实训平台的控制方法、实训平台和可读存储介质与流程

1.本发明属于实训实操教辅及考试测评技术领域，具体而言，涉及一种实训平台的控制方法、一种实训平台和一种可读存储介质。


背景技术：

2.现有教学要求，实训教学往往是理论课程的老师来教，高校老师多数是从高校毕业直接到学校教学，缺乏实训经验，缺乏对实操过程指导和评定的经验。实训类考评、取证类实操考评现在只能依据熟悉标准规则的线下人工裁判一对一的进行评判，需要裁判数量大，人为性高，客观公正度不高。


技术实现要素：

3.本发明旨在解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
4.为此，本发明的第一方面提出了一种实训平台的控制方法。
5.本发明的第二方面提出了一种实训平台。
6.本发明的第三方面提出了一种可读存储介质。
7.有鉴于此，根据本发明的第一方面提出一种实训平台的控制方法，包括：采集至少两个设定标准等级的评估数据；对评估数据进行训练，以得到与至少两个设定标准等级对应的实训评估模型；确定至少两个实训评估模型中的目标实训评估模型，采集测试数据集，通过目标实训评估模型对测试数据集进行检测。
8.本发明提供的实训平台的控制方法包括采集评估数据，采集到的评估数据用于进行训练得到实训评估模型。其中，采集到的评估数据为不同设定标准等级的评估数据，根据不同设定标准等级的评估数据能够训练得到对应的不同的实训评估模型，将不同设定标准等级的实训评估模型配置在实训平台中，使实训平台能够以不同的评估标准进行教辅和考评。在实训平台已经完成配置至少两个设定标准等级对应的实训评估模型后，实训平台能够根据用户的需求选择至少两个实训评估模型中的目标实训评估模型对进行教辅和考评。在进行教辅和考评的过程中，采集测试数据集，将测试数据集输入至目标实训评估模型中，目标实训评估模型能够对测试数据集中的测试数据进行检测。实现了用户能够选择不同设定标准等级的教辅内容和考评标准，使实训平台能够满足不同水平用户的实训考评需求。并且实训平台能够应用于各种不同学科、不同技能的实训，实现了不需要人工培训的教学形式，不仅减少了人力成本，还避免了由于缺乏实训经验导致的教辅学习成果差的问题，还提高了通过实训平台进行考核的客观性和公证度。在一些实施例中，设定标准等级包括初级、中级、高级。
9.在这些实施例中，针对同一技能进行教辅和考核中，需要不同等级的评估数据训练实训评估模型，因而采集不同设定标准等级的评估数据，并根据设定标准等级将评估数据进行分类存储，以便后续在训练实训评估模型过程中，直接调用不同设定标准等级的评估数据。
10.可以理解的是，本技术通过ai(artificial intelligence，人工智能)识别的方式对采集到的评估数据进行分类和提取，完善了实训平台的教辅考评标准，提高了实训实操教学培训辅导的实时纠偏和实训实操的自动考试评价的准确性。
11.具体地，在针对“职业技能学习”进行训练模型时，可选择采集不同级别的技工的操作视频作为评估数据，具体设定标准等级可选为“岗位能手、能工巧匠、大国工匠”三个级别，其中，“岗位能手”级别的实训评估模型选为该种技能职业中具有执业资格的技工的操作视频作为对应的评估数据。“能工巧匠”级别的实训评估模型选为该种技能职业中具有多年经验的技工或高级技工的操作视频作为对应的评估数据。“大国工匠”级别的实训评估模型选为该种技能职业中获得国家级奖项的技工的操作视频作为对应的评估数据。
12.用户在使用实训平台时，能够选择所需的设定标准等级，即用户能够根据自身需求进行选择不同的实训评估模型进行实训和考评。
13.实训平台包括视频输出装置和音频输出装置。在实训过程中，实训平台能够输出教学相关的视频和音频，其中教学相关的视频和音频包括预存在实训平台中的教学视频，以及采集到的对应职业技能的评估数据，学生能够通过教学视频进行基础学习，并通过观看评估数据中的技工的操作视频进行学习。实训平台包括数据采集装置，在考评过程中，实训平台采集用户的实际操作视频，将实际操作视频作为测试数据集输入值实训评估模型中，根据预设算法能够根据测试数据对用户的操作进行考评打分。
