CN108937965A - 一种基于坐姿分析的注意力测评***及方法 - Google Patents

一种基于坐姿分析的注意力测评***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明一种基于坐姿分析的注意力测评***及方法，涉及教育心理测量技术领域。本发明所述***主要包括坐姿分析电路模块(1)，注意力映射模块(2)，云存储模块(3)，数据分析及可视化模块(4)以数据通讯方式连接。***对用户进行注意力测评的方法包括：用户姿态参数采集；分析用户当前坐姿；根据坐姿与注意力映射关系对用户注意力情况进行评估；注意力数据云存储；注意力数据分析；在手机App上可视化分析结果。实现用户注意力监测、采集、存储、分析等多样化功能，为用户提供低成本、高效率、小干扰的注意力评估方式，可用于教学大数据收集。有效弥补现有注意力测评***多利用眼动仪等大型监测工具而导致的成本高、操作复杂等问题。

Description

一种基于坐姿分析的注意力测评***及方法
技术领域
本发明涉及教育心理测量技术领域，具体指一种基于坐姿分析的注意力测评***和方法，适用于教育大数据分析。
背景技术
上世纪50年代，学***和经验，存在较大主观性，在注意力测量过程中存在一定缺陷。因此研究者更多采用客观性更强、便于数据采集和处理的注意力测量技术，目前常见的注意力测量及评价方法主要可归为：
(1)仪器测量法。主要依据注意的稳定性理论，通过检测神经***的整体生理机能情况或是利用计算机硬件、软件结合的方式，针对注意稳定进行测量及评定。主要有脑电图(EEG)检测、眼动追踪测试、持续性操作测试(CPT)以及各类新研发的软硬件测试法等。
(2)作业测验法。作业法通常通过模拟现实生活创设情境，引导被试从事某项作业，从而使被试主动将个人心理特征通过作业表现出来。
(3)问卷量表法。问卷量表法主要以纸笔测验为主，通过自评、互评、他评等多种方式进行量表测验，虽然存在过于依赖被试主观观念、数据处理复杂度高、数据反馈不实时等问题，但操作成本低、测试便捷。
分析上述各类注意测量方法可以发现，一般的问卷量表和作业法虽然操作简单、易于实施，但主观性较强，且数据采集和处理不便，时间成本较高；而仪器测量法虽然能够提供更为客观的观测手段，能在一定程度上规避了被试者在认知测定过程中受回忆偏性、晕轮效应或是其他混淆因素的影响，但是这类测量方法大多对测试环境有较高要求，而且眼动仪、脑电波成像仪等设备价格高昂、操作复杂。这些测量方法所获取的均为″一次性″注意力数据，难以满足当前大数据环境下对数据采集的需求。
最关键的上述各类注意测量方法都忽略了注意力高度动态波动的特性，只能检测被试者在特定环境下的注意力情况，而无法实时采集被试者在普遍环境下如真实的课堂场景的注意力数据。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的缺失和不足，提出一种基于坐姿分析的注意力测评***及方法。
本发明的基本思路：
基于关于坐姿和注意力之间的相互关系的论证，认为坐姿在一定程度上可以反映出学***台技术等现代网络技术，实现课堂注意力实时数据的采集、存储及分析。
本发明一种基于坐姿分析的注意力测评***，包括坐姿分析电路模块，注意力映射模块，云存储模块，数据分析及可视化模块以数据通讯方式连接。
所述坐姿分析电路模块为一采集用户实时身体姿态数据，利用姿态数据分析当前用户坐姿的胸卡；
所述注意力映射模块基于用户坐姿，根据坐姿与注意力的对应关系，将坐姿映射为注意力数据；
所述云存储模块利用云平台作为数据存储云服务器，包括数据上传、数据存储、数据下发功能；
所述数据分析及可视化模块按照不同维度分析处理用户的注意力数据，并以图表形式呈现分析结果。
所述胸卡获取用户姿态数据，根据姿态数据分析得到用户坐姿，然后根据坐姿与注意力对应关系得到用户注意力数据；
所述胸卡固定于用户上身躯干的胸部位置，胸卡内包括角度传感器、主处理芯片和无线通信模块；
所述角度传感器依据Roll-Pitch-Yaw模型，建立XYZ三维空间直角坐标系，判断人体坐姿时的前倾后仰、左倾右倾、左转右转；
利用主处理芯片通过数字通信接收用户姿态数据，然后通过角度合成分析判定当前用户坐姿。
