方式的语言教学更有助于幼儿的语言理解和言语表达能力发展,即经过教育机器人辅助教学,实验班幼儿语言理解和言语表达能力均显著高于对照班(p<0.01) \|
1728	[‘闫思蒙’] \| 2	20\|基于	度学习的婴儿自发表情识别研究 \|婴儿自发表情是指婴儿自然发生的面部表情	能够传递意图与情绪信息,受到心理学、教育学和临床医学的广泛关注。婴儿表情识别技术在智能家居、医疗保健、早期教育等方面具备广阔的应用前景。随着人工智能的崛起和迅猛发展,以成人为研究主体的表情识别取得了显著成果,而很少有研究关注婴儿表情。婴儿自发表情识别研究存在如下挑战:婴儿面部皮肤光滑、褶皱纹理浅、毛发颜色淡和表情表现力弱的特点使得表情特征不易辨识;婴儿自发表情伴随头部与肢体运动,引起大范围人脸角度和面部遮挡;此外,研究还受到缺乏公开数据的制约。目前,自然场景婴儿表情识别的研究不成熟,相关工作较少,且存在一定不足。围绕婴儿自发表情识别的研究目标,本文开展了如下创新性工作:(1)建立了一个婴儿表情图片数据库和一个动态婴儿表情数据库。针对缺乏研究数据的问题,本文基于静止脸试验范式,在亲子交互情境下诱发婴儿自发表情,对30例婴儿被试的面部表情数据进行处理和标注。基于此,建立了由9,133张图片组成的静态婴儿表情库和由4,560段图片序列组成的动态婴儿表情库,为本文提供研究数据支撑。(2)提出一个融合面部区域自适应学习和隔离损失(IslandLoss)策略的婴儿表情识别卷积网络。面部区域对表情的贡献不同,引入基于注意力机制的面部区域自适应学习模块,促使网络自动关注并强调更具表情辨别性的婴儿面部区域特征,弱化表情贡献度低的区域,缓解婴儿表情特征不易辨识的问题。与隔离损失融合的策略用以最大化类间距离的同时,最小化类内方差,进一步专注于表情区分任务,抑制表情无关信息的干扰。该方法参数规模小,对婴儿自发表情的识别性能优越,且对面部遮挡、大幅度头部姿态、光照变化表现鲁棒。(3)提出了一个基于多线索融合的动态婴儿表情识别网络框架。针对真实场景动态婴儿表情识别的复杂问题,模拟人类多层面信息综合判识的处理方式,确定了三条与表情判识密切相关的线索:面部关键点运动特征建模用来抽取表情引起的人脸柔性形变的结构化特征;面部纹理特征时序建模引入面部区域自适应学习模块,细致加工婴儿表情关键的纹理特征和时序依赖;局部动态特征联合建模重点关注并挖掘5个表情肌群集中分布的局部区域特征。为充分利用上述几何与纹理、局部与全局的表情信息,网格搜索多线索模型融合的最佳权重组合,使各线索互相补充、共同判断,有效提升网络对动态婴儿自发表情识别的性能。(4)开发了一个基于表情识别的婴儿行为分析系统。结合实际应用需求,将方法研究落地于婴儿表情行为的监测和分析。系统能够实时检测并呈现婴儿面部位置、表情状态、各类别表情统计时长和占比等信息;监测结束后,生成表情图谱和总结报告,并分类存储相关数据,供家长及研究人员进一步的评定。系统具备良好的识别效率和准确率,生动直观的可视化形式,便捷的用户体验,在婴儿监护、情绪能力临床评测等方面满足一定的应用需求,具备一定的社会价值。 \|
1648	[‘谭润民’] \| 2	22\|陪护	器人伦理问题研究 \|上世纪五十年代末,世界上诞	了首个机器人。自那以后,机器人在人类社会中的应用便愈发广泛,从工业制造拓展到军事、媒体、医疗、服务行业,乃至进入人们的家庭,在服务用户中与人们长久相伴。其中,以陪护老人、儿童和病人为主的陪护机器人在很多方面能够对陪护者提供照料帮助,例如能够为老人解闷、提供精神慰藉,照看儿童、辅助学习,照料病患、提供喂药等服务。此外,陪护机器人还能在缓解人口老龄化带来的养老压力以及减轻年轻夫妇照看幼儿压力方面发挥良好作用。正是基于这种实际的效果,陪护机器人的应用市场巨大,2021年国内服务机器人市场突破300亿人民币,应用前景广阔。与此相应,各种潜在的伦理和社会问题也愈发突出,引发了社会各界的担忧。“机器人时代”日益临近,我们应以一种什么样的关系与机器人共处?以何种方式确保功能远胜于我们的机器人能造福于人类?这已经成为紧迫的现实和理论问题。本文首先对机器人和陪护机器人的概念进行了界定,明确陪护机器人主要指那些能够陪伴、看护、照顾老人、小孩和行动不便的患者等人类弱势群体的有形的机器人。接着,本文提出陪护机器人在应用中可能会产生的三类伦理问题,即机器人技术自身引发的伦理问题(包括外形设计的接受性和机器人行为的不可预测性),人机交互中产生的伦理问题(包括:情感欺骗、隐私侵犯、社交弱化、自主意愿干预等)以及对社会公平正义可能造成的影响。在此基础上,本文分析产生上述伦理问题的主要成因:陪护机器人技术设计与研制水平的局限、有效伦理规约的缺乏、法律与制度的不健全和公众科学素养和道德素质的欠缺。针对这些伦理问题的化解,本文认为,在人类已经深度科技化的今天,包括陪护机器人伦理在内的新兴科技的伦理研究并非是为了阻挡科技发展,而是推动科技更好的造福人类,实现科技负责任的、可持续的发展。为此,本文提出发展陪护机器人要遵循以人为本、公平正义和共建共治三大原则,应对陪护机器人的伦理问题需要让伦理价值渗透设计、健全并细化法律制度、提升公众科学素养和道德素质并且构建共通但有特色的伦理规范。 \|
588	[‘缪佩君’, ‘刘建榕’] \| 2023	教育机器人	幼儿教育领域的应用现状 \|教育机器人具有教学适用性、开放性和可扩展性、	好的人际交互性等特点，在幼儿教育领域的应用日渐广泛.教育机器人可作为STEAM教具、智能玩具或教育同伴，改变幼儿教育组织方式和评价模式，在幼儿教育、特殊儿童治疗等多个场景中创新教育新形态，增强教学效果.同时，教育者对教育机器人的认识不足、教育机器人的智能技术仍有待突破以及教育机器人的初始投资和维护等因素，制约了幼儿教育人机协同教学改革的进程. \|
1558	[‘符国和’] \| 2	16\|智能	交机器人的研究 \|随着教育机构和服务业对机	人需求量的快速增长,许多高校和研究机构在寻求高性价比的机器人用于开展机器人课程相关的教学和研究。甚至包括儿童教育、医学、脑科学、认知科学和社会学等领域对机器人的需求也越来越大。此外,许多机器人相关的应用在最近几年得到了快速的增长以及智能手机、人工智能、互联网技术、可穿戴设备、机器人底盘、传感器、RGB-D摄像头以及机器人操作系统ROS平台等机器人相关技术的不断进步,快速搭建一个高性能的机器人平台成为了可能。在这种情况下,设计一种基于ROS框架主要用于科研和教育的,易于搭建的社交机器人。本文的主要研究如下：1)基于ROS系统框架,提出一种新的社交机器人总体设计方案,并划分视觉系统,语音交互系统以及控制系统。2)构造社交机器人的原型结构,包括移动机构和整体机械结构,并对移动机构的运动模型分析和推导。3)给出自主避障,头部检测,语音交互,人体跟随,社交互动等主要功能模块的算法思想以及算法流程。论文的研究成果已在开发的原型机中得到验证,通过对原型机的功能测试以及系统测试实验证明社交机器人具有在非结构和动态的环境中自主行走,规避静态或者动态障碍物以及拥有丰富的社交行为,包括社交机器人能够自主检测场景中的人体并对其拍照,社交互动,跟踪人体以及语音交互等。 \|
787	[‘陈凯泉’, ‘胡晓松’, ‘韩小利’, ‘牛翠琰’, ‘韩羽’, ‘王宪廷’, ‘张凯’, ‘吕伟刚’] \| 2023\|对话式通用人工智能教育应用的机	、场景、挑	与对策 \|以ChatGPT为代表的对话式通用人工智能（CAGI）的发展为人工智能教育应用、教育教学数字	转型提供了新的工具和平台。基于CAGI的教育聊天机器人在支持学习者的自适应学习方面表现出显著的优势，据此形成的教学系统是在人工智能教育应用历史中对话式教学系统（DBTS）发展的新阶段、新样态。教育聊天机器人不仅在学生端可为学生扮演导师、助手、陪伴者、评估者的角色，还可协助教师生成高质量的教学设计方案，助力教师专业发展，建构真正意义上的双师课堂。CAGI在幼儿和学前教育、K12教育、高等教育、成人教育、场馆教育等多学段、多情境获得广泛应用，对学习者的成绩、学习投入、认知和元认知水平、学习能力都显现出较好的正向效应。源于CAGI当前技术发展阶段上仍然存在的诸如数据保护、反馈信息失真、信息偏见等问题，聊天机器人的教育应用面临不小的挑战，为此业界和学界还应在推动技术进步、制订伦理规则、实施培训指导等方面开展探索与实践。 \|
219	[‘孙郑芬’, ‘解迎刚’, ‘郭昊’, ‘李杰’] \| 2020\|人工智	科普套件的	究与分析 \|人工智能教育是目前教育发展的大势所趋。随着人工	能技术的不断发展,人工智能教育自提出后就受到全球教育研究者的广泛关注。通过加强人工智能教育构筑我国人工智能发展的先发优势,已成为当前亟需思考和解决的问题。为了响应国家政策,培养人工智能人才,文中以Android单片机为基础,研制了人工智能科普套件。该套件以单片机核心开发板为载体,配套驱动通信模块、传感器模块等电子元器件,结合积木等辅助工具,适用于5～12岁阶段幼儿及小学生智力培养,专注于培养孩子科学素养,开发智力;同时也完成了配套人工智能初级课程的编制,设计+搭建+编程+操控四位一体锻炼孩子的逻辑能力。文中从套件的技术路线、使用方法及技术原理三个方面对该智能套件进行介绍,同时分析当下智能教育的发展趋势,对智能套件的发展做出展望。 \|
1722	[‘鉴田野’] \| 2	22\|面向	能摇篮的语音交互系统研究 \|随着人工智能技术的不断发展,AI技	的应用场景不断多元化。本文对婴儿的哭声分类算法和育儿领域的智能问答算法进行了研究,提出一种基于深度神经网络模型,对婴儿的哭声进行分类,对家长的提问进行回答。本文主要工作与创新如下:(1)通过研究邓斯坦婴儿哭声分类理论,并在视频网站收集婴幼儿哭声的视频和音频,对其进行人工剪辑和打标,得到具有5种情感类别的婴儿哭声音频数据。并以此为基础,进行声音向语谱图像的转化,得到具有5种情感类别的婴儿哭声语谱图像数据。通过爬取百度文库,豆丁等文档网站,得到育儿领域常用的育儿知识文档,并进行数据清洗和人工打标,得到育儿领域的问答数据库。(2)通过对婴儿哭声的语谱图数据分析,选用Inception-Res Net-v2模型进行训练,详细介绍了Inception-Res Net-v2模型的结构,并在此基础上进行更改。实验后的结果相比于改进之前的Inception-Res Net-v2模型,准确率有较大的提升,最后与传统的Res Net101网络进行了对比,验证了该模型相比于传统模型,只需要较少的训练轮次,就可以有更高的准确率。(3)对育儿领域的问答数据进行处理,主要涉及到利用搜索引擎工具(Elastic Search)对问答对数据建立索引。对多领域的问答数据提取关键词,对育婴领域的数据提取关键词词典。对问句利用Elastic Search进行召回,并对问句进行数据增强,其中数据准确主要涉及到EDA方法和同音字替换。数据增强处理之后得到的数据,再训练带有关键词信息的BERT模型,并与处理之前的数据进行对比。最后对实验结果进行总结,采用改进后的Inception-Res Net-v2网络后,对婴儿哭声分类算法的精度有明显提高。利用带有关键词信息的BERT模型,并进行数据增强的操作,能够提高问答系统的准确率,对智能摇篮车的应用具有重要意义。 \|
1139	[‘宋德洪’] \| 2	07\|基于	童心理调适的对话系统研究 \|教育技术的目的是为了促进学习和提高	效,在一个信息技术高速发展的时代,如何有效获取信息和传递信息是值得关注的两大问题。人机对话系统的研究正是聚焦在这两大问题上,力图使信息的获取和传递变得更加轻松自然,使人们可以更加方便自如地与计算机进行信息交互。现代社会中,人们在工作、学习、生活压力增大的情况下,几乎都会遇到心理烦恼问题,这一般可以自我调整,也可找朋友、亲戚、心理医生帮助调整,即借助社会支持体系来解决,只需聊天式的心理咨询。现在的儿童与他人的沟通却越来越少,心中积压的烦恼越来越多,以至影响到儿童正常的学习和生活。如果能够开发一款基于儿童心理调适的对话系统,儿童在与其聊天的过程中,倾述心中烦恼,减轻心理压力,告诉儿童一般的心理卫生知识和调解方法以及一些建议,帮助培养儿童自我调适能力。本文的目标是在对人机对话系统所需技术进行深入研究的基础上,实现一个儿童心理调适的汉语人机对话系统,研究重点是系统框架的构建、语言处理技术的应用以及对话管理方法的选择。本文在结合分析了汉语的句法、语义、语用等多种知识源后,实现了一个适用于儿童心理调适的对话系统。作者收集了领域内的口语语料,并分析了儿童会话中的各种语言现象,从中提取出基于言语行为的儿童语言类型,并提出了基于事件的儿童心理状态分析的方法。该方法可以记录儿童在一定事件中的心理状态变化,并追溯其原因。通过实验验证是有一定效果的。 \|
1699	[‘郑进远’] \| 2	07\|面向	象的Visual Prolog及其在专家系统的研究与应用 \|智能化是当前计算机、自动化、通信、管理等	息科学技术领域中的新方法、新技术、新产品的重要发展方向与开发策略之一。信息处理的智能化与信息社会对智能的巨大需求是人工智能发展的强大动力。人工智能与专家系统曾取得过许多令人注目的成果，也走过不少弯路，经历过不少挫折。近几年来，随着计算机与网络通信技术的迅猛发展，特别是因特网的大规模普及，人工智能与专家系统的研究再度活跃起来，并正向更为广泛的领域发展。围绕人工智能与专家系统的研究和应用开发也迎来一个蓬勃发展的新时期。因此，引进与消化国际上已经广泛流行的功能强大和通用的智能程序设计语言、工具与环境，对于我国开发智能应用系统十分必要。Prolog语言是人工智能与专家系统领域最著名的逻辑程序设计语言。Visual Prolog意指可视化逻辑程序设计语言，是基于Prolog语言的可视化集成开发环境，足Prolog开发中心(PDC)最新推出的基予Windows环境的智能化编程工具，其语言特性符合相应的国际标准ISO／IEC 13211-1：1995。目前，Visual Prolog在美国、西欧、日本、加拿大、澳大利亚等发达国家和地区十分流行，是国际上研究和开发智能化应用的主流工具之一。预计短时期内，在国际上已经十分流行的最新版本的可视化逻辑程序设计语言Visual Prolog将会在我国广泛流行开来，并将迅速成为我国研究和开发智能化应用的最重要的工具。Visual Prolog 6是最新一代的Visual Prolog逻辑程序设计语言，是PDC Prolog和Turbo Prolog的后继产品。它是功能非常强大、非常安全的程序设计语言，它以。一致和一流的方式将许多编程范例结合在一起。Visual Prolog是一个完备的程序设计环境，它提供了图形化开发环境、编译器、链接器和调试器等设施。Visual Prolog集成开发环境可以更方便快捷的建立、测试和修改Visual Prolog应用程序。编译器的功能强大且高效。最后生成EXE执行文件。Visual Prolog具有模式匹配、递归、回溯、对象机制、事实数据库和谓词库等强大功能。它包含构建大型应用程序所需要的一切特性：图形开发环境、编译器、连接器和调试器，支持模块化和面向对象程序设计，支持系统级编程、文件操作、字符串处理、位级运算、算术与逻辑运算，以及与其它编程语言的接口。Visual Prolog包含一个大型库，捆绑了范围广阔的API函数：包括Windows GUI函数族、ODBC／OCI数据库函数族和Internet函数族(socket、ftp、http、cgi等)。这个开发环境全部使用Visual Prolog语言写成，而且包含对话框、菜单、工具栏等若干编码专家和图形编辑器。Visual Prolog非常适合于专家系统、规划和其它AI相关问题的求解，是智能程序设计语言中具有代表性且应用较多的一种语言。由于这种语言很适合表达人的思维和推理规则，在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用。Visual Prolog不仅是优秀的智能化应用开发工具，而且已经成为适用于任何应用领域的强有力的通用开发工具。Visual Prolog与SOL数据库系统、Visual C++或其它c++开发系统、及Visual Basic、Oelphi或Visual Age等编程语言一样，可以用来轻松地开发各种应用，包括数据库和Web应用。逻辑程序设计是通过使用逻辑规则来解决问题，面向对缘的程序设计是通过定义与使用对象的方法来解决问题。逻辑程序设计使开发者集中精力于问题而面向对缘的方法提倡代码重用。面向对象的逻辑程序设计可结合这两种设计的优点。本文主要讨论了面向对缘的Visual Prolog 6的编程方法和思想，并以失踪儿童协寻专家系统实现具体事例说明。本文研究的关键技术、创新点和所做的工作如下：1．大量查阅了人工智能的起源相关资料，追溯了其发展历史，介绍了人工智能的各种编程语言和所具备的特点。◆具有符号处理能力(即非数值处理能力)；◆适合于结构化程序设计，编程容易；◆具有递归功能和回溯功能；◆具有人机交互能力；◆适合于推理；2．大量查阅Prolog人工智能语言的相关资料，认真仔细研究了Prolog编程基础知识和Prolog语言特点和基本结构。3．深入细致的学习了学习了面向对象的人工智能编程语言Visual Prolog，了解了visual prolog语言的基本特征，安装和构建编程环境，研究了Prolog推理机和程序控制机制。4．面向对象的Vfsual Prolog 6概述及使用研究了面向对象技术的方法和实现，面向对象的基本技术，如对象模型、类实体、模块、接口、多重实现、包容多态性、对象超类型、继承等。5．五五谜题在Visual Prolog 6推理机上的实现Prolog语言是逻辑程序语言，主要是基于回溯、递归、匹配的推理基础之上，在本文中讨论了Prolog的推理实现的过程，以五五谜题这一逻辑难题在Prolog上的实现，说明Visual Prolog 6推理机的应用，且体现了它是不基于类的。只要我们有Prolog语言的基础，就可以在上面进行学习。6．失踪儿童协寻专家系统的面向对象实现。这是本文的应用部分，利用Visual Prolog 6开发工具(VDE)的用户接口界面(GUI)，实现了失踪儿童协寻专家系统的应用。程序的设计是通过定义类的方法，对类的谓词进行调用而实现。7．软件的实现主要采用了面向对象技术、人机交互技术、事件响应机制、回溯、截断、匹配、合一等方法。8．通过Visual Prolog 6的面向对象技术对专家系统的实现，使基于Prolog的应用开发更简单，系统维护更容易，缩短开发周期，节省开发成本。作者在读期间，已经在“电脑与信息技术”、“系统仿真学报”和“计算机应用研究”学术刊物上发表论文三篇。 \|
395	[‘李玉章’] \| 2	21\|教育	器人在幼儿结构游戏中的应用研究 \|幼儿对于未知事物会有天生的好奇感，合理地	用各种教育工具能够提高幼儿教学效率。教育机器人应用在幼儿结构游戏中，可以锻炼幼儿的动手能力，培养幼儿的创新能力。以教学案例的形式阐述教育机器人在幼儿结构游戏中的应用方法，并对实施过程中教师容易出现的问题加以分析，以期为幼儿结构游戏教育提供可行的参考。 \|
493	[‘燕居怀’, ‘王文强’, ‘崔雪梅’, ‘狄乐蒙’] \| 2018\|一种双足搬	机器人的设	\|双足搬运机器人因其高度拟人性及灵活性可广泛应用	儿童玩具、特殊作业及家庭服务等多个场景。本项目完成了一种双足搬运机器人的结构设计及程序开发。使用Arduino UNO作为控制板,使用舵机作为机器人的执行机构,通过编程来协调控制各舵机的协作,达到协调控制双腿的步态运动方式的效果。 \|
619	[‘胡翼飞’] \| 2	24\|促进	童青少年健康生活方式转变推进慢性病一级预防 \|健康生活方式是促进儿童青少年身心健康最有效的手段。中	儿童青少年存在身体活动不足、睡眠不足、不良饮食、吸烟饮酒等不健康生活方式，威胁其健康成长。全球促进健康生活方式研究方兴未艾，亟需更新中国儿童青少年的相关干预策略或理论。文章阐述了健康生活方式指标的更新、健康生活方式干预策略的发展，利用互联网数字技术、人工智能、基因与环境联合的组学技术等先进手段，开展儿童青少年健康生活方式干预与监测。 \|
147	[‘吕娜’] \|	022\|智	音箱影响下幼儿家庭阅读中父母角色的转换 \|“人工智能”日渐成为新世纪人类科技研究的主流	向，在各行各业各领域中人工智能慢慢渗透并改变着人们的传统习惯、思维方式和生活方式，幼儿家庭教育中也不例外。以智能音箱为代表的人工智能产品正在改变传统家庭亲子教育模式，智能音箱似乎正在取代父母在家庭教育中的角色地位。本文研究了在使用智能音箱的幼儿家庭中，父母依赖智能音箱进行家庭阅读活动对传统家庭阅读模式产生的冲击，以及智能音箱相比于父母指导的劣势，明确了如下观点：父母在家庭教育中的角色仍然是最重要的，智能音箱只是辅助工具。因而家庭阅读中父母角色应转换为家庭阅读环境的创设者、家庭阅读活动的学习者以及家庭阅读方式的促进者。 \|
98	[‘刘宝顺’, ‘忽若曦’, ‘王霞’] \| 2020\|基	功能可供性	语义学协同应用的交互式产品设计研究 \|文章探究功能可供性视角下的交互式产品设计方法。对功能可供性和产品	义学两种理论进行对比分析,提炼功能可供性的核心。通过对功能可供性在产品设计中的应用和与用户行为的关系进行研究,发现将功能可供性理论引入交互式产品设计的机会和意义。分析功能可供性的特性并结合语义学的研究,构建基于功能可供性与语义学协同应用的交互式产品设计流程,并提出设计原则。通过儿童陪伴机器人的设计实例去验证理论的有用性和可行性。 \|
384	[‘李栋’] \|	018\|机	人教育分步走 \|<正>机器人的发明	研究及应用实践是以科学研究和社会生产为需求的,进入教育行业是其领域的扩大与发展。由于机器人涉及知识的广泛性和技术的综合性,使得它对教育而言具有更多的价值。6岁到12岁是培养儿童抽象逻辑思维能力的关键时期。机器人工作依靠的是逻辑编程语言,所以机器人课程能很好地培养孩子的逻辑思维。编程是以机器人为平台的学习内容之 \|
