一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法

技术领域

本发明涉及教学装置领域，具体涉及一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法。

背景技术

书画教育是文化传承手段，其信息化更是现代教学改革重心。现有书画教学设备或装置还存在一些不足：多依赖机械辅助，用户对细粒度书画状态数据不明，脱离机器不知如何发力；多关注“学”，对“教”涉猎较少，学习者只能按照既定程序完成动作，灵活性差；未能实现书画效果评估，学习者难以知晓进步情况。因此，针对上述问题，提出一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法。

专利CN102938222B提出一种基于力反馈的书写训练器，旨在实现“手把手”教学目的。该发明考虑文字形状和书写速度并基于力反馈装置控制用户动作，但对握笔姿态考虑不足加之被动书写模式极可能导致用户脱离书写训练器后自行书写困难。此外，由于训练内容固定且未能可视化书写参数，用户进步状况不明难以起到良好训练效果。

发明内容

为了克服以上技术缺陷，本发明的目的在于提供一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法，具有书画教学内容及参数可视化、握笔及用笔姿态数据动态采集及书画训练效果智能评估等特点，能够达到提升书画教学与临摹训练效果的目的。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法，包括主动式压力感知电容笔、书画教学临摹液晶数位板组和书画教学及训练评分软件；

所述主动式压力感知电容笔用于书画教学、临摹训练中采集处理用户握笔压力数据及电容笔姿态数据并将其传输至书画教学临摹液晶数位板组；

所述书画教学临摹液晶数位板组用于书画教学、临摹训练中获取及显示用户笔迹数据、调整教学训练模式及传输书画教学数据与临摹训练数据至书画教学及训练评分软件；所述用户笔迹数据包括书画教学笔迹数据及书画临摹笔迹数据；

所述书画教学及训练评分软件用于评估当前训练效果、展示历史训练情况及渲染书画教学内容。

进一步的，所述主动式压力感知电容笔用于采集、处理及传输用户握笔压力数据及电容笔姿态数据；

所述压力感知模块1001与主控芯片1012及电源模块1013连接；所述压力感知模块1001根据压力类型分别置于笔体及笔尖；

所述笔尖加速度测量模块1007为微型电容式加速度计；所述笔尖加速度测量模块1007与主控芯片1012及电源模块1013连接；

所述主动式压力感知电容笔内其他模块分别连接主控芯片1012及电源模块1013。

进一步的，所述压力感知模块1001用于采集用户握笔压力数据，包括笔尖压力感知模块1002；食指第一关节压力感知模块1003；拇指第一关节压力感知模块1004；中指第一关节压力感知模块1005；食指根部压力感知模块1006；

所述用户握笔压力数据包括笔手四接触点压力值和笔尖压力值d

进一步的，所述电容笔姿态数据包括笔尖加速度数据及笔尖倾角数据；所述笔尖加速度数据指用笔方向速度变化数据，由笔尖加速度测量模块1007采集；所述笔尖倾角数据指主动式压力感知电容笔轴线与书画教学临摹液晶数位板组平面间夹角值，由笔尖倾角测量模块1008采集；所述笔尖倾角测量模块1008由微型加速度计和微型陀螺仪组成；所述微型加速度计用于测量静止状态笔尖倾角数据；所述微型陀螺仪用于测量书画状态笔尖倾角数据；所述主控芯片1012用于整合用户握笔压力数据、电容笔姿态数据及笔唯一标识数据为JSON格式；所述笔唯一标识数据存储于笔数据存储模块1010由笔生产时写入；

所述JSON格式数据通过笔数据传输模块1011发送至书画教学临摹液晶数位板组。

进一步的，所述书画教学临摹液晶数位板组包括书画教学液晶数位板2001及书画临摹液晶数位板2011；

所述书画教学液晶数位板2001用于接收用户握笔压力数据及电容笔姿态数据、显示书画教学笔迹数据、生成及传输书画教学数据及教学音频数据；

所述书画教学液晶数位板2001内各模块分别连接主控单元2002及电源模块2010；

所述用户握笔压力数据、电容笔姿态数据、笔唯一标识数据及书画教学笔迹数据由主控单元2002处理并转换为JSON格式书画教学数据；所述书画教学数据包括书写教学数据及绘画教学数据；所述书画教学笔迹数据包括书写教学笔迹数据及绘画教学笔迹数据；所述书写教学笔迹数据包括笔顺n中某笔迹段起点坐标(x

