[发明专利]一种面向移动环境的学习行为习惯发现量化系统及方法

摘要

本发明公开了一种面向移动环境的学习行为习惯发现量化系统及方法。针对传统方法主观性太强，时效性有限，只能测量出问卷设计者提前设定习惯等方面的缺点，本发明拟采用基于数据驱动的方法，实时收集移动学习环境中学习者与平台交互的活动记录、所处位置和生理状态等外显和内隐的学习行为习惯关联数据，并将收集到的数据通过数据变换和数据清洗等方法处理为便于机器识别和计算的习惯特征数据集，进而基于聚类算法计算并发现学习行为习惯。针对传统方法无法量化学习者学习行为习惯强度的问题，本发明基于赫尔学习理论中强化次数与习惯强度之间的函数关系，量化学习行为习惯。最后，从学习行为习惯的描述、持续时长和强度三个维度表征学习行为习惯。

主权项

1.一种面向移动环境的学习行为习惯发现量化系统，其特征在于，系统由辅助穿戴设备，移动学习终端和服务器组成：辅助穿戴设备，由多个可监测学习者生理状态等信息的可穿戴设备构成，负责收集学习者开展学习活动时的生理状态信息；移动学习终端，移动学习终端宿居着一个习惯发现及量化系统的客户端,负责收集网络学习平台上的交互活动记录和学习者位置信息，归集与临时存储平台交互活动记录、学习者位置和生理状态的学习行为习惯关联数据，显示学习行为习惯的发现及量化结果，它包括如下三个模块：数据归集模块，它连接数据存储模块，用于归集从移动学习环境中收集到的平台交互活动记录、学习者位置和生理状态的学习行为习惯关联数据；数据存储模块，它连接数据归集模块和服务器中的历史数据存储模块，用于临时存储数据归集模块归集的学习行为习惯关联数据；显示模块，它连接服务器中的习惯表征模块，用于显示学习行为习惯的发现及量化结果；服务器，服务器上运行着一个习惯发现及量化系统的服务端,负责持久存储学习行为习惯关联数据和学习行为习惯表征数据，预处理与计算习惯关联数据以发现和量化学习者当前的学习行为习惯，它包括如下四个模块：历史数据存储模块，它连接数据存储模块、预处理模块和习惯表征模块，用于接收和持久存储移动学习终端数据存储模块传来的学习行为习惯关联数据，并传送至预处理模块，此外，还存储习惯表征模块的数据；预处理模块，它连接历史数据存储模块和习惯计算模块，用于将从历史数据存储模块中接收的学习行为习惯关联数据处理为便于机器识别和计算的习惯特征数据集；习惯计算模块，它连接预处理模块和习惯表征模块，用于控制数据窗口的大小、计算并发现学习者的学习行为习惯簇、量化学习者当前各学习行为习惯的强度；习惯表征模块，它连接习惯计算模块、历史数据存储模块和显示模块，用于从学习行为习惯的描述、持续时长和强度三个维度表征学习行为习惯。