1031	[‘刘雪峰’] \| 2	20\|基于	度强化学习的机械臂智能抓取技术研究 \|随着机器人技术的发展,越来越多的科研人员从事	器人应用的研究。使得机器人在家庭环境中被越来越广泛地使用,家庭机器人不仅可以照顾与陪伴孤寡老人和留守儿童,还能有效的帮助残障人士。对一些记忆力可能会下降的老年人,他们可能会忘记喝水与吃药等必要行为。但是,家庭机器人可以在规定的时间为他们递水杯,药盒等日常行为。这不仅可以规范他们的生活规律,还可以增添其生活乐趣。本文基于预设场景的应用和研究背景,研究机器人如何在复杂的家庭环境中成功抓取所需要的目标物体。首先,机器人有必要从复杂的背景中检测多个对象,并选择出目标对象以获取相关信息;然后控制机械臂到达目标位置,但是控制不同自由度的机械臂并不容易,它们需要不断指导和训练,才能沿着适当的轨迹抓取物体,且避免与目标物体外的事物发生碰撞。本文所做的主要工作是验证深度强化学习算法在机械臂控制中的效果,使机器人可以像人一样轻松地抓取所需要的物体。最终实验结果表明本文提出的处理方法以及改进方法可以有效地完成任务,对实际机器人操作的额外复杂性具有较强的鲁棒性,且可以短时间、高精度的完成抓取目标物体的任务。 \|
923	[‘万志勇’] \| 2	19\|机器	习在婴幼儿粪便图像分类中的研究与应用 \|机器学习是人工智能的一个分支,它也是人工智能的	心,是使计算机具有智能的根本途径。图像分类是机器学习中比较常见的任务,根据有无监督可以分为监督学习和无监督学习。随着大数据、互联网的兴起,机器学习在图像识别、语义识别、自动驾驶等许多领域取得了一定的成果。本文主要对婴儿粪便图像数据进行分类研究。论文研究内容可分为三个模块,首先对婴儿粪便图像进行预处理,其中包括低亮度粪便图像增强、粪便图像的数据增强以及粪便图像的感兴趣区域获取。之后使用传统机器学习分类器(K近邻和支持向量机)对婴儿粪便图像进行分类,分别获得了61.16%和76.33%的准确率。最后使用迁移学习模型对婴儿粪便图像进行分类,获得了较高的准确率。结合文中分类算法,本文设计并实现了一款针对婴儿早期粪便图像的移动识别系统,用于婴儿胆道闭锁疾病的早期诊断。文章的主要研究内容如下:1)由于婴儿粪便图像本身的特点,首先对亮度的婴儿粪便图像进行图像增强,获取图像的细节信息。之后对粪便图像数据进行数据增强,文中使用的方法是随机裁剪。最后为了忽略不必要的背景信息对分类结果的影响,我们针对所有的粪便图像数据获取我们感兴趣的图像区域。2)使用传统机器学习分类器(KNN,SVM)分别对粪便图像进行分类,比较它们的评价指标,实验结果表明,KNN分类器对粪便图像的分类效果要优于SVM分类器。增加一组对照实验,对比在有无数据增强的前提下,分类器对粪便图像的分类结果有没有影响。实验结果显示,在进行数据增强后的分类器分类效果会更好。3)使用迁移学习模型(VGG16、Res Net50和Inception V3)分别对粪便图像进行分类,比较不同模型的分类模型的准确率、ROC曲线和AUC的值,分析各模型试验结果,得到最佳的分类模型。实验结果表明,Inception V3模型分类效果最好,准确率和AUC值分别达到了91.67%和0.918。4)运用Linux操作系统搭配Android开发平台,设计并实现了一款针对婴儿早期粪便图像的移动识别系统,对婴儿粪便大便图像(患病,正常)进行判别。并取得了较高的识别准确率,验证了算法的可行性。 \|
1784	[‘陈雯雯’] \| 2	22\|机器	拟人化程度对儿童初始信任的影响 \|机器人等人工智能以及其他相关技术越来越多	用于纵向环境中的儿童,尤其是在学习教育、医疗保健等领域。儿童作为心理学和人工智能领域中的重要群体,越来越多的学者开始注重儿童与机器人之间的交互,国外学者更是关注机器人的拟人化外观、行为等在交互中的产生的作用和影响,他们深入地探究了儿童是怎样看待拟人化机器人的,发现了其中存在的积极的或负面的倾向,给予了本研究宝贵的理论依据。国内学者较少地对人机交互中的拟人化方面进行探究,以儿童为目标对象进行的实证探究更少见,不能给针对儿童的机器人设计与实际运用起到一定的参照与引导。基于上述现状,本研究关注拟人化机器人在与儿童群体密切相关的情景中的应用,在回顾和整理已有学者关于儿童与机器人交互、机器人拟人化、儿童对机器人的吸引力感知和对机器人的初始信任、不同年龄儿童的感知能力和信任的文献后,针对学校情境下的儿童群体,采取实验研究和配合问卷调查的方法,探讨机器人拟人化程度是否会影响儿童对它的吸引力感知和初始信任的情感,以及不同年龄层次的儿童之间是否存在差异。本研究还可以得知在与儿童群体联系的学校教室等场景中是否存在人机交互的“恐怖谷效应”,这可以为针对儿童进行设计、营销和使用的机器人提供一定的现实启发。实验结果表明,学校场景下的拟人化机器人与儿童的互动:(1)拟人化中的“恐怖谷效应”存在于儿童群体中,机器人拟人化程度会影响儿童群体对机器人的吸引力感知和初始信任的情感;(2)吸引力感知在机器人拟人化程度和儿童对机器人初始信任中起到了中介作用;(3)不同年龄层次的儿童存在差异,在年龄较大的儿童中,机器人拟人化程度最高时,儿童对机器人的吸引力感知减小,儿童对机器人的初始信任也降低,且“恐怖谷效应”在年龄较大的儿童群体中得到了验证;而在年龄较小的儿童中,他们对拟人化程度越高的机器人持有越大的吸引力感知和初始信任情感。 \|
1645	[‘谢自强’] \| 2	18\|发育	器人增量学习方法研究 \|发育机器人是指机器人能够像人类	儿一样实现自主心智发育,不再针对特定的任务编程,而是以一套自主发育算法为基础通过不断的学习获取执行未知任务的能力,从而解决目前机器人针对特定任务进行编程,功能单一并且自适应性差等问题。因此具有自主学习能力的发育机器人成为许多学者研究的热点。本文针对发育机器人的视觉特征提取算法和自主发育算法进行理论和实验研究。首先是机器人的视觉特征提取算法。发育机器人对特征的学习必须是实时进行的。机器人依靠其视觉系统获取外界信息,然后对图像进行处理。但是一般摄像头的分辨率较高,获取的视频帧图像维度较大,机器人的计算能力有限,无法实现对视频图像实时处理,因此需要对图像进行特征提取,降低图像的维度,减少机器人的处理时间。本文结合已有的直观无协方差增量主成分分析算法和双向主成分分析算法,提出一种新的增量双向主成分分析算法,实现对图像的特征提取。算法采用迭代的计算方式,具备增量的计算能力,并且将二维原始图像矩阵直接作为处理对象,有效地降低了计算量,缩短了程序运行时间,基本满足发育机器人对视频图像的实时处理需求。发育机器人具有自主学习能力的核心是自主发育算法。本文通过模拟人大脑视觉皮层的工作机制,建立一种基于自主发育神经网络的机器人自主发育学习算法。算法采用叶分量分析算法实现发育过程,通过预响应值衡量神经网络的输入与网络内部知识的匹配程度,采用Top-k竞争机制模拟神经元侧抑制效应,利用赫布学习规则更新竞争获胜神经元的权重向量,并针对遗忘过程引入神经元年龄的概念。发育机器人通过自主发育神经网络对输入的样本图像进行学习,将学习的内容存储在神经网络中,形成稳定的记忆。本课题以六自由度可重构机器人作为研究平台,实现机器人对待抓取积木块的认知学习。本文作为前期研究主要完成机器人视觉特征提取和自主发育算法的基础研究。实验采用机器人在实际环境下获取的待抓取积木块的实物视频截图对算法进行了验证。实验总共分为两个部分。在特征提取实验中,将样本图像以增量的形式输入算法中,对三种算法进行对比,实验结果表明,本文提出的增量双向主成分分析算法的分类率高于其他两种算法,达到了90%以上,同时运算时间要小于其他两种算法,基本达到了对视频的处理速度。在自主发育神经网络的实验中,利用神经网络分别对标准的手写数字数据集和积木块实物图像进行发育学习和预测分类,对神经元的权重向量进行了可视化,展示了神经网络的学习结果,实现对不同物体的分类和识别,说明自主发育神经网络可以实现发育机器人的学习和认知。 \|
1413	[‘梁鑫月’] \| 2	21\|儿童	古语语音识别研究 \|随着人工智能技术的发展和大	模数据的支持,在简单场景下的语音识别已经达到了不错的识别效果。然而大语音库只存在于使用人数较多的几种语言中,大部分语种和许多细分领域都存在着语音数据不足的问题,低资源的语音识别还有待研究。儿童蒙古语语音识别研究具有现实意义,可以满足智能教育等方面儿童语音交互的需求。本文围绕儿童蒙古语语音识别进行研究,具体内容如下:1.建立了儿童蒙古语语音数据库。从网络上不同蒙古语平台获取儿童蒙古语语音,包括儿童朗诵、对话等形式,再进行数据处理、识别、校对后获得有语音和对应标注的初始语料库。由于可获取的儿童蒙古语资源较少,实验中使用加噪、变换、语音合成等方法对儿童蒙古语语音进行了数据扩充。2.本文实现了基于链式时延神经网络(Time Delay Neural Network,TDNN)的儿童蒙古语语音识别基线系统,利用成年人蒙古语语音库和新建的儿童蒙古语语音库,采用TDNN模型建立了基线系统。并实验对比了链式TDNN和传统TDNN的建模性能,结果表明序列级别优化的链式模型的效果优于传统的单帧优化模型。3.本文提出了基于迁移学习的儿童蒙古语语音识别模型,本文采用三种迁移学习策略进行模型构建,分别是基于成年人蒙古语的迁移学习、基于跨语言的迁移学习和不同训练准则混合的多任务学习。实验结果表明基于迁移学习的模型能有效的优化儿童蒙古语语音识别系统的性能,并且结合不同训练准则的多任务混合模型词错误率最低达到了12.53%。4.在迁移模型的基础上,针对儿童语音的声学特性结合说话人归一化方法和说话人自适应方法做了声道长度归一化(Vocal Tract Length Normalisation,VTLN)的特征变换,并对比了不同特征在儿童蒙古语语音识别中的建模效果。实验结果表明,VTLN可以有效的提高儿童蒙古语语音识别系统性能,相比未进行特征变换的对照实验词错误相对降低了16.4%。 \|
1845	[‘黄珂’] \|	020\|基	增量式自组织神经网络的机器人自主认知发育模型的研究 \|认知机器人是像人类一样能够感知、动作并通过学习自主发育认	的高级智能体,近年来在人工智能领域受到了广泛的关注。具有认知发育能力能够使机器人自主应对复杂多变的环境,适应非特定、多任务场景,有助于机器人提高自主化水平并改善人机交互效果,促进机器人更好地为人类服务。认知发育模型需要能够实时学习、记忆新类物体并自主总结已有知识,进而发育出基于类别的物体概念。然而,目前认知机器人的认知发育模型存在模态单一、模态之间不通用、结构预定义、线下训练、无法自主发现和反馈错误表示及处理大规模连续数据流等问题。本文主要研究认知机器人在人类日常生活场景中对物体概念的认知发育问题,建立机器人与人类共同的知识基础,促进人机交互。受人类婴儿认知发育理论及大脑知识表示生理学研究的启发,本文建立了一系列基于增量式自组织神经网络的认知发育模型,使机器人通过在线、增量式学习,提升机器人的知识量,并利用网络的自组织聚类能力,形成基于类别的物体概念,提高机器人的认知水平。为提高机器人认知发育模型的学习效果,并解决已有认知模型存在的以上问题,本文针对机器人学习物体概念的认知发育模型展开了更加深入的研究,主要包括以下几个内容:1)基于增量式自组织神经网络的认知发育模型。通过了解人类婴儿认知发育的心理学理论和大脑物体概念表示的生理学理论,提出了将增量式自组织神经网络作为通用型认知发育模型的主框架,用于发育多模态知识。该模型通过网络级联不仅能够模拟大脑中不同模态之间的相互关联,还能够实现从具体的样本表示到抽象的符号表示的知识发育。2)基于视听融合的分层式自主认知发育模型。针对现有认知模型存在模态单一、模态之间不通用以及模型预定义的问题和第二章中传统的增量式自组织神经网络的固定相似度阈值方法存在的问题,本文提出了一种基于视听融合的分层式自主认知发育模型(SOHCA-AVF),使机器人在线地学习物体的视听觉信息并实现视听融合。该模型包括视、听觉两条通路,每条通路有三层增量式自组织神经网络:样本层以无监督的方式增量地学习和自组织物体的视觉特征和名字,包含了一种动态自适应相似度阈值策略,能够让网络节点根据数据自主聚类而不用人类预定义阈值;符号层是高低层网络之间信息传递的桥梁,不仅能从样本层中提取的聚类结果编码成简洁的符号表示传递到关联层,还能将关联层的信号解码传递到样本层;关联层绑定同时被激活的视听符号,建立两种模态间的关联关系,包含了一种自上向下的应答策略,能够让机器人自主回调关联模态、解决冲突关联和调节已学到的知识。基于两个数据集和实际任务的实验结果表明,该模型能有效地在线学习和关联物体的视觉特征和名字,且能够利用自己的经验自主提高认知水平而不用询问人类。3)融合交互式强化学习的自组织认知发育模型。针对第三章的模型利用被动感知来获取知识的认知方法有时会不可避免地产生错误的表示,且无法自主反馈并在线纠正错误的问题,本文提出了一种融合交互式强化学习的自组织认知发育模型(SODCA-IRL)对其进行改进。该模型将第三章中的分层式认知发育模型规范化到交互式强化学习框架中,能够以平行交错的方式在线学习物体概念并通过与人类交互来检验学习效果。为了实现两种算法的结合,该模型为个别神经网络节点配备了一种新颖的指数型记忆模型,通过两个遗忘因子控制,来模拟人类记忆的巩固和遗忘过程。此外,本文提出了一种交互式强化策略来提供奖励或惩罚并执行纠错。这些反馈作用于记忆模型的遗忘因子,从而强化或削弱节点的记忆强度,实现巩固正确知识,纠正并遗忘错误的表示。实验结果表明,该方法能够有效利用人类反馈,显著提高学习效果,减少模型冗余。4)具有终身学习能力的自组织-反思认识发育模型。针对第三章和第四章的认知方法在终身学习中学习连续数据流时会产生巨大的存储和计算消耗的问题以及增量式自组织神经网络的相似度阈值调节会受到数据输入序列的影响,本文提出了一种自组织-反思认知发育模型(SORCN),融合了增量式自组织神经网络(SOINN)和一种改进的快速搜索和寻找密度峰值聚类算法(CFS),能增量式地学习和定期反思所学的知识,从而实现机器人的终身认知发育。改进的CFS聚类算法用于反思过程,包括聚类、融合、分割三个步骤:聚类步骤采用了一种自主中心选择策略使CFS能够适应SOINN的在线学习方式;融合步骤包括一种基于类内拓扑构建的策略,能够实现CFS的增量式聚类并促进SOINN的相似度阈值调节,这也有利于提高节点的泛化能力,从而降低网络的存储消耗;分割步骤采用基于类内中心重选的策略,用于调整聚类结果。该模型还包括一种基于反思结果的SOINN竞争学习方法,能够根据聚类中心快速找到输入的匹配节点,而无需遍历整个网络,从而大大降低处理大规模数据时的计算消耗。实验结果表明,SORCN能够有效地降低计算和存储消耗,促进网络发育,实现终生学习。 \|
660	[‘薛雷’, ‘张弛’, ‘张程浩’, ‘章依文’] \| 2019\|汉语儿	言语发育水	自动评估关键技术的研究 \|随着人们生活水平和大众文化程度的不断提高,许多家庭对早期儿童	言的健康成长越来越关心,迫切需要通过人工智能的方法来自动检测衡量儿童的言语发育水平情况。目前国内儿童语言发育水平的研究尚缺乏统一且有效的检测评估技术手段,在此基础上提出了一种针对自然语言环境下音频分割聚类的改进方法,大大提高了音频分割识别的准确率,这为后续提取表征儿童言语发育水平的特征参数奠定了基础。利用这些特征参数可以对儿童语言的发育情况进行客观、定量的评估,以此促进儿童语言和认知能力的发育。 \|
433	[‘杨璞’] \|	023\|R	S在学前教育机器人室内视觉自动定位中的应用研究 \|ROS是一个适用于机器人的开源的元操作系统，可	很好地适应教育应用和技术研究的需求。研究基于ROS对教育机器人结构进行设计，随后基于RGB-SLAM对学前教育机器人在教室中的位置进行定位研究，最后对其进行位姿优化和回环检测。研究结果表明，不同室内条件下，优化后的技术成功率更高，分别为100%、98.2%、100%;而优化前技术为95.1%、94.6%、96.3%。技术优化后，教育机器人拥有更高的地图加载成功率和更少的加载时间。随着地图尺寸越来越大，优化前后机器人的定位准确率分别保持在90.2%、80.4%以上。结合定位准确率和花费时间情况，能够说明优化后的技术运用于教育机器人之后，能够提高室内视觉定位的效率。 \|
732	[‘郑丁元’, ‘傅馨竹’] \| 2019	“儿童益智	戏”开发的实践研究 \|基于核心素养教育的实施,在中小学阶段	置人工智能课程是培养新时代学生的重要举措,也是深化义务教育改革的重要手段。随着人工智能产业的发展,在小学阶段积极开发儿童益智游戏课程是小学教学的重要内容,本文立足于多年的实践教学经验,阐述”儿童益智游戏”的设计与测试,以此验证益智游戏开发能够吸引学生的学习积极性,开发学生的思维。 \|
1720	[‘金露玲’] \| 2	12\|学龄	儿童发展评价专家系统设计与实现 \|学龄前儿童教育已成为整个国民教育体系中的	个重要组成部分，如何针对不同年龄段的学龄儿童进行行为发展的评价，以此制定个性化儿童发展策略的问题日益受到家长们的关注。在此社会需求下，如何将计算机和网络技术引入到儿童发展评价中进行相关信息的处理就成为一种趋势。目前已经存在的评价方式有基于电子邮件的评价咨询形式、“网上聊天”的评价咨询形式等，虽然这些评价方式能够实现让评估活动摆脱了时空限制，但咨询过程依然过于机械化，还需要幼儿教育专家的参与。因此，如何让计算机评估过程实现专家智能，即儿童发展行为评价的智能化已经成为计算机科学领域中人工智能所关注的焦点，从而使使用专家系统技术实现学龄前儿童发展评价也具有重要的实用价值和意义。本文将专家系统开发技术引入到学龄前儿童发展评价理论中，就专家系统中的相关理论和内容进行了深入的探讨和研究。论文首先对专家系统关键技术及儿童评价理论方面作了简要介绍和分析，主要有知识表示方法、推理技术、解释机制等；在分析了学龄前儿童发展评价的整个过程和多个评价领域的评价数据后，选用产生式规则与框架规则的综合知识表示方法，利用SQL Server2000数据库技术实现知识库的构建，实现了用Visual C#.NET程序设计来组织程序，利用ADO.NET实现知识库的操作；知识工程师通过对知识编辑器的操作，如编辑、删除、录入、修改规则，实现对知识库的管理。在知识库存在的前提下，用户可以通过人机交互界面按照儿童发展评估的一般过程输入儿童发展行为的关键词，采用了基于产生式规则推理和基于框架推理的方法相结合的推理控制策略而建立了推理机，并在推理过程中，将操作系统中的快表机制应用于推理过程中，提高了推理机推理速度及灵活性；在NET框架，利用C#，Javascript、XML等技术实现了客户端用户界面及学龄前儿童发展评价推理，详细阐述了专家系统编码及实现过程，给出了主要功能模块的代码。学龄前儿童发展评价专家系统采用人机对话的界面方式实现，主要由五个部分构成：知识表示、知识库、知识获取、推理机和人机交互界面，论文最后通过运行实例说明该系统可以对学龄前儿童发展进行有效的评估。本论文研发的学龄前儿童发展评价专家系统具有界面友好、逻辑推理能力强、使用简单方便、维护成本低等特点，只要对系统的相关参数稍加修改，即可推广到各类幼儿园对学龄前儿童发展评价的管理中使用，为各级幼儿教育机构的发展评价提供了方便与快捷，为幼儿家长也提供了一份关于自己小孩全面综合的评价报告，具有较高的应用推广价值。 \|
461	[‘毛志贤’, ‘朱晓龙’, ‘韦建军’, ‘王春宝’, ‘刘铨权’, ‘段丽红’, ‘王同’, ‘罗承开’, ‘张广帅’, ‘王玉龙’, ‘龙建军’, ‘林焯华’] \| 2021\|家庭服务机器人现状与展望		\|家庭服务机器人具有辅助人类从事家务劳动、提高人们居家生活质量等优势,已经得到千家万户的认可,	步成为人们日常生活的重要组成部分。根据家庭服务机器人的智能化程度和用途将家庭服务机器人分为初级小家电类机器人、幼儿教育娱乐类机器人、人机互动式机器人。依据家庭服务机器人的功能特征分析其研究现状,并且分析3类机器人所应用的关键技术,并对家庭服务机器人仿人化新趋势提出展望,指出家庭服务机器人仿人结构设计的关键技术和未来发展趋势。 \|
760	[‘金磊’, ‘王凯锋’, ‘张雅松’, ‘刘焘’, ‘程旭’] \| 2019\|儿童监护机	人设计	\|基于年轻父母因为工作、加班、出差等原因,	能及时保护、陪伴孩子的背景。设计一种可以实时保护儿童并把儿童实时影像传递给家长的使用机器人。机器人采用STC51、STM32单片机控制,应用超声波测距技术保持安全距离无间隙保护儿童,在儿童越过红外传感器组成的电子围栏的安全区域时进行拦截并报警。应用手机APP交互可以在手机实时观看儿童状态。 \|
648	[‘蒋昌跃’, ‘彭熙’, ‘马秀月’, ‘陈炫婷’] \| 2020\|智慧摇篮	设计与实现	\|<正>与传统婴儿摇篮相比,智慧摇篮集物联	、人工智能、软件工程、嵌入式设计等多种技术于一体,结合特殊的结构,通过安装传感器,开发相应的手机软件,实现了多种新功能,包括检测婴儿哭声自动摇晃、语音播放、视频监控、环境检测,危险动作识别提醒等,给婴幼儿提供更科学、全面的护理,减轻婴幼儿护理给家长带来的负担。 \|
140	[‘叶枫’, ‘胡程’, ‘黄倩’, ‘陈勇’] \| 2018\|基	云服务的A	玩偶的研究及在教育教学中的应用 \|在人工智能时代,以”会说话的汤姆猫”应用为代表的虚拟化、	能化的玩偶软件愈加得到人们的青睐。从教育的角度,它们能提供儿童陪伴、辅助学习等功能。但是,对于教育领域的研究人员而言,受限于AI技术的复杂性、智能终端的硬件和网络条件,构建功能丰富、用户体验良好的AI玩偶应用较为困难。针对该问题,提出了快速构建一个Android平台AI玩偶应用软件的解决方案,并集成了多个第三方提供的云服务实现了人脸合成3D玩偶、语音转换、语音评测及社交分享等功能。通过性能测试和与相关研究做比较,该AI玩偶应用框架适用于主流的Android终端,具有良好的响应速度和用户体验,能成为辅助教育教学的工具。 \|
99	[‘刘家念’] \| 2	15\|球形	器人未来发展方向研究 \|球形机器人具有其他往轮式和轨道	机器人所不具备的优势,其更能够满足人们对机器人运动灵活性和恶劣环境适应能力的严苛要求。国内外对球形机器人的研究已在运动建模、姿态控制、轨迹跟踪等领域取得了一定的研究成果。根据球形机器人的特性,该类机器人主要应用在管道、沟渠等狭小空间的检测上;同时也可以开发为孩子的玩具,对儿童没有损害;由于完全密闭的球壳,可以用在极端环境侦查中。 \|
