[发明专利]一种基于脑机接口的学生协作状态评估方法及系统

说明书

本发明提供一种基于脑机接口的学生协作状态评估方法及系统，包括：确定学生进行协作学习过程中的脑电波数据；所述脑电波数据通过使用脑机接口技术采集；将所述脑电波数据输入到训练好的分类器，对学生协作学习的状态进行分类；所述协作学习的状态包括：交互学习、构建学习、主动学习以及被动学习；所述分类器基于长短期记忆网络LSTM构建，用于根据学生协作学习过程中的脑电波数据对学生的协作学习状态进行分类。本发明采用脑机接口和机器学习技术，自动监测学生的协作学习状态，相比传统的通过教师的观察来判断学生的状态要更加科学和高效。

技术领域

本发明属于学生状态监测领域，更具体地，涉及一种基于脑机接口的学生协作状态评估方法及系统。

背景技术

专利CN201810429318.X公开了一种基于脑电波分析的学习状态监测系统及其使用方法。利用脑电波采集器将采集到的脑电波信息通过预处理后、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核心算法进行处理及相关性分析，从而诊断出学生的学习状态。该发明虽然实现了对学生脑电信号的采集从而达到对学生状态的监测，但是在教学过程中教师只能根据最后的诊断报告了解学生的学习状况，不能在学生的学习过程中实时监测，也不能根据学生的脑电数据预测学生的学习状态。另外，该专利只适用于普通的学习场景学生状态的诊断，不适用于协作学习的场景中学生状态的诊断。

专利CN201510629507.8涉及一种基于脑电波采集的课堂教学监测方法及系统，主要监测课堂教学中学生脑电波的波动情况。系统的采集终端通过脑电波感应器获取被采集学生的脑电波数据，经过处理组帧后，经WIFI模块从无线局域网送至服务器。系统的监测终端经局域网从服务器的数据库中获取并显示各采集终端的脑波数据，实时显示被采集学生的脑电波的个体波动信息和整体波动信息。该专利虽然实现了对学生学习状态的一个监测，但是只能观察到学生实时的专注度和放松度的值，只适用于普通的学习场景中学生状态的监测，不适用于协作学习的场景。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种学生协作状态评估方法及系统，旨在解决现有脑电波分析的学习状态监测系统不适用于协作学习的场景中学生状态诊断的问题。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于脑机接口的学生协作状态评估方法，包括如下步骤：

确定学生进行协作学习过程中的脑电波数据；所述脑电波数据通过使用脑机接口技术采集；

将所述脑电波数据输入到训练好的分类器，对学生协作学习的状态进行分类；所述协作学习的状态包括：交互学习、构建学习、主动学习以及被动学习；所述分类器基于长短期记忆网络LSTM构建，用于根据学生协作学习过程中的脑电波数据对学生的协作学习状态进行分类。

在一个可选的实施例中，所述训练好的分类器通过如下步骤得到：

基于预先收集到的训练数据对所述分类器进行训练；所述训练数据包括：预先采集的学生协作学习过程中的脑电波数据和对应的协作学习状态；将学习协作学习过程中的脑电波数据作为分类器的输入，对应的协作学习状态作为分类器的输出；

将所述训练数据划分成训练集和测试集，并利用训练集训练分类器，再利用测试集调整训练好的分类器的参数，以保证分类器的分类精度。

在一个可选的实施例中，所述分类器先用一个LSTM层作为输入层用于将输入的脑电波数据和隐藏层连接，再用一个LSTM层和一个Flatten层作为隐藏层，最后再用一个Dense层作为输出层来连接隐藏层和输出数据。

在一个可选的实施例中，所述脑电波数据包括：lowAlpha波、highAlpha波、lowBeta波、highBeta波、lowGamma波、highGamma波、delta波和theta波。