所述书画临摹液晶数位板2011用于调整学习模式，选择训练内容，接收及显示用户握笔压力数据、电容笔姿态数据、笔唯一标识数据和书画教学数据，采集并显示书画临摹笔迹数据，生成及传输临摹训练数据；

所述书画临摹液晶数位板2011内各模块分别连接主控单元2012及电源模块2019；

所述用户握笔压力数据、电容笔姿态数据、笔唯一标识数据及书画临摹笔迹数据由主控单元2012处理并转换为JSON格式临摹训练数据；所述临摹训练数据包括书写训练数据data

进一步的，所述书画教学及训练评分软件包括书画教学示范客户端4001及书画训练评分客户端4002；

所述书画教学示范客户端4001用于操作教学音频、展示书画教学内容及查看临摹训练情况；所述书画教学示范客户端4001包括可视化交互模块4003、数据传输及维护模块4004、书画教学云数据库4005及书画数据处理模块4008；

所述可视化交互模块4003用于教学用户与书画教学示范客户端间人机交互；

所述数据传输及维护模块4004用于读取临摹训练数据、接收教学音频数据、接收并存储书画教学数据；

所述书画教学云数据库4005用于存储书画教学数据及教学音频数据；所述书画教学云数据库4005包括书写教学数据库4006及绘画教学数据库4007；

所述书画教学数据处理模块4008用于手写汉字识别及图像唯一编号生成；

所述书画训练评分客户端4002用于书画训练类型和内容选择与展示、临摹训练效果评估情况展示；所述书画训练评分客户端4002包括可视化交互模块4009、临摹训练效果评估模块4010、数据传输及维护模块4011及临摹训练云数据库4012；

所述可视化交互模块4009用于训练用户与书画训练评分客户端4002间人机交互；

所述临摹训练效果评估模块4010用于根据书画训练效果智能评估方法给出综合评分；

所述数据传输及维护模块4011用于接收并存储临摹训练数据至临摹训练云数据库4012及读取并发送书画教学数据至书画临摹液晶数位板2011；

所述临摹训练云数据库4012用于存储临摹训练数据；所述临摹训练云数据库4012包括书写训练数据库4013及绘画训练数据库4014。

进一步的，所述书画训练效果智能评估方法包括书写训练效果评估方法及绘画训练效果评估方法；所述书写训练效果评估方法具体实施步骤如下：

步骤1：根据余弦相似度及坐标重合率计算书写字形相似度F；

步骤2：根据轨迹坐标匹配法计算书写笔顺正确度O；

步骤3：根据用户握笔压力数据及Jaccard相似系数计算书写力度相似度JD；

步骤4：根据笔尖加速度数据及Jaccard相似系数计算书写加速度相似度JA；

步骤5：根据笔尖倾角数据及Jaccard相似系数计算书写倾角相似度JG；

步骤6：对步骤1到步骤5结果加权求和并放大100倍计算书写综合评分S；

所述绘画训练效果评估方法具体实施步骤如下：

步骤7：根据余弦相似度及坐标重合率计算绘画线条吻合度P；

步骤8：根据用户握笔压力数据及Jaccard相似系数计算绘画力度相似度PD；

步骤9：根据笔尖加速度数据及Jaccard相似系数计算绘画加速度相似度PA；

步骤10：根据笔尖倾角数据及Jaccard相似系数计算绘画倾角相似度PG；

步骤11：对步骤7到步骤10结果加权求和并放大100倍计算绘画综合评分SD。

本发明的有益效果。

(1)本发明中主动式压力感知电容笔可捕捉用户握笔压力、电容笔姿态等细粒度数据；上述数据可有效记录书画教学及临摹训练状态有益于学生分析回顾教学内容提升教学效果；

(2)本发明中书画教学临摹液晶数位板组可实现书画教学及临摹训练数据动态感知、学生端书画教学内容渲染展示等功能；上述功能有益于学生动态跟学，适时调整训练方式，相较于机械辅助具有较强灵活性；

(3)本发明中书画教学及训练评分软件可实现临摹训练内容智能评分、临摹训练情况变化趋势统计、训练评估结果展示等功能；上述功能一方面有益于学生明确自学跟学效果便于调整改进；此外，教师可根据临摹训练效果明确学生掌握情况给出改进意见并调整教学方式。