579	[‘程鲁月’, ‘常欣’] \| 202	\|汉语发展	阅读障碍干预研究进展及其启示 \|当前汉语发展性阅读障碍儿童的干预特征为多感官语	干预、基础认知能力干预和神经调控干预等新技术新思路的综合应用。基于活动和教具的多感官语言干预能够弥补汉语阅读障碍儿童信息获取和编码等缺陷，巩固记忆效果。基础认知能力干预主要针对汉语阅读障碍儿童的工作记忆缺陷和视听知觉缺陷。工作记忆训练有助于提高视空间、语音、中央执行任务以及阅读任务的表现，知觉干预通过训练视听觉综合能力来提高阅读障碍儿童的知觉水平和阅读能力。神经反馈训练和经颅直流电刺激等神经干预方法有望从根本上提升阅读障碍者的阅读能力。未来的干预研究需要进一步依托人工智能技术开发个性化干预平台，同时通过完善神经调控技术挖掘汉语相关的生物标志物。 \|
721	[‘邓卫斌’, ‘张迪’, ‘张威’] \| 2018\|	儿童安全角	探索清洁机器人的改良设计 \|研究清洁机器人对儿童行为上分析安全隐患的问题,论述	清洁产品对儿童安全设计的必要性。以儿童行为基础,提出现有产品对儿童的安全隐患分析,儿童行为与产品安全的统一、明确的改良目标、符合儿童安全的外观等创新设计方法。基于问卷数据分析的方法,发现目前清洁机器人产品与儿童安全隐患的冲突,针对儿童安全问题做出新的改良设计,优化产品能够与儿童共存,从而解决有小孩的家庭在使用清洁机器人的时候避免危险隐患的发生。 \|
487	[‘潘娇娇’, ‘雷江华’] \| 2017	肢体障碍儿	沟通与交往的辅助技术研究 \|肢体障碍儿童由于个体差异,进行沟通与交往时经常	要借助具体的辅助技术。文章主要从硬件系统与软件系统两大体系分析,硬件系统中以运动出行、教育沟通、日常交往三个方面阐述肢体障碍儿童沟通与交往辅助技术;软件系统中通过智能科技、网络平台及系统服务培养与发展肢体障碍儿童沟通与交往的能力。通过技术以增强、维持和改善肢体障碍儿童功能水平,甚至补偿和替代身体某一部分受损功能的用具或设备,帮助肢体障碍儿童在生活中达到最大限度功能独立的手段。 \|
15	NA	2019	人工智能可快速发现儿童心理问题 \|<正>统计显示高达20%的儿	会出现焦虑和抑郁,但这些心理问题往往很难被及时发现,以致错过最佳干预时机。美国研究人员利用人工智能技术开发出一种儿童行为筛查工具,可以快速、准确发现这类问题。佛蒙特大学和密歇根大学研究人员在新一期美国《科学公共图书馆·综合》杂志上介绍,他们使用可穿戴的运动传感器收集儿童行为数据,再利用机器算法进行评估筛查。 \|
607	[‘肖弋’] \|	022\|智	图像识读与乡村早期艺术教育研究 \|聚焦乡村早期艺术教育中儿童美术创造力	养，应用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）强大的图像特征提取和识别功能，以人工智能促进儿童图像深度学习，激活乡村儿童美术创造活力，探索构建一个乡村教育特色鲜明、操作便捷、培养指向可视化的乡村儿童美术创造力“人工智能+美术教育”复合培养模式。 \|
746	[‘郭峰’, ‘曾妮’] \| 20	3\|面向幼	早教机器人的动作控制技术研究 \|随着科技的进步，机器人在早教教育中的应用越	越受到关注。研究构建了幼儿早教机器人机械臂连杆关系模型，并采用4-5-4多项式插值算法求解此类难题。研究结果表明，角加速度图曲线平滑连续，解决了传统算法在5 s和8.5 s时产生两个拐点从而存在机械冲击的问题；力矩图呈阶梯状下降，与传统的3-5-3多项式插值算法比较，在运动性能方面更加的平稳可靠。采用4-5-4多项式插值算法，使得早教机器人的角位移、角速度、角加速度、扭矩连续平稳变化且运行效果稳定。 \|
507	[‘王培垣’] \| 1	97\|“太	”机器人演示系统 \|本文介绍的机器人演示系	是将机器人技术用于知识性、趣味性的展示,为提高儿童对航天、机器人、自动化的兴趣而开发的。文中介绍了机器人的主要功能:感应功能、动作功能、写字画图功能等,并对总体、计算机控制及操作软件皆作了概述。 \|
164	[‘周圆’] \|	022\|智	背景下探讨蒙氏传统文化服务模型的构建 \|智能技术给教育带来多方面变革，为蒙氏教育与	统文化相结合的服务模型提供技术支持。坚持蒙氏教育与传统文化、普遍性与特殊性、动态更新与持续关注、横向拓展与纵向深入相结合的服务模型建设原则，依托人工智能技术，在智能技术的背景下，进行数据跟踪、智能化个性方案制定，以及反馈后对服务模型进行调整，使幼儿在学习中充分发挥自身优势，确保蒙氏教育与传统文化服务模型的普适性及应用价值。 \|
101	[‘刘小静’, ‘薛新元’, ‘丁喜连’] \| 2020\|幼儿	造力养成产	设计中的数据挖掘研究 \|儿童创造力发展的关键阶段在幼儿期,利用创造力养成产品挖	个体创造力数据,了解幼儿发展需求是目前设计的新方向。文章结合创造力测量实验与人工智能数据挖掘技术,总结了幼儿创造力养成产品的数据挖掘流程,科学地优化与丰富了产品的内容与互动方式。幼儿创造力养成产品中的数据挖掘解决了现有产品忽视幼儿个体发展差异、培养内容片面、互动形式不符合幼儿兴趣等问题,同时量化了复杂的创造力发展因素如想象力、思维方式等。研究使产品通过数据化的形式更加直观地了解幼儿的优势与不足,有助于在创造力发展的黄金阶段对每位幼儿进行个性化的培养。 \|
248	[‘应耀鹏’, ‘季兴隆’, ‘林如意’, ‘汪梦琪’, ‘马瑜倩’] \| 2019\|跨软件的文本转语	APP的设	与开发 \|随着人工智能及深度学习的快速发展,从文本到语音技术得到了较	发展。但是针对文本到语音转换的个性化应用,如方便老年人,文盲,以及幼稚儿童等群体读取文字应用软件的开发,目前市场上关于这方面的研究、应用还比较少。本文主要针对上述应用,采用TTS技术,设计提出即时、跨软件的文本语音转换方法,并将其直接应用到手机或其他移动客户端,方便受众群体。 \|
333	[‘曾晓霞’] \| 2	16\|机器	正走入我们的生活 \|<正>利用生物学原理生产机	人,我们可以坐等智能行为的发生。这个珍珠白色人形的儿童机器人名叫”iCub”,它平静地看着那个妇女移动摆在桌上的积木,但在它的内心,想象力却正如天马行空般一路狂奔……研究人员正在对iCub进行测试,评估它追踪他人心理状态的能力。著名的心智理论描述过人类许多复杂的心理特征,比如移情和欺骗。在这次测试之前,许多机器人已经展示了在这些方面的不凡能力。但是儿童机器人iCub和它们截然 \|
237	[‘小川’] \|	018\|跟	虫机器人——时尚玩家身边的智能伴侣 \|<正>“跟屁虫机器人”(桌面迷你机器	)是一个拥有初级人工智能的桌面玩偶型机器人。它能够通过语音、触控指令等多维交互方式为用户提供娱乐、信息等资讯和服务应用(音乐歌曲、声控留言、外语学习、声控故亊、旅游文化、幼儿教育、老人健康等h以生动的表情肢体动作、语音互动、触控 \|
697	[‘赵丽娟, 解晓松, 刘杰,隋新,刘秀莲’] \| 2005\|用形状记忆合	驱动的一种	型蛇形机器人 \|利用形状记忆合金弹簧和普通钢丝弹簧联接作为动力驱动元件设计制作	一种蛇形机器人,其动作靠电流的通、断来控制。每节均可加热、冷却,使蛇形机器人做前后、左右、转弯运动及绕攀上、下爬行。其制造成本低,能在恶劣环境中工作,特别是在水下工作,可用于在灾害事故中寻找人或物,在细长管道中查找故障,也可用在开发儿童智力玩具中。 \|
621	[‘舒勤茂’] \| 2	19\|编程	器人跑偏问题分析与研究 \|本文论述了编程机器人搭配直流电机	偏问题的分析与研究过程及改善方案。常规方案下,机器人原地转弯角度与直线运行角度偏差都大于15度,在组合运行时的角度偏角度最大偏差大于30度,无法满足儿童(学生)用户编程教育的使用需求。通过系统的测试分析发现,跑偏的原因是左右两边直流电机转速差异偏大、齿轮箱结构干涉、缺少精确的校准机制及最大速度的启停。针对以上现象,首先在原材料端管控直流电机转速的一致性;结构干涉修正及装配的一致性管控;硬件端增加增量式码盘与光电开关;软件端加入PID算法,控制转弯角度,实现机器人在运行中实时对角度进行修正,同时增加阶梯式启动与停止方案。此套系统性方案解决了编程机器人在平整地面直线运行时的跑偏问题,极大的提升了用户对产品的体验,为该产品按时量产和及时推向了市场提供了必要条件。 \|
789	[‘陈国强’, ‘姜楠’, ‘张鹏’, ‘谢小雨’] \| 2021\|基于感	工学的儿童	伴机器人造型设计 \|目的为了满足儿童群体对家庭陪伴型机器人的审美及情感需求	更好地感知体验造型形象,提高儿童陪伴机器人造型的创新性和差异性,让父母和孩子更加青睐。方法运用感性工学理论,构建了儿童陪伴机器人意象造型与感性认知映射模型,采用语义差异法和Likert量表对代表性样本进行感性意象认知分析,通过SPSS软件统计感性意象词汇测量数据,进行主成分分析和因子系数数量化分析,语义量化分析得出主要造型特征影响元素,依据主要的影响元素对儿童陪伴机器人进行造型设计。结论明确意象造型与感性认知的映射关系以及感性需求相关性分析的方法,将无形的感性意象词汇转化为有形的造型设计元素,可以有效指导儿童陪伴机器人进行造型创新设计,为该行业的产品造型研究方法提供参考。 \|
183	[‘唐辉云’] \| 2	21\|面向	慧教育的个性化在线学习模式构建 \|随着互联网、大数据和人工智能等技术在高职	育教学中应用的不断深入,基于互联网的智慧教育由于在个性化学习方面的优势,必然成为未来职业教育发展的趋势。本文在分析智慧教育和个性化学习的理论基础上,提出针对学生的学习风格测量、学前诊断测试,根据测试确定学习的路径,组织相应的策略,推荐与其相符的学习资源,旨在构建面向智慧教育的个性化在线学习模式,丰富教学资源、创新教学方法,促进高职学生个性化学习。 \|
160	[‘吴莹莹’, ‘肖旺群’] \| 2020	基于因子聚	分析的儿童陪伴机器人用户细分 \|目的为解决目前儿童陪伴机器人设计中用户市场针对性不	、用户满意度低等问题。方法首先分析了儿童陪伴机器人的交互系统模型,采用限定式KJ法设计了具有二十六个变量指标的儿童陪伴机器人行业用户满意度量表。其次提出在学龄儿童的用户细分中使用因子与聚类分析的复合模型方法,具体的操作为利用因子分析的方法对高维数据变量进行降维,根据因子分析得分及K均值聚类算法对数据进行分析,以细分出四个用户市场。结果根据聚类分析样本数量区分重要性,得出了产品目标用户群之间的优先级;根据四种用户群态度,制定了相应的策略性建议。结论提出了基于因子与聚类分析方法的用户细分方法,将有助于明确儿童陪伴机器人的市场定位;同时有助于改善儿童陪伴机器人用户的交互体验。 \|
839	[‘马孟星’, ‘鄢元霞’, ‘马春晓’, ‘潘文林’] \| 2023\|基于MAM	和改进Mo	ileNet模型的低龄儿童语音词汇识别 \|语言能力测试常用于评估低龄儿童的词汇储备等能力，运用语音识	等人工智能技术能够提高语言能力测试的工作效率，从而让更多的语言发育迟缓儿童能被尽早发现并得到治疗.低龄儿童语音相较于成人语音更难识别，且缺乏相关公开数据集，为了解决语言能力测试场景下的低龄儿童语音词汇识别问题，采集72名2～3岁儿童的语音数据，对具有参数少、计算成本低等特点的MobileNet模型进行了改进，并使用模型无关的元学习方法(MAML)优化改进模型，使改进模型适用于小样本环境下的低龄儿童语音词汇识别.实验证明，相关改进措施均能提高模型的儿童语音词汇识别性能. \|
958	[‘侯国栋’] \| 2	21\|肥胖	童运动与健康管理系统的开发与应用研究 \|研究目的:近年来我国儿童肥胖发生率呈明显上升趋	,儿童青少年的超重、肥胖已逐渐成为多种慢性病的主要危险因素。本研究以肥胖儿童体质健康促进为目的,针对肥胖儿童建立一套科学的运动与健康管理系统平台,为肥胖儿童提供实时的健康生活方式管理、运动锻炼指导、营养饮食指导等服务,建立可持续的科学有效的肥胖儿童运动与健康促进提供指导,促进儿童的体质健康。先进信息技术的高速发展,使得本系统应用的市场更加广阔。研究方法与过程:本文采用文献资料法、专家访谈法、软件工程法、实验测试法进行研究,采用Java语言编写,运用Eclipse开发平台,通过配置My Sql数据库以及Maven构建,基于B/S架构模式对系统进行开发,保证了系统开发的可行性,完成对系统开发的平台设计以及代码编程实现等各项工作。研究结论:(1)以人工智能为基本理论,以运动与健康数据评价为基础,开发的促进肥胖儿童体质健康的智能化运动与健康管理系统,一方面两者的融合运用符合现代社会发展的需求,紧随现代科技发展的潮流。另一方面本系统较之过去传统的运动方式,更为安全、科学、有效,对肥胖儿童的健康具有良好促进作用。(2)从运动与健康管理系统平台的需求分析出发,明确了系统平台所具有的功能。(3)将系统分为用户管理子系统、运动与健康数据管理子系统、运动与健康评估子系统、运动膳食处方生成子系统、系统管理子系统五个子系统,对系统功能进行详细设计研究,建立起用户基本信息和运动与健康数据库。(4)系统基于体质测试数据和医学体检数据等运动与健康数据,在此评价的基础上结合用户生活方式与运动风险等因素,为用户提供科学性、针对性的运动和膳食营养处方,构成系统的一般运行流程。(5)通过搭建系统运行环境对平台进行测试应用,系统能够顺利运行。用户可以通过系统实现对自身机能状况的掌握,并进行有目的身体运动和合理膳食,达到了预期目标。(6)运动与健康管理系统有助于加强课后体育服务,完善学校体育管理。 \|
1521	[‘王耀葛’] \| 2	22\|基于	觉注意力机制的图像描述研究 \|图像描述任务就是给定计算机一张图像,	计算机自动地生成一句符合图像内容的描述语句。图像描述所用的技术包括计算机视觉与自然语言处理,这是人工智能的两个主要研究领域。图像描述任务首先让计算机识别图像中的目标、理解目标间的属性、发现各目标物体之间的关系,甚至一些抽象的概念,然后再通过解码器将这些图像目标和相互间关系转化为语义信息向外输出,即是生成符合图像内容并且语法正确的描述语句。该任务在盲人视障、儿童早教、人机交互、游客导航等多方面有着不可估量的应用前景。本文在编码器和解码器的两方面对模型进行改进,利用更高效的特征提取网络和对解码器的注意力模型进行改进,使得图像描述模型能生成更准确、具体的描述语句。本文的主要研究内容如下:(1)对解码器进行改进,提出一种改进的三层LSTM网络的图像描述生成模型。从模型总体框架来看,模型在编码器阶段使用Res Net-101网络提取图像特征,在解码器阶段使用改进的三层LSTM网络模型对提取到的图像特征进行解码,生成描述句子。具体地说,提出的解码器包括三层LSTM网络,其中每两层LSTM网络间使用空间注意力模型进行连接,以增强注意力机制的效果,对三层LSTM网络的结构进行设计,分别是第一层注意力LSTM、中间层注意力LSTM、顶层语言LSTM。在MS-COCO数据集上的评价指标对比结果表明,本文提出的基于改进的三层LSTM网络的图像描述生成模型能合理利用特征信息,能生成更准确、具体的描述语句。(2)对编码器进行改进,提出采用Faster R-CNN网络替换Res Net-101网络用来获取图像特征信息。具体地说,模型在编码器阶段使用Faster R-CNN网络提取图像显著区域的图像视觉特征,这样做可以增强模型对图像中目标的识别能力,在解码器阶段使用改进的三层LSTM网络模型。同时针对使用交叉熵损失函数对模型进行训练时存在的曝光偏差等问题,提出使用一种自批判序列训练的强化学习优化方法,通过策略梯度优化来解决训练和测试之间的曝光偏差等问题。在MS-COCO数据集上的评价指标对比结果表明,本文提出的基于Faster R-CNN网络和强化学习的图像描述生成模型能提取到更丰富的图像特征信息,能生成更加符合图像内容的描述语句。(3)为了评估本文所提出的两种图像描述生成模型的性能,在MS-COCO公开数据集、Flickr30K数据集上分别进行了实验和使用常用的评价指标对模型进行评估。同时为了与其他流行的图像描述生成模型对比,我们进行了可视化实验分析。评价指标和可视化对比结果表明,本文提出的基于改进的三层LSTM网络的图像描述生成模型和基于Faster R-CNN网络和强化学习的图像描述生成模型能够更有效地提取图像特征,并对图像特征和语义特征进行全面的解码,提高了生成描述语句的准确性。 \|
939	[‘仝睿晴’] \| 2	22\|面向	儿发展需求的产品设计研究 \|教育部发布的《3-6岁儿童学习与发	指南》(以下简称《指南》)中提出幼儿关于健康、语言、社会、科学和艺术这几个方面在不同时期的发展情况,这对研究幼儿成长需求有着指导性的作用。与此同时,针对幼儿的产品设计种类很多,比如幼儿玩具、幼儿餐具、幼儿图书和智能机器人等,其使用方式不同且各有特点。当代3-6岁幼儿其所处的社会环境除了自己的家庭,还有在幼儿园的学习。幼儿家长白天需要上班,这种情况下,幼儿产品作为辅助幼儿成长的工具,在满足幼儿玩耍的同时,还应满足幼儿的成长发展需求,这就是本研究的出发点。文章分为七个章节,通过分析《指南》中所提到的幼儿在各个方面的发展情况,总结出幼儿成长中在动作发展、心理认知、社会行为、幼儿思维和幼儿个性等方面的发展成长特点。针对现有幼儿园的教学现状,进行优缺点分析,并对国内外现有幼儿产品分类总结,分析其设计的优缺点。除此之外根据已有相关研究,分析幼儿产品种类的材料特点、色彩特点和设计特点中的不足,并对之后的设计实践做出指导。在针对用户群体的研究中,采用实地考察与调研问卷两种方式进行研究,其中实地考察选择大型商场中的宝贝乐园,调研问卷选择在幼儿园附近调研,对幼儿发展情况、幼儿所学课程、家长对幼儿产品的设计定位等方面进行分析。基于以上研究,提出关于面向幼儿发展的幼儿产品设计要点分析,以指导设计实践。希望可以为幼儿产品的理论创新做出贡献,以更好满足幼儿的成长需求。 \|
597	[‘罗雪芬’] \| 2	23\|基于	工智能技术的特殊群体智能可穿戴服装创新应用 \|在人工智能迅猛发展的当下,其在智能可穿戴服装领域的应	显得尤为重要,特别是对于特殊群体,如残障人士、老年人和儿童,这些技术不仅能改善其生活质量,还能提供必要的健康监测和安全保障。文章论述了人工智能技术在满足特殊群体需求中的优势,包括其在提升个体的自主性、增强生活便利性及促进健康管理方面的重要作用。详细阐述了智能可穿戴服装设计的核心要素,如创新性材料的运用、人机交互界面的改进、智能传感器技术的集成以及数据处理能力的增强。这些对策旨在打造更具适应性、功能性和互动性的智能穿戴产品,为特殊群体提供量身定做的解决方案,从而充分发挥人工智能在智能可穿戴领域的潜力。 \|
720	[‘邓勇’, ‘唐祯’, ‘周炫余’, ‘卢笑’, ‘李璇’] \| 2020\|教育神经	学视域下数	学习困难儿童早期干预虚拟仿真实验设计 \|在教育神经科学视域下,从克服特殊儿童早期干预实验被试难以招募、环境难以搭建、仪	成本高等问题入手,以提高教学效果为导向,应用人工智能、AR、WebGL以及Unity3D等技术,设计并构建了以动画、自动问答、自动评分3个模块为主的数学学习困难儿童早期干预虚拟仿真实验平台。该平台通过创设高仿真实验环境,可视化复杂实验过程,实现学生与虚拟教师的交互,对传统实验教学作出补充,在增强学生主观能动性、降低实验成本、促进人工智能与教育神经科学的深度融合方面起着重要作用。 \|
354	[‘李佩佩’] \| 2	19\|海量	容池满足全场景成长创维小湃AI故事机体验评测 \|<正>高科技育儿时代已经到来。80、90后这代父母	经开始喜欢使用各种各样的智能产品来辅助育儿过程,育儿方式发生了切实的改变。这其中涌入育儿市场最多的就是儿童早教故事机。在开发者眼中,故事机是孩子们使用频率最高、陪伴时间最长的儿童产品,所以谷歌、小米、360、科大讯飞、图灵机器人、思必驰等科 \|
898	[‘黎燕’] \|	024\|智	体育为幼儿健康成长赋能 \|<正>智能体育是借助人工智能	虚拟现实技术搜集海量数据，分析数据，为运动行为优化、运动场景改造提供决策理论和关键技术的新生业态。其中用到的智能运动设备具有监测运动数据、专业运动指导、推荐信息服务、人机互动等功能，能促进幼儿体育运动的科学化、精准化及社会化，提高幼儿的运动质量。实时监测运动数据，促进幼儿体育运动科学化。教师可利用智能终端实时监测幼儿的运动数据，促进幼儿体育运动科学化。幼儿进行晨间锻炼时，教师可引导他们将智能运动手套戴在手上，智能运动手套能实时收集幼儿的运动数据，如步数、步距、 \|
0	NA	1989	汉-I型智能教育机器人简介 \|<正> 本机器人由武	市下达任务,由我校机械工程一系数控教研室研制成功.研制智能教育机器人的目的是便于广大青少年和儿童了解现代科学技术,培养他们勇于探索、努力攀登科学高峰的精神.在这台机器人上应用了机械、电子、控制和人工智能等先进的科学技术,是技术密集型的教学科研产品,它的技术关键在于其动作拟人化、功能智能化、声音合成规范化和软件模块化.这台机器人的研制成功从一个侧面反映了武汉市的科学技术水平.这台机器人的主要特点是:a.外形是一个身高1.35m的女童,由15个电动机驱动,具有15个自由度,可以实现移动、点头、摇头、眨眼、张嘴、鞠躬、招手和简单的舞蹈等动作.可以根据需要对上述 \|
448	[‘柴阳丽’, ‘杜华’] \| 202	\|低龄儿童	工智能启蒙教育框架和实施途径 \|未来智能社会的公民,需要具备与社会相适应的智能	养。当前有关低龄儿童人工智能教育缺乏系统深入的研究,为了培养未来社会有竞争力的公民,有必要探讨面向幼儿园和小学低年级低龄儿童的人工智能教育的价值取向、教育内容和途径等。本研究基于相关理论和低龄儿童认知特点,探讨低龄儿童人工智能教育价值取向、人工智能教育教育目标和内容、实践形式、实施途径等,强调低龄儿童人工智能教育要承担好启蒙作用,将实现人的全面发展、培养计算思维、创新能力和人工智能应用意识、促进人工智能素养的后续发展作为AI启蒙教育的基本价值取向,提出通过趣味性方式、简易性工具和方法、生活化和情境化活动的途径开展包括认知体验、思维训练、编程创新和伦理理解等的AI教育实践。 \|
1218	[‘张珈诚’] \| 2	20\|应用	-Means聚类的数据驱动产品创新方法研究 \|针对在大数据背景下产品设计求解问题的探	,以儿童陪伴机器人产品为理论研究的设计载体,提出了应K-Means聚类的数据驱动的设计问题求解途径,构建了以K-Means聚类的数据驱动设计问题求解的模式、模型、策略与方法,是对工业设计的理论研究与设计实践的探索。应用K-Means聚类的数据驱动进行设计实践活动,探究设计活动的底层逻辑,研究适应大数据时代的解决设计问题的路径。产品产生的数据是一切数据驱动的基础,运用实验和儿童陪伴机器人设计实践来论证相关现象和问题:通过儿童陪伴机器人设计实践对相关问题或现象进行解释或论证,获取相关方法,通过儿童陪伴机器人设计实践案例论证设计方法的可操作性。通过对于K-Means聚类的数据驱动产品创新方法的研究与探索,获取解决设计问题的抽象性模型,提供了大数据环境下产品创新设计的不同途径,是对设计理论创新的一次探索性设计实践。 \|