14.另外，根据本发明提供的上述技术方案中的实训平台的控制方法，还可以具有如下附加技术特征：
15.在一种可能的设计中，对评估数据进行训练，以得到与至少两个设定标准等级对应的实训评估模型的步骤，具体包括：按照设定类别，对每个设定标准等级对应的评估数据进行分类，以得到至少两个设定类别的评估数据集；分别提取至少两个设定类别的评估数据集中的关键数据，根据关键数据训练与至少两个设定类别对应的实训评估子模型；根据至少两个实训评估子模型，确定每个设定标准等级对应的实训评估模型；其中，设定类别包括：标准流程类、行为轨迹类和结果标准类。
16.在该设计中，对至少两个设定标准等级中每个设定标准等级对应的评估数据进行分类。按照设定类别对评估数据进行分类，设定类别包括标准流程类、行为轨迹类和结果标准类。
17.在一些实施例中，评估数据可选为视频数据，在视频数据中查找与设定类别对应的评估数据。其中，标准流程类的评估数据为操作的步骤顺序等数据，例如：砌墙过程中操作步骤，行为轨迹类的评估数据为用户的动作轨迹，例如：通过ai识别等方式，识别用户的面部动作和骨骼动作等轨迹，结果标准类为能够反映操作后的得到结果的数据，例如：砌墙后墙体的尺寸、平整程度等参数。
18.可以理解的是，根据所需训练的实训评估模型所对应的工作种类不同，则分类筛选数据的方式也不相同，具体根据实际需求进行筛选和配置。
19.经过分类后得到的评估数据集，对评估数据集中的关键数据进行提取，即提取评估数据集中能够用于训练模型的数据，对关键数据进行模型训练，以得到实训评估子模型，将所有设定类别的实训评估子模型进行整合，得到设定标准等级对应的实训评估模型。通过该实训评估模型能够通过多种方式对采集到的测试数据集进行检测，例如：测试数据集
为用户的操作视频，根据测试数据集和实训评估模型，能够对用户的操作是否符合标准流程、操作的动作轨迹是否与标准动作轨迹相符和操作后的成品是否合格进行检测。
20.在一种可能的设计中，通过目标实训评估模型对测试数据集进行检测的步骤，具体包括：根据设定类别，提取测试数据集中与设定类别对应的测试数据子集；通过目标实训评估模型分别对与设定类别对应的测试数据子集进行检测，以得到第一检测结果。
21.在该设计中，在根据视频评估模型对测试数据集进行检测的过程中，需要将测试数据集按照设定类别进行提取测试数据子集，即根据标准流程类、行为轨迹类和结果标准类对测试数据集进行分类，以得到测试数据子集。将测试数据子集输入至目标实训评估模型中对应的实训评估子模型中进行检测，从而得到第一检测结果。
22.在一种可能的设计中，通过目标实训评估模型分别对与设定类别对应的测试数据子集进行检测，以得到第一检测结果的步骤，具体包括：查找与测试数据子集对应的实训评估子模型；分别通过实训评估子模型对测试数据子集进行检测，以得到与设定类别对应第二检测结果；获取与设定类别对应的权重值，根据权重值和第二检测结果确定第一检测结果。
23.在该设计中，通过目标实训评估模型对设定类别对应的测试数据子集进行检测的过程中，需要找到与测试数据子集对应的实训评估子模型，将测试数据子集输入至设定类别相符的实训评估子模型中进行检测，能够得到与每个设定类别对应的第二检测结果，第二检测结果为每个设定类别的测试数据子集中对应的检测结果。根据用户的不同需求对设定类别设定不同的权重值，通过权重值和第二检测结果计算得到第一检测结果。
24.通过不同的实训评估子模型对测试数据子集分别进行检测打分，以得到第二检测结果，实现了提高检测准确性的效果。并根据与设定类别对应的权重值，将第二检测结果根据权重值进行计算，以得到第一检测结果，实现了灵活配置打分机制，从而使得到的第一检测结果更加贴近真实情况。
25.在一些实施例中，在进行考评过程中，可选为直接将第一检测结果以分数的形式进行展示和存储。
26.在一些实施例中，在进行教辅过程中，可根据不同的第二检测结果，生成不同的提示信息对用户进行教学辅助。例如：在预制构件制作的实训过程中，如果检测到用户对劳保用品的选择以及穿戴顺序出现问题，则生成与标准流程类对应的提示信息，以供用户纠正操作。如果检测到用户在对钢筋骨架绑扎的动作出现问题，则生成与行为轨迹类对应的提示信息，以供用户纠正操作。如果检测到用户在绑扎完成的钢筋故障存在问题，则生成与结果标准类对应的提示信息。
