CN106530154A - 一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统及方法 - Google Patents

一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，包括移动终端、无线网络嗅探器、移动终端和服务器端平台；所述无线网络嗅探器、移动终端和服务器端平台构成C/S系统架构；移动终端发送终端信号；无线网络嗅探器获取移动终端的终端信号；服务器端平台接收无线网络嗅探器发送数据并进行处理分析；本发明提供的课堂表现评价系统方便高效，可以减少因人工点名带来的课堂时间损失，提高课堂表现评价标准的客观性。

Description

一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统及方法
技术领域
本发明涉及教学设备领域，尤其涉及一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统。
背景技术
目前大学生课堂到课率、课堂参与活跃度等都是高校在教学实施中面对的困难，各高校及教师采取了许许多多的课堂考勤方法，但现实效果欠佳，特别是一些人数较多的课堂，效果更是不如人意。
纵观现有技术方法及手段，包括随机抽查、课堂练习、课堂随机提问、微信答题考勤、人脸设别、指纹考勤、WiFi登录考勤、蓝牙考勤等等。这些考勤往往占用较大课堂时间，效率低下，效果较差，而且不能及时摸清课堂学生学习效率，特别是针对一些学习存在困难的学生，不能得到及时督促和帮助。
据调研表明，学生的学习成绩与课堂表现直接相关，课堂效率与学生选择的座位位置存在较大的相关性，一般而言，学生听课选择的座位越靠前，越接近老师，说明该学生对于课堂的积极性越高，对于该课程的课堂表现也越好，因此课堂效率较高。
因此，需要一种采用无线嗅探技术来实现点名和区域分布，通过学生在课堂不同区域来完成课堂表现评估。
发明内容
(一)要解决的技术问题是提供一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统；该系统具有自动实时、效率高效、自动评价、提升互动性、实时督促等优点，可以极大的提高课堂学习效率和学习积极性。
(二)技术方案
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
本发明提供的一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，包括移动终端、无线网络嗅探器、移动终端和服务器端平台；所述无线网络嗅探器、移动终端和服务器端平台构成C/S系统架构；
所述移动终端发送终端信号；所述无线网络嗅探器获取移动终端的终端信号并生成移动终端状态数据；所述服务器端平台接收无线网络嗅探器发送的状态数据并进行处理分析。
进一步，所述无线网络嗅探器包括WiFi嗅探模块、WiFi通信模块和中央处理器模块；
所述WiFi嗅探模块接收移动终端发送的无线信号并根据无线信号生成移动终端的MAC地址；所述WiFi通信模块用于无线网络嗅探器与中央处理器模块的数据通信；所述WiFi通信模块与服务器端平台连接；所述中央处理器模块用于对WiFi嗅探模块解析的信号类型进行控制，对WiFi嗅探模块获取到的数据进行筛选并通过WiFi通信模块进行网络传输。
进一步，所述无线网络嗅探器设置在各教室讲台上通过WiFi通信模块将数据传输至服务器平台。
进一步，所述服务器端平台包括数据库、服务器分析评价系统和网络通信模块；
所述数据库用于存储学生信息、MAC地址信息、移动终端信号强度信息，以及课堂表现评估结果；
所述服务器分析评价系统负责调用数据库的信息，并与从通信模块中获取的信息进行对比，进而对学生的课堂表现进行分析与评价；
所述网络通信模块与网络嗅探器连接，负责接收网络嗅探器嗅获取的信息，并将数据交付给分析评价系统。
进一步，所述数据库中设置有第一特征统计信息模块、所述第二特征统计信息模块和所述第三特征统计信息模块；
所述第一特征统计信息模块用于存储服务器中的选课学生名单和相应手机的MAC信息；
所述第二特征统计信息模块用于存储通过无线网络嗅探器获取的手机设备的MAC地址信息；
所述第三特征统计信息模块用于存储无线网络嗅探器获取的移动终端信号强度。
进一步，所述服务器分析评价系统包括评价模块，所述评价模块用于筛选出同时出现在第一特征统计信息和第二特征统计信息中数据，判定该类学生是否到堂听课，并通过第三特征统计信息评估该类学生的课堂活跃度表现；
所述第三特征统计信通过以下公式来计算的移动终端的信号强度：
RSSI＝-(10n log10d+A)；
式中，n表示信号传播常数，A表示信号源和信号接收器距离预设值时测定得到的接收信号强度；d为移动终端与无线网络嗅探器之间的距离。