1229	[‘张艳松’] \| 2	13\|提升	童运动能力的外骨骼系统开发及试验研究 \|近几年来,外骨骼技术俨然已经成为了诸多学科领域	一个新的研究热点。其应用领域涵盖了工业、科研、医疗、军事等。然而,多数的研究机构的研究成果使用范围还只局限于成人,针对儿童使用的外骨骼研究尚少。目前众多研究机构推出的外骨骼机器人中,多数采用传统的传动方式,对于新型传动方式的研究相对较少。本课题正是基于此,开展儿童外骨骼的相关研究,旨在开发出新型外骨骼训练系统,通过适当的辅助训练来提高儿童的运动能力。本文首先对运动与儿童智力及身体素质之间的关系进行了分析。文章在第二部分先是对儿童身体特征进行了分析,根据这些特征确定了训练的模式,然后从运动机理方面对儿童上肢进行了分析。在第三部分,根据儿童的身体及心理特点,提出了适宜于儿童使用的外骨骼的设计要求,并依此进行了外骨骼机械结构的设计与实现。在第四部分主要是设计了基于CANopen的电机控制系统,及基于MFC与Ogre3D引擎的控制界面,训练控制策略等。本课题所开发的外骨骼系统,结合了虚拟现实技术,实现了外骨骼与游戏场景的实时交互,利用特别为此套训练系统所提出的两种训练控制策略进行训练。此处本套外骨训练系统还引入音乐、语音提示等感官刺激元素,来提高儿童注意力。在文章的第五部分,在本课题所开发的外骨骼系统的平台上,进行了单关节钢丝绳传动实验及外骨骼整体功能性实验。初步验证了钢丝绳传动方式的可行性、该外骨骼训练系统的功能性与可靠性,以及训练控制策略的可行性。本文将外骨骼技术引入到用于提升儿童运动能力,增加其运动量的训练当中,有效的解决了儿童运动积极性不高,运动量较少、训练强度难以保证等问题。 \|
447	[‘柴阳丽’, ‘强婉蓉’, ‘王敏晓’, ‘吴欣怡’, ‘梅宇晗’, ‘施欣烨’] \| 2023\|基于实物编程的幼儿计算	维培养活动	设计与实践 \|计算思维是分析和解决问题的能力、态度和习惯。人工智能时代，幼儿计算思维培养具有较	的实际意义，然而目前缺乏有关幼儿计算思维培养活动的设计和实施效果的研究。该文从幼儿认知特点和学习需要出发，设计基于实物编程机器人的计算思维系列培养活动，并选取南京市某幼儿园40名大班幼儿为研究对象开展实践，研究结果表明：接受实物编程计算思维培养活动的幼儿计算思维能力整体得到提高，其中抽象、概括、分解三个分维度有显著效果，说明设计编程活动有助于幼儿计算思维培养，建议将实体编程机器人与幼儿一日生活结合，并进一步探索算法、评估维度的针对性活动设计和实践。 \|
33	[‘万华’] \|	023\|培	乐于挑战的探究小主人——利用“快乐的泡芙”做好连续性儿童观察记录 \|<正>国庆长假结束后，我在班级投放了一套新玩具“小小机械师”。	岁的晨晨对新游戏非常感兴趣，多次进到科学区探索、操作这套玩具。让我们一起看看他是怎样一步步挑战自己，逐渐变成一名经验丰富的“小小机械师”的吧！第一次观察观察日期：2022年10月15日观察目的：观察幼儿探究游戏材料的过程中，对材料的使用情况以及发现和解决问题的能力【行为描述】片段一：怎样拧紧螺丝和螺母呢？区域游戏时间，晨晨拿出木杆、螺丝和螺母，又拿出螺丝刀说：“我要拼个机器人！”晨晨按照自己的设想在纸上画出了机器人的造型，并搭出了机器人的“肢体框架”。 \|
1703	[‘郭世龙’] \| 2	08\|基于	amshift算法的移动机器人视觉跟踪 \|视觉信号具有信号探测范围宽、获取	息丰富等优点。随着近几年图像处理技术以及计算机处理能力的飞速发展,视觉跟踪成为机器人领域的主要发展方向之一。最近二十年来,基于视觉的移动机器人跟踪技术得到了飞速发展。机器人利用视觉对移动目标的识别和跟踪是将通过视觉传感器获得的图像序列在空间域中分割为运动对象,在时间域中对这些对象进行建模、识别和跟踪。本文结合国家自然科学基金和湖北省青年杰出人才基金项目的需求,提出了基于Camshift算法的机器人视觉跟踪这一课题。通过对图像处理的基本理论的研究和实践,特别是对视觉跟踪理论、方法进行比较深入的学习和探讨,在已有研究的基础上,采用自主开发的移动机器人平台,基于Camshift算法设计并实现了一种鲁棒性好的视觉跟踪系统,并提出了一种简单快速的图像解释形成机器人控制指令的方法。通过本课题的研究,得到如下的成果与结论:(1)分析了一般跟踪目标特征及其表示对视觉跟踪的影响,最终选取颜色特征作为机器人视觉跟踪的特征;(2)在已有颜色特征提取算法的基础上,对其进行一定的改进使其更适用于一般目标的机器人视觉跟踪,通过引入卡尔曼滤波预测和对反向投影图像处理提高目标跟踪的准确性方面取得到了一些研究成果。(3)讨论了激光辅助测距形成机器人控制指令的可行性,给出了一种简单有效的图像理解方式的机器人控制指令的形成方法。(4)基于OpenCV技术,在VC的编译环境中开发了视觉跟踪系统,并进行了系统功能测试实验。 \|
122	[‘刘静’] \|	023\|基	监督学习和深度强化学习的学前教育聊天机器人对话模型构建研究 \|聊天机器人的应用有助于满足儿童的好奇心与知识学习的欲望，利于学前	育质量的提升。在本次研究中为了提高聊天机器人在学前教育中的应用价值，通过深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)与监督学习(Supervised Learning, SL)进行了聊天机器人对话模型的建立。基于SL的对话模型在训练集和验证集中的成功率均为100%,其损失函数值分别为0.018和0.024。随着训练次数的增加，基于DRL的对话模型的成功率增加至97.2%,平均对话轮数降低为7轮。结果表明，基于监督学习和深度强化学习建立的机器人对话模型具有较好的性能，能够人性化地完成聊天互动。 \|
1752	[‘陈思’] \|	013\|人	互动中用户兴趣程度的预测 \|随着世界范围家庭结构由扩展家庭	核心家庭过度的趋势发展，以及出生率的不断降低，儿童的成长环境开始发生着一些巨大的变化。核心家庭的儿童相对缺乏像以往扩展家庭那样的支持与陪伴。随着技术的进步，专门针对儿童的家用机器人伴侣被研发出来。本文围绕专门针对儿童的玩伴机器人展开了一系列的讨论。为了使玩伴机器人能够成为儿童真正的朋友，它必须能够理解儿童的心理活动，从而调整自己的行为。本文侧重于阐述在儿童与玩伴机器人进行游戏互动时，如何对儿童的兴趣状态进行预测的问题。主要内容为：1．阐述了本课题的基础平台玩伴机器人系统的设计思想，“儿童兴趣状态转移模型”，引出了本课题的研究目的——用户兴趣程度的预测。2．运用Kinect感应器获得了本课题的原始三维视频数据，特征提取、正则化处理和标定以后得到了样本数据。3．提出了基于3D数据的高斯混合兴趣状态模型，并将其与基于2D数据单高斯模型进行用户兴趣状态预测进行对比，证明了3D数据和高斯混合兴趣状态模型的优越性。实现了基于支持向量机的多元分类模型，成功应用于用户兴趣状态的预测。4．比较了学习算法评价方式准确度和AUC，应用了更加合适的评价方式AUC对实验结果进行评价。5．分析了标注数据的特征，对数据预处理算法提出了优化方法。优化以后，平均AUC值从原来的0.5935提高到0.7380，证明了该优化的有效性。 \|
1116	[‘孙俊阳’] \| 2	20\|五全	轮双驱动重载球形机器人的机构分析与研究 \|球体因其良好的滚动特性激发了很多学者研究球形机器	的热情。对于球形机器人的研究工作已经进行了近30年,在这期间,学者们已经研制出了很多种类的球形机器人,可用于太空探索、军事、儿童玩具等领域。本文实现了一种由五全向轮驱动的可重载的球形机器人机构,完成的主要研究工作如下:1.综述了目前已有的各类球形机器人的机构特点,设计了由五全向轮双电机驱动的可重载球形机器人,并完成了机构设计。2.运用经典运动学和动力学理论,分析了五全向轮双驱动重载球形机器人的运动特性,采用牛顿-欧拉法构建了它的动力学方程,通过数值分析方法求解得到了球体及其内部驱动单元的动力学规律。3.研究了五全向轮双驱动重载球形机器人的多种运动形式。分析了直线运动的三个阶段;研究了球形机器人转向、越障、爬坡、跳跃等多种运动形式下的运动机理及其运动能力。4.借助多体动力学软件ADAMS,对所建五全向轮双驱动重载球形机器人的虚拟样机进行了仿真模拟和分析,得到其速度、位移、内部驱动单元摆角等运动规律,验证经典理论分析的合理性。5.最后采用Arduino控制器搭建了控制驱动系统,初步完成物理样机的相关试验,并进一步验证了五全向轮双驱动重载球形机器人的功能。初步的多体动力学仿真和实物样机试验表明它具有良好的全向运动功能和动力学特性。图84幅,表10个,参考文献58篇。 \|
150	[‘吴双燕’] \| 2	24\|AI	能系统与幼儿体育课程结合路径 \|<正>AI智能技术在促进体育教育领	精准化、高效化开展方面的优势日益凸显，在推进个性化教育、数字化教育、科学化教育方面有着极大的助力作用。国家领导人指出要积极推动人工智能与教育的深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能的优势。随着AI技术的迭代升级，它在不同学段教育领域中的应用价值更为凸显。“AI体能系统”的研发是基于3—6岁幼儿身心发展的基本规律，借助人工智能、大数据、云后台、智能教具等开展游戏化的渐进式分解体能活动。 \|
1361	[‘李龙’] \|	018\|基	Unity3D的虚拟环境模拟与人机交互应用研究 \|虚拟现实技术作为一种结合多个领域的新兴	术,一直受到广泛关注。尤其是在近几年,虚拟现实技术突然爆发,开始一步步的走近人们的生活,慢慢的在各行各业中得到应用。而如何更逼真、精确的构造出虚拟环境,并且有效的与用户之间去进行交互变成了科研人员重点研究的内容之一。此前,开发虚拟现实应用大多使用UE4等工具,但其开发流程复杂,外接能力较差。随着Unity3D的发布,其高效的开发流程、丰富的组件系统使其在虚拟现实的应用中有很大的优势。本文的目的是通过Unity3D引擎,模拟出更精美自然的虚拟环境,并通过人机交互方法,完成现实与虚拟之间的对接。本文的工作和贡献主要集中在以下几个方面:(1)在基于光探头的全局光照提取方法中,对光探头在场景内的布局进行优化,在保证渲染效果的同时有效的缩短了光照预采集的时间。(2)本文基于关键帧编辑方法,通过人体运动数据实现虚拟人物的运动模拟。在该方法中,我们通过设备采集和处理真实人体的关节点位置数据,计算出各个关节点的旋转角度。为了保证运动信息的合理性,对人体各个关节的运动角度进行约束,通过对关键帧之间的差值完成虚拟人物的运动模拟。(3)对人机交互进行研究,提出了基于单目摄像头的人机交互方法。该方法中,我们将人体三维骨架数据提取分为二维骨架提取和非参数的三维骨架匹配两个部分。在非参数的三维骨架匹配方法中,我们加入了人体运动的连续性原理,在正确性的基础上保证了实时性。进而通过从单目摄像头中提取的骨架信息提出了基于手部运动信息的人机交互方法。(4)在上述研究成果的基础之上,通过Unity3D引擎设计并实现了基于单目摄像头的虚拟机器人运动系统,儿童益智系统和深空探测系统。 \|
1281	[‘曾靖雅’] \| 2	20\|智能	具机器人皮肤研制与热性能评价 \|人们对于陪伴儿童和老人的服务型机器人有	来越多的需求,机器人皮肤材料在一定程度上决定人机交互的体验度,柔软的纺织面料可以更好的让服务型机器人与人相处。本课题基于智能玩具机器人皮肤柔软、合体、散热性好的要求,对皮肤进行设计与缝制。使用iSGHP热阻湿阻仪对常见针织/机织/复合纺织面料进行热传导性能测试。在环境温度20℃、相对湿度60%RH、风速为0.4m/s和1 m/s的环境中,对机器人无皮肤、三维针织皮肤、毛绒皮肤的散热性能进行评价。使用红外热像仪、温湿度数据记录仪对机器人30 min运动前后的皮肤体表和体内温度进行数据采集和分析。通过实验得出结论:(1)三维针织面料厚度薄,内部有孔隙,同等风速下热阻均小于毛绒面料热阻,因此三维针织皮肤的体表和体内温升低,散热明显优于毛绒皮肤;(2)当风速增加,面料热阻减小,相应皮肤散热性能更好;(3)基于热平衡方程建立了机器人皮肤的温升预测模型,不同皮肤、风速的模型预测温升△ T’i 和实际温升△ Ti的配对检验结果均无显著差异。在选择机器人皮肤面料时,除了考虑触觉,应当选用厚度薄、孔隙大、热阻小的面料。三维针织面料制作的皮肤散热性能明显优于毛绒皮肤,三维针织面料是制作机器人皮肤较好的选择。 \|
1046	[‘史剑颖’] \| 2	23\|基于	移学习的儿童呼吸音识别方法研究 \|健康的呼吸系统可以维持生命所需的新陈代谢	然而相比于成年人,儿童的免疫系统尚未完全发育,并缺乏自主预防手段和自我防护意识,儿童的肺部健康更容易受到影响。随着信号处理技术和人工智能技术的不断发展,如何建立客观准确的呼吸音识别模型得到了广泛的关注,儿童呼吸音的有效识别和分析对儿童早期肺部疾病的预测和诊断至关重要。然而,医疗数据的稀缺性限制了识别模型向可靠性和高识别精度方向发展。本文提出了一种基于转移学习的儿童呼吸声识别方法,旨在获得一种基于小数据集的性能优越的识别模型,主要工作如下:1.与医院合作,采集儿童呼吸音数据,数据组成实验数据集用于后续的分析分类;使用带通滤波、小波阈值和经验模态分解三种去噪方法,滤除呼吸音中的低频高频噪声和心音成分,实验表明该方法能够有效提取纯净呼吸音。2.针对儿童呼吸音样本量少而造成训练困难、难以适应高标准的临床需求的问题,提出了基于深度学习与迁移学习的双模型融合分类模型。将呼吸音的三种特征图作为输入,构建网络时,使用预训练Mobile Net V2模型,并对模型进行微调;由于Res Net具有残余连接性质,这使其适合作为特征提取器,提取到特征后用随机森林的方法进行分类。将两种模型通过软投票的方式进行融合,最后得三类呼吸音的识别结果。模型对呼吸音分类的准确率为97.96%,查准率为97.83%,召回率为97.89%,特异性为98.89%,F1 Score为0.98。3.本文通过Python语言开发出呼吸音识别分类系统。实现了基于迁移学习的PC端信号分类软件的开发。用户可以在系统上直观到呼吸音波形、特征以及分析结果。 \|
1553	[‘程楠’] \|	018\|基	学龄儿童的智能硬件教学系统设计 \|2016年,智能硬件发展进入一个全新	期,各个巨头公司均发力人工智能领域。人们的目光再次聚焦在“智能”这个方向,国家对于青少年创客思维的培养在逐渐加大力度,目前创客教育在我国发展迅速,少儿编程机构不断出现。市面上已有许多儿童编程硬件教具及教学课程,但是对学龄儿童智能硬件编程能力开发方面还缺乏系统性,存在着许多不足。儿童处于学龄期的期间,认知水平在持续发展的过程中,本文旨在通过研究儿童的心理生理及认知发展来设计教学系统。本文第一章对研究背景、研究意义及研究方法进行了总结归纳。其中理论研究主要分为二三两个章节,第二章是创客教育目前的发展现状进行总结,并适当展望未来可能的发展趋势;及对技术理论基础的研究,对Arduino程序设计相关文献资料进行详读,将涉及学龄儿童智能硬件教育的章节进行总结提炼,结合视频资料,独立进行一些硬件项目的开发工作。第三章是对学龄儿童学习硬件编程的可行性进行分析,从儿童心理学、儿童生理学、儿童认知能力三个维度进行研究,结合人因工程学得出针对学龄儿童的产品设计的一些原则及方法。第四章对于目前少儿编程教育实践进行体验分析,并尝试给出产品分析体验报告,结合用户访谈及调查问卷,对于目前存在的问题加以分析归纳,结合前两章节理论基础,运用工业设计思维尝试给出解决方案。最后一章进行基于学龄儿童的智能硬件教学系统的设计,主要分为软件交互设计、硬件外观设计两个部分。通过全面理解,设计出适合儿童学习玩耍并能与认感相结合的教学系统,融入新创意、新概念、新思想发挥出智能硬件学习对于儿童的重要意义。 \|
678	[‘许萌’, ‘韩鹏’] \| 20	3\|面向学	教育对话机器人的多模态情感识别实现关键技术 \|为进一步提高学前教育对话机器人交互过程的准确性，结合多模	融合思想，提出一种基于面部表情情感和语音情感融合的识别技术。其中，为解决面部表情异常视频帧的问题，采用卷积神经网络对人脸进行检测，然后基于Gabor小波变换对人脸表情进行特征提取，最后通过残差网络对面部表情情感进行识别；为提高情感识别的准确性，协助学前教育机器人更好地理解儿童情感，在采用MFCC对连续语音特征进行提取后，通过残差网络对连续语音情感进行识别；利用多元线性回归算法对面部和语音情感识别结果进行融合。在AVEC2019数据集上的验证结果表明，表情情感识别和连续语音情感识别均具有较高识别精度；与传统的单一情感识别相比，多模态融合识别的一致性相关系数最高，达0.77。由此得出，将多模态情感识别的方法将有助于提高学前教育对话机器人交互过程中的情感识别水平，提高对话机器人的智能化。 \|
1035	[‘刘龙坡’] \| 2	17\|面向	线教育应用的视觉交互关键技术研究 \|随着我国儿童数量快速增长以及中国社会化进展	面加快,城市留守儿童问题愈加严重。为缓解该问题,市场上诞生出多种智能化在线教育应用产品,如桌面教育机器人、作业帮等。但目前市场上在线教育应用主要依靠人工手动的接触式方式进行交互,而非接触式交互方式如视觉交互方式更符合用户的自然行为。但基于视觉的交互方式由于光线变化、角度变化、遮挡等因素使其在应用上存在一定的难点,因此如何将视觉交互方式应用到在线教育应用中是一项非常值得研究的工作。本文对计算机视觉相关算法进行深入研究之后,针对桌面教育机器人视觉交互中的难点,从图像定位分割,图像检索两个方向展开工作,具体概括如下:1.针对拍摄图像中存在背景、光照、噪声以及遮挡等干扰因素的问题,提出了一种图像定位分割算法。该算法运用Graph cut算法分割图像构造Mask矩阵,并利用Mask矩阵进行边缘检测以及霍夫变换直线拟合再进行旋转矫正以及遮挡轮廓去除,从而分割出目标图像。基于该算法,本文利用不同手机设备、摄像头在不同场景下拍摄并提取出目标书本图像,构建1200张书本图像数据集。2.为缩小图像检索中低阶视觉特征和人类高阶认知之间存在的语义鸿沟,本文提出12层的残差网络DreNet,并加入Batch Normalization层加快模型收敛速度,该网络通过多层卷积提取并组合图像内容特征,从而学习出书本图像的潜在语义特征,实验验证,该模型在书本图像数据集上能够取得98.2%的分类准确率。3.针对传统特征无法丰富表达图像内容的缺点,本文借鉴迁移学习的思想,通过对DreNet模型进行改进并引入PCA降维,从而提出一种深度特征提取因子。实验表明,该特征提取因子较传统特征在图像检索的不同返回列表长度下准确率、召回率以及F1值上均有较大提升。本文针对当前视觉交互中的难点,对图像定位分割以及图像检索进行深入研究,并对不同难点提出了解决方案。此外,本文基于Python Tkinter库并结合图像定位分割算法、深度特征提取因子、百度语音识别API搭建智能教育交互系统,实现图像读取、图像定位分割、图像检索、语音识别等功能。 \|
1494	[‘王心怡’] \| 2	22\|沉浸	交互游戏在儿童美育中的作用 \|随着我国儿童美育教育的提出和完善,传	的沉浸式交互游戏和数字化的沉浸式交互游戏已经形成了优势互补共同发展的新局面,尤其是国家于二零一八年八月三十日提出要大力发展美育工作,有利于儿童身心健康成长,将美育纳入人才培养全过程更显得尤为重要。沉浸本来是浸泡的含义,后来被定义为处在某种境界或思维活动之中。沉浸理论(flow theory)由米哈里·契克森米(Mihaly Csikszentmihalyi)在1975年第一次明确提出。沉浸式交互游戏就是在游戏过程中,忽略了时间与外部环境等因素,与正在进行的游戏情景交融,让儿童在游戏过程中产生充分的兴奋感与充实感。美育这一概念首次在席勒的《美育书简》中提出,在中国古代孔子创建的六艺奠定了美育思想的基础,同时期的西方虽没有明确提出美育概念和独立体系但整个教育都包含着美育的内容。在科技与网络游戏的不断发展的今天,教育与游戏相结合成为未来教育发展的一个方向,因此把儿童教育把美育化植入数字化沉浸式交互游戏是需要深入研究的重大课题。国外对于数字化游戏应用于儿童教育领域的研究较早,并卓有成效,数字化游戏的学习方式已经成为了重要手段,不少企业和组织也开始高度重视数字化游戏学习方法的研究和发展,比如加拿大的Hllight Entertainment公司即是一个专业为研发儿童教育游戏的电子游戏研发企业。国内对数字化游戏在儿童美育中的研究较晚,并且从事这方面研究的专家也较少,但是由于近期美育的不断提出,国内也逐渐重视起来,处于一个探究的状态。为了解决美育化数字化植入沉浸式交互游戏出现的问题进行延续研究了相关理论基础,梳理以及阶段性分析、梳理出国内外优秀的沉浸式交互教育游戏相关的案例和相应的游戏与教育的融合点。进行美育化数字化植入沉浸式交互游戏的试验、实践及应用,在研究的实验与实践过程中,利用AI、AE等软件使得沉浸式交互游戏的美育化数字化得以发展,通过计划行为理论及信息结构推演出分析类实验模型进行深入研究,其研究目的就是沉浸式交互游戏美育化数字化在儿童成长过程中发挥着重要的作用促进儿童发展并对人类社会在美育教育发展上也具有重大意义。 \|
1166	[‘庚佳颖’] \| 2	20\|基于	STM模型的手机评论研究 \|中国网络购物市场飞速发展,	费形式的转变已经逐渐被大众接受,大量的线上商城蓬勃发展,给人们生活带来便利的同时也在运营中产生了大量的数据,对于一件商品其大量的信息均来自于商家的描述和介绍,而商品的评论则是主要来自于真实的、具有消费记录的消费者,从这一点来看商品文本评论不仅仅有助于消费者了解商品情况也可以帮助商家进行产品升级。大数据时代,传统的统计调查已经不能够满足海量文本的调查,不但既费时又费力,调查范围小调查精度也不高。这种情况是大大不能满足企业以及个人的需要。在人工智能高速发展的今天,部分传统调查的技术渐渐被取代,这里要使用就是相对更为简单、便利的文本挖掘的相关技术。本文以三大电商——淘宝、天猫、京东的主要品牌的儿童电话手表的评论为例,基于网络爬虫及自然语言处理技术,紧紧围绕消费者对儿童手机的需求特点,对近十万真实的电话手表的评论文本进行一系列的统计分析和数学建模。主要进行了以下步骤:首先对于模型的原始数据进行采集,将采集好的的数据应用传统统计方法和分词、去词等机器学习算法进行数据预处理,再将数据预处理后的数据利用Python软件输入到构建好的长短期记忆神经网络(LSTM)模型中,得到具有正负情感倾向的文本语料,初步展现了电话手表的优势和劣势。最后采用LDA主题模型分别得到正负情感倾向文本的关键主题,最终在正面的语料中挖掘到了电话手表的需求,在负面的语料中挖掘到了电话手表的不足。经过预处理和LSTM模型以及LDA模型的分析后,对电话手表这类儿童、青少年的专用手机的消费者需求进行了提取,这些提取结果也为电话手表的生产商和运营商提供了产品发展的方向,也为卖家制定营销策略提供一定的依据。 \|
