用于通过与环境中对象进行交互来促进学习的系统和方法

摘要

实施例总体上涉及一种促进学习的计算机实施的方法，该方法包括：在计算装置处接收指示用户简档的数据，该用户简档与用户级别相关联；在计算装置处接收指示用户与识别标签的交互的数据，其中，该数据包括识别码；识别与该识别码相关联的对象类型；基于与该用户简档相关联的用户级别确定交互响应级别；基于该对象类型和该交互响应级别，确定要递送给该用户的响应；以及使该响应被递送给该用户。

说明书

技术领域

实施例总体上涉及用于通过与环境中的对象进行交互来促进学习的系统和方法。具体地，实施例涉及通过与环境中的对象进行视觉、口头和听觉交互来促进学习。

背景技术

教孩子们语言和其他技能对于他们的发展和成长很重要，但可能会受到指导老师(诸如父母和教师)为促进这种教学可提供的时间量的限制。许多父母努力花费足够的时间与他们的孩子进行交互式学习，而教师可能无法在繁忙的课堂中给予孩子一对一的关注。可以给予孩子们诸如玩具和书籍等学习工具，以提供一定的教育效益，但是这些工具缺乏基于接触的学习联想，并且也缺乏孩子们可以从其他人类那里获得的交互。

期望解决或减轻与用于向孩子们提供基于交互式情境的学习的现有系统和方法相关联的一个或多个不足或缺点、或者至少提供其有用的替代方案。

贯穿本说明书，词语“包括(comprise)”或诸如“包括(comprises)”或“包括(comprising)”等变体应被理解为暗指包含所陈述的一个要素、整体或步骤或一组要素、整体或步骤，但不排除其他任何一个要素、整体或步骤或一组要素、整体或步骤。

本说明书中已包括的文件、行为、材料、装置、物品等的任何讨论均不应被视为承认任何或所有这些事项形成现有技术基础的一部分或为与本披露相关的领域内的公知常识(当其在每项所附权利要求的优先权日之前存在时)。

发明内容

一些实施例涉及一种促进学习的计算机实施的方法，该方法包括：

在计算装置处接收指示用户简档的数据，该用户简档与用户级别相关联；

在计算装置处接收指示用户与识别标签的交互的数据，其中，该数据包括识别码；

识别与该识别码相关联的对象类型；

基于与该用户简档相关联的用户级别确定交互响应级别；

基于该对象类型和该交互响应级别，确定要递送给该用户的响应；以及

使该响应被递送给该用户。

在一些实施例中，接收指示用户简档的数据包括接收由用户在登录过程中输入的用户凭证。在一些实施例中，该用户简档是默认用户简档，该用户简档与默认用户级别相关联。

根据一些实施例，接收指示用户与识别标签的交互的数据包括从该计算装置的传感器部件接收数据。在一些实施例中，接收指示用户与识别标签的交互的数据包括从该计算装置外部的传感器装置接收数据，该传感器装置包括传感器部件。

在一些实施例中，接收指示用户与识别标签的交互的数据包括接收指示该传感器部件在该识别标签附近的数据。根据一些实施例，该识别标签是近场通信(NFC)标签。

在一些实施例中，使该响应被递送给该用户包括将该响应从该计算装置的输出部件传输到该用户。根据一些实施例，使该响应被递送给该用户包括将该响应传输到该计算装置外部的输出装置。

一些实施例进一步包括：在确定要递送给该用户的响应之前，基于从数据库中检索到的交互历史数据来修改该交互响应级别。

根据一些实施例，基于将该识别码与存储在具有相关联的识别码和对象类型的数据库中的识别码进行匹配来识别该对象类型。

一些实施例进一步包括：

识别该要递送的响应是否包括变量字段；以及

如果该要递送的响应包括变量字段，则检索要插入到该变量字段中的适当的数据，以完成该响应。

一些实施例进一步包括：

确定发生了进一步的交互；以及

生成进一步的响应并使该响应被递送。

在一些实施例中，确定发生了进一步的交互包括从该计算装置的传感器部件接收信号。根据一些实施例，确定发生了进一步的交互包括从该计算装置外部的传感器装置接收信号，该传感器装置包括传感器部件。

根据一些实施例，确定发生了进一步的交互包括确定该传感器部件在该识别标签附近。在一些实施例中，确定发生了进一步的交互包括从该计算装置和该传感器装置中的至少一个的用户输入部件接收用户输入信号。

