[发明专利]基于可穿戴生理信号监测的学生课堂学习状态评测系统

说明书

本发明公开了基于可穿戴生理信号监测的学生课堂学习状态评测系统，包括穿戴式多生理信号采集模块、生理信号传输与同步模块、服务器端数据分析模块和学习状态评测模块。穿戴式多生理信号采集模块采集学生的脑电信号、心电信号和脉搏波信号；生理信号传输与同步模块同步各生理信号的时间戳，并通过无线方式将数据传输至服务器端数据分析模块；服务器端数据分析模块对各生理信号进行预处理和特征提取，将特征向量输入分类模型中得到学生学习状态指标，并上传至学习状态评测模块；学习状态评测模块将服务器端数据分析模块上传的数据显示给教学者。本发明比之现有评测方式更加智能、客观和精准，有利于促进教学水平和教学质量的提升。

技术领域

本发明属于教育信息化领域，特别涉及了一种学生课堂学习状态评测系统。

背景技术

学生课堂学习状态的有效评测是促进学生进步、提高课堂教学质量的重要手段。信号处理、大数据、人工智能等技术迅猛发展，将成为支撑引领教育现代化发展，推动教育信息化升级的内生变量。

随着可穿戴设备技术和信号处理算法的发展，生理信号被广泛地用于情绪、注意力、压力、疲劳度等精神状态的监测。基于穿戴式设备采集的多生理信号能全面和精确地反应被测对象的状态，提高监测系统的整体性能。

目前的评测方式主要是依靠教师课堂观察或者监控录像的方式进行。教师观测到异常后再进行调整和改进，教师往往无法兼顾所有学生的学习状态，且评价方式的主观性大。视频监控的方式虽然简便，但是存在很大的缺陷，包括鲁棒性低、受外界影响因素大、不能识别虚假面部表情、实时计算要求高等不足，更重要的是采集面部视频涉及侵犯学生隐私的问题，在校园中的使用已被严加限制和管理

发明内容

为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了基于可穿戴生理信号监测的学生课堂学习状态评测系统。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

基于可穿戴生理信号监测的学生课堂学习状态评测系统，包括穿戴式多生理信号采集模块、生理信号传输与同步模块、服务器端数据分析模块和学习状态评测模块；所述穿戴式多生理信号采集模块包括穿戴式脑电设备、穿戴式心电设备和脉搏波检测手环，分别对应采集学生的脑电信号、心电信号和脉搏波信号；所述生理信号传输与同步模块将穿戴式多生理信号采集模块采集的各生理信号的时间戳保持同步，并通过无线方式将数据传输至服务器端数据分析模块；所述服务器端数据分析模块对各生理信号进行预处理和特征提取，将特征向量输入分类模型中得到学生的注意力、情绪、疲劳和压力的指标，基于这4个指标得到学生的学习参与度指标，并将这些指标上传至学习状态评测模块；所述学习状态评测模块将服务器端数据分析模块上传的数据显示给教学者，并将其保存形成历史数据。

进一步地，在生理信号传输与同步模块中，通过TCP/IP协议将采集的脑电信号无线传输至服务器端数据分析模块，采集的心电信号和脉搏波信号通过蓝牙传输至匹配的手机，再通过手机发送至服务器端数据分析模块。

进一步地，在服务器端数据分析模块中，首先需要对采集的各生理信号进行信号质量评估，剔除质量不符合要求的数据，保留质量符合要求的数据进行预处理：对于脑电信号，进行带通滤波，并滤除工频干扰，自适应去除眼电和肌电干扰；对于心电信号，滤除工频干扰，并去除高频毛刺和基线漂移；对于脉搏波信号，首先滤除杂波干扰和奇异波，然后进行平滑和降噪处理。

进一步地，在服务器端数据分析模块中，对经过预处理的脑电信号进行特征提取，提取的特征包括不同波段能量的比值、模糊熵、多尺度模糊熵曲线下面积和额叶偏侧化指标。

进一步地，在服务器端数据分析模块中，对经过预处理的心电信号进行特征提取，提取的特征包括时域特征：连续RR间期、R波峰值、P波峰值和QRS波时间间隔，以及这4个时域特征的统计特征，还包括心率变异性频域特征：

超低频功率、低频功率、高频功率和低频高频功率比。