405	[‘李阿慧’] \| 2	24\|数智	像赋能幼儿发展的实践路径 \|在以互联网为基础的人工智能、大数据	云计算等新兴技术给教育生态带来全要素、全流程和全方位变革的背景下，如何利用大数据和智能化教育场景赋能幼儿园教育模式的治理，更好地为学龄前儿童提供成长所需的科学的教学与引导成为值得关注的问题。本研究基于数智画像，对某幼儿园540名3～6岁幼儿进行了为期三年的追踪研究。研究结果显示，利用数智画像可以科学评估幼儿能力发展水平，助力幼儿个性化发展和各种习惯培养的可持续发展，同时可以助力教师改变教育教学方式，为幼儿高质量发展提供更科学、有效的教育支持。 \|
1547	[‘秦海博’] \| 2	21\|家校	育联动干预对小学生体质健康促进的实证探究 \|青少年是国家的希望和民族的未来,贏得青年才能贏得未	,塑造青年才能塑造未来。而目前我国青少年体质健康不容乐观,全国学生体质逐年下降,整体呈现下滑趋势,增强青少年体质、促进青少年健康成长刻不容缓。为了达成这一目标,家庭和学校的联动干预是必不可少的。如何使得家长意识到身体活动的重要性?如何增进学生的家庭体育活动?本研究基于以上问题进行探索实践,希望能够为家校联动提供一种思路和理论指导,为设计一套行之有效的家庭联动方案提供依据。本研究通过对文献资料进行整理分析,以交叠影响域理论为基础,借鉴家校社一体化理论设计出家校联动干预的运动方案。以问卷调查法和专家访谈法为基础设计干预的具体内容和方式,以X小学水平二学生(两个自然班)为实验对象,进行为期十二周的家校联动干预实验。在实验过后对学生的体质健康状况进行测试,并与实验前的测试指标进行对比分析,得到的多项素质指标较干预前有了显著性提高,进而证实了实施家校联动干预的重要性和有效性,研究结论如下:(1)问卷调查显示,学生对于体育课的喜爱程度较高,对于体育家庭作业也有80%以上的接受程度,家长对于布置体育课外作业也表示认可,并且非常支持。而体育教师对于校外的体育活动关注程度不够,体育家庭作业或课外体育活动的布置没有做到常态化和长效化。(2)实验结果显示家校联动干预对小学生体质健康有良好的促进作用。干预方案要在结合课标的基础上设计并选择符合学生身心水平的内容,并在一定的监督、监控下真正做到家校联动。实验过程中家长对于学生完成家庭体育作业持肯定态度,学生对于体育家庭作业的态度同样很积极。(3)从实验结果来看,每周三次、每次持续时间在20-25分钟、负荷量在中等强度以上的家校联动干预实验设计可以有效保证学生得到充足的体育锻炼,体质健康得到提升。(4)实验干预前后实验组学生在肺活量、灵敏素质、耐力素质、速度素质上提升非常显著,BMI和柔韧素质有提升没有统计学差异。对照组的部分指标虽有上升,但均不具有统计学差异,速度素质甚至有所下滑。由此证明本实验所采取的家校联动干预方案能有效改善小学生的体质健康。(5)为期十二周的实验活动,不仅使学生的身体素质得到提高,更重要的是这样的规律性运动培养了学生的运动习惯和运动兴趣,为日后的终身体育打下基础。家长也在亲子体育游戏中感受到了孩子的热情,增加了陪伴孩子的时间,形成了融洽的亲子关系。研究建议:(1)家校联动的和谐开展需要学校的高度重视和引领,这不仅需要学校领导和教师强化自身的观念,还需要上级政府和教育部门拿出相应的政策指导,同时在各种资源上向学校倾斜,大力扶持学校开展工作。(2)学校应建立起家校联动的沟通平台,保障家校长效沟通机制。通过家校平台进行体质健康知识的科普教育,让家长意识到体质健康的重要性,同时掌握科学的锻炼方法。体育教师和学生家长应围绕学生多方面展开互动交流,不仅仅局限于体质测试成绩,而是关注学生的身心健康发展,保障学生有充足的校外体育锻炼时间。(3)家校联动干预活动应该是一个完整的闭环,即实施、反馈、监控和评价都能得到兼顾并且准确落实。学校和教师在联动实施过程中应该广泛听取家长和学生的意见,并及时进行回应和更正。采取多种方法来评价学生和家长参与家校联动的效果,以提高家长和学生参与活动的积极性,让家校联动长久持续下去。(4)持续性的中高强度负荷运动对学生体质健康有很好的促进作用,建议制定家校联动干预方案活动计划时要维持10-15min左右的中等或大强度运动。在布置体育家庭作业时,要在在教学内容中依据各项身体素质进行结合训练,并且适当安排体育游戏等放松环节增强学生的练习兴致。(5)建议通过手机APP及AI识别技术来对学生体育家庭作业进行远程指导,弥补了在家练习时没有体育教师的不足,在一定程度上减少了体育教师的工作量的同时保障了了学生体育锻炼的质量,后续可以通过大数据积累而不断完善动作捕捉技术,使其对家庭体育活动进行更高层次的指导。 \|
1059	[‘吴姗姗’] \| 2	20\|教育	器人编程活动对5-6岁幼儿学习品质影响的行动研究 \|本研究以教育机器人为基础,设计5-6岁幼儿编程活动并	行教育实践研究,主要研究教育机器人编程活动对5-6岁幼儿学习品质的影响。本研究由以下几个部分组成。第一部分:问题的提出。即教育机器人与编程教育结合、幼儿学习品质的培养成为改革发展的趋势。第二部分:包括研究综述、核心概念界定以及研究的目的、意义和研究设计。对国内外的教育机器人、幼儿编程教育、幼儿学习品质的相关内容进行梳理,厘清教育机器人编程教育与幼儿学习品质的关系;对本研究的相关概念进行辨析,包括教育机器人与机器人教育、幼儿编程教育、幼儿学习品质的界定;提出研究的目的、理论和实践意义以及研究思路。第三部分:教育机器人编程活动实施的准备阶段。首先使用量表对幼儿进行前测,再进行教育机器人编程活动方案的设计。活动方案的设计包括教育机器人编程工具介绍、活动设计的依据、活动目标、活动主要内容和活动评估五个方面。第四部分:教育机器人编程活动行动研究实施和反思阶段。三轮行动研究经历尝试与探索、改善与调整、完善与提高三个过程,通过不断的“活动—反思—修改—再实施”完善活动方案。第五部分:教育机器人编程活动实施效果的评估。通过量化分析(《幼儿学习品质观察评定表》的数据分析)和质性分析(对教师、幼儿的访谈)相结合的方式对活动实施进行评估。第六部分:研究结论和教育建议。研究结论:(1)已编制出一套适合大班幼儿的教育机器人编程活动方案;(2)教育机器人编程活动能够促进大班幼儿良好学习品质的发展。对教师的建议:(1)重视活动材料投放和任务难度的把控;(2)掌握恰当的师幼互动策略培养幼儿学习品质;(3)巧用教育机器人以促进幼儿的主动学习。对幼儿园的建议:(1)重视培养教师的教育机器人编程理念;(2)鼓励教师尝试多种形式组织教育机器人编程活动;(3)鼓励教育机器人与其他领域相结合。 \|
1369	[‘杨佳骏’] \| 2	19\|Re	earch on Following Function of Indoor Robot Using Modified TLD Method \|现代	会中,跟随机器人已经被应用在许多领域之中,例如货物运输,儿童保姆机器人、家庭教育机器人等等。机器人的跟随功能要求机器人具备一套基于视觉的跟踪算法,以及一套维持视觉算法稳定跟踪的解决方案。不同于室外跟随机器人,室内跟随机器人需要在室内环境下工作,并且往往要执行儿童跟随任务,这对于机器人的跟踪算法有更高的要求。我们将这一工作情景的特点归纳为以下两点:1.室内环境存在许多障碍物遮挡视线。这表明在跟随任务中会经常出现目标局部遮挡,甚至是短时目标丢失的情况。因此跟踪算法必须要有处理遮挡的能力,并且能够在目标回到视野后重新锁定。2.儿童经常会频繁而快速地移动。这表明在跟随任务中会经常出现动作模糊和目标旋转而带来的尺寸变化的情况。因此跟踪算法必须足够高的速度来应对这两类问题。不仅如此,出于成本、体积和技术上的限制,跟随机器人往往面临搭载平台性能较低的问题。这就对应用于儿童跟随机器人的跟踪算法提出了以下几点要求:1.必须具备一个长期的跟踪模块来应对频繁的遮挡和目标短时丢失后恢复跟踪的问题。2.跟踪模块必须具备较高的速度以保证在目标持续移动和旋转的情况下能够锁定目标。3.必须具备一个重启模块,在目标丢失后能够驱动机器人移动并寻找目标。目前应用在跟随机器人上的目标跟踪算法虽繁多,但还没有能够同时解决这些问题的完善方案。因此我们提出了一种应用于室内跟随机器人的改进的TLD算法。我们的算法中使用fDSST算法替代传统的TLD算法的跟踪模块,同时又设计了一个重启模块来解决可能存在的目标丢失后的算法重启问题。具体工作如下:1.使用fDSST算法替换TLD算法的跟踪模块,在保证算法具备长期跟踪的稳定性和短时目标丢失后恢复跟踪的能力之上,提高了算法的速度。我们通过对比比较流行的几种跟踪算法,选择TLD算法提供长期跟踪的稳定性保证;选择精度和速度相对较高,对性能要求较低的fDSST算法作为速度的保证。通过分析TLD算法结构,发现影响其算法速度的主要因素在于跟踪器选用的Median-Flow算法。因此我们将TLD算法中跟踪器部分替换为fDSST算法,并将这一部分作为改进方法的跟踪模块。这一部分的实验分为两个部分:(a)在第一个部分中,我们使用OTB-2015评测软件使用OTB100数据库对传统的TLD算法和fDSST算法与我们的改进方法做比较。可以看到在精度上我们的改进方法在各项评测指标上要高于其他两种方法。值得注意的是DEF,MB,FM这三项中,对应测试的是目标高速移动和旋转的情景。可以看到各个算法的性能都有大幅下滑,但在此前提下我们的改进方法依然要强于其他两种算法。从性能参数上也可以看出,我们的改进方法要强于传统的TLD算法。虽然速度低于fDSST算法,这是因为TLD算法结构中还存在其他影响速度的因素,如在学习器中使用了机器学习的方法。但是fDSST并非长期跟踪算法,所以无法适用于室内儿童跟随的应用场景。(b)在实验的第二个部分中,我们运用投影关系,设计了一个模拟实验场景用以模拟一米高的儿童快速移动和超平面旋转的情景,并用Kinect摄像头录制并将其预处理为帧图。之后使用我们的改进方法对其进行跟踪。在结果中,大部分情况下算法都能锁定目标,包括超平面旋转的情形。但在目标高速移动出视野后,算法丢失目标,目标高速回到视野内也无法重新锁定,直到目标开始减速才重新锁定。这一结果表明改进方法在绝大部分时间中能够完成室内儿童跟随任务。2.使用声源定位和局部路径规划的方法设计了一个重启模块,在目标完全丢失后会驱动机器人寻找目标。同时根据机器人和目标的相对位置可能存在的情景,制定了一套完整的算法流程,涵盖了移动过程中检测到目标的情景,移动结束后没有正对目标的情景和重启失败的情景,并分别给出了解决方案。这一部分的实验同样分为两个部分:(a)首先我们按照预定位置布置模拟试验场地,使用手机作为声源,墙壁作为障碍物,Kinect的麦克风作为接收装置录制音轨。在使用KinectSDK预处理音轨后,我们使用MATLAB来分析音轨并利用GCC-PHAT方法计算出时延。之后根据三麦克风直线阵列声源定位关系式计算出预测位置。估算时延如下图所示。通过计算可以得到最终预测结果误差在0.2以内。(b)第二部分实验中,我们将第一部分的结果作为目标位置,利用MATLAB构造实验场地,进行模拟局部路径规划。实验结果如下图所示。可以看到机器人检测到目标位于视野内1.2m位置后停止。由于设定旋转角度过大,机器人并没有直接行进到目标位置,但这不影响最终结果。这两个实验结果表明重启模块能够顺利进行。本文的主要工作也是本文的创新点如下:1.将传统的TLD算法的跟踪器部分替换为fDSST算法,在保证长期跟踪的稳定性之上提高了精度和速度。2.融合声源定位和局部路径规划为改进算法设计了重启模块,并制定了完整的算法以应对目标丢失后的系统重启问题。 \|
1014	[‘刘琪’] \|	021\|D	sign and Implementation of Multifunctional Expansion Board Based on Micro:bit \|本	设计并实现了一种基于micro:bit的多功能扩展板。这种设计主要包括硬件和软件两个部分。设计的主要目的是为了扩展micro:bit的功能和性能。硬件设计的工作主要是在用Altium Designer 2019画出本文提出的扩展板的原理图,并根据原理图绘制相应的PCB电路图用于进一步加工。同时,原理图和PCB图都进行了相应的软件仿真测设并且加工得到了实物。集成在micro:bit扩展板上的各种接口和电子元件使此设计具有了多功能的特点。软件的设计工作主要是开发了一种基于MakeCode在线编辑器的图形化程序软件包。这种软件包是由Visual Studio Code搭建Json开发平台,构建PXT开发框架,并编写对应的TypeScript代码,通过上传到GitHub并导入到MakeCode编辑器开发完成。这种软件包可以搭配设计的多功能扩展板和micro:bit以及外围电子器件一起用于MakeCode图形化程序开发。通过实验测试,结果表明本文设计的基于micro:bit的多功能扩展板可以很好的配合micro:bit开发板,外围电子器件和开发的匹配软件包。另外,在micro:bit的官方在线编辑平台MakeCode的扩展栏目中,此次设计的软件包可以被其他类型的micro:bit扩展板自由调用,具有一定的兼容性。由此可见,此次设计的micro:bit扩展板在青少年与儿童的编程教育和其他产品的核心组件开发具有一定的潜力。随着电子与计算机行业的飞速发展,人们的生活方式也在逐渐发生重大变化,越来越多的智能工具(如手机、平板、扫地机器人)逐渐加入到生活中,给人类的衣食住行带来了极大的方便,而这些智能工具的设计和使用也在人们的生活体验中逐步完善。这些智能工具的设计思路基本是按照数据和指令的编程模式实施运行,即通过编程向智能工具发送指令。相比于传统的工作方式,它们通常是由传感器自动收集数据,核心处理器按照指令计算和分析数据,将判断结果和执行方式再通过互联网传送给终端进行控制。这种运行模式具有速度快,效益高,精准化和自动化的特点。无论是传感器采集数据,核心处理器处理数据,还是互联网传送数据,都离不开软件编程。但编程教育一般是从成人阶段开始,相对于青少年和儿童来说,软件编程显得较为复杂,因为里面涉及到各种各样的编程语言(例如C,C++,Java)和复杂的数据结构,这些都不利于青少年和儿童的理解。但为了迎合信息时代的发展,培养出计算机和电子领域的精英人才,对儿童和青少年进行编程教育已经变得非常有意义。如果一个智能工具可以以一种比较容易学习和理解的方式让青少年和儿童学习编程,这将帮助他们接触编程的实质内容并且从小就培养他们对编程的兴趣,激发出他们更多的编程灵感,在长大后更好的去从事有关编程的工作,并且可以推动电子行业和计算机事业的发展,为人类和社会的进步做出突出贡献。而micro:bit开发板从2016年英国BBC公司推出后便立刻得到了广大儿童、青少年以及成人的欢迎。micro:bit开发板又名mico:bit,其本身集成了一部分的硬件资源,可以完成一些特定功能,比如按键控制,温度检测,定位和蓝牙。因为micro:bit采用图形化的编程,支持在线编程,并且可以同时进行软件和硬件的管理,很多的学校都推出了 micro:bit的创客教学,培养青少年和儿童的创新能力。综上所述,micro:bit开发板操作通俗易懂,具备软硬件的完整系统,同时接触到电子,通信和计算机领域的方向,并且支持共享开发,具有一定的发展潜力。但是在micro:bit开发板应用的过程中,很多的问题逐渐暴露。第一个普遍存在的问题是micro:bit开发板相对于更加高级的单片机系统和工业级开发板,功能还是不太完善,因为其本身集成的硬件资源有限,青少年和儿童在学完这个板子的绝大部分功能后将逐渐失去兴趣。第二个问题是micro:bit开发板因为其自身的设计特点,无法与更多的传感器或者电子器件相互配合工作,只能支持有限的传感器和电子器件。因此找出合理的方法去扩展micro:bit的功能将变得非常有意义。基于micro:bit的发展现状,如果能够对micro:bit进行研究,并且能够突破瓶颈,解决micro:bit在发展过程中的问题,那将对儿童或者青少年的编程教育变得非常有意义。鉴于上述动机,因此本文的工作主要体现在设计一种micro:bit扩展板配合micro:bit开发板进行程序开发和应用,这将拓展micro:bit的功能和性能特点。下面介绍本文的具体工作。首先,本文第一章从青少年及儿童的编程教育入手,指出了青少年及儿童编程教育应当简单易行,通俗易懂。而micro:bit开发板具有功能丰富和图形化编程等特点,更适合青少年及儿童的编程教育。因此本文以micro:bit作为切入点,认真分析了micro:bit开发板以及已经存在的micro:bit扩展板的研究现状。并指出现有的micro:bit扩展板在接口的兼容性设计,功能设计和电源设计存在一些缺点。由于micro:bit可以支持多个开发系统和开发平台,因此可以设计一种新的micro:bit扩展板来完善这些功能和性能。基于上述分析,本文第二章制定了总体设计方案。本文第二章先是分析了 mi-cro:bit开发板的原理图和接口设计,并试图从micro:bit开发板原理图和接口设计特征为micro:bit扩展板的电路设计提供创新思路。从对micro:bit开发板的原理图分析中可以得出这样的结论:micro:bit开发板本身接口资源丰富,如IIC,SPI和串口。有的接口与micro:bit开发板本身内部的LED显示矩阵相连,有的不相连。因此本文第二章梳理了 micro:bit的这些接口设计,并指出micro:bit本身接口可承受的电流不超过200mA,可承受的电压范围在3V-3.5V。因此设计micro:bit扩展板接口时需要考虑电压和电流因素。根据micro:bit开发板的特点以及上述分析,本文第二章制定了micro:bit扩展板要设计的功能和性能,而且与micro:bit开发板进行了对比,并试图根据这些设计功能和性能寻找策略和解决方法。最终确定从电压,接口,程序和应用这四个方面进行设计。另外,本文第二章指出了具体的设计流程(从最原始的确定设计要求到实物匹配的软件包的测试)和列出了具体的设计工具,包括Altium Designer 2019 和 Visual Studio Code 等。本文的第三章主要介绍硬件设计,包括接口设计,电源设计和应用设计。首先是接口设计,接口设计分为内部接口设计和外部接口设计。内部接口包含IIC接口,SPI接口和串口,外部接口包含micro:bit插座接口,舵机接口,普通GPIO接口,兼容性GPIO接口,Type-C接口,microUSB接口和电池接口。这些接口设计拓展了扩展板的功能和性能。接着是电压控制设计,此设计选用TPS78233为Type-C接口降压稳压;选用TP4059为锂电池充电,并且由microUSB控制;选用G5177C专为锂电池升压;选用AMS1117降低所有5V电压到3.3V稳压。接着,本文第三章介绍了兼容性GPIO 口设计,目标是能够同时兼容3.3V和5V电压,因此选用TXS0108E这款芯片进行双端电压转换,另使用SI2306绝缘栅形MOS管和AP2306结型场效应管进行3.3V和5V双端电压转换。然后是两个集成的应用电路设计,包括蜂鸣器报警电路和光敏电阻搭配模拟输入。另外,本文提供了整个设计方案的PCB电路图。本文的第四章主要介绍了 micro:bit的软件设计,先是介绍了 micro:bit软件包开发的环境搭建,目标是能达到网站和编辑工具代码同步的效果。接着,本文的第四章讲述了软件包的设计思路和设计结果。此次设计的软件包已经发布到了 GitHub上,并且可以被嵌入到MakeCode在线编辑器的扩展栏目中,并可以被其它micro:bit产品进行调用。本文的第五章主要是对根据设计方案加工得到的扩展板实物进行实际测试和分析,主要包括电气性能测试,程序案例测试和软件包测试。在加工得到实物前,本文第五章先是对设计方案的原理图和PCB图进行仿真测试,确保电气性能模拟测试通过。在加工得到实物后,本文第五章先是对设计的扩展板的电源部分进行了测试和分析,结果显示此扩展板可以支持两个接口稳定供电以及具备对低压锂电池充电的能力。接着,本文第五章对扩展板的系统兼容性进行程序案例测试,结果表明此设计的扩展板能够支持micro:bit所能支持的系统,包括Win10,IOS以及Android。然后,本文第五章从两个角度对设计出的micro:bit扩展板进行程序功能案例测试,分别从扩展板只搭配micro:bit,同时搭配micro:bit和外围电路这两个角度。测试结果表明,此设计的扩展板能够搭配这两种角度的电路稳定运行。并且集成在扩展板的两个案例也能合理运行,但有些地方需要改进,例如增大蜂鸣器电流和降低红灯电压。另外,本文的第五章指出此设计的扩展板还可以通过电子积木包搭建其他实物外观模型。本文第五章接着运用第四章设计的扩展包对程序案例测试中的LED灯光变色实验再次编写了代码并且进行了实验测试,同时也对其他类型的micro:bit扩展板进行了测试。测试结果表明,对于LED灯光变色实验,包含软件包的代码和不包含软件包的代码测试效果一样。因此,本文设计的软件包可以很好的搭配micro:bit,外围电路以及本文设计的micro:bit扩展板进行程序开发,具有一定的兼容性。本文的第六章主要进行了总结概括并指出未来的研究方向第一个在于改变扩展板的外观形状或者搭配电子积木包构造丰富的外观模型;第二个是能配合其他类型的MCU或者很多个micro:bit扩展板一起工作,并且能够编写功能更加丰富的软件包。综上所述,本文提出的micro:bit扩展板总体设计流程为:根据micro:bit开发板原理图特征使用Altium Designer 2019构建扩展板电路原理图和PCB;接着根据扩展板设计出的电路原理图特征使用Node.js和VSCode软件搭建了 micro:bit的Type-Script语言的编程框架PXT,并基于编程框架PXT编写了扩展板对应的软件包嵌入到MakeCode扩展栏目中进行在线图形化编程开发;最后对加工得到的实物进行电气性能测试,程序案例测试和软件包测试。 \|
