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        一種學生學習行為分析方法

        2016-04-22 05:37:41馬悅
        計算機時代 2016年4期
        關鍵詞:學習行為數(shù)據(jù)采集

        馬悅

        摘 要: 提出一種基于硬件系統(tǒng)的學生學習行為分析方法。經(jīng)過系統(tǒng)配置,硬件及軟件初始化,數(shù)據(jù)分析,設置數(shù)據(jù)采集中斷處理程序,外部分析程序等步驟,實現(xiàn)學生學習行為數(shù)據(jù)的自動采集、分析與存儲,為學生的學習行為習慣或模式分析提供了一種新的方法。

        關鍵詞: 學習行為; 數(shù)據(jù)采集; 中斷處理; 外部分析

        中圖分類號:TP391.4 文獻標志碼:A 文章編號:1006-8228(2016)04-74-02

        An analysis method of students learning behavior

        Ma Yue

        (Shaanxi University of Chinese Medicine, Xianyang, Shaanxi 712046, China)

        Abstract: This paper presents a method of analysis of students' learning behavior. Through the system configuration, hardware and software initialization, data analysis, setting up the data acquisition interrupt processing program and external analysis program, and other steps, the students' learning behavior data collection, analysis and storage are realized to provide a new method for students' learning behavior or pattern analysis.

        Key words: learning behavior; data acquisition; interrupt processing; external analysis

        0 引言

        為了順應時代對人才的需求,各國都在進行各種各樣的教育改革,我國的教育教學改革也取得了很大成效。改革促使課堂教學、課程和教學管理、考試評價等方面都發(fā)生了很大變化[1-2]。越來越多的教育工作者不僅重視“教”的研究,也開始關注“學”的研究[3]。課堂教學是學生學習過程中最重要的一個環(huán)節(jié),因此,研究學生學習行為是十分必要的,它決定了教學活動能否順利高效地展開[4]。

        本文提出一種基于硬件系統(tǒng)的學生學習行為分析方法。利用硬件裝置對學生的學習行為進行自動采集和記錄后,應用本文提出的分析方法來研究和分析學生的學習現(xiàn)狀,可深入了解學生的性格特征及學習行為習慣,幫助家長和教師掌握學生的學習情況,為學生的健康發(fā)展提供正確引導[5]。

        1 方法總體步驟

        本文提出的學生學習行為分析方法是基于硬件系統(tǒng)實現(xiàn)的。硬件系統(tǒng)由動作采集單元、智能分析與處理單元、存儲單元、時鐘單元和通信單元連接構成,通過通信單元與外部計算機連接。系統(tǒng)示意圖如圖1所示。該方法包括以下實現(xiàn)步驟,方法流程圖如圖2所示。

        [智能分析與

        處理單元][動作采集單元\&][通信單元\&][外部計算機\&][存儲單元\&][時鐘單元\&]

        步驟1 系統(tǒng)啟動后自動判斷是否連接到外部計算機,如果是,則進入步驟2,否則進入步驟3。

        步驟2 對系統(tǒng)進行配置,包括設置學生姓名、學號、課程表、系統(tǒng)自動開啟時間和自動關閉時間等,并進行系統(tǒng)時間同步。如系統(tǒng)自動開啟與關閉時間可設置為早上8點開啟,晚上9點關閉。系統(tǒng)會按照預先設置的開啟時間和關閉時間自動開啟與關閉,當然也可手動進行開關。

        步驟3 對硬件系統(tǒng)及軟件系統(tǒng)進行初始化,清除數(shù)據(jù)分析標志。

        步驟4 啟動數(shù)據(jù)分析進程。

        步驟5 設置數(shù)據(jù)采集中斷處理程序。需要應用一個數(shù)據(jù)采集緩沖區(qū)和一個數(shù)據(jù)分析緩沖區(qū)來實現(xiàn)。首先給獲得的傳感器數(shù)據(jù)添加時間標簽,即記錄該動作發(fā)生的時間,然后將傳感器數(shù)據(jù)和時間標簽構成一個數(shù)據(jù)單元,存入數(shù)據(jù)采集緩沖區(qū)。采集緩沖區(qū)存滿之后將所有數(shù)據(jù)復制到分析緩沖區(qū)進行分析。同時,采集緩沖區(qū)繼續(xù)存入新的數(shù)據(jù)單元,之前存入的數(shù)據(jù)單元被重新存入的數(shù)據(jù)單元覆蓋。

