24、特殊儿童社区知识审计与舞蹈合成系统研究

特殊儿童社区知识审计与舞蹈合成系统研究

1 特殊儿童社区知识审计

1.1 知识审计的主要内容

知识审计旨在明确特殊儿童（SC）社区所需知识以及这些知识的来源和共享情况。其主要包括以下几个关键部分：
- 知识需求分析（K - Needs Analysis） ：确定社区成员为实现目标所需从他人获取的知识，揭示他们愿意与他人分享的知识。
- 知识清单分析（K - Inventory Analysis） ：对整个组织的知识资产和资源进行盘点，包括物理（显性）知识清单和专家（隐性）知识清单。这里的专家指特殊儿童的教育工作者。
- 知识流动分析（K - Flow Analysis） ：关注知识资源在组织内的流动情况，包括知识的获取、共享方式以及有效流动的障碍。
- 知识映射（K - Mapping） ：基于知识需求、清单和流动矩阵报告，可视化展示社区成员的知识分布、拥有者、位置以及知识共享和交换的对象。

1.2 知识清单分析活动

活动	目标	工具/仪器	交付成果
识别相关门户、数据库和文档	识别可能的知识位置	试点调查、相关门户、访谈	知识位置列表
起草初始知识清单矩阵	-	试点调查	初始知识清单矩阵
验证知识清单矩阵	识别和定位知识资产和资源	调查、访谈	最终知识清单矩阵
报告	报告知识清单分析结果	验证后的知识清单矩阵、知识资产文档	-

1.3 知识流动分析活动

活动	目标	工具/仪器	交付成果
起草初始知识流动矩阵	-	试点调查	初始知识流动矩阵
验证知识流动矩阵	确定社区实践（CoP）/相关机构如何找到所需知识以及如何共享已有知识	调查、访谈	最终知识流动矩阵
报告	报告知识流动分析结果	验证后的知识流动矩阵、知识资产文档	-

1.4 知识映射活动

活动	目标	工具/仪器	交付成果
研究知识需求/清单/流动矩阵报告	-	知识需求/清单/流动矩阵报告	知识需求/清单/流动矩阵报告分析
起草初始知识地图	-	合适的知识地图工具	初始知识地图
验证知识地图	定位重要知识，以可视化方式向知识用户展示知识位置	焦点小组	验证后的知识地图
报告	报告知识映射结果	验证后的知识地图、知识资产文档	-

1.5 知识审计结果

1.5.1 实践社区的识别

确定了四个主要的实践社区：家长、教育工作者、医学专家和学习障碍领域的研究人员。本文主要关注教育工作者的情况。

1.5.2 知识审计具体结果

通过使用多种知识审计工具，对家长和教育工作者进行了知识审计。为了更好地理解涉及的流程，审查了相关门户的文献，并根据确定的实践社区向可能的受访者分发了几套问卷。以下是问卷中问题的重点和目的：
| 问题 | 目的 |
| — | — |
| 列出涉及特殊儿童社区的流程？描述每个流程的流程流 | 更好地了解每个实践社区在特殊儿童方面涉及的流程 |
| 列出执行这些流程所需的未来、当前可用和共享的知识 | 识别实践社区执行的所有流程以及执行每个流程所需的知识 |
| 这种知识的格式是什么？ | 识别隐性和显性知识 |
| 你从谁那里获取这些知识？谁是这些知识的用户？ | 用于构建知识流、清单和地图 |
| 你用于获取这些知识的机制是什么？当前使用的知识共享机制是什么？ | 识别实践社区使用的通信媒体，用于确定实践社区之间的交互模式和知识类型 |
| 首选的知识获取机制是什么？首选的知识共享机制是什么？ | 确定最合适的知识共享机制 |

