支持手势交互的概念图结构提取工具的设计与实现

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概念图源于认知心理学研究。它是一种对知识进行组织、呈现和分享的重要工具。绘制一个概念图,包括创建节点和建立连接线两个关键操作。其中,节点代表一个概念,连接线表示概念间的关系。现存的概念图工具,通常使用鼠标键盘式的交互方式,这种交互方式通常会存在两个问题。第一,创建一个概念图的时候,往往强制用户采用特定的图示组织结构,即在用户还没有完成两个概念的书写时,就要求其先确定图的类型。这种要求在一定程度上会限制用户的思路灵活性和增加用户的认知负担;第二,不适用于支持笔式和手势交互的计算机。另外,一些支持手绘概念图的工具,虽然可以在绘制方面为用户提供便利,但其对于概念图的后续编辑和操作方面又比较欠缺。最后,市场上现有的概念图工具侧重点各不相同,纯粹用于教学领域的概念图工具比较缺乏。针对上述问题,本文面向教学领域,设计并实现了一个基于笔式手势交互的概念图自动识别工具。该工具以starC云端一体化教学平台作支撑,从教师需求出发,在满足课堂教学知识不间断传递的前提下,实现基本功能。本文所述工具的特点归结如下:1.允许用户先书写文本内容,再选择概念图类型。用户可以先在书写界面上书写内容,待到需要时,再将书写内容识别为相应的概念图。此功能是本论文的一个主要创新点。2.支持对概念图的结构化操纵。对于识别后的概念图,支持用户对其执行相应操作,包括对单个节点、多个节点或者整个图进行编辑操作。3.支持手势命令操作。为了增加工具的易用性和体验性,设计了专门用于本文所述工具的几个手势命令,目前支持的手势命令包括“折叠”、“展开”、“删除”、“恢复”、“复制”、“剪切”和“粘贴”命令。4.支持触摸和鼠标两种输入和操作方式。本文工具可以在触摸场景和普通鼠标场景下工作,为用户提供多种交互方式的选择。论文通过对概念图的基本知识的学习和研究,在分析和借鉴现存概念图工具优点的基础上,将概念图的制作嵌入到课堂教学中。研究并设计了概念图提取算法、手势识别算法和概念图操纵算法,实现了一个支持手势交互的概念图自动生成工具。同时基于课堂实践,通过实验验证工具的可用性,并统计手势识别率和准确率。
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