注意力测评和训练方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种注意力测评和训练方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取测试对象进行预设注意力游戏时的答题数据，并通过智能头环获取答题数据时对应的测试对象的EEG数据；根据答题数据和EEG数据，通过详细的算法计算得到测试对象的注意力分数值；若注意力分数值小于第一预设值，则切换至训练模式；获取测试对象训练时的脑电特征，基于脑电特征输出并显示对应的Me5模型动画，以对测试对象进行神经反馈训练及有针对性的配套课程训练，本发明专利技术实现了对测试对象的注意力水平的精确测量，以及根据测量结果进行针对性训练，从而有效地提高测试对象的注意水平和综合素质。

Attention assessment and training methods, devices, equipment and readable storage media

【技术实现步骤摘要】
注意力测评和训练方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及教育
，尤其涉及一种注意力测评和训练方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
注意力是指有目的地将心理活动长时间地集中于某一事物的能力，是智商重要的构成部分，是记忆力、观察力、想象力、思维力的准备状态，只有先注意到一定事物，才可能进一步地去记忆和思考。对儿童来说，没有良好的注意力，就容易出现各种问题，比如上课开小差，做事有始无终，自控力差，情绪不稳定，出现感觉统合失调症等。总之，注意力是进行一切智力活动的基础，没有良好的注意力，也就没有良好的学习力、思考力和创造力。随着技术的进步，孩子从小接触到的信息越来越多。这时，能够有目的地关注相关信息，避免无关信息干扰的能力也显得更加重要。因此，了解孩子的注意力水平如何，并针对其实际情况提供适当的训练，对于孩子的未来的发展至关重要的。目前已有的注意力测验多为家长问卷评估表或在专业人员指导下使用的测试。但是，家长的观察有局限性，而且评价标准是主观的，很不统一，影响到结果的精确性；专业人员指导下的测试则可能会让儿童感觉不太舒适，不能发挥出平时的正常水平，因此现有的测评注意力的手段不能精确的得出孩子的注意力水平，进一步地也无法为孩子提供针对性注意力训练以改善孩子的注意力水平。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种注意力测评和训练方法、装置、设备及可读存储介质，旨在应用Me5模型解决目前缺乏精确测量测试对象的注意力水平的技术手段而导致的无法对测试对象进行提高注意力水平的针对性训练的问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种注意力测评和训练方法，所述注意力测评和训练方法包括：获取测试对象进行预设注意力游戏时的答题数据，并通过智能头环获取所述答题数据对应的EEG数据；根据所述答题数据和所述EEG数据，计算得到注意力分数值；若所述注意力分数值小于第一预设值，则切换至与所述注意力分数值对应的Me5模型训练模式；获取测试对象训练时的脑电特征，基于所述脑电特征输出并显示对应的Me5模型动画效果，以对测试对象进行神经反馈训练。进一步地，所述根据所述答题数据和所述EEG数据，计算得到注意力分数值的步骤包括：对所述答题数据和所述EEG数据进行处理，得到对应的答题分值和EEG分值；根据所述答题分值、所述EEG分值和预设多变量回归方程，计算得到注意力分数值。进一步地，所述预设注意力游戏为五个维度的注意力测试游戏，包括持续性注意力游戏和其他注意力游戏，所述其他注意力游戏包括选择性注意力游戏、转移性注意力游戏、分配性注意力游戏和观察性注意力游戏，所述获取测试对象进行预设注意力游戏时的答题数据，并通过智能头环获取所述答题数据对应的EEG数据的步骤包括：分别获取测试对象进行所述持续性注意力游戏和所述其他注意力游戏时的第一答题数据和第二答题数据，并分别通过所述智能头环获取对应的第一EEG数据和第二EEG数据；所述对所述答题数据和所述EEG数据进行处理，得到对应的答题分值和EEG分值的步骤包括：分别对所述第一答题数据、所述第一EEG数据、所述第二答题数据和所述第二EEG数据进行处理，得到对应的第一答题分值、第一EEG分值、第二答题分值和第二EEG分值；所述根据所述答题分值、所述EEG分值和预设多变量回归方程，计算得到注意力分数值的步骤包括：根据所述第一答题分值、第一EEG分值、第二答题分值、第二EEG分值和预设多变量回归方程，计算得到所述持续性注意力游戏的分数值和所述其他注意力游戏的分数值；求取所述持续性注意力游戏的分数值和所述其他注意力游戏的分数值的平均数，得到所述注意力分数值。进一步地，所述获取测试对象训练时的脑电特征，基于所述脑电特征输出并显示对应的Me5模型动画效果，以对测试对象进行神经反馈训练的步骤包括：对所述脑电特征进行分析，并根据预设计分规则对所述脑电特征进行评分；将所述评分与第二预设值进行比较，以得到比较结果；基于所述比较结果加载对应的所述Me5模型动画效果的文件，并播放所述文件内容。进一步地，所述对所述脑电特征进行分析，并根据预设计分规则对所述脑电特征进行评分的步骤包括：获取所述脑电特征对应的Alpha波、Beta波、Delta波、Gamma波及Theta波；计算所述Alpha波、Beta波、Delta波、Gamma波及Theta波对应的能量值在频域上的均值、标准差、比值及乘积，以得到计算结果；基于所述计算结果及所述预设计分规则对所述脑电特征进行评分。进一步地，所述若所述注意力分数值小于第一预设值，则切换至与所述注意力分数值对应的Me5模型训练模式的步骤包括：若所述注意力分数值小于第一预设值，则获取智能头环通信连接的显示设备输出的当前播放内容对应隔断点；在所述隔断点对应时间自动切换至所述Me5模型训练模式。进一步地，所述获取测试对象训练时的脑电特征，基于所述脑电特征输出并显示对应的Me5模型动画效果，以对测试对象进行神经反馈训练的步骤之后，还包括：获取测试对象在所述Me5模型训练模式的训练结果；分类存储测试对象训练时的所述脑电特征、所述注意力分数值及所述训练结果；将所述脑电特征、所述注意力分数值及所述训练结果进行压缩加密，并生成注意力分析报告。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种注意力测评和训练装置，所述注意力测评和训练装置包括：获取模块，用于获取测试对象进行预设注意力游戏时的答题数据，并通过智能头环获取所述答题数据对应的EEG数据；计算模块，用于根据所述答题数据和所述EEG数据，计算得到注意力分数值；切换模块，用于若所述注意力分数值小于第一预设值，则切换至与所述注意力分数值对应的Me5模型训练模式；所述获取模块还用于获取测试对象训练时的脑电特征；输出显示模块，用于基于所述脑电特征输出并显示对应的Me5模型动画效果，以对测试对象进行神经反馈训练。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种注意力测评和训练设备，所述注意力测评和训练设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的注意力测评和训练程序，所述注意力测评和训练程序被所述处理器执行时实现如上所述的注意力测评和训练方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有所述注意力测评和训练程序，所述注意力测评和训练程序被处理器执行时实现如上所述的注意力测评和训练方法的步骤。本专利技术通过获取测试对象进行预设注意力游戏时的答题数据，并通过智能头环获取答题数据对应的EEG数据；根据答题数据和EEG数据，计算得到注意力分数值，本专利技术借助测评电子设备对测试对象进行注意力测评，使得测评结果更加的客观和精确，当注意力分数值小于第一预设值，切换至对应Me5模型训练模式；获取测试对象训练时的脑电特征，基于脑电特征输出并显示对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种注意力测评和训练方法，其特征在于，所述注意力测评和训练方法包括以下步骤：/n获取测试对象进行预设注意力游戏时的答题数据，并通过智能头环获取测试对象完成所述答题数据所产生的EEG数据；/n根据所述答题数据和所述EEG数据，计算得到测试对象的注意力分数值；/n若所述注意力分数值小于第一预设值，则切换至与所述注意力分数值对应的Me5模型训练模式；/n获取测试对象训练时的脑电特征，基于所述脑电特征输出并显示对应的Me5模型动画效果，以对测试对象进行神经反馈训练。/n