进一步，所述服务器分析评价系统包括评价课堂表现等级模块，所述评价课堂表现等级模块按以下公式计算：level＝d/MaxDistance；
然后根据level的数值将课堂活跃度分为五个等级，具体如下：
level处在区间[0,1/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最近，课堂活跃度相对最好，评价等级为A；
level处在区间[1/5,2/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较近，课堂活跃度相对较好，评价等级为B；
level处在区间[2/5,3/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对居中，课堂活跃度相对一般，评价等级为C；
level处在区间[3/5,4/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较远，课堂活跃度相对较差，评价等级为D；
level处在区间[4/5,1]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最远，课堂活跃度相对最差，评价等级为E。
本发明还提供了一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控方法，包括以下步骤：
S1：预设服务器数据库，预存学生手机设备MAC地址信息，筛选出选课的学生名单和MAC信息，作为第一统计信息；
S2：网络嗅探器根据服务器的命令开始进行嗅探，获取周围的手机设备的MAC地址，作为第二统计信息；
S3：服务器通过与选课的学生MAC信息进行对比，筛选出有效数据并存储，完成学生课堂考勤，再通过信号来计算学生的大致位置；
S4：筛选出同时出现在第一特征统计信息和第二特征统计信息中数据，判定该类学生是否到堂听课，并通过第三特征统计信息评估该类学生的课堂活跃度表现。
进一步，所述第三特征统计信通过以下公式来计算的移动终端的信号强度：
RSSI＝-(10n log10d+A)；
式中，n表示信号传播常数，A表示信号源和信号接收器距离预设值时测定得到的接收信号强度；d为移动终端与无线网络嗅探器之间的距离。
进一步，所述评价课堂表现等级按以下公式计算：
level＝d/MaxDistance；
然后根据level的数值将课堂活跃度分为五个等级，具体如下：
level处在区间[0,1/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最近，课堂活跃度相对最好，评价等级为A；
level处在区间[1/5,2/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较近，课堂活跃度相对较好，评价等级为B；
level处在区间[2/5,3/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对居中，课堂活跃度相对一般，评价等级为C；
level处在区间[3/5,4/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较远，课堂活跃度相对较差，评价等级为D；
level处在区间[4/5,1]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最远，课堂活跃度相对最差，评价等级为E。
(三)有益效果
与现有技术和产品相比，本发明有如下优点：
本发明提供的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，通过该系统学生只要携带手机并开启WiFi，在进入教室的时候，系统会自动获取手机的特定信息(无需连接WiFi),完成自动签到。系统可以根据需要，采用无线嗅探技术实现高校课堂点名和区域分布，不仅随时自动的进行点名，而且通过点名数据，分析学生课堂的座位位置分布情况，按区域位置对学生的课堂表现做出评估，通过学生在课堂不同区域来完成课堂活跃度评估、听课效率监测、督促、评估及提醒，以提高高校大学生课堂听课到课率及课堂学习效果；及时督促学习困难学生，提高学习效率；且可减少因人工点名带来的课堂时间损失，提高课堂表现评价标准的客观性。
附图说明
本发明的附图说明如下。
图1是本发明的系统布局示意图。
图2是本发明的系统流程图。
图3是本发明的系统组成图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。
实施例1
如图所示，本实施例提供一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，包括移动终端、无线网络嗅探器、移动终端和服务器端平台；所述无线网络嗅探器、移动终端和服务器端平台构成C/S系统架构；