27.在一种可能的设计中，确定至少两个实训评估模型中的目标实训评估模型的步骤，具体包括：接收控制指令，根据控制指令确定与控制指令对应的设定标准等级；根据设定标准等级查找与控制指令对应的目标实训评估模型。
28.在该设计中，实训平台接收到控制指令后，对控制指令进行解析以得到控制指令中的设定标准等级，根据设定标准等级在存储的至少两个实训评估模型中查找目标实训评估模型。
29.在用户在需要使用实训平台时，向实训平台发送带有设定标准等级的控制指令，以使实训平台根据设定标准等级查找对应的目标实训评估模型，提高用户的使用体验。
30.在一种可能的设计中，控制指令包括教辅指令和考核指令，实训考评平台的控制方法还包括：基于控制指令为教辅指令，根据第二检测结果生成并输出操作指导提示信息；基于控制指令为考核指令，根据第一检测结果生成并输出考核结果提示信息。
31.在该设计中，实训平台能够用于执行教辅指令或考核指令，根据用户的实际需求控制实训平台执行教辅指令或考核指令。
32.在实训平台执行教辅指令时，可根据不同的第二检测结果，生成不同的操作指导提示信息对用户进行教学辅助。例如：在预制构件制作的实训过程中，如果检测到用户对劳保用品的选择以及穿戴顺序出现问题，则生成与标准流程类对应的操作指导提示信息，以供用户纠正操作。如果检测到用户在对钢筋骨架绑扎的动作出现问题，则生成与行为轨迹类对应的操作指导提示信息，以供用户纠正操作。如果检测到用户在绑扎完成的钢筋故障存在问题，则生成与结果标准类对应的操作指导提示信息。
33.在实训平台执行考评指令时，可选为将分数作为考核结果提示信息进行输出，并将考核结果提示信息存储在本地存储区，以供用户后续调取考核结果提示信息。
34.在一种可能的设计中，采集至少两个设定标准等级的评估数据的步骤，具体包括：通过视频采集装置采集与设定标准等级对应的评估数据；和/或将设定标准等级上传至服务器，以使服务器根据设定标准等级回传与设定标准等级对应的评估数据。
35.在该设计中，在采集评估数据的过程中，可选为通过视频采集装置对设定标准等级对应的评估数据进行采集。具体地，通过视频采集装置录制不同级别的技工的操作视频。还可选为将设定标准等级上传至服务器，以使服务器根据设定标准等级进行全域搜索，将搜索得到的数据进行筛选，以得到与设定标准等级对应的评估数据。
36.在一种可能的设计中，评估数据包括：视频数据、音频数据、文本数据。
37.在该设计中，评估数据可选为不同格式的数据，如视频数据、音频数据和文本数据。
38.可以理解的是，实训平台在进行考核时可选为文字形式的考核，采集文本数据作为评估数据，用户能够在实训平台上进行笔试考核，进一步提高了实训平台的适用范围。
39.在一种可能的设计中，评估数据为视频数据，通过视频采集装置采集与设定标准等级对应的评估数据的步骤，具体包括：控制视频采集装置以至少两个拍摄角度，对与设定标准等级对应的人工操作视频进行采集，以得到评估数据。
40.在该设计中，在采集视频数据时，通过摄像机、照相机等视频采集装置采集工人实际操作的人工操作视频。根据不同的设定标准等级，对不同技能熟练度的工人的实际操作进行录制视频，从而得到与设定标准等级对应的人工操作视频。人工操作视频在录制过程中，通过多个不同的视频采集装置以不同的角度对工人的操作进行录制，使人工操作视频中涵盖工人操作过程中的细节，进一步提高了采集得到的评估数据的全面性。
41.根据本发明第二方面提出了一种实训平台，包括：存储器和处理器，存储器用于存储程序或指令；处理器用于执行程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面中任一项的实训平台的控制方法的步骤。因此具有上述实训平台的控制方法的全部有益效果，在此不再做过多赘述。
42.根据本发明第三方面提出了一种可读存储介质，可读存储介质上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述任一可能设计中的实训平台的控制方法的步
骤。因而具有上述任一可能设计中的实训平台的控制方法的全部有益技术效果，在此不再做过多赘述。
