一种基于生物反馈的远程学习者分类方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于远程教学技术领域，尤其设及一种基于生物反馈的远程学习者分类方 法。
【背景技术】
[0002] 现在的远程教学资源大部分是将传统课堂教学的内容，放到网络服务器供学习者 学习，没有针对性，学习效率比较低。评价方法采用专家用前评价和学习者用后评价，主观 成分为主，不够客观。
[0003] 现代远程学习是W自我学习为主，不同于传统的班级学习。强调个性化学习，资源 要有针对性。要想做到该些，就要对学习者分类。在学习者类型分类的基础上，有目的的开 发教学资源。
[0004] 另一方面对于远程学习者，在进行学习前，也要进行测试，确定学习者的类型，有 目的的发送教学资源。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例的目的在于提供一种基于生物反馈的远程学习者分类方法，旨在解 决现在的远程教学资源存在的学习内容没有针对性，学习效率比较低；评价方法W主观成 分为主，不够客观的问题。
[0006] 本发明实施例是该样实现的，一种基于生物反馈的远程学习者分类方法，该基于 生物反馈的远程学习者分类方法包括W下步骤：
[0007] 步骤一，采用色彩、文字、字方位、音乐；根据相关理论制作标准图片，色彩包括： 背景色、字体色、边框色；用节奏、响度、音调制作标准背景音乐；
[0008] 步骤二，对学习者进行多维度的外部刺激，产生多种生物信号；
[0009] 步骤=，再通过传感器，获取相关的生物信号，用生物信号分析软件进行处理、统 计、分析，得到学习者的分类。
[0010] 进一步，标准图片的制作方法如下：
[0011] 设定分辨率是600*800,人眼的观看区域50%，分辨率升高或减少，观看区域会 在50%小范围波动，用红、绿、藍和黑、白作为背景和学习内容进行配色，每种配色显示5秒 钟；产生兴奋的顺序依次为，白搭配黑，白搭配红，白搭配藍，白搭配绿，对于色彩敏感型任 意选择前=种中的一种；选择性敏感型选择与自己匹配的敏感搭配，如白搭配红，不敏感型 只能选择白搭配黑，特殊类型，没有相应的选择。
[0012] 进一步，标准背景音乐的制作方法如下：
[0013] 节奏、响度、音调的比例：
[0014] 节奏海分钟60节拍，每分钟非60节拍的音乐比例不大于30% ;
[001引响度；背景音乐的音量小于60分贝，最小值便是60分贝，比例不大于20% ;
[001引音调；有局低音变化。
[0017] 进一步，生物信号处理流程；用生物信号传感器采集生物信号；BioNeuroInfiniti 软件将采集的生物信号进行量化处理；SPSS统计分析软件将导入的数据进行统计分析，得 到结果。
[0018] 本发明提供的基于生物反馈的远程学习者分类方法，采用色彩、文字、音乐、字方 位；根据相关理论制作标准图片，色彩包括；背景色、字体色、边框色等。用节奏、响度、音 调等制作标准背景音乐，对学习者进行多维度的外部刺激，产生多种生物信号，再通过传感 器，获取相关的生物信号，用生物信号分析软件进行处理、统计、分析，得到学习者的分类。 本发明的方法简单，使用方便，能根据学习者的主观意图制定学习内容，提高了学习效率， 有利于提高主观能动性的学习兴趣。
【附图说明】
[0019] 图1是本发明实施例提供的基于生物反馈的远程学习者分类方法流程图；
[0020] 图2是本发明实施例提供的皮电统计示意图。
【具体实施方式】
[0021] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合实施例，对本发明 进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用W解释本发明，并不用于 限定本发明。
[0022] 下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
[0023] 如图1所示，本发明实施例的基于生物反馈的远程学习者分类方法包括W下步 骤：
[0024] S101 ;采用色彩、文字、音乐、字方位；根据相关理论制作标准图片，色彩包括；背 景色、字体色、边框色；用节奏、响度、音调等制作标准背景音乐；
