CN114357376A - 一种儿童学校行为数字化表现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种儿童学校行为数字化表现方法，包括以下步骤：儿童在课堂上佩戴体动检测设备；在不同的学校场景中，通过所述体动检测设备获取各个儿童的体动数据；之后，结合体动数据和儿童个人数据进行分析，得到儿童数字化个体分析结论和班级整体分析结论。本发明有益效果是：数字化地对儿童的学校行为进行了记录与分析，有助于为教学提供反馈信息并有针对性地提高儿童学习效率。
Description
技术领域
本发明涉及校园行为分析领域，尤其涉及一种儿童学校行为数字化表现方法。
背景技术
目前的数字化课堂，主要采用各种多媒体设备，如话筒、电脑、播放器、智能黑板、显示屏等进行多媒体教学，以提高老师教学的效率。
目前缺乏一个有效的学生课堂情况数字化反馈手段，可以从个体和群体水平反映学生课堂听讲情况和效果。
另一方面，由于每个学生个体专注能力的不同和不同学科接收能力的不同，在教学课堂上的反应也不相同，如果能够将学生的反应以数字化的方式进行记录并分析，可以更好地个体化辅助学生进行学习能力的提高。
最后，学生处于快速成长阶段，长期、动态的数字化指标可以为教育、心理学、医学领域提供新的视角以了解其学校行为变化的规律。同时也可能有针对性地对每个孩子制定个体化的教学方案。
发明内容
有鉴于此，针对目前学校环境中，无法以数字化的方式长期、动态地记录学生状态的问题，本发明提供一种儿童学校行为数字化表现方法，具体包括以下步骤：
S101：儿童在学校中佩戴体动检测设备；
S102：在不同的课堂中，通过所述体动检测设备获取各个儿童的体动数据；
S103：课堂后，结合体动数据和儿童个人数据进行分析，得到儿童数字化个体分析结论和班级整体分析结论。
进一步地，所述体动检测设备为：三轴加速器、六轴加速器、体动仪中的任意一种。
进一步地，所述体动检测设备佩戴于儿童头部或者腕部。
进一步地，所述体动数据包括：不同方向的三维时间序列或六维时间序列。
进一步地，所述儿童个人数据包括：座位信息、性别、生日、身高、体重、视力和历史成绩。
进一步地，根据所述体动数据，计算儿童平均活动量，如下式所示：
进一步地，所述儿童数字化个体分析结论具体包括：语文课平均活动量VM1、数学课平均活动量VM2、英语课平均活动量VM3、课间/体育课平均活动量VM4、上午课程VM5、下午课程VM6、体操活动VM7、午睡活动VM8及自定义时间段VM9。
进一步地，所述班级整体分析结论，按类别不同进行划分，包括：男生全天整体VM、女生全天整体VM、不同年龄VM和不同预设时间段VM；所述不同预设时间段的VM含有筛选标签信息。
进一步地，儿童数字化个体分析结论还包括各科课堂前、中、后十分钟的VM；所述各科课堂前、中、后十分钟的VM含有筛选标签信息。
所述儿童数字化个体分析结论还包括：个体的各VM在班级排名百分位、体动检测设备的行为分析；所述体动检测设备的行为分析包括：转头、低头和看窗外。
本发明提供的有益效果是：数字化的对儿童的课堂反应行为进行了长期、动态的记录与分析，有助于针对性的提高儿童的学习效率并弥补儿童课堂上的不足。
附图说明
图1是本发明方法流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1，图1是本发明方法的流程图；本发明提供的一种儿童学校行为数字化表现方法，具体包括以下步骤：
S101：儿童在学校中佩戴体动检测设备；
所述体动检测设备为：三轴加速器、六轴加速器、体动仪中的任意一种。
所述体动检测设备佩戴于儿童头部或者腕部。如果为体动仪，则佩戴于头部；如果为三轴/六轴加速器，则佩戴于腕部；戴在腕部时，一定戴在书写手一侧；在一些其它实施例中，还可以为其它常见的体动检测设备，如智能手环等；
S102：在不同的课堂中，通过所述体动检测设备获取各个儿童的体动数据；
所述体动数据包括：不同方向的三维时间序列或六维时间序列。不同方向包括x,y,z方向；如果是三维，则仅为x,y,z方向，如果是六维，则还包括根据x,y,z方向计算出来的相对于x,y,z三轴的三个偏移角度；在本发明实施例中，以三维为例；
S103：课堂后，结合体动数据和儿童个人数据进行分析，得到儿童数字化个体分析结论和班级整体分析结论。