641	[‘董媛’, ‘汤书昆’] \| 202	\|沉迷与唤	：智媒时代青年学生的媒介化生存 \|移动互联网、大数据、人工智能、算法等新技术的应用	人类社会带入智媒时代，并形塑着我们当下的日常生活。调研发现，当下高校青年学生的日常生活存在时间被“蒸发”、空间被“侵占”、身心被“捆绑”及社交被“展演”等问题，呈现出深度媒介化的生存样态。究其原因，数字“原住民”的网络惯习、“421”家庭子女的相对脆弱及媒介物质性主导的技术“驯化”等是主要方面。通过“向死而生”的生命教育、丰富多彩的线下实践活动和与时俱进的媒介素养教育等途径，能够有效实现激发生命韧性，丰盈生命体验，挣脱网络之茧，破除网络迷思，从而在一定程度上破解因过度使用智能媒介而衍生出的日常生活负能量超常态涌现困境。 \|
1414	[‘梁镇麟’] \| 2	20\|基于	意力机制的语音情感识别 \|情感识别在人机交互方面一直是一个	其重要的领域,涉及到了人工智能,情感计算等多个组成部分。语音往往能够直接的表达出人类的情感,因此如何提高语音情感识别的准确率一直是声学领域的热门研究课题。语音情感识别在生活中有着重要的意义,如机器自动识别儿童的情感并加以疏导或记录,以便家长能够更好的关注于儿童的心理健康;在公安局或监狱内,通过非接触式的识别被审问人的语音情感,能够更好的辅助警方发现嫌疑人的心理活动,如是否说谎。语音情感识别的用处是显而易见的。然而,由于缺乏对语音的时序关系的建模,以及其和情感类别之间的建模,使得语音情感识别在现实环境下仍然处于起步状态。本文在国自然基金的资助下,针对语音的时序关系,提出了多种基于注意力机制的语音情感识别算法,并在多个公开语料库上优于当前最先进的语音情感识别算法的性能。本文的主要工作和创新点包括:(1)研究了语音情感识别的意义,以及调研了当前最先进的语音情感识别的算法。调研了注意力机制在语音、自然语言处理间的运用,以及当前最先进的注意力机制的算法。介绍了相关的语音情感识别公开语料库。(2)为了挖掘对于不同情感更具有区分性的特征,首先介绍了语音情感识别的特征预处理,并提出一种适用于提取语音时序关系的帧级语音特征来替换传统的静态语音特征,从而尽可能的保留语音在情感识别中的时序信息。实验证明,该时序特征的某些维度对不同语音情感的区分度十分显著。(3)为了使得长短时记忆网络(LSTM)更加高效的处理情感特征,提出了一种LSTM的变体Attention-LSTM,将传统LSTM的遗忘门和输入门替换为对细胞状态计算自注意力的注意力门,大幅度的减少了LSTM结构的变量参数,能够在缩短LSTM训练时间的同时显著提升识别准确率,且同时优于LSTM和多个先进的变体。在识别准确率上,相比基线,在CASIA公开语料库上,相对提升了0.7%;在Enterface公开语料库上,相对提升了7.5%;在GEMEP公开语料库上,相对提升了5.2%。(4)为了使得不同情感数据在LSTM的输出能够更具区分度,提出了一种动态筛选LSTM输出的方法。相比传统的使用LSTM时序输出的最后一个状态,本文分别提出了两种注意力筛选的方法:基于时间维度注意力的筛选和基于特征维度注意力的筛选,能够同时从两个维度对需要关注的对应情感特征进行自动加权。随后,组合上述Attention-LSTM、时间维度注意力和特征维度注意力的方法,得到了本文的最佳模型。在识别准确率上,相比基线,在CASIA公开语料库上,相对提升了3.1%;在Enterface公开语料库上,相对提升了18.2%;在GEMEP公开语料库上,相对提升了17.5%。该模型和静态特征的SVM(支持向量机)算法相比,在对应三个公开语料库上,可以分别相对提升6.2%,60.6%,42.5%的性能。(5)为了充分利用不同LSTM层间的输出进行情感分类,提出了一种基于注意力机制做特征筛选,去除冗余信息的“Dense LSTM”。利用上述两种不同维度的注意力算法做LSTM层间的特征筛选,显著的提高了语音情感的识别率。在识别准确率上,相比基线,在Enterface公开语料库上,分别相对提升了10.3%和12.8%,在IEMOCAP公开语料库上,分别相对提升了10.9%和17.4%。综上所述,本文针对时序关系和情感类别之间的建模,使得LSTM内部、LSTM输出、多层LSTM能够通过注意力机制挖掘出显著区分情感的特征,从而有效提高语音情感的识别率。这能进一步提升实际应用中的语音情感识别算法,极大地促进人机交互的发展。 \|
1625	[‘蔡友谊’] \| 2	18\|基于	度学习的面部跟踪与表情识别 \|面部表情是人体语言的重要组成部分,是	类生理和心理活动的窗口,可以传递人类的内心情感状态。当前,面部表情分析已经成为了计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的一个热点研究课题。另一方面,近年来深度学习技术发展迅猛,已经广泛地应用于计算机视觉的研究中,取得了非常好的效果。本文旨在利用深度学习的技术,研究面部表情分析所涉及的两项关键技术:人脸面部跟踪和人脸表情识别。人脸面部跟踪作为面部表情分析研究中一项非常重要的前端技术,是开发真正实用的实时面部表情分析系统的先决条件。而人脸表情识别又是面部表情分析中的一个重要目标,成熟的人脸表情识别技术具有非常大的应用价值。本文的贡献总结如下:(1)深入研究了真实场景下的人脸面部跟踪问题。为了提高面部跟踪的准确性,本文利用图的旋转不变性和平移不变性性质,提出了一种基于谱滤波的面部跟踪算法。该算法简单有效,易于实现,能够很好地解决面部跟踪过程中目标经常发生的形变和旋转问题。本文的算法在自建的儿童面部跟踪数据库和标准目标跟踪数据集上进行了评测,取得了非常好的结果。(2)研究了基于视频的真实场景下的动态表情识别。本文提出了一种基于卷积神经网络与循环神经网络相融合的动态表情识别算法。该方法充分利用深度卷积神经网络能有效提取空间特征、循环神经网络能够充分发掘时间上下文信息的能力对动态表情序列进行建模,能够提取到视频中人脸表情的鲁棒时空特征,从而能够进行有效地表情分类。(3)研究了儿童微笑检测的问题并提出了一种基于卷积神经网络的微笑检测模型—Smile-Net。Smile-Net是一个简单的网络,与传统的网络相比,其层数和参数量少,但却能够取得比传统的方法和经典的深层神经网络方法更好的结果。本文还开发了一个儿童面部跟踪与微笑检测系统,该系统可以对参加亲子互动实验中儿童的视频数据进行准确的微笑检测,生成的微笑分析结果可以作为儿童社会情绪调节能力评测的辅助分析手段。 \|
1406	[‘柯龙’] \|	023\|1	-12岁儿童体智能课程结构体系与训练方案研究 \|儿童体智能是针对我国幼儿和少儿身心健康发	的新兴产业,它的出现不仅能够解决一些孩子身心健康发展不平衡的问题,也能解决体育类人才的就业问题。在国家政策的大力支持和社会的实际需求下,儿童体智能相关课程的开发和开展备受关注,但在其高速发展的同时也存在一些亟待解决的问题,尤其是在不同年龄段儿童体智能课程结构体系构建和训练方案的科学性等方面。研究目的:通过构建10-12岁儿童体智能课程结构体系,针对性地制定训练方案,并选取实验对象进行干预,检验该课程结构体系与训练方案在实际应用中是否能够促进学生身心健康发展,提高学生体测成绩,培养学生良好品德修养和促进逻辑思维和创造性思维的发展,进而论证课程结构体系的可行性和有效性,并通过总结本课程结构体系与训练方案的不足,以期为体智能课程结构体系的完善、训练方案的制定等提供参考。研究方法:本研究主要采用文献资料法、访谈法、实验法等研究方法,以10-12岁儿童体智能课程结构与训练方案为研究对象,以体智能课程与训练相关领域专家和学生家长为问卷调查对象,以选取的参与体智能课程的10-12岁儿童为实验对象,以体智能课程结构体系、训练方案、测试内容等为研究内容。其中采用文献资料法了解体智能课程与训练相关研究,为体智能课程结构体系和训练方案的设计提供理论依据;通过专家访谈法和家长访谈法完善课程结构体系和设计训练方案;通过实验法将实验前后的两组数据进行独立样本t检验和配对样本t检验,对所制定的体智能课程结构体系与训练方案的科学性与合理性进行论证分析。研究结果:1.在对体智能课程结构体系的分析和构建方面,主要从课程目标设置与分析、课程内容设置与分析及课程活动方式设置与分析三个方面进行探索;结合10-12岁儿童身心发展特征和体智能课程教学特点,制定了更具专项化、系统化的课程结构体系,该体系以10-12岁儿童的体能素质、动作技能和问题的解决能力的提升为主要切入点,以小班教学和开放性教学为主要特征,以促进10-12岁儿童全面发展为指导思想,以10-12岁儿童的基础体能、动手技能和问题解决能力为课程内容,以多样和开放的课程活动方式为活动方式,在提升体智能课程的科学性方面发挥重要作用。2.在体智能课程训练方案设计方面,主要从课程训练方案目标、课程方案特征和课程方案设计三个方面进行探索分析,在结合学员实际需求和其运动参与、体智能、心理品质与社会适应能力等的基础上,遵循小班教学和开放性教学的特征,制定了科学的教学比重、进度和注重身心发展的教学与训练内容,该训练内容注重协调性、灵敏性、速度、耐力、柔韧和力量等基础身体素质的培养,以促进10-12岁儿童的体能、动作技能和问题解决能力全面发展。3.通过对体智能课程结构体系和实验方案的实验验证,结果发现体智能中体能、动作技能以及问题解决能力三个一级指标中耐力、力量、速度、控制技能、位移技能、面对问题的态度和问题解决的品质有显著性差异(p<0.05),柔韧、协调灵敏性、手部控制、稳定技能和解决问题的方法有显著性差异(p<0.01),说明本课程可以显著提升学生身心健康发展,本文所研究的10-12岁儿童体智能课程结构体系与训练方案具有科学性和可行性。研究结论:1.体智能课程方案的设计是从体智能本身特点、新课标的指导思想、目标、体适能和体智能的研究内容和测试内容等入手,结合学生实际需求,确定指导思想、课程目标、课程内容、周期训练方案以及体智能评价,逐步构建科学化的体智能课程结构体系。2.通过观察课程实施过程中实验对象身体素质的耐受力以及课程训练的效果,结合训练原则和实验对象实际情况,适当调整训练负荷和强度,尽可能使实验对象充分掌握课程教学内容,从而保证体智能课程训练方案的有效性,并在此过程中逐步完善课程训练方案。3.通过体智能课程训练,实验对象的耐力、力量、速度、控制技能、位移技能、面对问题的态度和问题解决的品质得到明显提高,柔韧、协调灵敏性、手部控制、稳定技能和解决问题的方法等能力得到显著提升,证明本课程结构体系和训练方案具有一定的科学性,可有效促进学生身心健康发展。 \|
1134	[‘孟皓’] \|	019\|基	视觉问答的学前儿童数学学习教育方法 \|自动解答是人工智能领域长期存在的研究问题	该问题旨在开发一种算法,使其可以完全自动地从学龄前儿童的教科书中产生可读解决方案。近年来随着自然语言处理(NLP)和机器推理技术的改进以及对更智能教育服务的迫切需求,该问题已经成为许多研究问题的焦点。由于研究和应用的巨大潜力,许多视觉问答(VQA)问题方法已在许多领域提出并实施。其中VQA还涵盖计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP),但与VQA不同,视觉问答仅关注图片中的特定成分。然后根据一些常规问题,相关问题仍然需要特定的常识推理才能回答。并且基于初级1-3级教科书,他们获得熟悉物体的信息图像。在我的论文中,我已经在视觉问答和语法语义模型框架的问题生成中表达了我的工作。我已经表达了视觉提出问题的类别以及它们出现的表达方式。最后,我们已经证明了这样的结果:机器提出的问题似乎衡量了个人短语的词汇能力,这个短语与教练写的问题和词汇能力的统一判断有关。1.研究内容包括两个方面:1.1从教科书图像中完全自动提取算术问题。1.2其次,为学龄前儿童数学学习提供基于VQA和语法-语义模型的交互式智能辅导系统。通过更广泛地生成许多问题,或者学习者学习算术能力。在我们的研究中,我们的工作重点是自动化此过程。特别是,它更注重从教科书个人图形自动生成数学学习问题的问题。2.在本节中,我们的研究描述了生成计算任务的整个流程,这些任务出现在机器提出的阅读原始数学书的算术问题中。以下示例和他们的讨论将实现以下目标:2.1举例说明视觉问题回答任务这项任务和几个细节问题;2.2确定此对象的名称,因为工作无法完成所有任务;2.3与语法一语义模型中的其他问题建立关系,并总结该模型的方法和系统如何帮助自动回答问题。在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)组中,视觉问答(VQA)具有包含公认的加速注意力的复杂挑战。从图像或物理语言问题来看,它需要对图像的图像对象进行分析,并产生与推理相关答案的材料。3.虽然我们的研究将这些涉及视觉问题回答并说明了相关的任务,但我们的工作提出了一些方法。该部分描述了可见问答的结构,图3.1阐明并描述了我们对结构的实现。在第4章中,它将从本质上评估该工具的某些部分,并将其分析为其他可能的方法。本文提出了一种用于解决算术图形问题的共享框架和两种算法。在第1步中,通过调整或翻译单词,将图像中的对象及其数量转换为更直接的声明性表示。该研究涉及根除和澄清图像的过程或将对象的数学关系放在一起。未来的工作可以适应其他语法一语义模型,将这些项目转换为本节中的算术关系。在第2步中,通过实现明确定义的句法转换(语法语义模型,数学算术模型等)的排序,将所提出的一串单词转换为许多问题。由于输入内容的各种单词串,这些字符串的各种变换可能会变得不同,从而产生最好的问题。在第3阶段,一些问题按照列出的功能和材料句子,输入的一串单词,相关问题和生成中使用的转换进行评分。它提出了一个用于解决显式算术问题的共享框架。这是开发共享框架的第一个,因为现有方法可以从单个图像中提取对象及其数字。文本中使用的问答数据集由问答对和问答对组成。问题的形式是开放的,有多种选择,相应的答案由1-2个单词组成。为了研究图片中包含的信息量和问题,我们只设计了问题(BoWQ,LSTM+Q,deeperLSTMQ),只设计图像(I)和两者(BoWQ+I)。在LSTMQ+I,DeepLSTMQ+范数1)的情况下回答了问题的结果。单独使用一个方面不能获得好的结果。本文提出的模型是开放的。公式和多个选择都具有最佳结果。作为一个简单的模型,VQA获得图像特征和嵌入句子以及多层感知器(MLP)运行。因为可以观察到相关的方法,所以仍然可以使用与单词嵌入相关的三层长短期记忆模型。为了得到一个明确的结论,将嵌入字精确地融合到接合层是有效的,然而,上述方法几乎具有最先进的性能。同样,可能不需要四个完全连接的层来实现更好的性能。但是我在一些程序之后仍然使用该方法,并且该方法的性能优于包含应用多个层的方法。最重要的是,本章展示了视觉问答的几个阶段结构,以及我们对该结构的应用。为了绘制第2章中展示的许多但并非所有任务而组织的结构,获得了两个基于学科的内容,这些学科摘录了图像描述并将其转换为候选问题,接下来通过统计方法逐步采用工具来描述更好的问题先于学习者。该工具从复杂的信息中提取信息,包括问题的表述。它使用深度学习和相关应用程序来使工具更有效,更强大,并且对于手工编码具有挑战性的现象。该研究开发了测试问题生产工具因素结果的实验。在前面的章节中,研究显示了一种用于视觉问答的结构和应用工具。现在,我们考虑继承的实验评估通过该工具生成的问题的性能。该系统显示了两个类别的实验。首先,它显示了评估工具单个部分的实验:显示对工具第一阶段中简化描述提取部分的评估。显示一个实验,评估复杂语言类别在生成单词时的识别能力。显示评估问题的实验。接下来,在这些实验之后,该研究通过在图像和文本级别上判断测试集图像的性能和问题数量来评估这些问题回答工具。这些判断使用了判决申请人的修改版本来表达问题。在这一部分,我们探讨了以下研究问题:简化图像语句提取器是否从复杂图像中的固定范围中提取流畅和语义正确的数学表达式。此提取器的结果与熟悉的图像压缩方法的结果相比较。在这一部分中,我们的研究评估了通过摘录提出的简化图像,但没有评估它们产生的问题(我们的研究判断端到端申请人的输出)。为了判断提取器,该研究从随机的相似主要教科书图像集合中选择了几个图像。对于实验,我们确定基于1-3级基础教科书,因为他们获得了具有相当对象结构的简单信息图像,而不是更高层次解释我们表达的提取方法的优点,这可能有助于我们理解结果。教育工作者没有可能出现在复杂图像中的进一步预处理错误。4.除此之外,我们还会显示错误评估,以澄清该工具中不良问题的主要材料。向学习者展示外在评估本申请人协助教育者编写阅读材料的内容。该研究还对问题提出结果进行了结论预期,研究了通过该工具提出的错误类别,并研究了学习者如何应用我们生成的问答系统的因素。我们的目的是生成一个视觉问题回答(问题开发)的工具,它可以为输入带有一些检测到的对象的图形(例如,教育工作者可以选择从教科书中增加组件的卡通图片),并作为关于问题关系数量的产生依据。为了生成过程或查询部分以评估学习者是否能够理解数字及其算术关系,学习者可以选择并回顾这些关于其主题的问题。关于图形内容的问题生成应该集中在一起,它不是表达数字关系信息而不是假设的单词上下文。虽然明显对象的问题生成计数图片也很有趣,并且具有教育意义,同事如何将问题转移到视频,让机器人实现自动教学,我们将这些问题留给未来的工作。 \|
1231	[‘张超’] \|	021\|面	儿童口腔健康的全周期智能化管理体系实现的方法研究 \|口腔健康作为全身健康的一个重要部分。如果口腔健康状况不	,不仅会引起牙齿疼痛、牙龈出血、颌骨畸形等口腔问题,还会引起或加重全身的其他疾病,如细菌性心内膜炎、慢性胃炎、慢性肾炎、糖尿病、老年痴呆症等。有研究表明,儿童阶段口腔健康的好坏将决定一个人成年后的口腔健康水平。因此,如何管理好儿童时期的口腔健康就显得十分重要了。理想的儿童口腔健康管理应当覆盖其全生命周期,包括就诊前的健康管理(日常口腔健康维护以及诊前管理)、诊疗中的健康管理以及诊后健康管理。然而,由于目前缺乏这样一个高效便捷的全流程、全周期管理体系,导致我国儿童普遍的口腔健康水平难以提高,最终加重了家庭与社会的经济负担。具体的临床问题主要体现在:1诊前阶段。缺乏自动化儿童口腔健康状况的评估方法、缺乏常见口腔疾病自动化诊断的技术、缺乏获取权威口腔科普知识以及个性化口腔健康指导的渠道、缺乏提前与医生交流沟通的渠道、缺乏辅助家长管理儿童刷牙行为(刷牙意愿、刷牙次数及刷牙时间等)的手段、以及缺乏科学调整患儿饮食习惯的方法等。2就诊阶段。科学的就诊服务体系不完善、传统的患者端病例资料的保存形式有待提升、缺乏医生对患者的移动化管理等。3诊后阶段。术后不良反应得不到及时的反馈与处理、缺乏个性化的术后健康指导、以及缺乏术后与医生交流沟通的渠道等。随着计算机技术、云计算、互联网、移动终端、图像处理、人工智能等一系列新兴技术的不断发展,智慧医疗逐步进入人们的视野。那么能否利用这些技术手段,针对现有的这些临床问题,构建一个儿童口腔健康监测与管理的智能化平台,实现儿童口腔健康全周期全流程的信息化、智能化管理?虽然目前市面上已有一些口腔类移动应用软件,但它们的功能较单一,未以口腔健康管理为出发点,且绝大多数的软件仅由科技公司主导,并无口腔专业医护人员参与,其内容的准确性和权威性得不到保障。因此,本文将以口腔医学专业人士为主导,联合计算机人才,以移动化软件作为载体,对儿童口腔健康的全周期智能化管理体系实现的方法进行研究,旨在帮助医生和家长更好地管理儿童的口腔健康,提高我国儿童的口腔健康水平。第一部分,通过问卷调查的形式了解了中国口腔医生及儿童家长使用智能手机及医疗类应用软件的情况。研究发现,受访的口腔医生及儿童家长全部都拥有智能手机,这为本研究拟通过移动软件为载体构建儿童口腔健康智能管理体系的临床应用提供了可能性。其中,有76%的口腔医生以及27.6%的受访家长在其智能手机上安装了医疗APP,他们均表示希望今后会有更多功能丰富的口腔医疗软件,这也为后续的研究奠定了需求基础。第二部分到第三部分,首先分析第一部分中口腔医生与儿童家长的需求,再结合儿童口腔健康全周期的管理流程,利用My SQL5.7数据库管理系统进行数据库的设计,利用Java编程语言进行编程,通过构建一个移动软件作为载体,对实现儿童口腔健康全周期智能化管理体系进行研究。在自动化儿童口腔健康评估方法的研究中,首先设计好三个常用的儿童口腔健康评估量表(儿童牙科焦虑评估量表、儿童龋病风险评估量表以及儿童全麻风险评估量表),再根据量表的评估原则,设计好所需的数据库,并将量表放入相应的数据库中,最后通过Java进行具体的编码工作以实现对儿童口腔健康的自动化评估。该评估方法具有操作简单,快速出结果的特点。不仅能让家长了解儿童的患龋风险、儿童进行口腔治疗的配合度以及全麻风险,还能帮口腔医生更全面地了解儿童的整体情况,便于提前做好相应的准备工作。在儿童常见疾病智能诊断的方法研究中,利用图像识别及人工智能技术,建立相应的在线智能诊断模型。研究中以前牙反合畸形作为突破口,利用卷积神经网络建立诊断模型。经过测试,模型的准确率为:93.98%,召回率为:91.38%,精准率为:96.95%,F-1 score=94.08%。诊断模型构建成功后,再将其与拟构建的健康管理体系整合。儿童口腔健康全周期智能化管理体系的研究主要针对儿童口腔健康全流程管理中的不同功能需求来实现。诊前管理体系主要包括自动评估、智能诊断、在线医患交流、科普知识、刷牙指导与监督、饮食记录与调整等。诊中管理体系主要包括在线预约、在线医患沟通、在线查阅就诊记录(即患者端的电子病历)以及医生对患者实行的移动化管理。诊后管理体系则包括诊后不良事件的快速反馈体系以及个性化的术后健康指导等内容。实验中将诊前、诊中以及诊后的管理体系整合成一个软件,最终形成完整的儿童口腔健康全周期智能化的管理体系。并在第四部分,对该体系进行测试与临床测评。首先利用自动测试与手动测试相结合的方法,针对系统在不同运行环境下的功能、性能、并发、压力等各个方面进行测试。结果显示该系统的功能、业务流程、容错、安全性、性能、易用性以及适应性均表现良好,响应时间均低于300ms,事物成功率均为100%,且不存在无法执行正常功能或重要功能的错误。为了测试该体系在临床中的使用情况,招募了20位患者来使用该体系。利用系统可用性评估量表(System Usability Scale,SUS)及移动APP评估量表(Mobile App Rating Scale,MARS)对体系的可用性和功能性进行评估。其中可用性评分(SUS评分)为67.75。与SUS的中立得分50分(不好也不坏)相比,这个结果仍然是值得肯定的。对于体系的功能性评分(MARS评分)来说,其客观评价(Section A-D)的平均得分为3.44,主观评价(Section E)的评价得分为3.33,应用程序的影响(Section F)得分为4.05。由此可见患者普遍认为该体系能改变他们对口腔健康的认知,并改善他们的口腔健康行为。通过本研究的实施,成功构建了一种移动化智能化的儿童口腔健康管理平台,实现了儿童口腔健康全周期全流程的智能管理。使更多的儿童在成长过程中获得优质的口腔医疗卫生服务、完整详实的口腔健康档案和全生命周期的自我口腔健康管理,同时提高口腔医疗卫生服务机构的服务效率和服务质量。智慧医疗作为一种全新的医疗服务工具,将会为人们提供越来越多的服务。不仅能拓宽患者获得健康服务的途径、提升患者的自我健康管理能力、还能提高医疗服务的效率与质量。智慧医疗也必将成为未来健康管理的新趋势。 \|