一些实施例涉及一种用于促进学习的计算装置，该计算装置包括：

处理器；以及

该处理器可访问并且存储可执行代码的存储器，其中，当该可执行代码由该处理器执行时，使该处理器：

接收指示用户简档的数据，该用户简档与用户级别相关联；

接收指示用户与识别标签的交互的数据，其中，该数据包括识别码；

识别与该识别码相关联的对象类型；

基于与该用户简档相关联的用户级别确定交互响应级别；

基于该对象类型和该交互响应级别，确定要递送给该用户的响应；以及

使该响应被递送给该用户。

一些实施例进一步包括通信模块，该通信模块被配置为促进该计算装置与至少一个外部装置之间的通信。

在一些实施例中，该通信模块被配置为促进该计算装置与传感器装置之间的通信，并且其中，该计算装置被配置为从该传感器装置接收指示用户与该识别标签的交互的数据。一些实施例包括标签传感器模块，其中，该计算装置被配置为从该标签传感器模块接收指示用户与该识别标签的交互的数据。

一些实施例进一步包括输出模块，其中，该计算装置通过经由该输出模块输出该响应来使该响应被递送给该用户。在一些实施例中，该通信模块被配置为促进该计算装置与媒体装置之间的通信，并且其中，该计算装置通过将该响应传送给该媒体装置来使该响应被递送给该用户。

根据一些实施例，该通信模块被配置为促进该计算装置与云服务器之间的通信，并且其中，该计算装置通过将该对象类型和该交互响应级别传送给该云服务器并从该云服务器接收要递送的响应，基于该对象类型和该交互响应级别，来确定要递送的响应。

一些实施例包括一种用于通过与环境中的对象进行交互来促进学习的套件；该套件包括：

至少一个识别标签，该至少一个识别标签包括识别码；

传感器装置，该传感器装置被配置为读取该至少一个识别标签的识别码并将该识别码传送给计算装置；以及

至少一个媒体装置，该媒体装置被配置为从该计算装置接收输出媒体并将该输出媒体递送给用户。

一些实施例包括一种用于通过与环境中的对象进行交互来促进学习的套件；该套件包括：

至少一个识别标签，该至少一个识别标签包括识别码；以及

装置，该装置被配置为：读取该至少一个识别标签的识别码并将该识别码传送给计算装置，并且从该计算装置接收输出媒体并将该输出媒体递送给用户。

附图说明

以下通过举例的方式并参考附图进一步详细地描述实施例，在附图中：

图1示出了根据一些实施例的交互式学习系统的框图；

图2示出了根据一些替代性实施例的交互式学习系统的框图；

图3示出了根据一些替代性实施例的交互式学习系统的框图；

图4示出了根据一些替代性实施例的交互式学习系统的框图；

图5示出了展示由图1的交互式学习系统的计算装置执行的促进交互式学习的方法的流程图；

图6示出了展示由图1的交互式学习系统的云服务器执行的促进交互式学习的方法的流程图；以及

图7示出了展示使用中的图1的交互式学习系统的图。

具体实施方式

实施例总体上涉及用于通过与环境中的对象进行交互来促进学习的系统和方法。具体地，实施例涉及通过与环境中的对象进行视觉、口头和听觉交互来促进学习。

图1示出了用于向主体提供交互式学习体验的交互式系统100的框图。系统100被配置为通过结合主体的环境向该主体递送教育内容来提供主动的且交互式的学习体验。

系统100包括至少一个ID标签110和被配置为与该至少一个ID标签110通信的传感器装置120。系统100还包括与传感器装置120通信的计算装置140。计算装置140还与媒体装置130和云服务器150通信。

在图1中，示出了三个ID标签110。然而，系统100可以包括一个或多个ID标签110，包括但不限于1、2、3、4、5、6、7、8、9或10个ID标签110。ID标签110可以存储可由传感器装置120读取的识别码115。每个ID标签110可以具有单独且唯一的识别码115。在一些替代性实施例中，识别码115可以由多于一个ID标签110共享。在一些实施例中，每个ID标签110可以具有从存储在云服务器150中的一组识别码115中选择的一个识别码115。

每个识别码115可以与对象类型或位置类型相关联。在一些实施例中，对象类型例如可以与在普通住宅中找到的日常对象和家具(诸如桌子、椅子、窗户、床或浴盆)相关联。位置类型例如可以与普通住宅普遍的区域或房间(诸如厨房、卧室、浴室、客厅或游戏室)相关联。