完成注意力数据的采集和存储后，通过移动客户端软件(APP)对学习者课堂注意力情况进行实时监测，并从坐姿频次统计图、注意力情况曲线图、同一坐姿持续时间分布图(注意的稳定性)等角度进行数据可视化展示，完成注意力情况分析建议，这些数据可以实时提供大数据分析或后期分析。
综上所述，本发明基于对学***台技术等现代网络技术，实现课堂注意力实时数据的采集、存储及分析大数据分析或后期分析提供技术保障。
附图说明
图1为本发明一种基于坐姿分析的注意力测评***框图；
图2为本发明实施例坐姿数据映射为注意力数据模块连接框图；
图3为本发明实施例角度传感器依据Roll-Pitch-Yaw模型图；
图4为本发明实施例移动APP功能模块连接框图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步描述
一种基于坐姿分析的注意力测评***(如附图1所示)，包括坐姿分析电路模块1，注意力映射模块2，云存储模块3，数据分析及可视化模块4以数据通讯方式连接。
所述坐姿分析电路模块1通过胸卡采集用户实时身体姿态数据，利用姿态数据分析当前用户坐姿；
所述注意力映射模块2基于用户坐姿，根据坐姿与注意力的对应关系，将坐姿映射为注意力数据；
所述云存储模块3利用数据云平台作为数据存储云服务器，包括数据上传、数据存储、数据下发功能；
所述数据分析及可视化模块4按照不同维度分析处理用户的注意力数据，并以图表形式呈现分析结果。
本发明实施例坐姿数据映射为注意力数据模块(如附图2所示)。其中，GY-25是一款基于MPU-6050空间运动传感器芯片的低成本倾斜度模块。GY-25是在MPU-6050的基础上，将陀螺仪和加速度传感器数据经数据融合算法得到最终的角度数据并直接通过串口输出至WeMOS-D1单片机。
单片机处理GY-25送来的坐姿数据依据Roll-Pitch-Yaw模型(如附图3所示)，Roll-pitch-yaw模型主要用于无人机或飞行器的飞行控制，本发明利用该模型计算人体坐姿情况。以人背部朝向为Y轴，身右侧朝向为X轴，正坐时头顶朝向为Z轴，该模型应用于人体坐姿***时则为以航向角来标识人体绕Z轴的旋转，即人体左转右转；以横滚角来标识人体绕Y轴的旋转，即左倾右倾；以俯仰角来标识人体绕X轴的旋转，即前倾和后仰。判定以航向角标识人体绕Z轴旋转，为人体左转右转；以横滚角标识人体绕Y轴旋转，为左倾右倾；以俯仰角标识人体绕X轴旋转，为前倾和后仰。
单片机经过以上处理，然后通过角度合成分析判定当前用户坐姿。并依靠ESP-8266芯片对数据根据HTTP协议进行数据封装，并连接无线网络，通过无线网络完成硬件设备对OneNet云服务器的数据传输，实现数据在云服务器上的存储。下一步数据分析和可视化展示，可以利用自研发的H5 App，通过HTTP协议从OneNet云服务器上获取相关学习者的注意力数据和坐姿数据，在App上查看相关记录。
坐姿注意力数据模块2(如附图1所示)是运行于WeMOS-D1中的一套数据处理模块。基于不同坐姿类型和坐姿变换时间间隔对应不同注意力，主处理芯片将分析所得的用户坐姿根据坐姿与注意力对应关系转换为相应的注意力分值，该过程每1秒执行一次，对5次所得注意力分值取平均数作为该段时间内用户的注意力数值。
实施例，当测得学习者当前横滚角(即人体前倾后仰角度)小于-110度(实验测得，人正坐范围下横滚角大于-110小于-90度)时，可判断学习者当前坐姿为后仰坐姿；当检测到的航向角(即人体左右转动时的角度)比前一时刻的航向角发生较大变化时，可以判断当下学习者处于转动状态。通过WeMos-D1初步处理后，GY-25测量所得的角度数据可以分别转换为对应的9种坐姿(正坐、前倾、前倾偏左、前倾偏右、左倾、右倾、正后仰、后仰偏左、后仰偏右)和2种转身。
获得坐姿数据后，根据定义的坐姿与注意力映射表，WeMos-D1将当前获得的坐姿数据转变为对应的注意力分值。具体算法为：如果当前一秒学习者坐姿与上一秒坐姿相同，则表示当前学习者延续了上一秒的注意力情况，此时注意力总分直接加上坐姿对应注意力分值；如果这一秒学习者坐姿与上一秒坐姿比较发生了变化，则意味着当前学习者注意力处于一个分散状态，注意力总分不能加上坐姿对应分值。
最终依此求得学***情况。在本发明中，Wemos-D1单片机每1秒处理一次GY-25传感器数据(即每一秒获取一次学***均值作为当前5秒内的注意力水平得分上传云数据库进行数据存储。