所述移动终端发送终端信号；所述无线网络嗅探器获取移动终端的终端信号并生成移动终端状态数据；所述服务器端平台接收无线网络嗅探器发送的状态数据并进行处理分析。
所述无线网络嗅探器包括WiFi嗅探模块、WiFi通信模块和中央处理器模块；
所述WiFi嗅探模块接收移动终端发送的无线信号并根据无线信号生成移动终端的MAC地址；所述WiFi通信模块用于无线网络嗅探器与中央处理器模块的数据通信；所述WiFi通信模块与服务器端平台连接；所述中央处理器模块用于对WiFi嗅探模块解析的信号类型进行控制，对WiFi嗅探模块获取到的数据进行筛选并通过WiFi通信模块进行网络传输。
所述无线网络嗅探器设置在各教室讲台上通过WiFi通信模块将数据传输至服务器平台。
所述服务器端平台包括数据库、服务器分析评价系统和网络通信模块；
所述数据库用于存储学生信息、MAC地址信息、移动终端信号强度信息，以及课堂表现评估结果；
所述服务器分析评价系统负责调用数据库的信息，并与从通信模块中获取的信息进行对比，进而对学生的课堂表现进行分析与评价；
所述网络通信模块与网络嗅探器连接，负责接收网络嗅探器嗅获取的信息，并将数据交付给分析评价系统。
所述数据库中设置有第一特征统计信息模块、所述第二特征统计信息模块和所述第三特征统计信息模块；
所述第一特征统计信息模块用于存储服务器中的选课学生名单和相应手机的MAC信息；
所述第二特征统计信息模块用于存储通过无线网络嗅探器获取的手机设备的MAC地址信息；
所述第三特征统计信息模块用于存储无线网络嗅探器获取的移动终端信号强度。
所述服务器分析评价系统包括评价模块，所述评价模块用于筛选出同时出现在第一特征统计信息和第二特征统计信息中数据，判定该类学生是否到堂听课，并通过第三特征统计信息评估该类学生的课堂活跃度表现；
所述第三特征统计信通过以下公式来计算的移动终端的信号强度：
RSSI＝-(10n log10d+A)；
式中，n表示信号传播常数，A表示信号源和信号接收器距离预设值时测定得到的接收信号强度；d为移动终端与无线网络嗅探器之间的距离。
所述服务器分析评价系统包括评价课堂表现等级模块，所述评价课堂表现等级模块按以下公式计算：level＝d/MaxDistance；
然后根据level的数值将课堂活跃度分为五个等级，具体如下：
level处在区间[0,1/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最近，课堂活跃度相对最好，评价等级为A；
level处在区间[1/5,2/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较近，课堂活跃度相对较好，评价等级为B；
level处在区间[2/5,3/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对居中，课堂活跃度相对一般，评价等级为C；
level处在区间[3/5,4/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较远，课堂活跃度相对较差，评价等级为D；
level处在区间[4/5,1]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最远，课堂活跃度相对最差，评价等级为E。
本实施例还提供了一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控方法，包括以下步骤：
S1：预设服务器数据库，预存学生手机设备MAC地址信息，筛选出选课的学生名单和MAC信息，作为第一统计信息；
S2：网络嗅探器根据服务器的命令开始进行嗅探，获取周围的手机设备的MAC地址，作为第二统计信息；
S3：服务器通过与选课的学生MAC信息进行对比，筛选出有效数据并存储，完成学生课堂考勤，再通过信号来计算学生的大致位置；
S4：筛选出同时出现在第一特征统计信息和第二特征统计信息中数据，判定该类学生是否到堂听课，并通过第三特征统计信息评估该类学生的课堂活跃度表现。
所述第三特征统计信通过以下公式来计算的移动终端的信号强度：
RSSI＝-(10n log10d+A)；
式中，n表示信号传播常数，A表示信号源和信号接收器距离预设值时测定得到的接收信号强度；d为移动终端与无线网络嗅探器之间的距离。
所述评价课堂表现等级按以下公式计算：
level＝d/MaxDistance；
然后根据level的数值将课堂活跃度分为五个等级，具体如下：
level处在区间[0,1/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最近，课堂活跃度相对最好，评价等级为A；
level处在区间[1/5,2/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较近，课堂活跃度相对较好，评价等级为B；
