[发明专利]基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法

说明书

一种基于基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法，按照目标时间段获取体感数据，然后进行体感数据分析，再基于体感数据进行专注力的判别。本发明有益的效果是：能够根据体感数据对学生在目标课堂上的专注力判别，并获得专注力判别结果，以判定学生在目标课堂上是否专注，以便于教师和家长进行后续的教育辅导，并且能够根据分值精确判断学生专注力程度，起到精确判别效果，避免误判，使用效果好，利于推广。

技术领域

本发明涉及教育技术领域，尤其涉及一种基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法。

背景技术

专注力是认知活动的动力功能，认知活动包括听知觉、视知觉、记忆、思维、想象、执行、反馈等活动，认知活动得以顺利开展的推动力正是专注力。

学生专注力指的是学生在目标课堂上学习的专注程度，学生在目标课堂上的专注程度，决定了学生获得知识的程度，通过获悉学生在目标课堂上的专注程度，可以让教师和家长对学生的学习状态起到一定的了解作用，并可以对专注力不合格的学生进行教育辅导，以改变学生的专注力状态，因此，对于目标课堂上学生的专注力程度进行判别，是十分重要的。

发明内容

本发明要解决上述现有技术存在的问题，提供一种基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法，能够根据体感数据对学生在目标课堂上的专注力判别，并获得专注力判别结果，以判定学生在目标课堂上是否专注，以便于教师和家长进行后续的教育辅导，并且能够根据分值精确判断学生专注力程度，起到精确判别效果，避免误判。

本发明解决其技术问题采用的技术方案：这种基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法，包括如下步骤：

S1，获取体感数据，按照目标时间段，获取体感数据，获取的体感数据包括头部动作体感数据、手部运动持续时间数据、躯干趴在桌面持续时间数据；

头部动作体感数据包括低头持续时间数据、头部左右晃动次数数据、头部左右方向持续时间数据；

手部动作体感数据包括手部运动持续时间数据；

躯干动作体感数据包括躯干趴在桌面持续时间数据；

S2，体感数据分析，建立体感数据模型，低头持续时间数据标记D1，头部左右晃动次数数据标记为D2，头部左右方向持续时间数据标记为D3，手部运动持续时间数据标记为A，躯干变换位置次数数据标记为B，以十分钟为一个阶段时间数据，标记为T，目标时间段为若干个T，小于T的时间段不计入，在一个T内，D1小于等于3分钟计十分，D1大于等于6分钟计一分，D1在3分钟至6分钟之间计五分，D2次数小于等于4次计十分，D2大于等于10次计一分，D2在4次与10次之间的次数计五分，D3小于等于1分钟计十分，D3大于等于3分钟计一分，D3在1分钟至3分钟之间计五分，A小于等于1分钟计十分，A大于等于3分钟计一分，A在1分钟至3分钟之间计五分，B小于等于30秒计十分，B大于等于2分钟计一分，A在30秒至2分钟之间计五分，根据体感数据，分为专注力极好，专注力合格，专注力极差，专注力极好标记为X，专注力合格标记为Y，专注力极差标记为Z，目标时间段为若干个T时，取平均值；

S2，基于体感数据分析进行专注力判别，根据目标时间段获取的体感数据，包括D1、D2、D3、A、B，获取对应分值，再进行专注力判断，D1+D2+D3+A+B大于四十分时，标记为X，专注力极好，D1+D2+D3+A+B大于三十分小于四十分时，标记为Y，专注力合格，D1+D2+D3+A+B小于三十分时，标记为Y，专注力极差；

S3，专注力判别数据保存，将专注力判别结果数据保存在服务器中。

上述的基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法，步骤S1中，在获取体感数据采用体感摄像头获取体感数据。

上述的基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法接，S3中服务器内具有存储器，用于存储专注力判别结果数据。