43.本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
44.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
45.图1示出了本发明的第一个实施例中的实训平台的控制方法的示意流程图之一；
46.图2示出了本发明的第一个实施例中的实训平台的控制方法的示意流程图之二；
47.图3示出了本发明的第一个实施例中的实训平台的控制方法的示意流程图之三；
48.图4示出了本发明的第一个实施例中的实训平台的控制方法的示意流程图之四；
49.图5示出了本发明的第一个实施例中的实训平台的控制方法的示意流程图之五；
50.图6示出了本发明的第二个实施例中的实训平台的示意框图。
具体实施方式
51.为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
52.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
53.下面参照图1至图6描述根据本发明一些实施例的一种实训平台的控制方法、一种实训平台和一种可读存储介质。
54.实施例一：
55.如图1所示，本发明的第一个实施例中提供了一种实训平台的控制方法，包括：
56.步骤102，采集至少两个设定标准等级的评估数据；
57.步骤104，对评估数据进行训练，以得到与至少两个设定标准等级对应的实训评估模型；
58.步骤106，确定至少两个实训评估模型中的目标实训评估模型，采集测试数据集，通过目标实训评估模型对测试数据集进行检测。
59.本实施例提供的实训平台的控制方法包括采集评估数据，采集到的评估数据用于进行训练得到实训评估模型。其中，采集到的评估数据为不同设定标准等级的评估数据，根据不同设定标准等级的评估数据能够训练得到对应的不同的实训评估模型，将不同设定标准等级的实训评估模型配置在实训平台中，使实训平台能够以不同的评估标准进行教辅和考评。在实训平台已经完成配置至少两个设定标准等级对应的实训评估模型后，实训平台能够根据用户的需求选择至少两个实训评估模型中的目标实训评估模型对进行教辅和考评。在进行教辅和考评的过程中，采集测试数据集，将测试数据集输入至目标实训评估模型中，目标实训评估模型能够对测试数据集中的测试数据进行检测。实现了用户能够选择不
同设定标准等级的教辅内容和考评标准，使实训平台能够满足不同水平用户的实训考评需求。并且实训平台能够应用于各种不同学科、不同技能的实训，实现了不需要人工培训的教学形式，不仅减少了人力成本，还避免了由于缺乏实训经验导致的教辅学习成果差的问题，还提高了通过实训平台进行考核的客观性和公证度。
60.在一些实施例中，设定标准等级包括初级、中级、高级。
61.在这些实施例中，针对同一技能进行教辅和考核中，需要不同等级的评估数据训练实训评估模型，因而采集不同设定标准等级的评估数据，并根据设定标准等级将评估数据进行分类存储，以便后续在训练实训评估模型过程中，直接调用不同设定标准等级的评估数据。
62.可以理解的是，本技术通过ai(artificial intelligence，人工智能)识别的方式对采集到的评估数据进行分类和提取，完善了实训平台的教辅考评标准，提高了实训实操教学培训辅导的实时纠偏和实训实操的自动考试评价的准确性。
63.具体地，在针对“职业技能学习”进行训练模型时，可选择采集不同级别的技工的操作视频作为评估数据，具体设定标准等级可选为“岗位能手、能工巧匠、大国工匠”三个级别，其中，“岗位能手”级别的实训评估模型选为该种技能职业中具有执业资格的技工的操作视频作为对应的评估数据。“能工巧匠”级别的实训评估模型选为该种技能职业中具有多年经验的技工或高级技工的操作视频作为对应的评估数据。“大国工匠”级别的实训评估模型选为该种技能职业中获得国家级奖项的技工的操作视频作为对应的评估数据。
64.用户在使用实训平台时，能够选择所需的设定标准等级，即用户能够根据自身需求进行选择不同的实训评估模型进行实训和考评。