所述儿童个人数据包括：座位信息、性别、生日、身高、体重、视力和历史成绩。在一些其它实施例中，还可以输入有关儿童的更加全面的个人信息，如BMI指数、户籍、住址等；
根据所述体动数据，计算儿童平均活动量，如下式所示：
另外，作为另一种实施例而言，还可计算个体时间序列与全班时间序列的相关性，如：
该指标表示个体时间序列与全班时间序列的相关性；其中X表示个体时间序列；Y表示全班时间序列；Cov()表示协方差；Var[]表示方差；
个体和群体结合的指标，是最关键的指标。除了百分位。最关键的是个体和“群体平均”之间的差异。比如，全班语文课会有一个平均时间序列，个体的时间序列会和这个全班平均做相关，相关程度越高，就证明越好。这个相关程度，可以排名，百分位。
所述儿童数字化个体分析结论具体包括：语文课平均活动量VM1、数学课平均活动量VM2、英语课平均活动量VM3、课间/体育课平均活动量VM4、上午课程VM5、下午课程VM6、体操活动VM7、午睡活动VM8及自定义时间段VM9。所述自定义时间段，具体指可以任意选择时间段标签，实时计算，可以同时选择多个标签，比如“9月下旬所有语文课的第二个10分钟的数据”，每一个时间点的数据同时对应多个标签，供筛选。
所述班级整体分析结论，按类别不同进行划分，包括：男生全天整体VM、女生全天整体VM、不同年龄VM和不同预设时间段VM。所述不同预设时间段，同上，含有筛选标签信息，可以任意选择时间段标签。比如某年月日几点几分的一个数据，会同时有时间标记、课程科目标记、课程时间(前中后十分钟)、上午下午标记，这样对应按钮，可以直接筛出来这些常用的。此外还可以个体化自定义，比如近期外面施工比较吵，施工时间是上午八点到九点半，就可以自定义筛选逻辑。
儿童数字化个体分析结论还包括各科课堂前、中、后十分钟的VM；所述各科课堂前、中、后十分钟的VM含有筛选标签信息。比如可以筛选“所有坐在最后一排的身高165cm以上男生的语文课前10分钟的数据”
所述儿童数字化个体分析结论还包括：个体的各VM在班级排名百分位、体动检测设备的行为分析；所述体动检测设备的行为分析包括：转头、低头和看窗外。
为了更好的理解本发明，现对相关数据的用途举例说明分析如下：
首先是儿童个体数据部分；通过各科课堂的VM及其班级排名百分位(语文课平均活动量VM1、数学课平均活动量VM2、英语课平均活动量VM3、课间/体育课平均活动量VM4)，可以分析出儿童在不同课程中的“小动作”水平，以及此指标的“偏科”情况；
比如某儿童个体语文课平均活动量为80；数学课平均活动量为30、英语课平均活动量为30；根据该数据，可以分析出一个基本结论，该儿童的课堂表现在语文课较差，其背后可能与其读写能力或其他心理行为因素有关；
基于上述分析，还能够根据儿童个人各科课堂前、中、后十分钟的VM，进一步的对某一科课堂表现情况进行分析；比如在语文/数学/英语课堂上，其前、中、后十分钟的VM分别为30、60、90、；基于这个数据，可以分析出一个基本结论，该儿童针对语文/数学/英语课程的学习情况存在注意力维持的困难，这一情况也可以通过全班活动一致性来更高表达；
最后，从班级整体分析结论来看：
按性别来分，比如男生整体VM为60；女生整体VM为30；这可以帮助教育、医学、心理学领域更好了解学校活动的性别差异；
按不同座位来分，比如位于第一排的同学整体VM为30；位于第二排的同学整体VM为30；位于最后一排的同学整体VM为90；这为座位调整提供了数据支持；
按不同年龄来分，比如8岁儿童的整体VM为30；9岁儿童的整体VM为60；10岁儿童的整体VM为90；这表明同一班级内，不同月龄的孩子，可能活动水平/全班一致性有差别，这样可以为教育、心理学、医学提供数据依据；
按不同时间段来分，比如上午8.30-11.30班级整体VM为30；下午2.30-5.30班级整体VM为60，这表明个体水平的时间段数据，可以侧面看到孩子注意力的波动因素，群体的可以辅助学校安排课程；或者在一些其他实施例中，还可以对时间段进行更多细分；
根据以上分析，能够行成一个针对于儿童个人或者班级整体的分析报告，从而实现了对儿童学习情况或班级整体情况的一个基本评估，为后续教学作改进。
综合来看，本发明的有益效果是：数字化的对儿童的课堂反应行为进行了记录与分析，有助于针对性的提高儿童的学习效率并弥补儿童课堂上的不足。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：包括以下步骤：