1.6 知识需求分析矩阵示例（特殊儿童教育工作者）

知识	流程	当前存在	当前需求	未来需求
诊断评估	教师与相关部门的协作信息、评估过程、专家建议	学校注册特殊儿童的完整特征信息	学习障碍儿童评估和测量水平的标准指南
注册（教育部门）	特殊儿童根据其资格安置在特殊班级的流程	医学专家在特殊儿童安置到特定学校之前进行的评估过程	特殊儿童在安置到特定学校之前的详细背景信息（从出生到现在）
特殊儿童安置在特殊班级	安置指南、行为、发展和成就测试	-	-
教学与学习（T&L）	每个学习障碍水平全年需要教授和完成的教学大纲	高水平和技能熟练的学习障碍儿童的学科教学大纲	-

1.7 知识清单分析矩阵示例（诊断评估流程）

任务编号（TN）	目的/决策	知识项目	知识所有者	显性/隐性（E/T）	所需文档（如果是显性知识）
1	考虑孩子是否需要进一步评估	孩子的行为和技能	医疗当局	E	特殊需求儿童注册与安置建议表（0 - 18岁）
1	-	孩子的行为和技能	特殊教育教师（SET）	E	-
2	评估孩子并提供诊断	症状	SET	E	M - Chat，丹佛时间表
2	-	孩子的行为和技能	SET	E	-
2	-	症状	SET	E	-
2	-	孩子的学术需求	SET，特殊教育部门（SED）	E	-
3	评估孩子的发展和学术需求，获得医疗当局的确认，记录孩子的行为和能力，编写个别教育计划（IEP）	教育计划	SET，SED	E	个别教育计划（IEP）

1.8 知识流动分析矩阵示例（教育背景 - 诊断评估流程）

任务编号（TN）	知识项目	知识所有者	知识用户	通信媒体
1	孩子的行为和技能	医疗当局	家长、SED、SET、医疗当局	面对面、电话、正式信件
1	-	SET	SET、医疗当局	面对面
2	症状（诊断）	医疗当局	家长	面对面
2	-	SET	SET、医疗当局	面对面
2	-	医疗当局	家长	-
2	-	SET	医疗当局	正式信件
3	孩子的学术需求	医疗当局	家长	面对面
3	-	医疗当局	SET	正式信件
3	教育计划	医疗当局	家长	面对面

1.9 知识审计的优势和结论

知识审计具有诸多潜在益处，包括识别可用、所需和缺失的知识，并为更好地管理知识提供知识管理（KM）策略建议。这些益处将以不同方式影响特殊儿童社区的成员。知识审计结果以矩阵形式呈现，便于追踪知识并与实践社区更清晰地验证结果。通过迭代过程，可在验证阶段减少每个矩阵中的缺失知识。知识审计方法系统且适用于特殊儿童社区的环境。

2 舞蹈合成系统研究

2.1 系统概述

舞蹈合成系统的目标是利用用户提供的主观音乐印象，自动合成舞蹈动作的编排，即使用户完全没有舞蹈知识。为了验证系统的实用性，进行了实验，合成了两首音乐16小节的舞蹈数据，并将系统合成的舞蹈数据结果与舞蹈专家合成的结果进行了比较。

2.2 运动捕捉系统

运动捕捉系统Eva HiRES由用于收集运动数据的个人计算机、显示器、用于有效反射标记的近红外电子闪光灯、控制器、高速相机和用于控制的工作站组成。数据跟踪确定每个标记与身体部位的对应关系，并修正数据的不连续性。最后，在标记的三维坐标的时间序列中编辑跟踪数据，以使数据更加完整。

2.3 舞蹈数据收集与处理

为舞蹈合成系统，每两小节音乐收集一次舞蹈数据。舞蹈数据使用CG软件MAYA进行表达。为了将Eva HiRES系统捕获的舞蹈数据与CG角色绑定，使用了CG软件Maya。获得的CG运动数据被转换为可在Windows操作系统计算机上显示的avi文件，用于舞蹈合成系统。

2.4 实验流程

graph LR
    A[开始] --> B[收集舞蹈数据]
    B --> C[合成舞蹈数据]
    C --> D[与专家合成结果比较]
    D --> E[结束]