65.实训平台包括视频输出装置和音频输出装置。在实训过程中，实训平台能够输出教学相关的视频和音频，其中教学相关的视频和音频包括预存在实训平台中的教学视频，以及采集到的对应职业技能的评估数据，学生能够通过教学视频进行基础学习，并通过观看评估数据中的技工的操作视频进行学习。实训平台包括数据采集装置，在考评过程中，实训平台采集用户的实际操作视频，将实际操作视频作为测试数据集输入值实训评估模型中，根据预设算法能够根据测试数据对用户的操作进行考评打分。
66.如图2所示，在上述实施例中，对评估数据进行训练，以得到与至少两个设定标准等级对应的实训评估模型的步骤，具体包括：
67.步骤202，按照设定类别，对每个设定标准等级对应的评估数据进行分类，以得到至少两个设定类别的评估数据集；
68.在该步骤中，对至少两个设定标准等级中每个设定标准等级对应的评估数据进行分类。按照设定类别对评估数据进行分类，设定类别包括标准流程类、行为轨迹类和结果标准类。
69.步骤204，分别提取至少两个设定类别的评估数据集中的关键数据，根据关键数据训练与至少两个设定类别对应的实训评估子模型；
70.步骤206，根据至少两个实训评估子模型，确定每个设定标准等级对应的实训评估模型。
71.其中，设定类别包括：标准流程类、行为轨迹类和结果标准类。
72.在该实施例中，经过分类后得到的评估数据集，对评估数据集中的关键数据进行
提取，即提取评估数据集中能够用于训练模型的数据，对关键数据进行模型训练，以得到实训评估子模型，将所有设定类别的实训评估子模型进行整合，得到设定标准等级对应的实训评估模型。通过该实训评估模型能够通过多种方式对采集到的测试数据集进行检测，例如：测试数据集为用户的操作视频，根据测试数据集和实训评估模型，能够对用户的操作是否符合标准流程、操作的动作轨迹是否与标准动作轨迹相符和操作后的成品是否合格进行检测。
73.在一些实施例中，评估数据可选为视频数据，在视频数据中查找与设定类别对应的评估数据。其中，标准流程类的评估数据为操作的步骤顺序等数据，例如：砌墙过程中操作步骤，行为轨迹类的评估数据为用户的动作轨迹，例如：通过ai识别等方式，识别用户的面部动作和骨骼动作等轨迹，结果标准类为能够反映操作后的得到结果的数据，例如：砌墙后墙体的尺寸、平整程度等参数。
74.可以理解的是，根据所需训练的实训评估模型所对应的工作种类不同，则分类筛选数据的方式也不相同，具体根据实际需求进行筛选和配置。
75.如图3所示，在上述任一实施例中，通过目标实训评估模型对测试数据集进行检测的步骤，具体包括：
76.步骤302，根据设定类别，提取测试数据集中与设定类别对应的测试数据子集；
77.步骤304，通过目标实训评估模型分别对与设定类别对应的测试数据子集进行检测，以得到第一检测结果。
78.在该实施例中，在根据视频评估模型对测试数据集进行检测的过程中，需要将测试数据集按照设定类别进行提取测试数据子集，即根据标准流程类、行为轨迹类和结果标准类对测试数据集进行分类，以得到测试数据子集。将测试数据子集输入至目标实训评估模型中对应的实训评估子模型中进行检测，从而得到第一检测结果。
79.如图4所示，在上述任一实施例中，通过目标实训评估模型分别对与设定类别对应的测试数据子集进行检测，以得到第一检测结果的步骤，具体包括：
80.步骤402，查找与测试数据子集对应的实训评估子模型；
81.步骤404，分别通过实训评估子模型对测试数据子集进行检测，以得到与设定类别对应第二检测结果；
82.步骤406，获取与设定类别对应的权重值，根据权重值和第二检测结果确定第一检测结果。
83.在该实施例中，通过目标实训评估模型对设定类别对应的测试数据子集进行检测的过程中，需要找到与测试数据子集对应的实训评估子模型，将测试数据子集输入至设定类别相符的实训评估子模型中进行检测，能够得到与每个设定类别对应的第二检测结果，第二检测结果为每个设定类别的测试数据子集中对应的检测结果。根据用户的不同需求对设定类别设定不同的权重值，通过权重值和第二检测结果计算得到第一检测结果。
84.通过不同的实训评估子模型对测试数据子集分别进行检测打分，以得到第二检测结果，实现了提高检测准确性的效果。并根据与设定类别对应的权重值，将第二检测结果根据权重值进行计算，以得到第一检测结果，实现了灵活配置打分机制，从而使得到的第一检测结果更加贴近真实情况。