S101：儿童在学校中佩戴体动检测设备；
S102：在不同的课堂/场景中，通过所述体动检测设备获取各个儿童的体动数据；
S103：课堂后，结合体动数据和儿童个人数据进行分析，得到儿童数字化个体分析结论和班级整体分析结论。
2.如权利要求1所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：所述体动检测设备为：三轴加速器、六轴加速器、体动仪中的任意一种。
3.如权利要求1所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：所述体动检测设备佩戴于儿童头部或者腕部。
4.如权利要求1所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：所述体动数据包括：不同方向的三维时间序列或六维时间序列。
5.如权利要求1所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：所述儿童个人数据包括：课程表、座位信息、性别、生日、年级、身高、体重、视力和历史学习成绩。
6.如权利要求4所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：根据所述体动数据，计算儿童平均活动量和个体时间序列与全班时间序列的相关性指标；其中儿童平均活动量如下式所示：
7.如权利要求6所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：
所述儿童数字化个体分析结论具体包括：语文课平均活动量VM1、数学课平均活动量VM2、英语课平均活动量VM3、课间/体育课平均活动量VM4、上午课程VM5、下午课程VM6、体操活动VM7、午睡活动VM8及自定义时间段VM9。
8.如权利要求6所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：所述班级整体分析结论，按类别不同进行划分，包括：男生全天整体VM、女生全天整体VM、不同年龄VM和不同预设时间段VM；所述不同预设时间段的VM含有筛选标签信息。
9.如权利要求7所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：儿童数字化个体分析结论还包括各科课堂前、中、后十分钟的VM；所述各科课堂前、中、后十分钟的VM含有筛选标签信息。
10.如权利要求9所述的一种儿童学校行为数字化表现方法，其特征在于：所述儿童数字化个体分析结论还包括：个体的各VM在班级排名百分位、体动检测设备的行为分析；所述体动检测设备的行为分析包括：转头、低头和看窗外。
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| CN202111368738.XA Pending CN114357376A (zh) | 2021-11-18 | 2021-11-18 | 一种儿童学校行为数字化表现方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115130932A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-09-30 | 中国医学科学院阜外医院 | 一种课堂活动数字化评估方法 |
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2021
- 2021-11-18 CN CN202111368738.XA patent/CN114357376A/zh active Pending
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| CN115130932A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-09-30 | 中国医学科学院阜外医院 | 一种课堂活动数字化评估方法 |
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