在使用中，ID标签110可以安装在住宅、学校或其他环境中，其中每个ID标签位于对象上或紧靠对象或位于与对象相关联的位置。例如，“桌子”类型ID标签110可以位于桌子上或紧靠桌子。“浴室”类型ID标签110可以位于浴室中或紧靠浴室，例如在浴室门上。

在一些实施例中，ID标签110可以例如与诸如妈妈、爸爸、兄弟、姐妹、祖母、祖父、教师、医生等人相关联。

在一些实施例中，ID标签110可以是近场通信(NFC)标签，并且识别码115可以被配置为可由NFC读取器装置读取。在一些实施例中，识别码115可以是视觉码，诸如条形码或QR码；磁性标签；蓝牙信标、支持Wi-Fi的装置、红外可读代码或携带能够由传感器装置120使用基于接触的通信或非接触式通信进行读取的数据的另一种类型的代码。在一些实施例中，当在制造期间初始化每个标签110时，识别码115可以被写入ID标签110，并且识别码可以是不可编辑且不可重写的永久或持久识别码。在一些替代性实施例中，诸如识别码等数据可以在ID标签110的寿命期间被编辑并写入这些ID标签。

再次参考图1，传感器装置120包括处理器121和可选的存储器122。在一些实施例中，传感器装置120可以不包括任何存储器122，并且替代地可以被配置为自动将任何捕获的数据传送给计算装置140。在一些实施例中，传感器装置120可以包括非接触式智能卡读取器，该非接触式智能卡读取器可以是PC链接的非接触式智能卡读取器，诸如龙杰智能卡有限公司(Advanced Card Systems Ltd)的ACR122U NFC读取器。

在传感器装置120确实包括存储器122的情况下，处理器121可以被配置为访问存储在存储器122中的数据、执行存储在存储器122中的指令、并且向存储器122读写数据。处理器121可以包括一个或多个微处理器、中央处理单元(CPU)、专用指令集处理器(ASIP)或其他能够读取和执行指令代码的处理器。存储器122可以例如包括一种或多种易失性或非易失性存储器类型，诸如RAM、ROM、EEPROM或闪存。

处理器121可以被配置为经由一个或多个输入和/或输出模块与一个或多个外围装置通信。在一些实施例中，处理器121可以与传感器装置120的标签传感器模块123通信。标签传感器模块123可以是被配置为从ID标签110读取识别码115并将读取的数据传送给处理器121的传感器部件。标签传感器模块123可以包括NFC读取器、磁代码读取器、相机或激光扫描仪中的一个或多个，或者可以以其他方式被配置为允许标签传感器模块123读取识别码115。在一些实施例中，标签传感器模块123可以被配置为仅从与传感器装置120接近的标签110读取识别码115。例如，在一些实施例中，标签传感器模块123可以被配置为从位于传感器装置120的10cm内的ID标签110读取识别码115。在一些实施例中，标签传感器模块123可以被配置为从位于传感器装置120的5cm内的ID标签110读取识别码115。

处理器121还可以与输入模块124通信，该输入模块可以被配置为接收用户输入、并将所接收的用户输入发送给处理器121。例如，输入模块124可以从触摸屏显示器、麦克风、相机、按钮、转盘或开关中的一个或多个接收输入。

此外，处理器121可以与通信模块125通信，该通信模块可以被配置为允许传感器装置120与诸如计算装置140等外部装置通信。通信模块125可以被配置为促进经由有线或无线通信协议的通信，该有线或无线通信协议可以包括蓝牙、Wi-Fi、以太网、USB和/或任何其他通信协议。

在使用中，当传感器装置120或标签传感器模块123接近ID标签110时，处理器121可以执行存储在存储器122中的指令代码，以使处理器121指示标签传感器模块123读取识别码115。处理器121可以从标签传感器模块123接收识别码115，并且经由通信模块125将识别码115传送给计算装置140。这可以使计算装置140与媒体装置130进行通信，以使输出响应被递送给用户。如果计算装置140以用于指示期望用户响应的消息进行响应，则处理器121可以进一步指示输入模块124捕获用户响应，并且使所捕获的用户响应经由通信模块125被传送给计算装置140。以下参考图5至图7进一步详细地描述该方法。