2.5 系统优势与展望

该舞蹈合成系统为没有舞蹈知识的用户提供了自动合成舞蹈编排的可能性。通过实验验证了系统的实用性，未来可进一步优化系统，提高合成舞蹈的质量和多样性，为更多用户提供更好的舞蹈创作体验。同时，可考虑将该系统应用于更多领域，如游戏开发、动画制作等。

2.6 实验结果分析

在实验中，对系统合成的两首音乐16小节的舞蹈数据与舞蹈专家合成的结果进行了详细比较。通过分析，发现系统合成的舞蹈在一定程度上能够反映用户输入的音乐印象，但与专家合成的舞蹈在流畅性、表现力和专业性方面仍存在差距。
| 比较项目 | 系统合成结果 | 专家合成结果 |
| — | — | — |
| 流畅性 | 部分动作衔接不够自然，存在一定卡顿 | 动作衔接流畅，过渡自然 |
| 表现力 | 能够体现音乐的基本风格，但情感表达不够丰富 | 精准把握音乐情感，舞蹈表现力强 |
| 专业性 | 舞蹈动作较为基础，缺乏专业技巧 | 运用多种专业舞蹈技巧，编排更具深度 |

2.7 系统优化方向

基于实验结果，为了提高舞蹈合成系统的性能和质量，可从以下几个方面进行优化：
- 动作数据库扩充 ：增加更多不同风格、难度和类型的舞蹈动作，丰富系统的动作选择，使合成的舞蹈更加多样化。
- 算法优化 ：改进舞蹈合成算法，提高动作衔接的流畅性和自然度，更好地模拟专家的编排思路。
- 情感分析 ：引入更先进的情感分析技术，使系统能够更精准地理解音乐中的情感信息，并将其融入到舞蹈合成中，增强舞蹈的表现力。
- 用户反馈机制 ：建立用户反馈渠道，收集用户对合成舞蹈的意见和建议，根据用户需求不断调整和改进系统。

2.8 应用领域拓展

除了为普通用户提供舞蹈创作服务外，舞蹈合成系统还具有广泛的应用前景：
- 游戏开发 ：为游戏中的角色设计独特的舞蹈动作，增加游戏的趣味性和互动性。
- 动画制作 ：快速生成动画角色的舞蹈片段，提高动画制作的效率和质量。
- 教育领域 ：作为舞蹈教学的辅助工具，帮助学生更好地理解和掌握舞蹈动作，提高学习效果。
- 表演艺术 ：为舞蹈表演提供创意和灵感，辅助编舞师进行舞蹈编排。

2.9 总结

特殊儿童社区知识审计和舞蹈合成系统研究是两个具有重要意义的领域。知识审计通过系统的方法，明确了特殊儿童社区的知识需求、分布和流动情况，为知识管理提供了有力支持，有助于提高特殊儿童社区的服务质量和效率。舞蹈合成系统则为舞蹈创作带来了新的可能性，通过利用运动捕捉技术和计算机算法，实现了舞蹈动作的自动合成，为没有舞蹈专业知识的用户提供了便捷的创作途径。

虽然两个领域看似不同，但都体现了科技在解决实际问题和推动创新方面的重要作用。未来，随着技术的不断发展和进步，我们可以期待这两个领域取得更大的突破和发展，为社会带来更多的价值和福祉。

graph LR
    A[系统现状] --> B[动作数据库扩充]
    A --> C[算法优化]
    A --> D[情感分析]
    A --> E[用户反馈机制]
    B --> F[系统优化]
    C --> F
    D --> F
    E --> F
    F --> G[应用领域拓展]
    G --> H[游戏开发]
    G --> I[动画制作]
    G --> J[教育领域]
    G --> K[表演艺术]

通过不断地研究和改进，特殊儿童社区知识审计和舞蹈合成系统将在各自的领域发挥更大的作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和惊喜。同时，我们也鼓励更多的研究者和开发者关注这些领域，共同推动科技与社会的协同发展。