544	[‘王紫荆’, ‘王艺霖’, ‘王红伟’, ‘周林’, ‘邱静’, ‘黄璞玉’] \| 2022\|面向儿童外骨骼机器	优化设计的	机系统运动分析 \|目的目前外骨骼机器人在儿童康复领域的应用缺乏相关研究和理论支持，为评估外骨	机器人应用于儿童康复的效果，对儿童外骨骼机器人步行状态下的运动功能及步态影响进行了研究。方法实验招募14名儿童，对穿戴/不穿戴外骨骼状态下的力角稳定值、步态对称性参数进行测量，对比分析相关指标特征并进行简单评估。结果研究结果显示儿童外骨骼机器人行走过程均处于稳定状态且步态对称性良好。结论儿童外骨骼机器人能初步实现儿童在行走过程的辅助作用，并对不良步态进行纠正。 \|
538	[‘王盈盈’, ‘邓万金’] \| 2023	课外体育对	儿体质提升的影响——基于人工智能技术的实证研究 \|目的：探究人工智能技术监测课外体育活动对幼儿体质的影响。方法：采	描述性统计、T检验、相关性分析对Z幼儿园大班幼儿开展16周的实验。结果与结论：1)实验后试验组幼儿在坐位体前屈、双脚连续跳、走平衡木、网球投掷和10m折返跑5项指标中均存在显著性差异(P<0.001);2)对照组幼儿在双脚连续跳、走平衡木和立定跳远3项指标中存在显著性差异(P<0.001));结论：课外体育活动中应用人工智能技术能有效促进幼儿体质的提升。 \|
910	[‘Mahmood, Ilahi Hafiz’]	2018	便携式下肢步态康复机器人机械结构与控制设计 \|一般来说,人的步态被定义为通过移动人体肢	来实现的运动。人类利用特定步态类型行走,人类在行走时至少有一只脚在任何时间或条件下与地面保持接触,人类步态可以被定义为人体重心在前进方向上执行的双相双足推力,通过最小的能量消耗执行人体区段的交替弯曲运动。对于不同种类的活动,人类各有独特的步态模式。例如,在各种日常锻炼中步态模式是不同的。这些步态模式的特点是肢体会根据不同运动模式的差异进行不同的活动。具体可以表现为一些动态和静态测量,其中包括速度,加速度,力,能量循环以及与表面(地面,地板等)的接触模式的变化。换而言之,人类的自然移动或通过训练后进行的特定的一组运动的方式都可以被视为人类步态。步态训练或步态康复可以被定义为学习或重新学习如何走路的过程。学习者可能是一个蹒跚学步的孩子,或者在大多数情况下,可能是一名持续脑中风,脊髓损伤或腿部受伤的成年人。通常,步态训练会涉及许多不同的过程,但最重要的方面是重复产生人体下肢的自然步行运动,它可以帮助残疾人或受伤的人重新学习如何稳定的地站立和行走。通常,对在行走或进行其他日常生活活动中有困难的患者,理疗师会对他们有步态训练的持续时间和训练课程的次数要求。步态训练同时有很多好处。首先,它可以帮助个人加强肌肉,使他们能够提供最大的力量来有效地旋转关节,并使关节更健康。其次,通过步行,跑步和爬楼梯等不同活动,患者可以改善身体平衡并使身体姿势正常化。因为有助于人们进行体育锻炼,因此步态训练具有额外的益处,包括降低消化问题,心脏病,骨质疏松症和心理问题等与长时间静止不运动相关诱发的疾病的可能性。康复机器人的基本应用是通过步履训练和地面行走对残疾人进行步态训练。其主要目的是代替理疗师或提高理疗师的治疗效果。通过这种方式,更多的患者将能够获得足够的质量和数量的治疗疗程,最终实现快速康复。当前康复机器人步态训练器大致分为被动或主动两种类型。在被动装置中,病人必须自己提供所需的力量来移动下肢。这些装置主要由机械弹簧和连杆组成。与被动装置相反,主动装置通过使用内置的传动系统电机、执行器和电源来为下肢运动提供能量。据世界卫生组织统计,世界上有15%的人口患有残疾,2-4%的人口面临着重大的器官功能问题。这些残疾可能会影响他们最基本的日常生活能力(ADL)。此外,随着老年人口的增加,中风已成为造成成年人残疾的主要原因之一。由中风引起的神经系统损伤通常导致各种症状,包括肌无力,行走障碍,瘫痪和疼痛,这些症状破坏了患者的基本生活能力。年龄在65岁以上的人更容易中风,并会至少遭遇上述四个症状中的三个。因此,随着老年人的增多,中风患者的数量可能会增加,因此残疾人数也会增加。尽管采取了补救措施,但近三分之二的幸存者将不得不面对瘫痪或偏瘫,并且不能独立执行生活基本活动,例如步行。脊髓损伤(SCI)是残疾人的另一个主要原因。脊髓损伤患者主要是年龄小于30岁的人。因此,青年脊髓损伤患者有可能成为他们家庭和社会的终身关注者。每年在美国,有800000个新的或反复发作的中风和其他后天性脑损伤(ABIS)的患者,并且同时每年大约有11000个新的脊髓损伤患者。这些患者的生存机会已经通过医疗系统的发展而得到提高,但没有任何残疾的生活仍是不可避免的。为了满足残疾人的需求,从1890年最早的专利工作中开始,N.Yagn已经进行了重大研究,来改善康复设备。研究人员和从业人员也做出了许多尝试开发功能齐全且可行的康复设备。Finch等人于20世纪80年代取得了重大突破。提出了使用目前已被广泛应用的体重支持系统BWS作为康复治疗的直立行走模式的辅助方法的概念。当代的研究调查表明,神经障碍患者通过康复训练,无论是在残疾的早期阶段,还是在晚期,都显示出令人满意的康复迹象。并且通过采用新的康复技术和先进的康复设备,单独或联合用药,可以进一步改善康复过程。另一方面,用于减轻下肢上身负担的BWS体重支持系统对帮助患者实现步态恢复也非常重要。在中风或脊髓损伤患者的康复训练期间,当患者在跑步机上行走时其体重被部分或全部支持可以改善步态成绩,步行速度和身体平衡。许多研究表明,康复训练期间的体重支持系统为中风或脊髓损伤患者的步态恢复提供了更好的效果。然而,研究者需要进一步开发外骨骼区域,从能耗和步态、经济性、便携性、安全性、柔顺性和用户友好性等方面开发出一种高效的装置来帮助残疾人。目前的情况是大部分的外骨骼需要的聚焦治疗,和大量时间消耗的要求使得这些设备的使用非常昂贵。并且要知道,这些外骨骼花费大约要50000美元到250000美元。因此,需要通过研究来探索高效、经济的解决方案。本论文的研究工作具有十分重要的意义,因为它可以解决康复机器人领域现有的和新的研究方向中遇到的问题。目前文献中发现的主要局限如下,文献里讨论的康复设备设计都没有包括消耗最少能量或储存稀少能量的策略。并且只有一部分数量是全部或部分便携式的。消耗较少能量的方法是重要的,这意味着在一次充电中可以进行较长的训练时间。另外应该知道低功率电机的使用,将降低外骨骼的总体重量和成本。在文献综述中发现的另一个局限是,在大多数步态训练器和一些研究者中没有提供柔顺性,而试图在其设计中提供柔顺性的复杂系统,则会招致更大的成本。为了克服这些局限,笔者设计了一种新的下肢康复机器人,这里将对其进行描述。在脊髓损伤引起的残疾后,人类可以重新学习行走。根据神经可塑性康复的原则,神经系统疾病患者的步态康复是一种有效的方式,使他们能够独立行走和进行其他日常生活活动,进而提高残疾人士的生活质量。如前所述,下肢步态训练器是为下肢部分或完全下肢功能障碍患者的康复训练而开发的自动装置,使他们能够重新学习走路。因此,为了设计一个康复机器人,我们首先需要学习人体运动的基本原理,需要学习并进行分析,找出人体运动的关键要素。本研究将有助于制定下肢康复机器人的设计规范,并评估步态训练对患者的影响。首先我们对人体运动的基本过程进行了探索和分析,然后记录了人行走自然步态的特点。人体运动捕捉实验是获取步态数据的常用方法。接着对数据进行处理和规范化,这些是为设置步态训练器设计规格的基础工作。人体下肢具有多个自由度,因此可以产生复杂的运动和姿势。人在行走或进行其他活动时,人体下肢最舒适、最自然的运动称为正常步态。这是最常见的人体运动,一般涉及神经系统,肌肉,骨骼和关节。仔细考察时,即便是最简单的人体走路过程也会变得非常复杂。一个完整的步态周期是指行走过程中一侧足跟着地至该足跟再次着地时所经历的时间。步态周期有两个主要阶段:支撑阶段和迈步阶段。支撑阶段约占整个步态周期的60%。迈步阶段约占其中的40%。这里的步态数据指的是转动下肢关节而产生人行走时自然步态所需的一组参数。为了找到能够准确模仿人类行走时自然步态的步态数据,需要进行几项相关的实验。我们可以直接借鉴由天津大学机械工程学院康复研究小组开发的步态数据库提供的步态数据。在设计任何康复设备之前,对步态数据的全面了解至关重要,所以在这里先介绍了步态数据的简要概述。像LOKOMAT和REWALK这样的高性能训练器都是按照自然步态模式制造的,因为任何步态训练器的主要目的都是为了方便患者采用自然步态重新学习步行。让健康测试者(体重70kg和0.9m腿长)以lm/s的速度行走,并采集集其正常化步态数据进行研究。屈膝时膝关节的最大角度略高于60°,在伸展过程中变为4°-5°。而踝关节的运动范围大约是从-7°-15°。在进行设计任何康复设备之前,关节运动范围的确定及其相关考察准备对于患者的安全是至关重要。旋转膝关节所需的峰值扭矩约为30N·m,对于踝关节而言,其峰值扭矩约为60N-m,几乎是膝关节的两倍。这里需要注意的一个重要事情是,对于一个步态周期内大部分时间,即大约为步态周期的70%,旋转膝关节所需的扭矩低于完整步态周期时间值的均方根(RMS)平均值。同样踝关节也有类似的现象。提供足够的扭矩满足关节旋转所需的动力。膝关节功率的峰值略高于60W,踝关节的峰值超过120W,超过了膝关节功率的两倍。了解自然人类步态数据中的所有这些模式对于设计更安全,高效,降低成本有效且面向目标的步态训练器具有决定性意义。为行走障碍患者设计一种成功的康复机器人,步行期间人类步态周期的特征和关节参数是决定性因素,因为任何步态康复装置的主要目标都是恢复人行走时的自然步态。为此参考天津大学机械工程学院康复研究小组开发的步态数据。仔细检查这些数据表明,膝关节仅以大腿作为参考轴从约5°-60°转动。因此,膝关节运动的安全范围在屈膝5°-60°。同样,踝关节的安全运动范围是-7°-15°。对于膝关节,在约19°膝关节角度(12%步态周期)的支撑阶段期间需要约30N·m的峰值扭矩。此外,约70%的步态周期膝关节扭矩保持在10N·m以下,这几乎等于步态周期中所有扭矩值的均方根的平均值。这是新开发机器人整体构想周期运动的关键概念。在大多数步态周期中,当需要的扭矩很低时,电机的能量可以储存起来,并可以在峰值扭矩需求时使用。踝关节也表现出类似的趋势,其关节峰值扭矩约为60N·m,并且在超过60%的步态周期内保持低于30 Nm.(小于整个步态周期的RMS值)。执行器转动膝关节所需的峰值功率约为70W,而踝关节约为150W。所提出的机器人的设计完全遵循人类步行期间步态的基本特征。这种机器人的新颖之处在于它可以在低能量需求时段(迈步阶段)存储来自驱动器的能量,并在需要能量时使用该能量(支撑阶段:脚跟和脚趾静止不动)。为了实现这个想法,传动系统采用线性变形拉伸弹簧。在膝关节伸展期间弹簧伸展并且存储来自驱动器的能量(因为腿的重量而产生重力需要较少的能量),当弹簧在弯曲过程中则释放储存的能量。采用这种方式,最大扭矩可以通过扭矩的RMS值来调整。电机旋转带动滚珠丝杠,使与滑块连接的滚珠螺母往复运动。滑块的往复运动会延长或缩短弹簧。通过这种方式,弹簧在伸展期间吸收能量,然后在弯曲过程中使用。因此,该器件提供了一种储存能量的方式,并在要求峰值功率期间充当互补电源。该机器人在膝关节处安装了一种新型的基于弹簧的装置,该装置可以在迈步阶段储存能量并且可以在支撑阶段释放储存的能量。该设备还考虑了一定的设备操作平稳性和用户使用安全性。储能装置由四个连杆连接在一起,四个转动关节构成四边形,两个拉伸弹簧用于所谓的平行四边形杆体上并平行于滚珠丝杠。在滑槽中往复运动的滑块(平行于弹簧)延伸或缩短弹簧。滑块是传动系统的一部分,并且是连接到输出连杆的连接器。膝踝足机器人的传动系统包括无刷直流电机,一对圆柱齿轮,滚珠丝杠,滚珠螺母(也称滑块)和传动连杆(联轴器)。电机的旋转运动通过安装在电机上的一对圆柱齿轮和丝杠的末端传递给滚珠丝杠。通过滚珠丝杠的旋转,滚珠螺母往复运动,并且该滑动通过耦合器传递到柄部。无刷直流电机可用于在任何速度下获得较为平稳的扭矩值,并从其他可用选项(如变频电机)中获得更好的性能。无刷直流电机还具有其他相关优势,如尺寸较小,重量较轻,理想情况下无需维护,噪音更低等。对于踝关节,电机通过减速(1:100)齿轮副直接将动力传递给关节。为了达到降低成本的目的,使用了包含标准球轴承的简单旋转关节。每个旋转关节都使用黄铜衬套,以避免损坏,并保持机器人的主体结构强度可靠。根据关节数据将所有关节机械锁定在其极限位置,以确保用户的安全。外骨骼的小腿连接高度可调,以适应不同身高的人。这是通过将小腿连杆分成两部分来实现的。柄的一部分安装在另一部分上,根据所需的柄连接长度将一个锁定销放入槽中。此功能还使设计模块化,并允许分别使用此机器人用于膝盖或踝关节,以避免产生无用关节的多余质量。该机器人选择轻便耐用的材料,同时考虑了设备的成本,因此提出了用于外壳的碳纤维增强复合材料和用于机械结构部件的铝。使用标准的多孔铝制方形通道,便可以满足降低成本的目的。具有通孔的中空方形通道比使用简单的刚性连接能提供更好的强度重量比。此外,为了简单起见,采用机器人的单侧结构,减轻了设备的重量并且实现了设计的紧凑性。由于这些设计考虑,按SolidWorks型号计算,包括结构,关节,轴承和衬套在内的完整腿组件的总重量仅为1.3kg。这种方法相当简单快捷,用户只需要将肩带的一侧推入另一侧,并拉动伸展后的肩带,便可以获得足够的紧固性。每根带子上的操作按钮都可以使设备脱落。在可穿戴外骨骼的收紧和锁定带上选择符合人体工程学的填充方案,以保护使用者免受疼痛,皮疹或任何不适。利用一个简单的曲柄滑块机构将驱动器的运动传递给膝关节。采用四杆机构是因为在其所提出的机器人中结构相对简单,而且十分适用。下图显示了该机制的示意图。连杆L3是滑块往复运动的输入端,L2是耦合器,L1是曲柄或输出端。滑块的往复运动将运动传递给耦合器,然后推动或拉动曲柄以旋转膝关节。θK是从大腿连杆到小腿连杆测量的膝关节角度。θ1是从连杆L1到连杆L4的角度,θ2是曲柄和连杆之间的角度,θ3是连杆和滑杆之间的角度。滑块连杆的设计方式是以大腿为原型的,使L4(地面连杆)和L3之间的脚踝接触。从下图中可以注意到,∠ DAB=θK+θ1的设计方式使其在曲柄的任何位置都始终为90°。该机制的自由度可以通过使用库茨巴赫修改后的Gruebler方程来计算。Gruebler方程是M=3(L-1)-2J-h,其中,M=机构的自由度,L=连杆数,J=低副数,h=高副数。该机构可以简单地用闭环矢量方程求解,即L1-L2-L3-L4-=0因此,由上述方程得L1cos θ1-L4 cos(0)-L3 cos(90)-L2 cos(π/2+θ3)=0 Li sin θ1-L4 sin(0)-L3 sin(90)-L2 sin(/+θ3)=0化简得L1 cos θ1-L4+L2 sin θ3 =0(1)L1 sin θ1-L3-L2 cos 03 =0(2)其中L1,L2,L3,L4是设计变量,θ3是未知的。θ1可以从下面给出的方程所表示的几何关系中获得θ1+θk= π/2(3)其中,θk是膝关节角度,已知的。膝关节处的扭矩平衡方程可以写成M=F/-cosθ3(L1sin θ2)(4)式中,F是由执行机构提供的力,M是在步态数据中给出的关节力矩。在完成康复机器人的机构设计之后,为了获得其最佳性能,需要进行机构优化。优化的目的是最小化传动装置的力,以便我们可以使用低功率的驱动器,这将降低系统的重量和成本。在优化过程中,需要考虑某些因素,这些因素被称为约束条件和边界。依据机构的几何形状,强度和重量来确定约束条件和边界,最终确定机构的连杆长度。下面用数学表达式描述整个过程。该问题可看做是一个最小化问题,所以目标函数是整个步态周期中需要由驱动器提供的扭转膝关节的峰值力的无穷范数。由方程(4)得Min f(X)= \|F\|∞ =\|-Mcosθ3/L1sinθ2\|∞(5)需要优化的变量是L1 L2 L3 L4。下面给出了优化的几何条件L1>L2(6)L1>L4(7)L1+ L2>max(L3)(8)L1-L2>min(L3)(9)这些约束条件保证了机构的几何形状、强度以及期望的运动。建立了优化问题后,可以借助适当的优化技术得到优化结果。不同的问题优化方法也不同,上述问题是一个非确定性多项式问题,这类问题可以用非线性规划方法或启发式算法求解。但是,启发式算法有一定的局限性,例如,由于是随机搜索,所以可能无法得到全局最优结果。因此本文使用了更为精确的内点非线性规划法。利用matlab2017Ra对整个问题编程求解。利用fmincon非线性约束优化工具和内点算法得到优化结果。优化结果表明,膝关节旋转所需的最大力约为784N。大多数步态周期所需的平均转矩是峰值转矩的30%,可以得出,大多数步态周期所需的平均力也将接近峰值力的30%。为了提高运动精度,采用闭环反馈方式控制机器人。控制的主要对象是驱动器提供的力矩和其运动的方向。利用Proteus V 8软件对控制策略进行绘制和仿真。用Picv4.6软件Micro C PRO编写C语言控制程序。使用力敏电阻器输入通信,并且在关节中使用磁旋转传感器来测量关节角并传递反馈。膝关节和踝关节也采用相同的控住方法。本课题选用力敏电阻来实现人与可穿戴外骨骼之间的通信。这种传感器能够检测出物理压力并进行相应的反馈。将力敏电阻放在机器人的相应位置,它可以检测到人体腿部的轻微压力。所选传感器的重要参数包括尺寸、电阻范围、力的范围和电源要求。最终选择的传感器的尺寸为有效直径1/2”(12.5mm),厚度为0.02”,电阻范围为100KQ-200kΩ,力的范围是0-100N,输入电流小于1mA。该传感器接收5V的输入电压,并根据用户将在传感器上施加的力而产生从0到5V范围的输出模拟电压,模拟电压信号被传送到微控制器中控制系统。反馈传感器用来检测关节旋转角度,它将信息传递给微控制器,然后微控制器控制驱动器提供所需的转矩来进一步旋转关节。为了满足上述要求,选择一种磁旋转传感器,传感器安装在膝关节和踝关节中,在关节旋转时,传感器的轴也会旋转。传感器输入5V直流电压,并在对应于旋转角度的电阻值上输出0.3-4.3V的输出电压。该传感器向微控制器产生反馈信信号,并相应地提供驱动器的转矩和方向。对于无刷直流电机U(t)=e(t)+Ldi(t)/d(t)+Ri(t)(10)其中,U是电压,L是电感,R是电机的内阻,I是电流。电机的转矩由方程(11)给出Tu(t)=Ui(t)/2πn(11)其中n是电机转速。将方程(10)带入(11),得Tu(t)=[e(t)+Ldi(t)/d(t)+Ri(t)]i(t)/2πn(12)因此,通过控制无刷直流电机的内阻,可以控制转矩。按照这种方法,电机的转矩就可以被控制。本文设计机器人的出发点是提出一种能够提供使用要求,节能、重量轻且低成本的可以在家庭环境中使用的个人康复设备。这样,所有的残疾人都可以得到适当的治疗,更快地恢复,这是设计这种医疗设备的主要目标。在现代设计实践中,当设计新产品或系统时,最终用户成为主要考虑因素之一。以一种直接影响最终用户的研究(例如设计康复设备或电子小配件)的方式实现类似的研究概念,重要的是要考虑与最终用户相关的属性和要求。因此,人体生物力学的研究成为设计康复器械的关键因素。其他因素可能包括来自治疗师和医生的治理指导。用户安全是另一个永远不能妥协的问题。人体工程学和先进的人机交互技术也是促进和发展医疗机械的重要方面。由于节约或消耗较少的能量已经成为降低成本,减轻现代实践中效率的经验法则,因此康复设备的设计者必须考虑未来康复设备中的能量问题。本文提出的新概念是步态康复研究未来工作的一个重要方向。在人类步态周期的低能量需求阶段期间存储能量并利用该能量通过能量存储装置在人类步态周期的高能量需求阶段释放出来提供给驱动器。在所提出的设计中使用了两个基于线性弹簧的平行四边形连杆机构,但在未来的研究中,潜在的一些更有效的装置可以用于外骨骼或其他类型的康复机器人中的能量存储,以达到节能目的。未来的工作将会是根据本文提出的设计开发外骨骼原型,并在建立实验后评估外骨骼的性能和有效性。 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123	[‘包伟丽’, ‘汤雯’] \| 201	\|下肢康复	器人结合儿童悬吊训练对运动障碍儿童粗大运动功能的疗效 \|目的:研究下肢康复机器人与儿童悬吊联合使用对运动障碍儿童粗大运动功能的	复疗效。方法:运用随机分组法将40例运动功能障碍儿童分为观察组和对照组,各组20例。对照组运用Bobath疗法、Rood技术、物理因子疗法,观察组在上述治疗的基础上,运用下肢康复机器人和儿童悬吊训练,每周治疗5 d,每天1次,3个月为1个疗程。治疗前后采用Berg平衡量表和粗大运动功能量表(Gross Motor Function Measurement,GMFM)评估治疗效果。结果:观察组康复治疗一个疗程后,粗大运动功能测量评分和Berg平衡量表评分均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:对于运动功能障碍儿童,在Bobath疗法、Rood技术、物理因子疗法等康复治疗方法的基础上,增加下肢康复机器人和儿童悬吊训练,粗大运动功能改善效果更明显。 \|

