公开(公告)号：CN111345800B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202010182325.1

申请日：2020-03-16

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 李卿 ,  王成成 ,  卫天宇 ,  任缘 ,  乐洁玉

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种MOOC环境下的学习注意力检测方法及系统，其通过获取多个PPG信号样本序列，获取与每个PPG信号样本序列一一对应的输入特征矩阵和输出特征矩阵；利用多个PPG信号样本序列的输入特征矩阵和输出特征矩阵构建随机森林决策树的样本集；利用样本集进行机器学习得到训练好的决策树模型；获取与待测学习者的PPG信号序列对应的输入特征矩阵并输入所述训练好的随机森林决策树模型，使得训练好的随机森林决策树模型通过投票得到待测学习者的注意力测评结果，从而解决当前MOOC课堂无法确定学习者的学习效果的技术问题。

公开(公告)号：CN111345800A

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN202010182325.1

申请日：2020-03-16

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 李卿 ,  王成成 ,  卫天宇 ,  任缘 ,  乐洁玉

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种MOOC环境下的学习注意力检测方法及系统，其通过获取多个PPG信号样本序列，获取与每个PPG信号样本序列一一对应的输入特征矩阵和输出特征矩阵；利用多个PPG信号样本序列的输入特征矩阵和输出特征矩阵构建随机森林决策树的样本集；利用样本集进行机器学习得到训练好的决策树模型；获取与待测学习者的PPG信号序列对应的输入特征矩阵并输入所述训练好的随机森林决策树模型，使得训练好的随机森林决策树模型通过投票得到待测学习者的注意力测评结果，从而解决当前MOOC课堂无法确定学习者的学习效果的技术问题。