level处在区间[2/5,3/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对居中，课堂活跃度相对一般，评价等级为C；
level处在区间[3/5,4/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较远，课堂活跃度相对较差，评价等级为D；
level处在区间[4/5,1]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最远，课堂活跃度相对最差，评价等级为E。
实施例2
本实施例提供的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，由一个无线网络嗅探器、若干移动终端、服务器端支撑平台组成。其中无线网络嗅探器，由WiFi嗅探模块、WiFi通信模块、中央处理器模块组成，移动终端采用具有WiFi功能的智能手机，由学生持有，服务器端支撑平台由数据库、服务器分析评价系统和网络通信模块组成。系统针对不同选课课程，由服务器筛选出本课程选课学生名单和相应手机的MAC信息，作为第一特征统计信息。在课堂开始时，无线网络嗅探器根据服务器的命令开始进行嗅探，获取周围的手机设备的MAC地址作为第二特征统计信息。无线网络嗅探器获取的移动终端信号强度作为第三特征统计信息。第二、第三特征统计信息按接收时间发送至服务器。服务器通过与选课的学生MAC信息进行对比，筛选出有效数据并存储，完成学生课堂考勤。其次通过移动终端信号强度计算学生在教室的区域位置，通过区域位置评估分析学生在课堂的听课参与度和听课效率(简称活跃度)，及时提醒督促学生。
所述第一特征统计信息中出现但未出现在第二特征统计信息中的学生评价为缺课并记录，课堂考勤签到过程由系统自动完成，无需人为干预。
所述无线网络嗅探器，获得第三特征统计信息后，根据第三特征统计信息(移动终端信号强度)测算学生在教室的分布。
所述学生在教室中的位置分布，按离开讲台距离远近，被分成五个区域(A—E区)，A区离讲台最近，E区离讲台最远。
所述的五个区域，在A区的活跃度最高，B区其次，以此类推，E区活跃度最低。所述的缺课学生名单和课堂活跃度低的学生名单，由系统记录，并自动发出督促提醒信息，保证监督的实效性。
通过本实施例提供的方法可以在开启WiFi的情况下，自动完成课堂点名签到、实时区域定位、课堂表现评估、实时听课督促等功能。相比较现有方法，本发明具有自动实时、效率高效、自动评价、提升互动性、实时督促等优点，可以极大的提高课堂学习效率和学习积极性。
对于出现在第一特征统计信息而未出现在第二特征统计信息中的学生，对其课堂评估为不及格，即学生缺课。对于出现在第一特征统计信息并同时出现在第二特征统计信息中的学生，即为到课学生。对于此类学生，结合第三特征统计信息，通过测距算法估算出学生在教室的区域位置，课堂活跃度按区域位置分成五个等级进行评估。
实施例3
本实施例提供的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统包括一个由无线网络嗅探器、移动终端和服务器端支撑平台组成的C/S系统架构。
无线网络嗅探器：由WiFi嗅探模块、WiFi通信模块，中央处理器模块组成。WiFi嗅探模块用于解析802.11的无线信号,主要是Probe Request及数据帧中的信号强度及其对应的MAC。WiFi通信模块负责嗅探器与服务器的数据通信。中央处理器模块负责对WiFi嗅探模块解析的信号类型进行控制，对WiFi嗅探模块获取到的数据进行筛选并通过WiFi通信模块进行网络传输。无线网络嗅探器，配备在各教室讲台上，通过服务器发出指令，设置无线网络嗅探器为Monitor模式，开启监听模式，对学生的移动终端(手机)进行被动的监听，获取其MAC地址，信号强度，监听时间等。并对重复的数据进行筛选，删除过多无用数据，减缓数据传输的压力。对于有效数据，通过WiFi通信模块将数据传输至服务器。
移动终端：具有WiFi功能的智能手机，由学生持有。首次使用时，要求学生连接无线网络嗅探器，登录注册网页后输入姓名、学号及手机号码等注册设备MAC地址，保证学生与手机设备一对一配对，本课程期间如需要更换手机，可以重新注册。在上课过程中，学生只需要保证移动终端设备为WiFi打开的状态，由无线网络嗅探器进行自动监听，监听频率可以通过需要设定。
服务器端平台：所述的服务器端支撑平台由数据库、服务器分析评价系统和网络通信模块组成。数据库用于存储学生信息、MAC地址信息、移动终端信号强度信息，以及课堂表现评估结果；服务器分析评价系统负责调用数据库的信息，并与从通信模块中获取的信息进行对比，进而对学生的课堂表现进行分析与评价；网络通信模块与网络嗅探器通过网络连接，负责接收网络嗅探器嗅探到的结果，并将数据交付给分析评价系统。