媒体装置130例如可以是被配置为响应于用户与系统100的部件(诸如传感器装置120)之间的交互而向系统100的用户播放媒体的输出装置。媒体装置130包括输出模块131和通信模块132。输出模块131可以包括一个或多个输出部件，诸如视觉屏幕显示器、扬声器、灯、蜂鸣器或振动马达。通信模块132可以被配置为允许媒体装置130与诸如计算装置140等外部装置通信。通信模块132可以被配置为促进经由有线或无线通信协议的通信，该有线或无线通信协议可以包括蓝牙、Wi-Fi、以太网、USB或另一通信协议。

在操作中，当通信模块132从计算装置140接收到媒体数据时，媒体装置130可以被配置为使输出模块131播放或显示该媒体数据。根据一些实施例，一旦该媒体已经被播放或显示，媒体装置130可以被配置为使通信模块132向计算装置140传达这件事。

计算装置140可以是手持计算装置，诸如智能电话、平板计算机、智能手表、个人数字助理(PDA)或其他手持计算装置。在一些实施例中，计算装置140可以是膝上型计算机、台式计算机或服务器装置。计算装置140可以用于促进ID标签110的初始安装，允许用户利用用户简档登录到系统100，并促进对交互响应的处理和递送。

计算装置140包括处理器141和存储器143。处理器141可以被配置为访问存储在存储器143中的数据，执行存储在存储器143中的指令，并且向存储器143读写数据。处理器141可以包括一个或多个微处理器、中央处理单元(CPU)、专用指令集处理器(ASIP)或其他能够读取和执行指令代码的处理器。

存储器143可以例如包括一种或多种易失性或非易失性存储器类型，诸如RAM、ROM、EEPROM或闪存。存储器143可以存储被配置为可由处理器141执行的应用程序144，诸如交互式学习应用程序。当由处理器141执行时，应用程序144可以被配置为使计算装置140促进与主体的交互式学习程序。特别地，应用程序144可以使计算装置140与传感器装置120、媒体装置130和云服务器150中的一个或多个进行通信，以确定由主体发起的交互、并确定应当返回给主体的响应，如以下进一步详细描述的。

应用程序144还可以通过促进安装模式来促进在环境中安装ID标签110。例如，处理器141可以被配置为执行应用程序144以使计算装置140以安装模式进行操作。当处于安装模式时，计算装置140可以被配置为显示由传感器装置120扫描的ID标签110的对象类型或位置类型，以允许将ID标签110安装在其正确位置。

处理器141可以被配置为与通信模块142通信，该通信模块可以被配置为使计算装置140与诸如传感器装置120、媒体装置130和/或云服务器150等外部装置通信。通信模块142可以被配置为促进经由有线或无线通信协议的通信，该有线或无线通信协议可以包括蓝牙、Wi-Fi、以太网、USB或另一通信协议。

云服务器150可以是存储应用程序代码和数据的基于云的分布式服务器系统。云服务器150包括用于促进云服务器150和/或计算装置140之间的通信的通信模块152。通信模块152可以被配置为促进经由有线或无线通信协议的通信，该有线或无线通信协议可以包括蓝牙、Wi-Fi、以太网、USB或另一通信协议。

云服务器150存储服务器应用程序151。服务器应用程序151可以包括可执行程序代码，并且可以用作用于做出决策的区分引擎。服务器应用程序151可以使用人工智能和计算机学习来基于可用数据做出决策。特别地，服务器应用程序151可以被配置为从计算装置140接收用户凭证信息、识别码115和由输入模块124记录的主体输入数据，并且作为响应确定要经由媒体装置130向主体播放的媒体数据。

服务器应用程序151还可以利用除从计算装置140接收的数据以外的数据来通知其决策。例如，服务器应用程序151可以从数据库153检索数据以促进其决策，该数据库可以存储在云服务器150中。数据库153可以基于用户与系统100的交互来存储基于情境的数据点。例如，数据库153可以存储与用户同系统100的交互的空间方面和/或时间方面有关的数据点，诸如发生交互的位置和/或时间。数据库153还可以存储与用户交互的频率和/或等待时间有关的数据点，诸如关于他们上一次进行交互的时间和/或用户对系统100的交互进行响应花费了多长时间的数据。在一些实施例中，数据库153还可以记录关于参与交互的用户的身份的数据，该数据可以例如基于用于登录到系统100的用户凭证。当云服务器150无论是从标签传感器模块123还是输入模块124接收到与计算装置140所接收的交互有关的信息时，可以将交互的详细信息存储在数据库153中。