附图说明：

图1是本发明的主动式压力感知电容笔模块组成图；

图2是本发明的书画教学临摹液晶数位板组模块组成图；

图3是本发明的书画教学临摹液晶数位板组外观设计图；

图4是本发明的书画教学及训练评分软件模块组成图；

图5是本发明的书画教学及训练评分软件原型图；

图6是本发明的书写训练效果评估方法流程图；

图7是本发明的绘画训练效果评估方法流程图；

图8是本发明的应用场景及应用模式示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法，包括主动式压力感知电容笔、书画教学临摹液晶数位板组和书画教学及训练评分软件。

其中，主动式压力感知电容笔对用户握笔压力数据及电容笔姿态数据进行采集、处理及传输。所述主动式压力感知电容笔模块组成如图1所示，包括压力感知模块1001；笔尖加速度测量模块1007；笔尖倾角测量模块1008；高频电信号发射模块1009；笔数据存储模块1010；笔数据传输模块1011；主控芯片1012；电源模块1013。所述压力感知模块1001包括笔尖压力感知模块1002，食指第一关节压力感知模块1003，拇指第一关节压力感知模块1004，中指第一关节压力感知模块1005，食指根部压力感知模块1006。所述主控芯片1012及电源模块1013分别与主动式压力感知电容笔内其他模块连接。所述高频电信号发射模块1009通常为315MHz高频信号发射电路；所述高频电信号发射模块1009置于笔内部，与笔尖后端连接；所述主控芯片1012通常指微控制器。所述电源模块1013为可充电锂电池，通过包括但不限于Type-C接口进行充电。

主动式压力感知电容笔操作流程及模块间工作流程的具体实施步骤如下：

步骤1：用户按图1各压力感知模块1003-1006位置持主动式压力感知电容笔进行书写；

步骤2：压力感知模块1001采集用户握笔压力数据；所述用户握笔压力数据包括笔手四接触点压力值和笔尖压力值d

步骤3：笔尖加速度测量模块1007采集笔尖加速度数据a；所述笔尖加速度测量模块1007为微型电容式加速度计；所述笔尖加速度测量模块1007将用笔动作引起的模块内极板间电容变化转为输出电压；所述输出电压通过主控芯片1012处理后转为加速度，计算方法为：

步骤4：笔尖倾角测量模块1008采集笔尖倾角数据w；所述笔尖倾角测量模块1008为微型单轴倾角传感器；所述笔尖倾角测量模块1008由微型加速度计和微型陀螺仪组成；

所述微型加速度计用于测量静止状态笔尖倾角数据；所述微型加速度计用于产生加速度值a，由加速度值计算倾角公式如下，其中g为重力加速度：

w＝arcsin(a/g)

所述微型陀螺仪用于测量书写状态笔尖倾角数据；所述微型陀螺仪用于产生角速度值v

步骤5：主控芯片1012将步骤2到步骤4中各类测量数据和笔唯一标识数据i整合为JSON格式data

data

步骤6：主控芯片1012将步骤5中JSON格式数据data

步骤7：主控芯片1012控制笔数据传输模块1011发送步骤5中JSON格式数据data

书画教学临摹液晶数位板组采集渲染书画教学笔迹数据及书画临摹笔迹数据，结合用户握笔压力数据、电容笔姿态数据、笔唯一标识数据生成书画教学数据和临摹训练数据；所述书画教学笔迹数据包括书写教学笔迹数据及绘画教学笔迹数据；所述书画临摹笔迹数据包括书写临摹笔迹数据及绘画临摹笔迹数据；所述书写教学笔迹数据和书写临摹笔迹数据由笔顺及笔迹段数据组成；所述绘画教学笔迹数据和绘画临摹笔迹数据由线段标号及笔迹段数据组成；所述笔顺及线段标号由笔尖压力值d

所述书画教学临摹液晶数位板组模块组成如图2所示，包括书画教学液晶数位板2001及书画临摹液晶数位板2011。其中，书画教学液晶数位板2001包括主控单元2002、麦克风模块2003、数据传输模块2004、电容式触控屏2005、指示灯组2006、液晶显示屏2007、按键模块2008、数据存储模块2009及电源模块2010；所述主控单元2002及电源模块2010分别与书画教学液晶数位板内其他模块连接；所述书画教学液晶数位板2001用于采集渲染书画教学笔迹数据并生成书画教学数据；

