CN115130932A - 一种课堂活动数字化评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种课堂活动数字化评估方法,包括以下步骤:在课堂/网课/其他场景中,群体佩戴体动检测设备;通过所述体动检测设备获取每个个体的体动数据,形成个体体动时间序列VM i ;在预设的时间窗T内统计其平均值,得到VM` i ;在预设的时间窗T内,计算除当前个体i之外,其它所有个体的体动时间序列的平均值VM` ia ;以预设的步长ΔT,在预设的时间窗T内,每隔ΔT即采用相关性分析方法获取VM` i 和VM` ia 的相关性系数R i ;同时获取除当前个体外,其它所有个体的相关性系数平均值R` i ;根据数据分析得到课堂动作分析结果;当群体R` i 高于阈值而个体R i 低于阈值时,对个体予以震动提醒。本发明有益效果是:有助于提高及评估个体课堂学习效率。
Description
技术领域
本发明涉及课堂行为分析领域,尤其涉及一种课堂活动数字化评估方法。
背景技术
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/网课听讲情况和效果。
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,本发明提供一种课堂活动数字化评估方法,具体包括以下步骤:
S101:在课堂/网课中,群体佩戴体动检测设备;
S102:在不同的课堂/场景中,以第一采样频率f 1为基准,通过所述体动检测设备获取各个儿童的体动数据,形成儿童个体体动时间序列VM i ;其中i表示儿童个体编号;
S103:根据时间序列VM i ,在预设的时间窗T内统计其平均值,得到VM` i ;
S104:在预设的时间窗T内,计算除当前个体i之外,其它所有各体的体动时间序列的平均值VM` ia ;
S105:以预设的步长ΔT,在预设的时间窗T内,每隔ΔT即采用相关性分析方法获取VM` i 和VM` ia 的相关性系数R i ;同时获取除当前个体外,其它所有个体的相关性系数平均值R` i ;一共获取T/ΔT组[R i ,R` i ];
S106:根据T/ΔT组[R i ,R` i ]得到儿童课堂行为分析结果。
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;本发明提供的一种课堂活动数字化评估方法,具体包括以下步骤:
S101:在课堂/网课中,群体佩戴体动检测设备;
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,且体动检测设备安装有震动马达。
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/场景中,以第一采样频率f 1为基准,通过所述体动检测设备获取各个儿童的体动数据,形成儿童个体体动时间序列VM i ;其中i表示儿童个体编号;
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:根据时间序列VM i ,在预设的时间窗T内统计其平均值,得到VM` i ;
比如针对儿童1,预设的时间窗T=30s,每隔t=1s采集依次数据,则得到30s内的时间序列,共30组数据,1s一组;平均值的计算方式为:30组体动数据求和,并除以30,即可得到预设时间窗内的平均值;
S104:在预设的时间窗T内,计算除当前个体i之外,其它所有各体的体动时间序列的平均值VM` ia ;
比如,一共有4名儿童,分别为儿童1,2,3,4,按照步骤S103的方式,计算除了儿童1以外的其他三个儿童的平均体动数据,并对其他三个儿童的平均体动数据再次求取平均值,即得到所述的VM` ia ;
需要说明的是,预设的时间窗T可以根据实际情况做选择,本发明仅作示意性说明。
S105:以预设的步长ΔT,在预设的时间窗T内,每隔ΔT即采用相关性分析方法获取VM` i 和VM` ia 的相关性系数R i ;同时获取除当前个体外,其它所有个体的相关性系数平均值R` i ;一共获取T/ΔT组[R i ,R` i ];
作为一种实施例而言,相关性计算公式如下:
