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

一种课堂活动数字化评估方法
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：
Figure 479133DEST_PATH_IMAGE001
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：
Figure 321187DEST_PATH_IMAGE002
，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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