所述书画教学液晶数位板外观设计如图3所示，包括书画教学操作功能区3002，麦克风模块3003，主动式压力感知电容笔卡槽3004，电容触控屏3005，书写教学模式按键3006，绘画教学模式按键3007，电源按键3008，数位板充电接口3009，电源指示灯3010，书写教学模式指示灯3011，绘画教学模式指示灯3012。书画教学操作功能区3002用于调节书画教学状态，包括上一步按键3013，下一步按键3014，存档按键3015，清屏按键3016，擦除按键3017。书画教学液晶数位板教学模式包括书写教学和绘画教学。

以书写教学为例，书画教学液晶数位板操作流程及模块间工作流程具体实施步骤如下：

步骤8：教学用户通过电源按键3008开启书画教学液晶数位板；

步骤9：点击书写教学模式按键3006开始书写教学过程，数据传输模块2004发送书写教学模式标志至书画教学示范客户端；

步骤10：教学用户书写并讲解汉字教学内容；麦克风模块2003采集教学音频数据；书写教学状态可通过3013-3017调节，如清空书写教学内容可点击清屏按键3016实现；教学音频数据通过数据传输模块2004发送至书画教学示范客户端；

步骤11：高频电信号发射模块1009产生并发射高频信号引起书画教学液晶数位板中电容式触控屏2005电容变化；书画教学液晶数位板通过检测屏幕电容变化确定笔尖位置坐标；书画教学液晶数位板可采集笔顺n所含多个笔迹段数据；所述笔迹段数据由笔迹段起点坐标(x

linewidth＝w

其中，w

步骤12：数据传输模块2004接收用户握笔压力数据、电容笔姿态数据、笔唯一标识数据；主控单元2002根据笔尖压力值d

data

步骤13：主控单元2002将步骤12中JSON格式书画教学数据data

所述书画临摹液晶数位板2011模块组成包括主控单元2012、指示灯组2013、数据传输模块2014、电容式触控屏2015、液晶显示屏2016、按键模块2017、数据存储模块2018及电源模块2019；所述主控单元2012及电源模块2019分别与书画临摹液晶数位板内其他模块连接；所述书画临摹液晶数位板2011用于展示书画教学数据和临摹训练数据、采集渲染书画临摹笔迹数据并生成临摹训练数据；

所述书画临摹液晶数位板外观设计如图3所示，包括临摹训练操作功能区3019，主动式压力感知电容笔卡槽3020，电容式触控屏3021，跟学模式按键3022，自学模式按键3023，书写训练按键3024，绘画训练按键3025，电源按键3026，数位板充电接口3027，书写训练指示灯3028，绘画训练指示灯3029，电源指示灯3030，跟学模式指示灯3031，自学模式指示灯3032，笔顺力度趋势示范图3040，笔顺加速度趋势示范图3041，笔顺倾角趋势示范图3042，笔顺力度趋势训练图3043，笔顺加速度趋势训练图3044，笔顺倾角趋势训练图3045；临摹训练操作功能区3019包括上一步按键3033，下一步按键3034，存档按键3035，清屏按键3036，上一项按键3037，下一项按键3038，擦除按键3039；书画临摹液晶数位板学习模式包括自学模式及跟学模式；所述学习模式支持训练类型包括书写训练和绘画训练；

以跟学模式书写训练为例，书画临摹液晶数位板操作流程及模块间工作流程的具体实施步骤如下：

步骤14：用户通过点击电源按键3026开启书画临摹液晶数位板；

步骤15：点击跟学模式按键3022及书写训练按键3024开启书写跟学练习，数据传输模块2014发送跟学模式标志及书写训练标志至书画训练评分客户端；

步骤16：数据传输模块2014接收书写教学数据，并于液晶显示屏2016展示，包括各趋势示范图3040-3042及步骤11中书写教学笔迹数据；所述书写教学笔迹数据线条渲染宽度由公式1确定；所述各趋势示范图3040-3042针对某一笔顺进行展示，笔顺书写完成自动切换下一笔顺参数；

步骤17：对书写教学笔迹数据进行临摹训练并通过按键3033-3039调整临摹训练状态；

步骤18：高频电信号发射模块1009产生并发射高频信号引起书画临摹液晶数位板中电容式触控屏2015电容变化；书画临摹液晶数位板通过检测屏幕电容变化确定笔尖位置坐标；书画临摹液晶数位板可采集笔顺n所含多个笔迹段数据；所述笔迹段数据由笔迹段起始坐标(x