,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VM` i ;Y表示VM` ia ;Cov()
表示协方差;Var[]表示方差;r(X,Y)即为所述的R i ;
仍然以4名儿童为例,计算除了儿童1以外的其他三名儿童的相关性系数,并再次求取平均值,即得到所述的R` i ;
仍以T=30s,每隔t=1s计算一次为例,即得到30对[R i ,R` i ];
S106:根据T/ΔT组[R i ,R` i ]得到儿童课堂行为分析结果
步骤S106中儿童课堂行为分析结果,包括:群体分析和个体-群体一致性分析。
所述群体分析具体指:若T/ΔT组[R i ,R` i ]中,有超过预设次数k个R` i 均大于预设的群体活动阈值a时,认为此时课堂有群体活动。
以30对数据组为例,比如其中有20个R` i 超过了0.6,则认为课堂具有群体行为;比如群体朗读课文,或体育课中群体做某个动作等;
所述个体-群体一致性分析具体指:若T/ΔT组[R i ,R` i ]中,有超过预设次数m对,且R i <R` i ,则认为个体与群体行为不一致,此时体动检测设备针对对应个体予以震动提醒。
以30对数据组为例,针对儿童1,或者任一名儿童,其体动数据中,有10组R i <R` i ,则认为儿童1没有跟随课堂群体行为,比如群体正在读课文,而儿童1在睡觉。针对这种个体与群体不一致的行为,通过儿童1佩戴的体动检测设备的震动马达予以震动警示。
在个体与群体行为不一致时,将符合条件R i <R` i 的数据队中的R i 从高到低进行排列,结合进行分析时的时间段,得出个体学习习惯。
个体与群体行为的不一致性分析,也可通过结合其他数据维度予以反馈其具体学习习惯,例如:
结合相同时间分辨率的总体动数据,当个体-群体一致性较低时,可分为高活动量的体动不一致和低活动量的体动不一致;
针对高低活动量体动,结合不同场景,如不同课程,可提示场景特异性的行为特点
针对高低活动量体动,结合不同时间,如早中晚,活动开始后/结束前10分钟,可提示时间特异性的行为特点。
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 (5)
1.一种课堂活动数字化评估方法,所述方法包括:
S101:在课堂/网课中,群体佩戴体动检测设备;
S102:在不同的课堂/场景中,以第一采样频率f 1为基准,通过所述体动检测设备获取各个儿童的体动数据,形成儿童个体体动时间序列VM i ;其中i表示儿童个体编号,其特征在于:还包括以下步骤:
S103:根据时间序列VM i ,在预设的时间窗T内统计其平均值,得到VM` i ;
S104:在预设的时间窗T内,计算除当前个体i之外,其它所有各体的体动时间序列的平均值VM` ia ;
S105:以预设的步长ΔT,在预设的时间窗T内,每隔ΔT即采用相关性分析方法获取VM` i 和VM` ia 的相关性系数R i ;同时获取除当前个体外,其它所有个体的相关性系数平均值R` i ;一共获取T/ΔT组[R i ,R` i ];
S106:根据T/ΔT组[R i ,R` i ]得到儿童课堂行为分析结果。
2.如权利要求1所述的一种课堂活动数字化评估方法,其特征在于:步骤S106中儿童课堂行为分析结果,包括:群体分析和个体-群体一致性分析。
3.如权利要求2所述的一种课堂活动数字化评估方法,其特征在于:所述群体分析具体指:若T/ΔT组[R i ,R` i ]中,有超过预设次数k个R` i 均大于预设的群体活动阈值a时,认为此时课堂有群体活动。
4.如权利要求1所述的一种课堂活动数字化评估方法,其特征在于:所述个体-群体一致性分析具体指:若T/ΔT组[R i ,R` i ]中,有超过预设次数m对,且R i <R` i ,则认为个体与群体行为不一致,此时体动检测设备针对对应个体予以震动提醒。
5.如权利要求4所述的一种课堂活动数字化评估方法,其特征在于:在个体与群体行为不一致时,将符合条件R i <R` i 的数据队中的R i 从高到低进行排列,结合进行分析时的时间段,得出个体学习习惯。
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