针对不同的课堂，服务器筛选出选课的学生名单和MAC信息，作为第一统计信息。在课堂开始上课时，无线网络嗅探器根据服务器的命令开始进行嗅探，获取周围的移动终端的MAC地址、移动终端信号强度、数据包接收时间，并发送至服务器。移动终端MAC地址作为第二特性统计信息，移动终端信号强度作为第三特征统计信息。
服务器分析评价系统筛选出同时出现在第一特征统计信息和第二特征统计信息中数据，判定该类学生是否到堂听课，并通过第三特征统计信息评估该类学生的课堂活跃度表现。
第三特征统计信息，即移动终端的信号强度(RSSI)，可表示为：
RSSI＝-(10n log10d+A)
式中n表示信号传播常数，与具体的环境如墙体厚度、反射强度等相关，实际课堂都处于开阔无阻挡的区域，因此数据采集时并不需要考虑到墙体厚度等因素。实验测试表明当没有墙面阻隔的情况下n是确定的(一般取3.5效果比较好)。
A表示信号源和信号接收器距离1米时测定得到的接收信号强度。在本发明中，将A设置为-40。
通过信号强度RSSI，可以计算出移动终端与无线网络嗅探器之间的距离d，并从中选取评估移动终端中最大d命名为MaxDistance作为课堂表现评价的基准。
评价课堂表现的公式为
level＝d/MaxDistance
根据level的数值将课堂活跃度分为五个等级。level处在区间[0,1/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最近，课堂活跃度相对最好，评价等级为A。
level处在区间[1/5,2/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较近，课堂活跃度相对较好，评价等级为B。
level处在区间[2/5,3/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对居中，课堂活跃度相对一般，评价等级为C。
level处在区间[3/5,4/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较远，课堂活跃度相对较差，评价等级为D。
level处在区间[4/5,1]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最远，课堂活跃度相对最差，评价等级为E。
对于出现在第一特征统计信息，而未出现在第二特征统计信息中的学生，系统判定此类学生缺考，应及时发出督促信息。
以上实施例仅为本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。其具体结构和尺寸可根据实际需要进行相应的调整。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，其特征在于，包括移动终端、无线网络嗅探器和服务器端平台；所述无线网络嗅探器、移动终端和服务器端平台构成C/S系统架构；
所述移动终端发送终端信号；所述无线网络嗅探器获取移动终端的终端信号并生成移动终端状态数据；所述服务器端平台接收无线网络嗅探器发送的状态数据并进行处理分析。
2.根据权利要求1所述的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，其特征在于，所述无线网络嗅探器包括WiFi嗅探模块、WiFi通信模块和中央处理器模块；
所述WiFi嗅探模块接收移动终端发送的无线信号并根据无线信号生成移动终端的MAC地址；所述WiFi通信模块用于无线网络嗅探器与中央处理器模块的数据通信；所述WiFi通信模块与服务器端平台连接；所述中央处理器模块用于对WiFi嗅探模块解析的信号类型进行控制，对WiFi嗅探模块获取到的数据进行筛选并通过WiFi通信模块进行网络传输。
3.根据权利要求1所述的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，其特征在于，所述无线网络嗅探器设置在各教室讲台上通过WiFi通信模块将数据传输至服务器平台。
4.根据权利要求1所述的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，其特征在于，所述服务器端平台包括数据库、服务器分析评价系统和网络通信模块；
所述数据库用于存储学生信息、MAC地址信息、移动终端信号强度信息，以及课堂表现评估结果；
所述服务器分析评价系统负责调用数据库的信息，并与从通信模块中获取的信息进行对比，进而对学生的课堂表现进行分析与评价；
所述网络通信模块与网络嗅探器连接，负责接收网络嗅探器嗅获取的信息，并将数据交付给分析评价系统。
5.根据权利要求1所述的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，其特征在于，所述数据库中设置有第一特征统计信息模块、所述第二特征统计信息模块和所述第三特征统计信息模块；