以下为注意力映射模块2映射表解析：综合注意力稳定性、注意广度、注意集中程度、注意资源分配情况指标获得用户当前的注意力数据。
所述坐姿变换是指前一秒坐姿与当前秒坐姿不同；
坐姿类型包括九种，具体为：
正坐：以身体面向方向为正方向，用户身体与坐面呈近90°，前后差不超过20°的坐姿；
前倾：以身体面向方向为正方向，用户身体与坐面夹角小于70°大于50°；
前俯：以身体面向方向为正方向，用户身体与坐面夹角小于50°；
左倾：以正坐时身体躯干向上方向为正方向，躯干向左偏离正坐时躯干位置30°以上；
右倾：以正坐时身体躯干向上方向为正方向，躯干向右偏离正坐时躯干位置30°以上；
前倾左倚：在前倾状态下左倾；
前倾右倚：在前倾状态下右倾；
后仰：以身体面向方向为正方向，用户身体与坐面夹角大于110°；
转身：以身体躯干为轴，躯干左右转动幅度超过30°。
所述坐姿与注意力对应关系包括：
当用户坐姿为正坐和前倾时，注意力最集中；
当用户坐姿为前倾左倚和前倾右倚时，注意力比较集中；
当用户坐姿为左倾和右倾时，注意力比较不集中；
当用户坐姿为前俯和后仰时，注意力涣散；
当用户转身和发生坐姿变换时，注意力最涣散。
数据分析及可视化模块4的可视化平台为主流Android平台或其他支持HTML5软件平台。
所述HTML5 plus技术，依靠HBuilder开发IDE，利用MUI前端开发框架开发的移动APP，实现技术要素如下：
数据下载：用户在移动App上点击或刷新页面产生数据请求时，移动App会利用Ajax()方法，通过调用jQuery底层AJAX向数据云平台发起GET的HTTP请求，从而获取数据；
数据解析：移动App获取到数据云平台下发的JSON数据包后，解析数据包后获得请求分析时间段内用户每个时间点上的注意力数值；
数据可视化：移动App利用百度echarts数据可视化图表接口，将解析获得的注意力数据转换成各类图表。
所述移动APP功能模块(如附图4所示)，包括注意力实时监测模块和注意力数据分析模块；
其中，
注意力实时监测模块：通过注意力曲线图和注意力仪表盘两种数据可视化方式展现用户该时刻前五分钟内的注意力变化情况和实时注意力得分，界面3秒刷新一次；
注意力数据分析模块：主要通过南丁格尔玫瑰图展现用户坐姿类型统计数据，通过注意力变化曲线图展现用户注意力变化情况，通过注意力稳定性变化曲线图展现用户注意力稳定性。
综上所述，本发明定义并构建基于坐姿的用户注意力映射模型和设计开发的一种基于坐姿分析的注意力测评***及方法，通过包括坐姿分析电路模块，注意力映射模块，云存储模块，数据分析及可视化模块以数据通讯方式连接。克服了现有各类注意测量方法忽略了注意力高度动态波动的特性，只能检测被试者在特定环境下的注意力情况，而无法实时采集用户在普遍环境下，真实的课堂场景的注意力数据等的不足。有效弥补现有注意力测评***多利用眼动仪等大型监测工具而导致的成本高、操作复杂等问题。***对用户进行注意力测评的方法包括：用户姿态参数采集；分析用户当前坐姿；根据坐姿与注意力映射关系对用户注意力情况进行评估；注意力数据云存储；注意力数据分析；在手机App上可视化分析结果。实现用户注意力监测、采集、存储、分析等多样化功能，为用户提供低成本、高效率、小干扰的注意力评估方式，还原了注意力高度动态波动特征，可用于教学大数据收集。实现了课堂以实时提供注意力实时数据的采集、存储并为分析大数据分析或后期分析提供技术保障。

Claims (11)

1.一种基于坐姿分析的注意力测评***，其特征在于，包括坐姿分析电路模块(1)，注意力映射模块(2)，云存储模块(3)，数据分析及可视化模块(4)以数据通讯方式连接。
2.如权利要求1所述的一种基于坐姿分析的注意力测评***，其特征在于，所述坐姿分析电路模块(1)为一采集用户实时身体姿态数据，利用姿态数据分析当前用户坐姿的胸卡；
所述注意力映射模块(2)基于用户坐姿，根据坐姿与注意力的对应关系，将坐姿映射为注意力数据；
所述云存储模块(3)利用云平台作为数据存储云服务器，包括数据上传、数据存储、数据下发功能；
所述数据分析及可视化模块(4)按照不同维度分析处理用户的注意力数据，并以图表形式呈现分析结果。
3.如权利要求2所述的一种基于坐姿分析的注意力测评***，其特征在于，所述胸卡获取用户姿态数据，根据姿态数据分析得到用户坐姿，然后根据坐姿与注意力对应关系得到用户注意力数据；