步骤19：数据传输模块2014接收用户握笔压力数据、电容笔姿态数据、笔唯一标识数据；主控单元2012根据笔尖压力值d

data

步骤20：主控单元2012将步骤19中JSON格式临摹训练数据data

所述书画教学及训练评分软件包括书画教学示范客户端及书画训练评分客户端；所述书画教学示范客户端用于操作教学音频、展示书画教学内容及查看临摹训练情况；所述书画训练评分客户端用于书画训练类型和内容选择与展示、临摹训练效果评估情况展示；所述书画教学及训练评分软件可搭载于多类型可投屏终端设备，包括但不限于手机、平板电脑等；

所述书画教学示范客户端软件模块组成如图4所示，包括可视化交互模块4003，数据传输及维护模块4004，书画教学云数据库4005，书画数据处理模块4008；所述书画教学云数据库4005包括书写教学数据库4006及绘画教学数据库4007；

所述书画教学示范客户端软件原型如图5所示，包括书写教学示范界面5002，绘画教学示范界面5006，临摹训练情况查看界面5008；书写教学示范界面5002包括当前教学模式展示区5003，教学音频操作组件5004，书写教学数据展示区5005；绘画教学示范界面5007除5003、5004外还包括绘画教学数据展示区5007；临摹训练情况查看界面5008包括临摹训练情况展示列表5009，基本书画评估情况5010，书画综合评分5011，书画内容缩略图5012；

以书写教学为例，书画教学示范客户端操作流程及模块间工作流程的具体实施步骤如下：

步骤21：数据传输及维护模块4004接收步骤9中书写教学模式标志，并显示于当前教学模式展示区5003；数据传输及维护模块4004接收步骤10中教学音频数据，并通过包括但不限于音响设备等播放；

步骤22：数据传输及维护模块4004读取书写教学数据库4006中JSON格式书写教学数据并传入书画数据处理模块4008；

步骤23：书画数据处理模块4008根据步骤22中JSON格式书写教学数据所含笔迹段起始坐标生成汉字图像；书画数据处理模块4008通过图像识别算法解析汉字内容；所述图像识别算法包括但不限于卷积神经网络、K-近邻算法等，以卷积神经网络为例，其具体实施方式如下：

步骤23-1：图像数据集预处理，包括降噪、归一化、缩放等内容；对图像数据集按7：3划分训练集和测试集；

步骤23-2：构建手写汉字识别卷积神经网络，包括但不限于卷积层、池化层、全连接层等；设置网络超参数，包括但不限于网络层数、卷积核大小、卷积核数量、学习率等；

步骤23-3：将训练集输入步骤23-2所述网络模型进行训练，并利用测试集测试；

步骤23-4：将步骤23中汉字图像输入训练后卷积神经网络获得分类结果并输出汉字内容；

步骤24：获取汉字内容后，书画数据处理模块4008将汉字识别结果发送至数据传输及维护模块4004；数据传输及维护模块4004根据汉字识别结果判别书写教学数据库中是否含同一用户相同汉字记录，若包含则更新记录，否则将汉字识别结果保存至书写教学数据识别结果字段；所述教学用户名称字段由data

步骤25：查看临摹训练情况时，数据传输及维护模块4004读取临摹训练云数据库4012记录并以列表形式渲染于临摹训练情况展示列表5009；

所述书画训练评分客户端软件模块组成如图4所示，包括可视化交互模块4009、临摹训练效果评估模块4010、数据传输及维护模块4011及临摹训练云数据库4012；所述临摹训练云数据库4012包括书写训练数据库4013，绘画训练数据库4014；

所述书画训练评分客户端软件原型如图5所示，包括书写情况查看界面5014及绘画情况查看界面5032；所述书写情况查看界面5014包括对象选择按钮5015，训练类型展示区5016，汉字对象展示区5017，学习模式展示区5018，书写训练评估情况展示区5019；所述书写训练评估情况展示区5019包括力度相似度展示区5020，笔顺正确度展示区5021，字形相似度展示区5022，加速度相似度展示区5023，倾角相似度展示区5024，书写综合评分展示区5025，力度相似度趋势图5026，笔顺正确度趋势图5027，字形相似度趋势图5028，加速度相似度趋势图5029，倾角相似度趋势图5030，书写综合评分趋势图5031；除5015、5016及5018外，所述绘画情况查看界面5032包括图画对象展示区5033及绘画训练评估情况展示区5034；所述绘画训练评估情况展示区5034包括力度相似度展示区5035，线条吻合度展示区5036，加速度相似度展示区5037，倾角相似度展示区5038，绘画综合评分展示区5039，力度相似度趋势图5040，线条吻合度趋势图5041，加速度相似度趋势图5042，倾角相似度趋势图5043，绘画综合评分趋势图5044；