服务器应用程序151还可以从云数据库154检索数据以促进决策。云数据库154可以存储搜索引擎所收集的数据，该数据被获取以向由系统100递送的响应提供区域情境、环境情境和文化情境。例如，云数据库154可以确定并存储关于计算装置140在世界上位于何处的信息，和/或关于计算装置140的位置的文化信息和/或区域信息，诸如当地假日的日期、多条当地新闻以及当地语言。

在操作中，当云服务器150经由通信模块152接收到与用户交互有关的数据时，服务器应用程序151从数据库153和从云数据库154检索相关数据，并确定要递送给用户的响应。该响应经由通信模块152被发送到计算装置140，以由媒体装置130递送。

图2至图4示出了系统100的替代性配置。

图2示出了系统200，该系统具有如以上参考图1的系统100所描述的ID标签110、计算装置140和云服务器150。系统200与系统100的不同之处在于，系统200包括组合的传感器装置和媒体装置220。

传感器装置和媒体装置220包括如以上参考图1所描述的处理器121和存储器122。处理器121可以被配置为访问存储在存储器122中的数据，执行存储在存储器122中的指令，并且向存储器122读写数据。处理器121还可以被配置为经由一个或多个输入模块和/或输出模块(诸如如以上参考图1所描述的标签传感器模块123、输入模块124和通信模块125)与一个或多个外围装置进行通信。通信模块125可以被配置为允许传感器装置和媒体装置220与诸如计算装置140等外部装置通信。

处理器121可以进一步与输出模块131通信。如以上参考图1所描述的，输出模块131可以包括视觉屏幕显示器、扬声器、灯、蜂鸣器或振动马达中的一个或多个。

在使用中，当传感器装置和媒体装置220接近ID标签110时，处理器121可以执行存储在存储器122中的指令代码，以使处理器121指示标签传感器模块123读取识别码115。处理器121可以从标签传感器模块123接收识别码115，并且经由通信模块125将识别码115传送给计算装置140。通信模块125被配置为从计算装置140接收响应数据。当接收到响应数据时，处理器121使输出模块131播放或显示媒体数据。根据一些实施例，一旦媒体已经被播放或显示，处理器121可以被配置为使通信模块125向计算装置140传达这件事。如果计算装置140以用于指示期望用户响应的消息进行响应，则处理器121可以进一步指示输入模块124捕获用户响应，并且使所捕获的用户响应经由通信模块125被传送给计算装置140。

图3示出了系统300，该系统具有如以上参考图1的系统100所描述的ID标签110、媒体装置130和云服务器150。系统300与系统100的不同之处在于，系统300包括组合的传感器装置和计算装置320。

传感器装置和计算装置320包括如以上参考图1所描述的处理器121。传感器装置和计算装置320进一步包括存储器143，该存储器存储被配置为可由处理器121执行的应用程序144。如以上参考图1所描述的，应用程序144可以被配置为使计算装置140促进与主体的交互式学习程序。

处理器121可以被配置为访问存储在存储器122中的数据，执行应用程序144，并且向存储器122读写数据。处理器121还可以被配置为经由一个或多个输入模块和/或输出模块(诸如如以上参考图1所描述的标签传感器模块123、输入模块124和通信模块125)与一个或多个外围装置进行通信。通信模块125可以被配置为允许传感器装置和计算装置320与诸如媒体装置130和云服务器150等外部装置通信。

在使用中，当传感器和装置220接近ID标签110时，处理器121可以执行存储在存储器122中的指令代码，以使处理器121指示标签传感器模块123读取识别码115。处理器121可以从标签传感器模块123接收识别码115，并且经由通信模块125将识别码115传送给云服务器150。通信模块125被配置为从云服务器150接收响应数据。当接收到响应数据时，处理器121使通信模块125将该响应数据发送到媒体装置130以播放给用户。根据一些实施例，一旦媒体已经被播放或显示，通信模块125可以接收对此的通知，并将该通知传送给云服务器150。如果云服务器150以用于指示期望用户响应的消息进行响应，则处理器121可以进一步指示输入模块124捕获用户响应，并且使所捕获的用户响应经由通信模块125被传送给云服务器150。

图4示出了系统400，该系统具有如以上参考图1的系统100所描述的ID标签110和云服务器150。系统400与系统100的不同之处在于，系统400包括组合的传感器装置、媒体装置和计算装置420。