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355	[‘李倩’, ‘郑秋萍’] \| 202	\|基于虚拟	实的科普类教学平台的设计与实施 \|随着网络的发展,线上教育愈发地受到人们的青睐,儿	启蒙教育更是重中之重。在疫情期间,人们居家隔离,学生们都纷纷上起了网课。学生们上课的同时也不能忽略掉学前和小学低年龄段的教育。基于Angular框架的科普类教育平台是一款能够在线上线下混合式使用的教育类平台,平台包括移动端和网站,通过使用平台,可以拓展学前儿童的知识面、使小学低年龄段的学生掌握易混淆的知识点,它能够为小朋友们提供有趣并且更有效的学习方式与方法。 \|
966	[‘农李巧’] \| 2	22\|提升	学生英语学习能力的人机共生机制研究 \|在智能时代,智能技术在教育领域得到了广泛应用	为教育教学发展带来机遇的同时,也对智能时代背景下人才培养提出了全新的诉求。从育人目标、价值观念、技术支持、教学模式等方面重构智能时代的教学范式不仅是时代发展的应然反应,也是教学系统不断顺应技术发展的必然趋势。构建智能技术与英语教学深度融合的教学模式,培养学生学科学习能力、自主学习能力和高阶思维能力,是智能时代下英语学科教育改革的发展方向和重要内容。在此背景下,本研究基于教育学、生态学和语言学等多学科综合视角,通过理论与实践研究,系统探讨人工智能技术与英语教学深度融合的“人机共生”机理,构建提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型,切实提高英语学科的教学质量,培养儿童的英语学习能力,以回应智能时代育人目标的变革诉求。具体包括:第一,阐述智能时代小学生英语学习能力的内涵、特征、构成及其价值。研究从能力、学习能力、学科能力到英语学习能力的源起视角出发,依据小学生的语言习得规律和身心发展规律总结了智能时代小学生英语学习能力的具体特征表现为具有学科属性的语言能力和具有时代属性的学习能力。从语言能力视域和学习能力视域剖析英语学习能力的构成要素,并基于综合视域的视角提出了智能时代小学生英语学习能力包含语言知识、语言技能、语言综合应用能力、学习策略、高阶认知能力五个维度。研究提出智能时代背景下培养小学生英语学习能力的价值体现在以学生的高阶思维能力培养的育人目标,让学生在英语学习的过程中不仅掌握英语基础知识和技能,同时提升语言综合应用能力及学习策略等英语学习能力,这需要运用智能技术对传统教育教学模式进行赋能,推动小学英语教育智能化改革,实现智能技术的育人价值。第二,探索智能技术提升小学生英语学习能力的人机共生机理。研究首先探讨智能技术之于英语教学的价值,梳理了智能技术在英语教学应用中的技术应用形态,剖析智能技术在英语教学应用的核心技术及其功能,认为智能技术在英语教学应用中较为常见的有智能导师系统、自动化测评系统、语音识别与语音合成系统等,进而分析智能技术对英语学习的促进机制。其次,提出英语教学中的人机共生及其特征分别是人机协同化和人机共创化,认为人机共生的样态是基于人机合作式教学的人机共教、基于人机合作式学习的人机共学以及基于人机关系转变的人机共融,最后揭示人机共生作用于小学生英语学习能力的内在机理。第三,构建智能技术提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型。在对相关文献进行研究梳理的基础上,通过对20位专家和一线英语教师进行咨询和访谈,使用Nvivo8.0质性分析软件对访谈内容进行编码分析,总结得出基于人机共生的教学模型主要表现为六个结构要素,分别是教育理念、教学目标、教学过程、教学环境、教师和学生。在分析教学模型类别的基础上厘清正式学习和非正式学习、讲授式教学和学生自主学习、教师主导和学生主体、传统媒体和新媒体等关系,分析单元教材内容、学生认知水平、语音识别、语音合成及自动评测技术对教学模型的影响,并在综合人机共生机理、认知心理学中儿童发展特点和智能时代英语学习特点的基础上,构建了提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型。第四,验证智能技术提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型。研究首先对智能时代小学生英语学习能力的测评工具进行编制。基于智能时代小学生英语学习能力的内涵与构成要素,依据小学生的认知发展水平研制了小学生英语学习能力的测评指标框架。教学实验在C市S小学随机抽取四年级两个班级作为研究对象,对实验组和对照组进行准实验研究。经过一个学年的教学实验后,实验班在运用人机共生教学模型后小学生的英语成绩有大幅提高,并且整个班级整体的英语成绩稳定提高,而对照班的英语成绩提升不明显。另外,实验班小学生在语言技能维度、语言综合应用能力维度、高阶认知能力维度、语言策略能力维度均有所提升,但是在语言知识能力维度的提升效果不明显,并从语言基础等方面寻找相关证据,解释提升效果不足的问题。实验结果表明,采用人机共生教学模型进行教学后小学生的英语成绩和英语学习能力有显著提升。第五,提出智能技术提升小学生英语学习能力的人机共生教学实施策略。研究认为,基于人机共生的教学模型提升小学生英语学习能力的实践路径首先需要重构英语课堂教学环境,其中包括建设智能化学习环境、推进智能技术与课堂教学的融合、厘定智慧化课堂要素;其次需要制定以“智”转能的教学策略,主要包括打造“智慧+教学”、实现教学方式多元化,建设“智慧+资源”、促进教学资源广泛化,实现“智慧+学习”、强调学生学习个性化,推进“智慧+管理”、注重课堂管理系统化;最后要加强三全育人的技术保障,使得智能技术与家校联动育人共生,表现为一是要落实全员育人、家校联合育人助力学生成长,二是要倡导全程育人、课上课下要掌握学生的学习情况,三是要实行全方位育人、为数字土著培养应对未来的核心竞争力。人机共生教学模型提升小学生英语学习能力的保障机制包括构建育人共同体、优化智慧学习环境、重塑教学机制以及实施政策制度的保障。基于此,提升人机共生教学模型促进学生英语学习能力发展的策略分别需要从在人机共生有机融合中发挥智能技术的独特育人价值、在教学实践中统筹实现智慧教育的总体目标、在多维协同中构建智能技术促进学生英语学习的融合运行机制、在综合保障中提升智能时代学习者的学习质量着手实现。本研究通过综合运用多种研究方法,从人机共生的机理入手构建提升小学生英语学习能力的人机共生教学模型,从理论层面拓宽了智能技术应用课堂教学深度融合的机理,从实践层面构建了基于人机共生的教学模型,并开展了教学实验进行验证,为智能时代小学生英语教学研究中如何与智能技术形成一种互利共生的应然样态提供了新的视角,为小学一线英语教师教学实践提供了具有可操作性的教学模型以及实施策略,对智能时代小学生英语学习和教师教学研究具有理论和实践意义。 \|
374	[‘李昊璞’] \| 2	19\|幼儿	程实行的分析研究与改进——一种幼儿编程游戏卡牌教具 \|目前,在人工智能热潮的大背景下,少儿编程如火如荼地发展,	儿编程课程的开发和应用也得到较大的促进。但是国内幼儿编程课程的开发和应用多借鉴国外code.org、Scratch jr等等线上课程,不受国内家长欢迎。本设计提出一种用于幼儿编程教育的编程游戏卡牌教具,以孩子们喜爱的卡牌游戏方式,融入code.org教育理念,培养孩子们的编程思维。 \|
775	[‘陈上铨’, ‘何家俊’] \| 2023	人工智能技	在儿童成长中的应用思考——评《人工智能为儿童——面向儿童群体的人工智能应用调研报告》 \|<正>随着科学技术水平的提高，人类社会已逐步迈入智能时代，生活中随处可见各式各样的人工智能产品。作	新时代下最为先进的技术之一，人工智能技术的应用范围十分广泛，包括医疗、教育、金融、运输等多个领域，为人类社会的发展做出重要贡献。针对不同人群，人工智能技术的应用也极具特色，其中人工智能技术在儿童领域的应用是现今科技发展的重要研究方向，人们希望将人工智能技术应用于儿童成长阶段，为儿童的健康成长提供安全、舒适的环境。 \|
1290	[‘朱珈莹’] \| 2	23\|学前	器人课程中幼儿深度学习的研究 \|近年来,深度学习已成为我国教育领域一个	要研究课题与研究热点。深度学习有助于提升幼儿的问题解决能力、动手操作能力等,对促进幼儿的发展具有长远意义。机器人课程注重幼儿的自主性、探索性,能够提升幼儿的问题意识、批判思考能力等,这与深度学习的内涵相契合。可见,机器人课程对促进幼儿深度学习具有独特价值。因此,本研究以L市S幼儿园四个中班、三个大班为研究对象,采用观察法、案例分析法、访谈法和扎根理论的方法,了解机器人课程中幼儿深度学习的现状。研究发现,当前机器人课程中幼儿深度学习现状主要包括以下几方面:具有参与活动的兴趣,学习动机较强;倾听能力有待提升,注意力不集中;合作意识与合作能力较弱;专注力不强,坚持性较低;问题解决能力有待提高;难以进行科学的批判思考;可以调动已有经验,但不能灵活迁移;难以正确反思及评价活动过程。根据现状明确存在的问题后,运用扎根理论的方法分析存在问题的原因,发现幼儿、教师以及幼儿园三方面都会对幼儿的深度学习产生影响,在此基础上提出促进幼儿深度学习的对策。第一,幼儿层面。1.联系幼儿的已有经验,促进知识系统化;2.培养幼儿的学习品质,提升活动效果;3.培养幼儿倾听能力,鼓励幼儿同伴合作;4.鼓励幼儿自我反思,促进幼儿思考。第二,教师层面。1.加强理论学习,提高价值认识;2.重视评价反思,给予幼儿反馈;3.合理设计教学活动,优化指导方式。第三,幼儿园层面。1.提供充足时间,确保时间充裕;2.提供丰富材料,做好物质支持;3.重视家园合作,密切家园联系;4.加强教师培训,提升专业能力;5.实施4C教学法,优化课程流程。 \|
1274	[‘曹宇婷’] \| 2	19\|基于	高WEDO机器人的小学STEM校本课程开发 \|学校作为中国教育的主要场所,肩负着人	培养的重要任务。学校在开设国家课程和地方课程的同时,应顺应社会需求,遵循学校特色开设相应的校本课程,来培养学生的个性。随着信息技术的飞速发展,科技水平已越来越成为综合国力竞争的决定性因素。科技不仅为人类的生活、工作带来了便利,还改变着其他方方面面。乐高公司意识到科技对儿童的成长教育有着不可忽略的影响,便将科技融入乐高积木中,为儿童的科技教育提供硬件支持。近年来,STEM教育的热潮席卷全球。美国曾明确提出培养具有STEM素养的人才是教育的目标之一,也是提升全球竞争力的关键。而我国也在大力推广开展STEM课程。本文以乐高WEDO机器人教育套件为教具,进行STEM校本课程开发。研究从国内外研究现状、理论综述、课程设计、教学实施等方面展开,对课程的可行性及效果进行研究。本文完成了以下五个方面的研究:第一,阅读分析有关机器人课程和STEM教育的相关文献,了解国内外有关机器人教育和STEM教育的研究现状。为本研究中课程的开发提供理论依据。第二,分析校本课程开发的理论基础,确定本研究中校本课程开发的流程。第三,进行课程设计研究。明确课程目标,进行课程内容的选择和排列,完成课程实施计划,并且设计合理的课程评价方式。第四,进行教学设计和教学实践。选择合适的教学模式,对教学流程进行设计。通过教学实践,根据学生学习效果与师生反馈对课程进行调整,并对教学过程进行改进。最后,总结了课程开发中存在的优点与不足,以及提出了基于乐高WEDO机器人的STEM校本课程的研究展望。通过本研究的课程开发与教学实践发现,使用自主搭建机器人开展后续科学探究与学习,可以提高学生对学习科学、工程等学科的兴趣,并且加深学生对相关理论知识的理解和记忆。 \|
1294	[‘朱萌’] \|	019\|S	EM理念下Scratch游戏与数学融合的学习模式研究 \|随着5G时代的来临和人工智能技术的发	,编程教育越来越受到了国家和社会各界的重视,基础编程能力也被视为新时代学生必备的技能之一。STEM教育是跨学科融合理念下以培养学生综合素养为目标的教育思想,而Scratch是一种图形化编程软件,适合作为幼儿和小学阶段学生的编程学习工具。当前我国Scratch教育的发展如火如荼,大量的中小学将其作为信息技术选修学科,在教育组织、社会培训中scratch编程及其配套的传感器等硬件也广受欢迎。而scratch编程与学科教育进行的跨学科整合,也成了打破学科教育壁垒的一种创新型的学习方式。基于以上研究背景,本文以STEM理念下Scratch游戏与数学融合的学习模式研究为内容进行了相关理论探索与实践研究。第一,阐述了本次研究的社会背景、教育现状以及面临的问题,进而确定研究目的、研究内容、研究的方法与研究意义。第二,从开发平台、涉及学科、学习模式三个层面对国内外Scratch教育进行了逐层综述,为后续研究做好文献积累和理论参考。第三,对Scratch游戏与数学融合的学习模式研究进行了理论基础的阐述和概念界定。第四,以学习方式、适用对象、偏重学科、学生经历等为出发构建了两种不同的Scratch游戏与数学跨学科融合的学习模式,并进行相关的游戏案例阐述。第五,根据数学+Scratch游戏的融合学习模式,在温州地区的小学进行教学实验研究,以求对前期构建的跨学科融合的学习模式进行验证和改进。本研究期望通过探索STEM理念下Scratch游戏与数学融合的学习模式,以解决当前小学阶段跨学科融合教育面临的发展问题,同时探索小学阶段编程教育发展的新途径。 \|
1750	[‘陈彩莉’] \| 2	22\|以人	智能为主题的儿童科普绘本创作研究 \|人工智能作为促进我国科技进步的重要战略资源	为社会的现代化发展带来新的挑战和机会。儿童作为未来的主人,理应与时俱进,更好的接纳和了解新技术。科普绘本作为儿童重要的阅读书籍,能与艺术美学、设计学、心理学等多个学科结合,完成知识的科学普及。文章旨在如何运用儿童科普绘本这个载体向儿童更好的科普人工智能,激发儿童学习和探究人工智能的兴趣,思考人工智能与人类的关系。首先,文章对人工智能和儿童科普绘本相关内容分析,阐释儿童科普绘本的概念和分类、儿童科普绘本中儿童体验需求,以及科普绘本艺术表达风格,并对人工智能的概念,发展历程和应用方面进行探讨。其次,文章从多元化的叙事维度、图形造型的和谐表达、色彩视觉的意境营造等方面进行绘本设计要素分析。总结出绘本的设计应结合儿童生理和心理需求,将具象图形抽象化处理、运用丰富的构图形式、贴切的文字语言以及色彩布局的统一性等绘本创作思路。最后,文章基于以上思路,将人工智能以科学与艺术结合的方式对科普绘本《和智能生活的日常》进行设计并阐述。力图提供一种符合儿童科学需求,且开拓儿童美学视野的科普绘本创作思路,让儿童在感受艺术的同时推动儿童对科技的探索欲,并为未来人工智能科普在儿童绘本中的创作提供相关建议和思考。 \|
304	[‘徐德成’] \| 2	24\|AI	代的儿童及教育 \|<正>近年来，最令人	心的教育议题便是科技的快速进化演变会带给儿童哪些挑战与机会。当“AI应用”成为人们需要掌握的重要技能，我们对于孩子基本能力、学习发展的期待也不得不发生根本性变化。如何培养孩子不被AI取代，而是与AI共存、用好AI，将是儿童教育专家与家长共同的隐忧与课题。我们必须先厘清究竟什么是AI无法取代的能力。有AI趋势专家指出：“AI并没有真正的原创能力，也无法构思或做战略性规划；虽然AI很擅长执行特定任务、不断进行优化，但它无法选择自己的目标，也不会跨领域构思，更无法进行创造性的思考。”因此，AI时代的儿童教育方向， \|
4	NA	2017	Keeko智能早教机器人获融资 \|<正>智童时刻成立	2015年1月,总部位于厦门,一群以”科学启蒙智慧”为理想的浪漫主义者汇聚在这里,希望将人工智能与幼儿教育实际相结合,让最新科技服务现代家庭。然而当理想转化成产品投入市场时,效果却差强人意。近日,在宣布B轮融资消息的同时,智童时刻也发布了第二台新产品——Keeko小水滴。其身高近20厘米,主要针对0至6岁的儿童,与之前的机构版不同的是,此款针对家庭使用场景,瞄准儿童语言学习的需求开发。“这应该是全球第一台不用轮子、不用腿也可以走路的机器人。”智童时刻董事长郭长琛透露说,新版本的机器人加入了”声源定位”功能,“不管你在机器人的哪个方向,只要轻声对机器人说‘小科你好’,机器人就会自动辨认你的位置、转过 \|
1078	[‘周桐帆’] \| 2	22\|新媒	时代幼儿电子媒介使用现状及影响因素研究 \|随着人工智能时代的到来,多媒体性和高科技性能的新	电子媒介逐步走入幼儿生活,同时,手机、电视等媒介对幼儿的生活产生重要影响,媒介环境正在成为影响幼儿发展的重要环境变量。生态系统理论强调不同层次的环境因素对幼儿的影响进行系统分析,而媒介对幼儿的影响研究滞后于媒介的发展速度。近些年,幼儿接触电子媒介的低龄化导使其提早进入到网络的虚拟空间,当前环境下如何引导幼儿使用电子媒介成为了社会关注的焦点。本研究通过探究幼儿使用电子媒介的基本情况及影响因素,为培养幼儿形成积极媒介素养,帮助幼儿园及家庭中家长指导幼儿科学使用电子媒介提供方向。本研究选取468位幼儿家长作为调查对象,通过发放《幼儿电子媒介使用情况调查问卷》深入了解当前幼儿使用新型及传统电子媒介的现状。使用SPSS25.0对所得数据进行分析,并对10位幼儿家长及10位幼儿进行访谈,以探究幼儿使用电子媒介的影响因素,最终得出以下结论:1.幼儿使用电子媒介的类型以智能手机为主;功能以娱乐和教育为主。2.家长对幼儿电子媒介使用的态度呈现两极化趋势;家长对幼儿使用电子媒介的管理仍存在偏差。3.幼儿使用电子媒介呈现低龄化状态,年龄越小使用频次、时间较多;城镇、低社会经济地位家庭及联合家庭的幼儿倾向长时间、高频次使用电子媒介。4.农村幼儿倾向使用智能手机、电视媒介,以娱乐性内容为主,并且幼儿多为被动接受媒介信息;而城镇幼儿使用的新兴电子媒介种类丰富,接触偏知识性内容并可以更好的利用媒介为其所用。5.幼儿电子媒介使用程度总体得分中等偏下。在使用程度各维度中,时间管理维度得分最高,人际关系维度的得分最低。其中幼儿电子媒介使用程度在幼儿年龄、父母学历、家庭结构、父母在职情况、家庭月收入等人口学变量上存在显著差异。6.幼儿电子媒介使用的主要影响因素包括家庭结构、家长媒介使用习惯、家长媒介使用态度、同伴群体、社会环境等因素。根据以上结论,本研究基于家庭、幼儿园两层面,从幼儿合理使用电子媒介、形成良好媒介使用习惯等方面提出建议,为幼儿建设电子媒介下的童年新生活共同努力。 \|
30	[‘丁晓燕’] \| 2	20\|浅谈	能教育在幼儿教育领域的应用与实践 \|近年来,以AI为代表的人工智能领域在不断发	,各方面技术趋于成熟,服务的领域也日趋多样化,办公智能化、购物消费智能化等等不一而足,在教育方面的应用更广泛。教育方面的人工智能突破了地域限制,实现了优质教育资源全网共享。在这一大背景下,给幼儿教育带来了一场巨大的变革。 \|
1368	[‘杨丹’] \|	022\|人	智能儿童科普动画中的三维场景造型研究 \|在国家高度重视发展人工智能科技战略目标的背	下,人工智能技术逐渐全面兴盛并被应用于各行各业中,但由于人工智能具有复杂且庞大的科学概念与技术体系,导致大众尤其儿童群体对人工智能信息接收维度较低,那么,如何结合儿童的认知需求呈现生动直观的科普动画,如何将人工智能复杂概念具象化、符号化、艺术化地传递给儿童,便成为本文研究的重要问题。场景造型是构建一部优秀科普动画的重要成分,场景造型在科普动画画面中表达视觉风格、交代动画空间与场合、推动科普内容发展等方面有着重要功能。同时,科技促进数字技术的兴盛,科普动画融合当下热门的三维数字技术手段使得动画更具创造力与感染力,这对本次人工智能应用场景的模拟演示更具实践性。本文以人工智能应用场景为创作来源,结合儿童心理以及认知特点,探讨三维场景造型中的形态、符号、色彩、空间等构成元素,通过对形态的符号化表达、色彩的和谐性与声画空间的协同表达等多方面进行场景造型元素构建,从而达到契合儿童受众群体的认知需求的动画场景画面。结合三维场景造型理论与方法,围绕人工智能技术下的家居与出行两大应用场景进行科普动画场景的系统化创作,最终以科普动画场景的形式呈现,让儿童通过寓教于乐的方式获得科学知识,同时也为科普人工智能概念与应用场景提供新的有效传播方案,进而助力于少儿科技素养的培育,推动国家人工智能科学技术的发展与进步。 \|
1124	[‘孙瑰琪’] \| 2	23\|编程	学活动中幼儿深度学习现状研究 \|随着数字技术的飞速发展,人工智能的崛起	人们开始意识到编程教育对实现学生终身发展方面的重要价值,编程教育逐渐低龄化,家长们在让幼儿参加编程培训的同时,也纷纷表示希望将幼儿编程纳入幼儿园课程体系。幼儿深度学习对幼儿的终身发展具有重要价值,它能让幼儿养成良好的学习品质,掌握终身学习的能力。同时幼儿深度学习是幼儿在任何领域都应具备的一种最佳学习状态,也是衡量幼儿编程教学效果的重要标准。本研究的目的是通过对日常编程教学活动中幼儿深度学习现状的分析,从深度学习的角度评价现阶段幼儿编程教学的效果,让家长、学前教育工作者对幼儿编程有更科学的认识;同时发现编程教学活动中幼儿深度学习存在的问题并归因,提出促进编程教学活动中幼儿深度学习的策略建议,以提高现阶段幼儿编程教学的质量。研究者利用个案法、文献法、观察法、调查法以D市G区某少儿编程机构正在接受幼儿编程拓展和进阶课程的61名幼儿作为研究对象开展个案研究。通过梳理分析已有文献,研究者将幼儿编程教学活动和幼儿深度学习结合,编制了《编程教学活动中幼儿深度学习观察量表》,对幼儿的编程教学活动进行非参与式观察,得出:编程教学活动能够实现幼儿深度学习,大部分幼儿在教师的支持下,具有积极的学习态度,在活动中表现出主动、坚持和专注;在具体编程问题的解决过程中能够实现经验的理解与批判、联想与建构、迁移与应用;表现出较好的问题反思能力,能做出准确的评价和反思;人际互动能力不足,虽然能够实现有效沟通,但是缺少协商合作行为。研究发现编程教学活动中幼儿深度学习存在如下问题:部分幼儿学习态度不积极,过于依赖老师;个别幼儿不能深入理解编程的概念和算法,存在机械记忆现象;部分幼儿不能主动联想编程经验建构算法,程序建构能力不足;个别幼儿不能利用外部经验编制程序,拓展迁移能力较弱;部分幼儿评价反思流于形式,不能深入思考;多数幼儿缺少交流合作行为,不能相互配合六个方面的问题。研究者提出阻碍幼儿在编程教学活动中实现深度学习的原因,有幼儿学习动力不足、缺乏元认知能力、核心经验不充足三个方面的主体原因;课程内容缺乏生成性、教师的深度学习理论体系不完善、活动中缺少高效的即时性评价、教师忽视了人际互动对深度学习的促进作用四个方面的外部原因。研究者以已有的深度学习实践和研究理论为基础,结合研究中发现的具体问题及原因,提出六条了促进编程教学活动中幼儿深度学习的策略建议。第一,以幼儿兴趣和需要为出发点设置课程内容;第二,以问题解决为导向建构教学活动;第三,重视问题解决过程中的评价反思;第四,加强教学过程中高质量的人际互动;第五,以故事或游戏为依托营造教学情境;第六,以提高深度学习理论素养为目的加强师资培训。 \|
53	[‘付宏武’] \| 2	23\|童书	版物中AR技术的应用现状及优化策略探析 \|随着“互联网+”战略的深入实施，信息技术、大	据、人工智能等新兴技术对童书出版物行业产生了深远影响，童书出版物行业逐步迈入数字化转型阶段。新的出版生态下，利用AR技术对童书出版物进行创新升级，有助于更好地满足读者的阅读需求，促进儿童全面发展。文章通过梳理和分析国内外相关文献，发现目前AR技术已普遍应用于童书出版领域。实践表明，AR技术不仅能丰富童书出版物的阅读形式，为儿童提供更加立体、直观的阅读体验，还能提高童书出版物的教育功能。但目前，AR童书在出版过程中暴露出一些问题，如内容创新不足，内容片面化、同质化现象严重；人才短缺，人机交互效率低，技术不成熟，应用成本高，通用平台缺失；营销难度大，裸眼阅读难度大，依赖电子设备等。对此，文章提出四点优化策略：坚持“内容为王”，使AR元素充分融入童书内容；提高人机交互效率，优化用户阅读体验；培养复合型AR童书出版人才；拓展线上和线下全运营渠道，实现精准营销。未来，AR技术有望在童书出版物中得到更为广泛的应用，为儿童阅读带来更多乐趣和启发。 \|
561	[‘申继亮’] \| 1	89\|使用	器人教儿童学习 \|<正> 人们发现具有一般	师特征(诸如运动技能、面部表情、一般活力)的计算机是教幼儿进行学习的有效的辅助工具。儿童较多地遵从活动机器人提出的要求而不是一般教师提出的要求。一、引言5岁以下儿童的学习不同于8岁以上儿童的学习。与年龄较大的儿童相比,年龄较小的儿童的学习较多依赖于具体的演示和社会性因素,如儿童对教师的喜恶、教师的生动活泼的教学风格。根据年龄较小的学习者的特殊需要,许多有经验的教师和儿童早期教育专家对用计算机教年幼儿童学习的价值提出了疑问。高技术的东西包括比较抽象的图形和信息的呈现、需要比较深奥的符号反应,在有些情形下,还需要假设的问题解决模型,因此,从发展角度看,对幼儿大量使用高技术的东西是不适宜的。 \|
591	[‘罗堃’] \|	014\|杨	莉:鮀城机器人教育事业的先行者 \|<正>教育机器人是由生产厂商专门开	的以激发学生学习兴趣、培养学生综合能力为目标的机器人成品、套装或散件,它除了机器人机体本身之外,还有相应的控制软件和教学课本等。教育机器人分为面向大学和面向中小学的机器人,大学机器人又分为教育性机器人与比赛型机器人,机器人是一门集合了数学、物理、机械、电子、计算机软硬件、人工智能等众多领域的综合性学科,以它为载体开展的智能机器人教育,具有综合性和前詹性,是一个培养青少年儿童动手能力、逻辑思维能力、规划能力、解决问题能 \|
49	[‘于青’] \|	019\|建	类自制学前玩教具：拼拼乐 \|<正>使用年龄:3～6岁幼儿设	来源《3-6岁儿童学习与发展指南》中指出:要充分尊重和保护幼儿的好奇心和学习兴趣,帮助幼儿逐步养成积极主动、认真专注、不怕困难、敢于探究和尝试、乐于想象和创造等良好学习品质。在桌面玩具里,3～6岁的幼儿都很喜欢建构类的玩具,汽车、飞机、机器人等也是幼儿最爱拼摆的造型。 \|
627	[‘苏晓娟’, ‘胡国强’] \| 2020	人工智能在	儿教育中的应用、挑战与对策 \|随着理论和技术的日益成熟,人工智能技术已开始应用	多个领域。介绍了人工智能在幼儿教育中的应用,分析了当前幼儿教育中使用人工智能技术面临的挑战,并结合当前信息技术在幼儿教育领域的应用现状提出了一些对策。 \|
377	[‘李晓彤’] \| 2	16\|关于	高机器人在儿童教育中应用的几点思考 \|随着经济的发展,机器人制作已经进入到广大儿童	童年生活中。而以乐高机器人为代表的机器人教育更是行业中的领航代表。本文以乐高机器人教育为例,通过分析乐高品牌的教育理念以及其设定的课程内容,从儿童早期生长发育特点入手,并结合机器人教育自身所具有的特点,来分析儿童应用机器人教育的适宜问题。 \|
582	[‘符蓉’, ‘王向丰’] \| 201	\|基于图形	编程的乐高WeDo机器人设计与应用研究 \|随着幼儿教育的发展,教育机器人的应用也越来越广泛	乐高WeDo机器人在教育机器人的领域中不断发展壮大。本文主要是针对开发乐高WeDo机器人所涉及到的设计以及应用研究方面的问题,首先介绍了乐高WeDo机器人产生的背景,然后说明了乐高机器人的软件设计内容,其中包括十二个软件设计项目,最后讨论了乐高WeDo机器人的综合应用研究,讨论了课程独特的教育教学优势和特点。 \|
346	[‘朱月姣’, ‘杨力’] \| 202	\|可编程教	机器人：一种儿童早期计算思维培养的新工具 \|可编程教育机器人作为近年儿童编程教育的研究热点，理解它与儿	计算思维培养之间的关系，成为深化可编程教育机器人应用必须解决的理论性问题。从可编程教育机器人概述，可编程教育机器人分类、价值及教学应用中存在的困难和挑战等方面展开论述，以期为利用可编程教育机器人对儿童进行编程教育、培养计算思维提供帮助。 \|
693	[‘贾倩文’, ‘胡洁’] \| 202	\|基于视障	童的益智产品设计研究 \|文章对视障儿童的身心特点与市场上现有的	童益智类产品类别进行分析,在定性研究的基础上结合用户观察与模拟,利用创新设计思维与方法对视障儿童与其日常使用的产品进行观察分析,总结其在产品使用过程中的特点,比较与普通用户的差异,从而探讨在为视障儿童进行益智产品设计时应注意的设计原则与实现路径。提出针对视障儿童的益智产品设计的原则,同时提出在人工智能背景下基于视障儿童的益智产品设计应结合物联网等技术对产品进行进一步的功能整合,优化设计过程,提高设计中用户的参与性,从而实现真正为用户考虑的关怀设计。 \|
331	[‘曹颀琪’] \| 2	14\|乐高	育的营销对策探讨 \|<正>2014年伊始,儿童	育市场的争夺大战却早已如火如荼进行着。当中既有小到社区里的家庭小作坊,又有大到打着国际机构旗号的洋品牌。乐高集团底下的乐高教育致力于为全世界的教师和学生提供内容丰富、具有挑战性、趣味性和可操作性的学习工具和教学解决方案。根据不同年龄段的孩子开设相应的培训课程,利用乐高玩具作为教学道具来营造一个主动学习的气氛,从简单的搭建结构模型,到复杂的乐高机器人编程,在游戏中学习,辅导孩子更好地发展逻辑思维等方面的能力。 \|

ASReview report

1 Files used

2 Rater summary

3 Overall summary

4 Written explanations

5 Visual summary

5.1 Proportional breakdown

5.2 Rater overlap

6 Inter-rater reliability statistics

6.1 Cohen’s kappa

6.2 Gwet’s coefficient

6.3 Krippendorff’s alpha

7 Disagreements

7.1 Relevant versus unreviewed

7.2 Rater A

7.3 Rater B