关键词:
教学反馈
手势识别
精准练习
自适应
Leap Motion
摘要:
智能乐器教学市场猛速发展的同时,“互联网+教学”相关政策也相继提出。但线下教学仍为古筝学习的主要教学模式,智能化程度低而教与学成本高。本研究面向兴趣动机的古筝初学者,基于手势识别技术为其在课后自主练习环节提供自适应的反馈信息,解决其由于缺乏正确、足够的反馈信息而造成的练习效率低问题。本文围绕构建支持提供反馈信息的练习系统展开研究,具体工作如下:第一步,进行古筝指法知识点精细化分解明确反馈对应具体知识点。具体地,基于精准教学理论所提出的教学内容精细分解与精准匹配要求,从古筝指法动作操作维度分解古筝指法知识点并构建指法指标及精准练习的四阶段练习模式。第二步,构建系统反馈模型及反馈实体库明确反馈的实施。具体地,基于教学反馈理论及相关模型,并结合传统古筝教学反馈调研结论,构建目标系统的反馈模型以明确反馈实施路径,并根据反馈类型有效性与关联性构建反馈实体库确定反馈实施类型构成。第三步,搭建反馈功能原型实现系统反馈基本功能。结合传统古筝教学反馈调研结论,应用手势识别技术与Leap motion传感器,构建包括数据捕捉、手势识别、正误判断、自适应反馈功能子模块的系统反馈功能模块,并基于Processing构建系统反馈功能原型实现基本反馈功能。最后,进行古筝指法辅助练习系统设计及实验验证。具体包括通过用户调研场景观察挖掘设计维度下的用户需求点和机会点,进行系统及辅助练习服务设计。而后从辅助练习有效性和用户体验维度进行了实验验证,实验获得积极结果。本文基于手势识别技术,围绕教学反馈为古筝初学者在课后自主练习环节提供辅助练习服务,有效地提高了初学者课后自主练习环节的练习效率。该系统提升初学者学习成就感的同时提升了古筝教学的智能程度,更有利于古筝教学市场的发展和传统文化的传播。