        步驟6 判斷系統(tǒng)是否結束。若結束,則退出系統(tǒng),否則繼續(xù)判斷。

        2 數(shù)據(jù)分析進程

        外部分析程序,將存儲單元中的數(shù)據(jù)記錄發(fā)送至外部計算機作進一步分析,分析過程需結合課程表安排,針對不同的課程及課間活動進行分析。

        方法步驟4中的數(shù)據(jù)分析進程由以下過程實現(xiàn)。①判斷數(shù)據(jù)分析標志是否置位,若置位,則進入②,否則重復①。②根據(jù)數(shù)據(jù)單元中的時間標簽,對數(shù)據(jù)分幀,并計算各數(shù)據(jù)幀的特征,包括:動作頻率、強度、方向、持續(xù)時間等。③將幀序列特征與存儲單元中的分類特征庫進行比對,確定動作類別。④添加時間標簽后,形成數(shù)據(jù)記錄,即動作時間、動作類別、動作方向、平均強度、頻率和持續(xù)時間,并將其存入存儲單元。⑤清除數(shù)據(jù)分析標志,之后返回步驟①重新開始數(shù)據(jù)分析。

        3 中斷處理程序

        方法步驟5中的中斷處理程序由以下過程實現(xiàn)。①讀取時鐘信息。②獲得傳感器數(shù)據(jù),加上時間標簽,構成一個數(shù)據(jù)單元,存入當前數(shù)據(jù)采集緩沖區(qū)指針指向的存儲位置;數(shù)據(jù)單元包括時間標簽、x加速度、y加速度以及z加速度等。③判斷緩沖區(qū)是否已滿,若緩沖區(qū)已滿,則進行④至⑥,否則,則進行⑦。④將數(shù)據(jù)采集緩沖區(qū)數(shù)據(jù)復制到數(shù)據(jù)分析緩沖區(qū)。⑤將數(shù)據(jù)采集緩沖區(qū)指針指向緩沖區(qū)首部。⑥置數(shù)據(jù)分析標志位,結束程序。⑦將數(shù)據(jù)采集緩沖區(qū)指針指向下一存儲位置,結束程序。

        4 外部分析程序

        方法步驟7中的外部分析程序由以下過程實現(xiàn)。①將系統(tǒng)配置信息及時間信息同步至學習行為數(shù)據(jù)實時自動記錄裝置。②獲得數(shù)據(jù)記錄后,根據(jù)課程表及每堂課的上課、下課時間對數(shù)據(jù)記錄進行分組,同種類別課程的數(shù)據(jù)記錄分為一組。③分組后的數(shù)據(jù)記錄存入計算機數(shù)據(jù)庫中。④用針對課程的智能數(shù)據(jù)處理方法對每組數(shù)據(jù)進行分析。⑤將分析結果存入數(shù)據(jù)庫中,結束程序。

        5 結束語

        本文提出了一種基于硬件設備的學生學習行為分析方法,可應用于學生學習能力和學習風格分析、學生已有知識經(jīng)驗分析、學生性感特點分析等方面。其具有便于操作,分析結果準確,適應性廣泛等特點。在教學過程中,應用本文方法對學生的學習行為進行準確的分析,能夠使得教學效果得到很大提升。我們期望這項研究能產(chǎn)生良好的理論和實際應用價值。

        有關調查結果顯示,中國青少年在人際關系、情緒穩(wěn)定性和學習適應性方面的問題較為突出。如何找出學生學習行為與個人情緒之間的聯(lián)系,并通過學習行為分析來預防和改善上述各種問題,我們還將在本文基礎上作進一步研究。

        參考文獻(References):

        [1] 劉忠浩,屈代州,張玲,沈華.地方高校學生學習行為與教學滿

        意度[J].高教發(fā)展與評估,2011.5:77-80

        [2] 于飛.高職學生學習行為及影響因素調查與統(tǒng)計分析[J].職

        業(yè)教育研究,2013.3:20-21

        [3] 周勇,董奇.學習動機、歸因、自我效能感與學生自我監(jiān)控學

        習行為的關系研究[J].心理發(fā)展與教育,1994.3:30-33

        [4] 郭芳芳,史靜寰.課程學習評價與不同學科本科生學習之間

        的關系[J].高等教育研究,2014.5:63-69

        [5] 馬婧,韓錫斌,周潛,程建鋼.基于學習分析的高校師生在線教

        學群體行為的實證研究[J].電化教育研究,2014.2:13-17

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