传感器装置、媒体装置和计算装置420包括如以上参考图1所描述的处理器121。传感器装置、媒体装置和计算装置420进一步包括存储器143，该存储器存储被配置为可由处理器121执行的应用程序144。如以上参考图1所描述的，应用程序144可以被配置为使计算装置140促进与主体的交互式学习程序。

处理器121可以被配置为访问存储在存储器122中的数据，执行应用程序144，并且向存储器122读写数据。处理器121还可以被配置为经由一个或多个输入模块和/或输出模块(诸如如以上参考图1所描述的标签传感器模块123、输入模块124和通信模块125)与一个或多个外围装置进行通信。通信模块125可以被配置为允许传感器装置和计算装置320与诸如云服务器150等外部装置通信。

处理器121可以进一步与输出模块131通信。如以上参考图1所描述的，输出模块131可以包括视觉屏幕显示器、扬声器、灯、蜂鸣器或振动马达中的一个或多个。

在使用中，当传感器装置、媒体装置和计算装置420接近ID标签110时，处理器121可以执行存储在存储器122中的指令代码，以使处理器121指示标签传感器模块123读取识别码115。处理器121可以从标签传感器模块123接收识别码115，并且经由通信模块125将识别码115传送给云服务器150。通信模块125被配置为从云服务器150接收响应数据。当接收到响应数据时，处理器121使输出模块131播放或显示媒体数据。根据一些实施例，一旦媒体已经被播放或显示，处理器121可以被配置为使通信模块125与云服务器150传达这件事。如果云服务器150以用于指示期望用户响应的消息进行响应，则处理器121可以进一步指示输入模块124捕获用户响应，并且使所捕获的用户响应经由通信模块125被传送给云服务器150。

尽管如以下进一步详细描述的图5至图7参考图1的系统100，但是可设想的是，对于图2、图3和图4的系统200、300和400，将分别存在与参考图5至图7所描述的方法和场景相对应的方法和场景。

图5示出了由图1的计算装置140执行的促进交互式学习过程的方法500。在一些实施例中，处理器141被配置为执行与应用程序144相关联的计算机代码，以使计算装置140执行方法500。

在方法500的步骤505处，计算装置140接收由用户在登录过程中输入的用户凭证，这些用户凭证与用户简档有关。每个用户简档可以具有相关的用户级别。在一些实施例中，这些用户凭证可以包括用户名、密码、访问码、PIN码或另一形式的用户凭证中的一个或多个。用户凭证可以由用户使用与计算装置140相关联的输入装置来输入，该输入装置可以包括键盘、鼠标、触摸屏或其他输入装置。

在一些实施例中，不执行登录过程，并且不需要输入用户凭证。特别地，在计算装置140是用于在诸如学校或博物馆等空间中使用的公共装置的情况下，可能就是这种情况。在这些情况下，可以使用具有通用或默认用户级别的通用或默认用户简档。

在步骤510处，如果已经接收到用户凭证，则执行应用程序144的处理器141使通信模块142将所接收的用户凭证发送到云服务器150以进行认证，如以下参考图6的步骤605至615所描述的。如果来自云服务器150的响应指示用户凭证无效，则在步骤520处，处理器141使错误显示给计算装置140的用户。在一些实施例中，处理器141可以进一步使提示被显示给用户，以指示用户重新输入他们的用户凭证。

如果例如通过从云服务器150接收到指示而发现用户凭证是有效的，则执行应用程序144的处理器141使用户登录并等待来自传感器装置120的指示发起交互的数据。

在步骤525处，接收指示发起交互的数据。在所展示的实施例中，只能通过用户与ID标签110的交互来发起交互，并且因此步骤525可以包括接收指示用户与ID标签110的交互的数据。在一些替代性实施例中，交互还可以通过用户经由输入模块124提供用户输入来发起，例如，可以通过对着麦克风讲话、按下按钮或在键盘上打字来进行。

在步骤530处，执行应用程序144的处理器141确定所接收的识别码115。在一些实施例中，处理器141可以通过将所接收的数据与存储在存储器143中的一系列识别码进行比较来确定识别码115。在一些实施例中，处理器141可以通过与云服务器150通信来确定识别码115，该云服务器可以在数据库153内存储一系列识别码。

