[发明专利]一种基于脑电波分析的学习状态监测系统及其使用方法

权利要求书

1.一种基于脑电波分析的学习状态监测系统，其特征在于：包括固定于头部前额的呈C形的发箍本体，发箍本体的中部设置有能够与用户额头紧密贴合的用于采集脑电波信号的脑波信号采集器，脑波信号采集器的一侧设置有为脑波信号采集器供电的电源组件，发箍本体的尾端设置有能够与用户耳部紧密贴合的用于消除背景噪声的耳垂电极；信号采集器将采集到的脑电波信号通过预处理后、平板电脑上的题库APP收集的做题信息均发送至信号分类及特征提取模块；后台诊断服务器用于对所提取的脑电信号通过PIK核心算法进行处理与相关性分析，PIK算法公式：

F（k）

其中：

F（k）值，学习掌握程度；

Z ∈[10，100]，专注度eSense值；

W ∈[10，100]，冥想度eSense值；

S ∈[1，10]，学习新技能的熟练度；

C ∈[1，10]，脑力劳动的使用值；

B ∈[10，50]，眨眼的次数；

T ∈[0，180]，每一个试题所用时间；

通过计算结果来确定用户对知识点的掌握状态，计算结果与掌握状态的对应关系：

当35≤F（k）≤45时， 学习掌握状态对应熟练；

当25≤F（k）＜35时， 学习掌握状态对应一般；

当15≤F（k）＜25时， 学习掌握状态对应吃力；

当5≤F（k）＜15时，学习掌握状态对应马虎；

当0≤F（k）＜5时，学习掌握状态对应无效；

并将用户的学习状态分布发送至用户终端系统。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑电波分析的学习状态监测系统，其特征在于：平板电脑上设置有题库APP、学习精准诊断后台管理系统。

3.一种基于脑电波分析的学习状态监测系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）学生在平板电脑上登录学习精准诊断后台管理系统后，并通过蓝牙协议与采集脑电波的穿戴设备连接；

（2）当学生在平板电脑上测试每道题时，采集脑电波的穿戴设备把学生每秒钟的专注度eSense值、冥想度eSense值、眨眼的强度、学习新技能的熟练度、脑力劳动的使用值传输到平板电脑上，且平板电脑记录学生做每一个试题所用时间，并将答题结果传输到后台诊断服务器上；

（3）后台诊断服务器经过PIK核心算法后，PIK算法公式：

F（k），其中：F（k）值，学习掌握程度；Z ∈[10，100]，专注度eSense值；W ∈[10，100]，冥想度eSense值；S ∈[1，10]，学习新技能的熟练度；C ∈[1，10]，脑力劳动的使用值；B ∈[10，50]，眨眼的次数；T ∈[0，180]，每一个试题所用时间；将结果保存数据库中，且当诊断结束后，把各知识点诊断结果和整体诊断报告传输给平板电脑上，知识点的诊断状态结果包括熟练、一般、吃力、马虎、无效；

（4）平板电脑得到诊断报告后，把报告发送给打印机；

（5）打印机把诊断结果打印出纸质文件，送给学生和老师参阅，此次诊断结束。