85.在一些实施例中，在进行考评过程中，可选为直接将第一检测结果以分数的形式
进行展示和存储。
86.在一些实施例中，在进行教辅过程中，可根据不同的第二检测结果，生成不同的提示信息对用户进行教学辅助。例如：在预制构件制作的实训过程中，如果检测到用户对劳保用品的选择以及穿戴顺序出现问题，则生成与标准流程类对应的提示信息，以供用户纠正操作。如果检测到用户在对钢筋骨架绑扎的动作出现问题，则生成与行为轨迹类对应的提示信息，以供用户纠正操作。如果检测到用户在绑扎完成的钢筋故障存在问题，则生成与结果标准类对应的提示信息。
87.如图5所示，在上述任一实施例中，确定至少两个实训评估模型中的目标实训评估模型的步骤，具体包括：
88.步骤502，接收控制指令，根据控制指令确定与控制指令对应的设定标准等级；
89.步骤504，根据设定标准等级查找与控制指令对应的目标实训评估模型。
90.在该实施例中，实训平台接收到控制指令后，对控制指令进行解析以得到控制指令中的设定标准等级，根据设定标准等级在存储的至少两个实训评估模型中查找目标实训评估模型。
91.在用户在需要使用实训平台时，向实训平台发送带有设定标准等级的控制指令，以使实训平台根据设定标准等级查找对应的目标实训评估模型，提高用户的使用体验。
92.在上述任一实施例中，，控制指令包括教辅指令和考核指令，实训考评平台的控制方法还包括：
93.基于控制指令为教辅指令，根据第二检测结果生成并输出操作指导提示信息。
94.基于控制指令为考核指令，根据第一检测结果生成并输出考核结果提示信息。
95.在该实施例中，实训平台能够用于执行教辅指令或考核指令，根据用户的实际需求控制实训平台执行教辅指令或考核指令。
96.在实训平台执行教辅指令时，可根据不同的第二检测结果，生成不同的操作指导提示信息对用户进行教学辅助。例如：在预制构件制作的实训过程中，如果检测到用户对劳保用品的选择以及穿戴顺序出现问题，则生成与标准流程类对应的操作指导提示信息，以供用户纠正操作。如果检测到用户在对钢筋骨架绑扎的动作出现问题，则生成与行为轨迹类对应的操作指导提示信息，以供用户纠正操作。如果检测到用户在绑扎完成的钢筋故障存在问题，则生成与结果标准类对应的操作指导提示信息。
97.在实训平台执行考评指令时，可选为将分数作为考核结果提示信息进行输出，并将考核结果提示信息存储在本地存储区，以供用户后续调取考核结果提示信息。
98.在上述任一实施例中，采集至少两个设定标准等级的评估数据的步骤，具体包括：
99.通过视频采集装置采集与设定标准等级对应的评估数据；和/或将设定标准等级上传至服务器，以使服务器根据设定标准等级回传与设定标准等级对应的评估数据。
100.在该设计中，采集评估数据的过程中，可选为通过视频采集装置对设定标准等级对应的评估数据进行采集。具体地，通过视频采集装置录制不同级别的技工的操作视频。还可选为将设定标准等级上传至服务器，以使服务器根据设定标准等级进行全域搜索，将搜索得到的数据进行筛选，以得到与设定标准等级对应的评估数据。
101.在上述任一实施例中，评估数据包括：视频数据、音频数据、文本数据。
102.在该实施例中，评估数据可选为不同格式的数据，如视频数据、音频数据和文本数
据。可以理解的是，实训平台在进行考核时可选为文字形式的考核，采集文本数据作为评估数据，用户能够在实训平台上进行笔试考核，进一步提高了实训平台的适用范围。
103.在上述任一实施例中，评估数据为视频数据，通过视频采集装置采集与设定标准等级对应的评估数据的步骤，具体包括：控制视频采集装置以至少两个拍摄角度，对与设定标准等级对应的人工操作视频进行采集，以得到评估数据。
104.在该实施例中，在采集视频数据时，通过摄像机、照相机等视频采集装置采集工人实际操作的人工操作视频。根据不同的设定标准等级，对不同技能熟练度的工人的实际操作进行录制视频，从而得到与设定标准等级对应的人工操作视频。人工操作视频在录制过程中，通过多个不同的视频采集装置以不同的角度对工人的操作进行录制，使人工操作视频中涵盖工人操作过程中的细节，进一步提高了采集得到的评估数据的全面性。