在步骤535处，执行应用程序144的处理器141将识别码115发送到云服务器150以进行处理，如以下参考图6的图625至675所描述的。在步骤540处，从云服务器150接收输出响应。在步骤545处，将从云服务器150接收的输出响应传送给媒体装置130以向用户播放或显示。

在步骤550处，执行应用程序144的处理器141基于与传感器装置120的通信来确定是否已经接收到对输出响应的用户响应。用户响应可以包括与ID标签110的进一步交互、与新ID标签110的交互或经由用户输入模块124的用户输入。如果没有接收到进一步的交互，则处理器141使方法500移至步骤555，在该步骤中，计算装置140等待来自传感器装置120的指示新交互的进一步信号。

如果在步骤550处从传感器装置120接收到进一步交互，则在步骤560处，执行应用程序144的处理器141使新的交互被通信模块142发送到云服务器150。当接收到来自云服务器150的响应时，处理器141然后从步骤540继续执行方法500。

图6示出了由图1的云服务器150执行的促进交互式学习过程的方法600。在一些实施例中，云服务器150的相关联的一个或多个处理器被配置为执行与服务器应用程序151相关联的计算机代码，以使云服务器150执行方法600。

在步骤605处，经由通信模块152从计算装置140接收用户凭证。这些用户凭证可以包括用户名、密码、访问码、PIN码或在登录过程中由计算装置140接收的另一形式的用户凭证中的一个或多个。如上所述，在一些实施例中，可能不需要用户凭证，在这种情况下，方法600移至步骤620。在步骤610处，执行服务器应用程序151的云服务器150确定所接收的用户凭证是否有效。在一些实施例中，这可以通过将所接收的凭证与存储在数据库153中的凭证进行比较来完成。如果发现凭证无效，则在步骤615处，执行服务器应用程序151的云服务器150经由通信模块142将错误响应发送到计算装置140。

如果凭证有效，则在步骤620处，云服务器150可以将肯定的认证响应发送到计算装置140，并识别登录的用户简档的用户级别。每个用户的级别可以存储在数据库153中并与每个用户账户相关联。在一些实施例中，用户的级别越高，系统100向用户递送响应就越困难或越复杂。

在步骤630处，云服务器150接收由计算装置140发送的识别码115。在步骤630处，执行服务器应用程序151的云服务器150通过将识别码115与存储在数据库153中的代码进行比较来确定与识别码115相关联的对象类型。在一些实施例中，每个识别码115可以与普通住宅的日常对象或区域相关联。例如，一些识别码类型可以包括窗户、门、桌子、椅子、地板、床、墙壁、厨房、卧室和浴室。在一些实施例中，识别码可以与其他对象类型相关联。

在步骤635处，执行服务器应用程序151的云服务器150可以从数据库153中检索登入用户的交互历史。交互历史可以包括诸如用户最后一次与当前ID标签110交互的时间、用户最后一次与任何ID标签110交互的时间以及从用户接收的基于过去的交互的用户响应级别等数据。

在步骤640处，执行服务器应用程序151的云服务器150可以确定要递送给用户的响应的交互响应级别。交互响应级别可以基于在620处识别的用户级别以及在步骤635处检索到的交互历史。根据一些实施例，交互响应级别可以是基于在620处识别的用户级别，并且可以基于在步骤635处检索到的交互历史进行修改。例如，如果在步骤620处识别的用户级别是级别4，但是交互历史表明该用户在过去24小时内已与当前ID标签进行了五次交互、并显示出指示对系统100递送的输出响应的领悟的用户响应级别，则在步骤640处，云服务器150可以确定本交互的交互响应级别应以级别5递送。如果在步骤620处识别的用户级别是级别4，但是交互历史表明该用户在过去一周内没有与任何ID标签进行交互，则在步骤640处，云服务器150可以确定本交互的交互响应级别应以级别3递送。例如，如果在步骤620处识别的用户级别是级别4，但是交互历史表明该用户在过去24小时内已与当前ID标签进行了五次交互、并显示出指示对系统100递送的输出响应的较低领悟的较低用户响应级别，则在步骤640处，云服务器150可以确定本交互的交互响应级别应以级别3递送。

在一些实施例中，一旦确定了交互响应级别，就可以将其写入数据库153中作为新的用户级别。在一些实施例中，所确定的交互响应级别可以仅仅是临时交互响应级别，并且不可以改变用户级别。

