21、人工智能助力计算障碍诊断与移动游戏提升学习效果

人工智能助力计算障碍诊断与移动游戏提升学习效果

1. 人工智能在计算障碍诊断中的应用

1.1 数据处理的逻辑编程方法

在计算障碍诊断中，知识数据库通过图 4 中关系的扩展来呈现，它涵盖了管理儿童计算障碍证据信息的场景。该知识库包含通过客观和主观方法获得的特征，并且存在一些不完整或未知的数据。例如，案例 1 中的 2 级响应时间未知，用符号 ٣ 表示，而 3 级响应时间在区间 [0, 6] 内。理解和操作困难列的范围在 [0, 2] 内，其中 0、1 和 2 分别表示容易、中等和困难。

将相关算法应用于计算障碍诊断的知识库字段（排除描述字段），可以设置谓词 dyscalculia_diagnosis (dys_diag) 的参数，该谓词也表示所分析问题的目标函数：
[dys_{diag}: Age, LevelsCompleted, Minimum Score, Average Score, Maximum Score, Level 1 Response Time, Level 2 Response Time, Level 3 Response Time, Understanding Difficulties, Doing Difficulties \to {0, 1}]
其中 0 和 1 分别表示真值 false 和 true。

1.2 算法应用示例

以一个特征向量为 (Age = 8, LevelsCompleted = 2, Minimum Score = 20, Average Score = 120, Maximum Score = 220, Level 1 Response Time = [12, 20