Интеллектуальная система обучения на основе взаимодействия реального и виртуального пространств платформы Microsoft Kinect
08.04.2014
Интеллектуальная система обучения на основе взаимодействия реального и виртуального пространств платформы Microsoft Kinect
Интеллектуальная система обучения на основе взаимодействия реального и виртуального пространств платформы Microsoft Kinect В период стремительного развития информационных технологий плотная интеграция компьютеров в учебный процесс является вполне обоснованной. Но чем дальше, тем все больше возникают вопросы минимизации роли учителя, применения искусственного интеллекта в системах обучения. Конечно, при этом нельзя недооценивать роль человеческого общения в процессе обучения, но в ряде случаев замена человека компьютером вполне целесообразна. Примером является дистанционное образование, когда студента и учителя разделяют тысячи километров.
Как частный случай следует отметить применение компьютерных тренажеров для обучения специалистов различных отраслей перед началом работы с реальным оборудованием.В то же время реальные тренажеры имеют ряд недостатков, таких как:
– высокая стоимость учебного оборудования и эксплуатации,
– сложность изменения конфигурации системы для учета особенностей каждого обучающегося человека.
Применение виртуальных тренажеров позволяет преодолеть недостатки реальных тренажеров и поэтому применение средств виртуальной реальности в учебном процессе становится все более и более актуальным.
Цель исследования заключается в оценке возможностей использования интеллектуальных систем обучения и их создание на основе средства виртуальной реальности, а именно платформы Microsoft Kinect. Применение искусственного интеллекта для создания систем обучения набирает все большие обороты. Однако этого нельзя сказать о сочетании учебного процесса с виртуальной реальностью.
Применение виртуальных тренажеров еще не является широко распространенной практикой. Особенно интересным является применение средств взаимодействия реального и виртуального пространств платформы Microsoft Kinect.
Сегодня контроллер Microsoft Kinect используется в основном в игровых целях вместе с приставкой Xbox, но он может быть достойным конкурентом другим средствам виртуальной реальности. Это объясняется его сравнительно небольшой стоимостью, возможностью взаимодействия через голосовые команды или позы тела и умением распознавать одновременно двух людей. Кроме того, главным преимуществом остается то, что он не требует физического взаимодействия с человеком в отличие от шлема или перчаток виртуальной реальности.
Учитывая все это, попытка применения контроллера Microsoft Kinect в сочетании с интеллектуальной системой для вывода учебного процесса на новый уровень становится целесообразной.
Практическим результатом исследования является разработка интеллектуальной системы интерактивного обучения в составе виртуального тренажера с использованием средств платформы Microsoft Kinect. В работе сочетается интеллектуальная система обучения и средства виртуальной реальности для воспроизведения работы виртуального спортивного тренажера. Данная система состоит из нескольких частей, слаженная работа которых позволяет заниматься на тренажере без учителя. И так, система включает в себя сенсор Kinect и программное обеспечение для обработки и отображения данных, поступающих от сенсора. Kinect способен распознавать и отслеживать перемещения частей тела, основываясь на локальном анализе каждого пикселя. При этом рассчитывается вероятность принадлежности пикселя к той или иной части тела, а затем вычисляются положения 20 -ти основных точек тела человека, по которым можно воспроизвести положение (рис.1.).
Рис.1. Расположение точек, распознаваемых Kinect на теле человека
Данные о координатах положения частей тела поступают в программную систему, которая после предварительной обработки воспроизводит на экране аватар человека. В состав программной системы также входит нейронная сеть, предварительно обученная на выборке правильных положений для каждого упражнения. Использование нейронной сети позволяет проверять правильность выполнения движений человеком. За счет того, что сеть уже научена и каждый раз по набору точек только проверяет совпадение с определенным сохранены образом, система работает достаточно быстро. Результаты проверки позволяют визуально отобразить пользователю правильность выполнения. Кроме того, программная система включает подсистему накопления информации о динамике обучения пользователя, что позволяет индивидуально корректировать курс. На рис.2. показана диаграмма последовательности, которая отображает сценарий распознавания и обработки движения системой.
Рис.2. Диаграмма последовательности, отображающая сценарий распознавания и обработки движения системой
Рис.2. Диаграмма последовательности, отображающая сценарий распознавания и обработки движения системой Литература
1. Гриценко В.И. Дистанционное обучение: теория и практика/ Гриценко В.И., Кудрявцева С.П., Колос В.В., Веренич Е.В. – Киев: Наукова думка, 2004. – 375 с.
2. Компьютерная технология обучения. Словарь-справочник. / Под ред. В.И. Гриценко, А.М. Довгялло. – Киев: Наукова думка, 1992. – 650 с.
3. Филатова Н.Н. Проектирование мультимедиа-тренажеров на основе сценарных моделей представления знаний/ Филатова Н.Н., Вавилова Н.И. // Educatіonal Technology & Socіety. – 2000. – Vol. 3(4). - P. 193-202.
Год работы: 2013
Конкурсант: Ткаченко Дарья Дмитриевна
Страна: Украина
Область: Запорожская область
Название УЗ (рус): Запорожская государственная инженерная академия
Участник нац.финала: Да
Участник международного финала: Нет
Количество проголосовавших: 4
Рейтинг: 3.23
Сумма оценок: 14