在步骤645处，一旦确定了交互响应级别，则执行服务器应用程序151的云服务器150选择响应。该响应可以从具有存储在数据库153中的响应的数据库中选择，并且可以通过在步骤630处确定的对象类型以及在步骤640处确定的交互响应级别来选择。例如，可以选择对象类型“桌子”的级别3的响应。在一些实施例中，数据库153可以针对每种对象类型和交互响应级别存储多个可能的响应。例如，数据库153可以针对对象类型“桌子”存储十个可能的级别3的响应。可以由云服务器150通过从可用响应中随机进行选择、通过以预定顺序循环遍历可用响应或通过基于诸如日期和时间、交互历史、或其他数据等因素选择适当的响应来确定要递送的响应。例如，根据一些实施例，如果云服务器150确定本交互是一天中的第一次交互，并且时间在中午之前，则云服务器150可以选择响应“早上好！”。

在步骤650处，一旦已经选择了响应，则执行服务器应用程序151的云服务器150确定是否需要进一步的数据来完成在步骤645处选择的响应。在响应包含变量字段的情况下，则可能需要进一步的数据。变量字段可以包括用户名、日期或时间、当前天气、用户位置或其他变量字段。例如，所选择的响应可以采用“今天是[天气]。你能看到外面的[天气对象]吗？”的形式。变量字段是当天的当前天气(可能是晴天、多云或下雨)，以及与天气相关联的天气对象(诸如太阳、云或雨)。

如果执行服务器应用程序151的云服务器150确定在步骤645处选择的响应中存在需要进一步的数据的变量字段，则在步骤655处，检索进一步的适当数据以允许云服务器150生成完整的响应。可以从数据库153或从云数据库154检索数据。云数据库154可以存储从互联网检索到的数据，诸如当地天气、假日或给定日期的特殊事件、当地语言和习俗以及其他数据。一旦检索到适当的数据，就将该数据插入在步骤645处选择的响应中，并生成完整的响应。然后，云服务器150移至执行步骤660。

如果执行服务器应用程序151的云服务器150在步骤650处确定所选择的响应中不存在变量字段，并且因此不需要进一步的数据，则云服务器150继续执行步骤660。

在步骤660处，执行服务器应用程序151的云服务器150经由通信模块152将所生成的响应发送到计算装置140。在步骤665处，云服务器150确定是否从计算装置140接收到用户响应。如果没有接收到响应，则云服务器150通过等待来自计算装置140的进一步的交互数据来执行步骤675。如果在步骤665处接收到响应，则在步骤670处，由执行服务器应用程序151的云服务器来处理用户响应。

所接收的响应可以是与ID标签110的进一步交互，在这种情况下，在步骤670处处理响应可以包括确定ID标签110的识别码115以及如以上参考步骤630所描述的识别相关联的对象类型。该响应可以替代性地是麦克风捕获的口头响应、键盘上的键入响应、相机上捕获的图像、响应多项选择答案的触摸屏选择或由传感器装置120的输入模块124记录的另一种类型的响应。在一些实施例中，处理用户响应可以涉及执行语音识别、将所接收的响应与存储在数据库153中的一组预定的可能响应进行比较、或者使用计算机学习来识别响应的含义。

一旦响应已被处理，云服务器150就可以从步骤640继续执行方法600。

图7示出了示例场景700，该场景展示了根据以上参考图5和图6所描述的方法的、用户710对系统100的使用。

用户710使传感器装置120接近附接到桌子720上的ID标签110。传感器装置120读取ID标签110上的识别码115，并将该识别码传送给计算装置140。

计算装置140将识别码115发送到云服务器150，该云服务器确定识别码115与“桌子”对象相关联。云服务器150基于从数据库153检索的数据来进一步识别出登入到系统100的用户是级别1的用户，并且当前交互是该用户在过去24小时内与ID标签110的第一次交互。云服务器150执行服务器应用程序151，并确定该响应应该是级别1的响应。云服务器150选择与“桌子”对象类型相对应的级别1的响应。所选择的响应是与“桌子”对象类型相关联的对象名称，即词语“桌子”。

云服务器150将响应数据发送到计算装置140，该计算装置将响应转发到媒体装置130。媒体装置130接收响应数据，并将该响应数据以音频130的形式传送给用户。用户710听到媒体装置730说出词语“桌子”。

本领域技术人员应了解的是，在不脱离本披露的宽的一般范围的情况下，可以对上述实施例作出多种改变和/或修改。因此，本实施例在所有方面都应被认为是说明性的而不是限制性的。