所述第一特征统计信息模块用于存储服务器中的选课学生名单和相应手机的MAC信息；
所述第二特征统计信息模块用于存储通过无线网络嗅探器获取的手机设备的MAC地址信息；
所述第三特征统计信息模块用于存储无线网络嗅探器获取的移动终端信号强度。
6.根据权利要求1所述的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，其特征在于，所述服务器分析评价系统包括评价模块，所述评价模块用于筛选出同时出现在第一特征统计信息和第二特征统计信息中数据，判定该类学生是否到堂听课，并通过第三特征统计信息评估该类学生的课堂活跃度表现；
所述第三特征统计信通过以下公式来计算的移动终端的信号强度：
RSSI＝-(10n log10d+A)；
式中，n表示信号传播常数，A表示信号源和信号接收器距离预设值时测定得到的接收信号强度；d为移动终端与无线网络嗅探器之间的距离。
7.根据权利要求1所述的基于WiFi的高校课堂教学效率监控系统，其特征在于，所述服务器分析评价系统包括评价课堂表现等级模块，所述评价课堂表现等级模块按以下公式计算：level＝d/MaxDistance；
然后根据level的数值将课堂活跃度分为五个等级，具体如下：
level处在区间[0,1/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最近，课堂活跃度相对最好，评价等级为A；
level处在区间[1/5,2/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较近，课堂活跃度相对较好，评价等级为B；
level处在区间[2/5,3/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对居中，课堂活跃度相对一般，评价等级为C；
level处在区间[3/5,4/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较远，课堂活跃度相对较差，评价等级为D；
level处在区间[4/5,1]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最远，课堂活跃度相对最差，评价等级为E。
8.一种基于WiFi的高校课堂教学效率监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：预设服务器数据库，预存学生手机设备MAC地址信息，筛选出选课的学生名单和MAC信息，作为第一统计信息；
S2：网络嗅探器根据服务器的命令开始进行嗅探，获取周围的手机设备的MAC地址，作为第二统计信息；
S3：服务器通过与选课的学生MAC信息进行对比，筛选出有效数据并存储，完成学生课堂考勤，再通过信号来计算学生的大致位置；
S4：筛选出同时出现在第一特征统计信息和第二特征统计信息中数据，判定该类学生是否到堂听课，并通过第三特征统计信息评估该类学生的课堂活跃度表现。
9.根据权利要求8所述的基于WiFi的高校课堂教学效率监控方法，其特征在于，所述第三特征统计信通过以下公式来计算的移动终端的信号强度：
RSSI＝-(10n log10d+A)；
式中，n表示信号传播常数，A表示信号源和信号接收器距离预设值时测定得到的接收信号强度；d为移动终端与无线网络嗅探器之间的距离。
10.根据权利要求8所述的基于WiFi的高校课堂教学效率监控方法，其特征在于，所述评价课堂表现等级按以下公式计算：
level＝d/MaxDistance；
然后根据level的数值将课堂活跃度分为五个等级，具体如下：
level处在区间[0,1/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最近，课堂活跃度相对最好，评价等级为A；
level处在区间[1/5,2/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较近，课堂活跃度相对较好，评价等级为B；
level处在区间[2/5,3/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对居中，课堂活跃度相对一般，评价等级为C；
level处在区间[3/5,4/5]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对较远，课堂活跃度相对较差，评价等级为D；
level处在区间[4/5,1]之间的学生，评估此类学生离讲台距离相对最远，课堂活跃度相对最差，评价等级为E。
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