(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211225808.0 (22)申请日 2022.10.09 (71)申请人 丽水学院 地址 323000 浙江省丽水市莲都区学院路1 号 (72)发明人 王志临　李淼良　赵荣　 (74)专利代理 机构 杭州斯可 睿专利事务所有限 公司 33241 专利代理师 丁晓光 (51)Int.Cl. G06Q 50/20(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 基于体感数据分析的在线学习专注力判别 方法 (57)摘要 一种基于基于体感数据分析的在线学习专 注力判别方法， 按照目标时间段获取体感数据， 然后进行体感数据分析， 再基于体感数据进行专 注力的判别。 本发明有益的效果是： 能够根据体 感数据对学生在目标课堂上的专注力判别， 并获 得专注力判别结果， 以判定学生在目标课堂上是 否专注， 以便于教师和家长进行后续的教育辅 导， 并且能够根据分值精确判断学生专注力程 度， 起到精确判别效果， 避免误判， 使用效果好， 利于推广。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115456829 A 2022.12.09 CN 115456829 A 1.一种基于体感数据分析的在线学习专 注力判别方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1， 获取体感数据， 按照目标时间段， 获取体感数据， 获取的体感数据包括头部动作体 感数据、 手部运动持续时间数据、 躯 干趴在桌 面持续时间数据； 所述头部动作体感数据包括低头持续时间数据、 头部左右晃动 次数数据、 头部左右方 向持续时间数据； 所述手部动作体感数据包括手部运动持续时间数据； 所述躯干动作体感数据包括躯 干趴在桌 面持续时间数据； S2， 体感数据分析， 建立体感数据模型， 低头持续时间数据标记D1， 头部左右晃动次数 数据标记为D2， 头部左右方向持续时间数据标记为D3， 手部运动持续时间数据标记为A， 躯 干变换位置次数数据标记为B， 以十 分钟为一个阶段时间数据， 标记 为T， 目标时间段为若干 个T， 小于T的时间段不计入， 在一个T内， D1小于等于3分钟计十分， D1大于等于6分钟计一 分， D1在3分钟至6分钟之间计五分， D2次数小于等于4次计十分， D2大于等于10次计一分， D2 在4次与10次之间的次数计五分， D 3小于等于1分钟计十分， D3大于等于3分钟计一分， D3在1 分钟至3分钟之间计五分， A小于等于1分钟计十 分， A大于等于3分钟计一分， A在1分钟至3 分 钟之间计五分， B小于等于30秒计十分， B大于等于2分钟计一分， A在30秒至2分钟之间计五 分， 根据体感数据， 分为专注力极好， 专注力合格， 专注力极差， 专注力极好标记 为X， 专注力 合格标记为Y， 专 注力极差标记为Z， 目标时间段为若干个T时， 取平均值； S2， 基于体感数据分析进行专注力判别， 根据目标 时间段获取的体感数据， 包括D1、 D2、 D3、 A、 B， 获取对应分值， 再进行专注力判断， D1+D2+D3+A+B大于 四十分时， 标记为X， 专注力 极好， D1+D2+D3+A+B大于三十分小于四十分时， 标记为Y， 专注力合格， D1+D2+D3+A+B小于三 十分时， 标记为Y， 专 注力极差； S3， 专注力判别数据保存， 将专 注力判别结果数据保存在服 务器中。 2.根据权利要求1所述的基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法， 其特征在于： 所述步骤S1中， 在获取体感数据采用体感摄 像头获取体感数据。 3.根据权利要求1所述的基于体感数据分析的在线学习专注力判别方法接， 其特征在 于， 所述S3中服 务器内具有存 储器， 用于存 储专注力判别结果数据。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115456829 A 2基于体感数据分析的在线学习专注力判别方 法 技术领域 [0001]本发明涉及教育技术领域， 尤其涉及一种基于体感数据分析的在线学习专注力判 别方法。 背景技术 [0002]专注力是认知活动的动力功能， 认知活动包括听知觉、 视知觉、 记忆、 思维、 想象、 执行、 反馈等活动， 认知活动得以顺利开展的推动力正是专 注力。 [0003]学生专注力指的是学生在目标课堂上学习的专注程度， 学生在目标课堂上的专注 程度， 决定了学生 获得知识的程度， 通过获悉学生在目标课堂上的专注程度， 可以让教师和 家长对学生的学习状态起到一定的了解作用， 并可以对专注力不合格的学生进行教育辅 导， 以改变学生的专注力状态， 因此， 对于目标课堂上学生的专注力程度进行判别， 是十分 重要的。 发明内容 [0004]本发明要解决上述现有技术存在的问题， 提供一种基于体感数据分析的在线学习 专注力判别方法， 能够根据体感数据对学生在目标课堂上 的专注力判别， 并获得专注力判 别结果， 以判定学生在目标课堂上是否专注， 以便于教师和家长进 行后续的教育辅导， 并且 能够根据分值精确判断学生专 注力程度， 起到精确判别效果， 避免误判。 [0005]本发明解决其技术问题采用的技术方案： 这种基于体感数据分析的在线学习专注 力判别方法， 包括如下步骤： [0006]S1， 获取体感数据， 按照目标时间段， 获取体感数据， 获取的体感数据包括头部动 作体感数据、 手部运动持续时间数据、 躯 干趴在桌 面持续时间数据； [0007]头部动作体感数据包括低头持续时间数据、 头部左右晃动次数数据、 头部左右方 向持续时间数据； [0008]手部动作体感数据包括手部运动持续时间数据； [0009]躯干动作体感数据包括躯 干趴在桌 面持续时间数据； [0010]S2， 体感数据分析， 建立体感数据模型， 低头持续时间数据标记D1， 头部左右晃动 次数数据标记为D2， 头部左右方向持续时间数据标记为D3， 手部运动持续时间数据标记为 A， 躯干变换位置次数数据标记为B， 以十 分钟为一个阶段时间数据， 标记 为T， 目标时间段为 若干个T， 小于T的时间段不计入， 在一个T内， D1小于等于3分钟计十 分， D1大于等于6分钟计 一分， D1在3分钟至6分钟之间计五分， D2次数小于等于4次计十分， D2大于等于10次计一分， D2在4次与10次之间的次数计五分， D3小于等于1分钟计十分， D3大于等于3分钟计一分， D3 在1分钟至3 分钟之间计五分， A小于等于1分钟计十分， A大于等于3 分钟计一分， A在1分钟至 3分钟之间计五分， B 小于等于30秒计十分， B大于等于2分钟计一分， A在30秒至2分钟之间计 五分， 根据体感数据， 分为专注力极好， 专注力合格， 专注力极差， 专注力极好标记 为X， 专注 力合格标记为Y， 专 注力极差标记为Z， 目标时间段为若干个T时， 取平均值；说　明　书 1/4 页 3 CN 115456829 A 3