所述胸卡固定于用户上身躯干的胸部位置或放置在帽子或头盔上，胸卡内包括角度传感器、主处理芯片和无线通信模块；
所述角度传感器依据Roll-Pitch-Yaw模型，建立XYZ三维空间直角坐标系，判断人体坐姿时的前倾后仰、左倾右倾、左转右转；
利用主处理芯片通过数字通信接收用户姿态数据，然后通过角度合成分析判定当前用户坐姿。
4.如权利要求1或2所述的一种基于坐姿分析的注意力测评***，其特征在于，所述注意力映射模块(2)，基于不同坐姿类型和坐姿变换时间间隔对应不同注意力，通过主处理芯片将分析所得的用户坐姿并根据坐姿与注意力对应关系转换为相应的注意力分值。
5.如权利要求1或2所述的一种基于坐姿分析的注意力测评***，其特征在于，所述云存储模块(3)的数据上传：处理所得的用户注意力数据由主处理芯片打包后，通过无线通信模块上传至云平台；
数据存储：云平台接收上传的注意力数据后，对上传的数据解析，依照数据上传时间生成用户注意力数据点，数据点记录该用户注意力数据上传的时间及注意力分值；
数据下发：云平台根据用户发起的数据分析请求将请求分析时间段内的数据打包成JSON数据格式，通过HTTP协议下发。
6.如权利要求1或2所述的基于坐姿分析的注意力测评***，其特征在于，所述数据分析及可视化模块(4)的可视化平台为主流Android平台或其他支持HTML5软件平台。
7.如权利要求6所述的一种基于坐姿分析的注意力测评***，其特征在于，所述HTML5plus技术，依靠HBuilder开发IDE，利用MUI前端开发框架开发的移动APP，实现技术要素如下：
数据下载：用户在移动App上点击或刷新页面产生数据请求时，移动App会利用Ajax()方法，通过调用jQuery底层AJAX向云平台发起GET的HTTP请求，从而获取数据；
数据解析：移动App获取到云平台下发的JSON数据包后，解析数据包后获得请求分析时间段内用户每个时间点上的注意力数值；
数据可视化：移动App利用百度echarts数据可视化图表接口，将解析获得的注意力数据转换成各类图表。
8.如权利要求7所述的一种基于坐姿分析的注意力测评***，其特征在于，所述移动APP包括注意力实时监测模块和注意力数据分析模块；
其中，
注意力实时监测模块：通过曲线图和仪表盘两种数据可视化方式展现用户该时刻前五分钟内的注意力变化状况和实时注意力得分，界面3秒刷新一次；
注意力数据分析模块：主要通过南丁格尔玫瑰图展现用户坐姿类型统计数据，通过曲线图展现用户注意力变化状况，通过差异曲线图展现用户注意力稳定性。
9.如权利要求1所述的一种基于坐姿分析的注意力测评方法，其特征在于，以坐姿作为注意力状况外显的观测变量，根据坐姿与注意力对应关系掌握用户注意力状况，具体测评方法为：
依据用户的坐姿变换次数来标定用户当前的注意力稳定性；
依据用户的坐姿类型来标定用户当前注意广度、注意集中程度以及注意资源分配情况；
综合注意力稳定性、注意广度、注意集中程度、注意资源分配情况指标获得用户当前的注意力数据。
10.如权利要求9所述的一种基于坐姿分析的注意力测评方法，其特征在于，所述坐姿变换是指前一时刻坐姿与当前时刻坐姿不同；时刻间隔可以按需要调节；
坐姿类型包括九种，具体为：
正坐：以身体面向方向为正方向，用户身体与坐面呈近90°，前后差不超过20°的坐姿；
前倾：以身体面向方向为正方向，用户身体与坐面夹角小于70°大于50°；
前俯：以身体面向方向为正方向，用户身体与坐面夹角小于50°；
左倾：以正坐时身体躯干向上方向为正方向，躯干向左偏离正坐时躯干位置30°以上；
右倾：以正坐时身体躯干向上方向为正方向，躯干向右偏离正坐时躯干位置30°以上；
前倾左倚：在前倾状态下左倾；
前倾右倚：在前倾状态下右倾；
后仰：以身体面向方向为正方向，用户身体与坐面夹角大于110°；
转身：以身体躯干为轴，躯干左右转动幅度超过30°。
11.如权利要求9所述的一种基于坐姿分析的注意力测评方法，其特征在于，所述坐姿与注意力对应关系包括：
当用户坐姿为正坐和前倾时，注意力最集中；
当用户坐姿为前倾左倚和前倾右倚时，注意力比较集中；
当用户坐姿为左倾和右倾时，注意力比较不集中；
当用户坐姿为前俯和后仰时，注意力涣散；
当用户转身和发生坐姿变换时，注意力最涣散。
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