三維人體運作分析及其在智能舞蹈教學系統(tǒng)中的應用.pdf

1、舞蹈，作為一種人體動作的藝術，對我們的生活有著深遠的影響。然而，學習舞蹈絕對不是一件容易的事情。在本文中，我們提出了一種基于三維運動捕捉技術的智能舞蹈教學系統(tǒng)來指導學生學習舞蹈，該系統(tǒng)可以提供基于虛擬現(xiàn)實的兩階段學習過程以幫助學生學習舞蹈。
　　 一次性學習整段舞蹈會讓大部分學生感覺到不知所措，所以在第一階段，通過提取舞蹈動作中的重復，我們將整段舞蹈分割成了很多小段，這些小段即是模式。這些模式是第一階段的基本學習單元(LO)。為

2、了進一步提供有組織的學習，我們找出這些基本學習單元之間的先修關系(PR)從而構造了一個先修關系圖(PS)。之后，根據(jù)先修關系圖，我們可以構造出知識結構圖(K-Struct)。最后，根據(jù)本文中提出的運動復雜度度量，一個滿足先修關系的由易到難的學習路徑(LP)被用來指導學生學習所有的模式。
　　 人們在學習中偏愛的方式即是心理學家所說的學習風格(LS)。針對不同的學習風格采取相應的學習策略可以改善學生的學習體驗。在本文中，我們提出了

3、一種基于規(guī)則的方法來檢測學生的學習風格（整體主義或序列主義），該方法可以通過分析學生與先修關系圖的交互模式推測出學生的學習風格。對于學生與先修關系圖的每次交互，系統(tǒng)會判斷該交互支持哪一種學習風格并增加對應學習風格的置信度。另外，基于檢測出的學習風格，我們實現(xiàn)了自適應教學系統(tǒng)(AES)用于改善第一階段的學習體驗。該系統(tǒng)以兩種方式，即自適應標記(AA)和自適應排序(AO)，來實現(xiàn)自適應導航支持(ANS)用于實施第一階段課程。
　　

4、在結束第一階段學習后，下一個需要解決的問題就是如何指導學生根據(jù)各個模式重構出整段舞蹈。為了解決這個問題，我們提出了一種基于離散增量式教學(DII)的方法，其中，這些增量的大小是在學習過程中動態(tài)調整的。第二階段的學習過程適用于不同背景知識和不同學習風格的學生。系統(tǒng)會根據(jù)學生的成績，自適應的增加新的模式供學生學習。一般來說，在人類工作記憶(WM)容量范圍內(nèi)，學生的分數(shù)越高，系統(tǒng)就添加更多的新模式供他們學習。另外，我們還實現(xiàn)了基于自適應標記和

5、自適應排序的自適應導航支持用于實施第二階段課程。
　　 在本文中，我們提出了一種自動生成先修關系圖的方法，先修關系圖的構造為后面的兩階段學習提供了堅實的基礎。我們提出了一種自動的方法來產(chǎn)生由易到難的學習路徑從而指導學生有效的學習各個模式。通過考慮不同的學習風格，我們將第一階段學習環(huán)境擴展成了一個自適應的學習環(huán)境。在第二階段學習中，我們提出了一種自適應的離散增量式教學方法來指導學生將各個模式組合成整段舞蹈。我們實現(xiàn)了本文中的提出的