105.设定标准等级包括“初级、中级、高级”，在通过视频采集装置采集人工操作视频时，将设定标准等级中的“初级、中级、高级”分别对应“岗位能手、能工巧匠、大国工匠”三个级别的职业工人。具体地，需要采集“初级”设定标准等级的评估数据的情况下，通过视频采集装置录制“岗位能手”级别的职业工人的人工操作视频。需要采集“中级”设定标准等级的评估数据的情况下，通过视频采集装置录制“能工巧匠”级别的职业工人的人工操作视频。需要采集“高级”设定标准等级的评估数据的情况下，通过视频采集装置录制“大国工匠”级别的职业工人的人工操作视频。
106.通过ai识别的方式对“岗位能手、能工巧匠、大国工匠”对应的人工操作视频得到大量一线的评估数据。将评估数据根据设定类别进行提取分类，具体提取分类的类别包括标准流程类、行为轨迹类和结果标准类。根据标准流程类、行为轨迹类和结构标准类的数据集训练得到对应的实训评估子模型。在使用实训平台进行教辅和考核的过程中，实训平台采集学员的实际操作视频，将实际操作视频作为测试数据集，通过ai识别的方式能够找到测试数据集中对应的测试数据子集，即与流程类、行为轨迹类和结果标准类相对应的测试数据子集，通过实训评估子模型对测试数据子集进行评价打分。
107.示例性地，通过实际采集数据反复采集真实工人的操作视频，通过多角度循环采集真实工人的操作视频，能够提高评估数据的有效性和真实性，从而提高实训平台后续教辅和考评的准确性和客观性。
108.具体地，采集学员在实训平台中的实际操作视频，通过ai识别的方式，追踪学员的骨骼人脸等动作数据，将动作数据输入至与行为轨迹类对应的实训测试子集中进行评价打分。通过ai识别的方式识别的方式，获取学员操作的步骤顺序数据，将步骤顺序数据输入至与标准流程类对应的实训测试子集中进行评价打分。通过ai识别的方式识别的方式，确定学员操作完成后，采集操作结果数据，将操作结果数据输入至与结果标准类对应的实训测试子集中进行评价打分。其中，步骤顺序数据、动作数据和操作结果数据均通过视频采集装置采集到的学员实际操作视频得到的。
109.在采集学员的实际操作视频之前，向实训平台发送教辅指令或考评指令。当实训平台接收到的是教辅指令时，则实训平台根据实时采集到的学员的实际操作视频进行分析检测，当检测到存在错误操作时，根据错误操作的种类不同，输出不同的教辅提示信息，实训平台能够输出相应的教学视频或教学音频。当实训平台接收到的是考评指令时，则实训平台根据实时采集到的学员的实际操作视频进行分析检测，当检测到存在错误操作时，则
根据错误类型进行打分，当完成全部考核后输出相应的最终评分。
110.示例性地，在教辅过程中，实训平台通过显示装置输出相应的教学视频，学员根据教学视频模仿学习，实训平台采集学员的实际操作视频，如果检测到实际操作视频中存在错误步骤，即时性地向学员输出教辅视频或音频，用于对学员的操作进行知道纠正。
111.示例性地，在考评过程中，学员直接根据实训平台输出的开始考评指令开始进行实际操作，实训平台采集学员实际操作过程中的实际操作视频，在检测到学员完成操作后，根据学员整个操作过程中的行为轨迹、流程步骤和操作结果进行打分。
112.实训平台采用ai识别的方式，将采集到的工人的人工操作视频作为实训平台考核标准的评估数据，避免由于学校不具备专业技能人才导致的教学质量差，以及考评结果不准确的问题。学员通过实训平台对学员进行教辅和考评的过程中，采集学员的实际操作视频，通过对实际操作视频进行分析，能够对学员操作的步骤流程是否标准、操作结果是否达标，以及操作动作是否规范进行检测，根据检测结果进行教辅指导和考评打分。避免了相关技术中人工考评教辅存在的认为性高、客观公证度低的问题，还降低了人力成本。并且学员能够根据自身能力结合自身需求选择不同级别的教辅内容和考评难度级别，符合“因材施教”的教育理念，提高了学员的学习热情和学习效果。
113.实施例二：
114.如图6所示，本发明的第三个实施例中提供了一种实训平台600，包括：存储器602和处理器604，存储器602用于存储程序或指令；处理器604用于执行程序或指令，程序或指令被处理器604执行时实现如实施例一中的实训平台的控制方法的步骤。因此具有上述实训平台的控制方法的全部有益效果，在此不再做过多赘述。