[00巧]S102 ;对学习者进行多维度的外部刺激，产生多种生物信号；
[0026] S103;再通过传感器，获取相关的生物信号，用生物信号分析软件进行处理、统计、 分析，得到学习者的分类。
[0027] 在步骤S101中，标准图片的制作方法如下； 「00281
[0029] 如果设定分辨率是600*800,人眼的观看区域如图（50% )，分辨率升高或减少，观 看区域会在50%左右小范围波动（根据眼动的阅读轨迹），用S基色（红、绿、藍）和纯色 (黑、白）作为背景（边框）和学习内容（观看区域）进行配色巧*4 = 20种），每种配色 显示5秒钟，如白色为背景，搭配其他四种颜色的学习内容；由实验得出；产生兴奋的顺序 依次为，白搭配黑，白搭配红，白搭配藍，白搭配绿，对于色彩敏感型可W任意选择前=种中 的一种；选择性敏感型可w选择与自己匹配的敏感搭配，如白搭配红等，不敏感型只能选 择白搭配黑，特殊类型，没有相应的选择；
[0030] 具体测试分类过程：
[0031] 给被测试的学习者带上相应的传感器，调试采集接收系统，使得能正常采集信 号；
[0032] 被测试者处于放松的状态，关闭一切干扰信号（如手机，音响等）；
[0033] 播放测试图片要求，每个测试图片显示5秒钟，每种类型的过度要有10秒钟的间 隔，用于数据的区分。同时被测试者可W闭目休息10秒钟。类型的顺序由简到繁分别为：
[0034] 视觉刺激；背景单色，背景色+字色，背景色+字色+边框色，背景色+字色+字方 位，背景色+字色+边框色+字方位；
[00巧]听觉刺激；在视觉刺激的基础上，增加背景音乐。背景单色+音乐，背景色+字色 +音乐，背景色+字色+边框色+音乐，背景色+字色+字方位+音乐，背景色+字色+边框 色+字方位+音乐；
[0036] 用生物信号传感器采集的生物信号，是一种变化的电压波形信号；用 BioNeuroInfiniti软件将波形信号变为具体数据；再把数据导入SPSS统计分析软件，得到 学习者的类型。
[0037] 在步骤S101中，标准背景音乐的制作方法如下：
[003引节奏、响度、音调的比例：
[0039] 音乐的节奏要求；当人们听到每分钟60节拍的音乐时，身体会趋向于按照该一节 奏活动，屯、脏跳动的次数也会放松到每分钟60次，该个屯、率是缓冲大脑的理想次数，每分 钟非60节拍的音乐一般认为是干扰音乐，比例不能大于30% ;
[0040] 音乐的响度要求；背景音乐的音量必须小于60分贝，即在安静环境中能被人耳听 到的纯音的最小值，那个最小值便是60分贝，比例不能大于20% ;
[0041] 音乐的音调要求；只要有一定的高低音变化，不要太平淡就行；
[0042] 生物信号处理流程；用生物信号传感器采集生物信号；BioNeuroInfiniti软件 将采集的生物信号进行量化（数据化）处理；SPSS统计分析软件将导入的数据进行统计分 析，得到结果；
[0043] 根据学习者兴奋持续的时间；疲劳出现的时间；声音的敏感程度，学习者分为四 大类型；（人的学习疲劳出现的平均时间约45分钟）；
[0044]1、色彩、声音敏感型：兴奋持续的时间长，疲劳出现的时间晚，可W较长时间连续 学习。（60-90分钟）；
[0045] 2、色彩、声音选择性感型；兴奋持续的时间和疲劳出现的时间是波动的，要W小单 元间断学习为主（20-30分钟学习；休息5-10分钟；继续20-30分钟学习）；
[0046] 3、色彩、声音不敏感型；兴奋持续的时间短，疲劳出现的时间早，要W短时间学习 为主，（30-45分钟学习）；
[0047] 4、特殊类型；注意力不集中，兴奋持续的时间不稳定，疲劳出现的时间不确定，该 类学习者没有对应的资源。
[0048] 本发明的工作原理：
[0049] 本发明根据资源的组成图文占大部分，它的主要元素；色彩、文字、音乐、字方位； 色彩包括；背景色、字体色、边框色等。音乐包括；节奏、响度、音调等。用该些元素根据相关 理论制作标准图片和标准背景音乐。再用该些标准图片和标准背景音乐，对学习者进行多 维度的外部刺激，产生多种生物信号。再通过传感器，获取相关的生物信号，相关的生物信 号包括：脑电、皮温、皮电、肌电、血压等，信号的传输可W通过藍牙、zigbee、wifi、3G/4G无 线网络