以跟学模式书写训练为例，书画训练评分客户端操作流程及模块间工作流程具体实体步骤如下：

步骤26：数据传输及维护模块4011接收步骤15中跟学模式标志及书写训练模式标志并展示于训练类型展示区5016及学习模式展示区5018；所述书写教学数据中各笔迹段起始点坐标形成图像缩略图显示于汉字对象展示区5017；

步骤27：临摹训练效果评估模块4010根据书写训练效果评估方法计算力度相似度、笔顺正确度、字形相似度、加速度相似度、倾角相似度及书写综合评分；数据传输及维护模块4011将上述计算结果存入书写训练数据库4013；书写训练数据库4013中临摹用户信息由data

步骤28：数据传输及维护模块4011读取书写训练数据库4013历史记录内容，并将其渲染于书写训练评估情况展示区5019；

本发明提出的一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法，书写训练效果评估方法的具体实施步骤如下所示：

步骤29利用余弦相似度与坐标重合率计算书写字形相似度F；书写字形相似度F的计算方法如下所示，其中余弦相似度计算公式为：

步骤30利用轨迹坐标匹配法计算书写笔顺正确度O，计算方法如下所示；

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步骤31根据用户握笔压力数据及Jaccard相似系数计算书写力度相似度JD，计算方法如下所示，其中Jaccard相似系数的计算公式如公式3所示：

步骤32根据笔尖加速度数据及Jaccard相似系数计算书写加速度相似度JA，计算方法如下所示，其中Jaccard相似系数的计算公式如公式4所示：

步骤33根据笔尖倾角数据及Jaccard相似系数计算书写倾角相似度JG，计算方法如下所示，其中Jaccard相似系数的计算公式如公式5所示：

步骤34对步骤29-步骤33结果加权求和并放大100倍计算书写综合评分S。

S＝100*(a

其中α

本发明提出的一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法，绘画训练效果评估方法的具体实施步骤如下所示：

步骤35利用余弦相似度与坐标重合率计算绘画线条吻合度P,计算方法如下所示：

步骤36根据用户握笔压力数据及Jaccard相似系数计算绘画力度相似度PD，计算方法如下所示，其中Jaccard相似系数的计算公式如公式6所示：

/>

步骤37根据笔尖加速度数据及Jaccard相似系数计算绘画加速度相似度PA，计算方法如下所示，其中Jaccard相似系数的计算公式如公式7所示：

步骤38根据笔尖倾角数据及Jaccard相似系数计算绘画倾角相似度PG，计算方法如下所示，其中Jaccard相似系数的计算公式如公式8所示：

步骤39对步骤35-步骤38结果加权求和并放大100倍计算绘画综合评分SD。

SD＝100*(b

本发明提出的一种书画教学与临摹训练装置及训练效果评估方法，其应用场景及应用模式如图8所示。本发明的应用模式包括自学模式及跟学模式，按应用模式本发明可应用于教学场景与自学场景中。

教学场景包括展示书画教学示范客户端的屏幕设备8001，书画教学液晶数位板8002，主动式压力感知电容笔8003，教学音响设备8004，教师用户8005，学生用户8006，书画临摹液晶数位板8007。教学场景实例的具体实施步骤如下所示：

步骤40：教师用户8005手执主动式压力感知电容笔8003于书画教学液晶数位板8002开展教学工作；

步骤41：教师用户8005书画内容于屏幕设备8001进行展示；教师用户8005教学音频数据通过教学音响设备8004进行播放；

步骤42：学生用户8006利用主动式压力感知电容笔8003与书画临摹液晶数位板8007实时跟学教师书画内容。

自学场景包括学生用户8008，书画临摹液晶数位板8009，主动式压力感知电容笔8010，搭载书画训练评分客户端的终端设备8011。自学场景实例的具体实施步骤如下：

步骤43：学生用户8008手执主动式压力感知电容笔8010于书画临摹液晶数位板8009进行临摹训练；

步骤44：学生用户8008于搭载书画训练评分客户端的终端设备8011查看临摹训练情况。

表1是本发明的书写教学数据库结构设计表；

表2是本发明的绘画教学数据库结构设计表；

表3是本发明的书写训练数据库结构设计表；

表4是本发明的绘画训练数据库结构设计表。

表1

表2

表3

表4

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