115.实训平台600还包括：
116.视频采集装置606，视频采集装置606用于评估数据和测试数据。
117.视频输出装置608，具体可选为显示屏、投影仪等，视频输出装置608用于输出教学视频，以及用于输出评估数据和测试数据中的视频信息。
118.音频输出装置610，具体可选为扬声器，音频输出装置610用于输出教学音频，以及用于输出评估数据和测试数据中的音频信息。
119.通信装置612，具体可选为无线通信装置和/或有线通信装置，通过通信装置612能够与服务器相连，通信装置612用于从服务器下载评估数据，以及将测试数据和第一检测结果和第二检测结果上传至服务器存储。
120.在一些实施例中，实训平台600可用于预制构件制作实训和预置构建装配实训等。
121.其中，预制构建制作实训包括：生产前劳保用品选择与正确穿戴训练、生产前专用工具选择与使用方法训练、生产前实训工位卫生检查及安全隐患排查、构件图纸识图训练、根据构件图纸选择合适模具、根据构件图纸选择合适的钢筋类型及埋件类型、常用类型构件模具摆放实操训练、模具测量、校正实操训练、模具固定实操训练、实物认知钢筋不同型号、类型及用途、实物认知埋件类型与用途、钢筋网片绑扎固定实操训练、钢筋骨架间距控制、绑扎固定实操训练、埋件固定实操训练、绑扎钢筋质量检测。
122.预置构建装配实训包括：实体认知吊装机具及功能应用训练、实体认知常用构件训练、实体认知不同建筑结构节点连接训练、施工前劳保用品选择与正确穿戴训练、施工前专用工具选择与使用方法训练、施工前实训场地卫生检查及安全隐患排查训练、楼面测量
划线与标高实操训练、构件起吊操作实操训练、构件协作安装实操训练、现浇段钢筋绑扎实操训练、特殊区域加固实操训练、现浇模板支设实操训练、余料盘点入库实操训练、工具清理保养入库实操训练、实操场地垃圾清理实操训练、劳保用品整理入库实操训练。
123.实施例三：
124.本发明的第三个实施例中提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，程序被处理器执行时实现如上述任一实施例中的实训平台的控制方法，因而具有上述任一实施例中的实训平台的控制方法的全部有益技术效果。
125.其中，可读存储介质，如只读存储器(read
‑
only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等。
126.需要明确的是，在本发明的权利要求书、说明书和水明书附图中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非有额外的明确限定，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了更方便地描述本发明和使得描述过程更加简便，而不是为了指示或暗示所指的装置或元件必须具有所描述的特定方位、以特定方位构造和操作，因此这些描述不能理解为对本发明的限制；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，举例来说，“连接”可以是多个对象之间的固定连接，也可以是多个对象之间的可拆卸连接，或一体地连接；可以是多个对象之间的直接相连，也可以是多个对象之间的通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据上述数据地具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
127.在本发明的权利要求书、说明书和水明书附图中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本发明的权利要求书、说明书和水明书附图中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
128.以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。