【技术特征摘要】
1.一种注意力测评和训练方法，其特征在于，所述注意力测评和训练方法包括以下步骤：
获取测试对象进行预设注意力游戏时的答题数据，并通过智能头环获取测试对象完成所述答题数据所产生的EEG数据；
根据所述答题数据和所述EEG数据，计算得到测试对象的注意力分数值；
若所述注意力分数值小于第一预设值，则切换至与所述注意力分数值对应的Me5模型训练模式；
获取测试对象训练时的脑电特征，基于所述脑电特征输出并显示对应的Me5模型动画效果，以对测试对象进行神经反馈训练。


2.如权利要求1所述的注意力测评和训练方法，其特征在于，所述根据所述答题数据和所述EEG数据，计算得到注意力分数值的步骤包括：
对所述答题数据和所述EEG数据进行处理，得到对应的答题分值和EEG分值；
根据所述答题分值、所述EEG分值和预设多变量回归方程，计算得到注意力分数值。


3.如权利要求2所述的注意力测评和训练方法，其特征在于，所述预设注意力游戏为五个维度的注意力测试游戏，包括持续性注意力游戏和其他注意力游戏，所述其他注意力游戏包括选择性注意力游戏、转移性注意力游戏、分配性注意力游戏和观察性注意力游戏，
所述获取测试对象进行预设注意力游戏时的答题数据，并通过智能头环获取所述答题数据对应的EEG数据的步骤包括：
分别获取测试对象进行所述持续性注意力游戏和所述其他注意力游戏时的第一答题数据和第二答题数据，并分别通过所述智能头环获取第一答题数据和第二答题数据对应的第一EEG数据和第二EEG数据；
所述对所述答题数据和所述EEG数据进行处理，得到对应的答题分值和EEG分值的步骤包括：
分别对所述第一答题数据、所述第一EEG数据、所述第二答题数据和所述第二EEG数据进行处理，得到对应的第一答题分值、第一EEG分值、第二答题分值和第二EEG分值；
所述根据所述答题分值、所述EEG分值和预设多变量回归方程，计算得到注意力分数值的步骤包括：
根据所述第一答题分值、第一EEG分值、第二答题分值、第二EEG分值和预设多变量回归方程，计算得到所述持续性注意力游戏的分数值和所述其他注意力游戏的分数值；
求取所述持续性注意力游戏的分数值和所述其他注意力游戏的分数值的平均数，得到所述注意力分数值。


4.如权利要求1所述的注意力测评和训练方法，其特征在于，所述获取测试对象训练时的脑电特征，基于所述脑电特征输出并显示对应的Me5模型动画效果，以对测试对象进行神经反馈训练的步骤包括：
对所述脑电特征进行分析，并根据预设计分规则对所述脑电特征进行评分；
将所述评分与第二预设值进行比较，以得到比较结果；
基于所述比较结果加载对应的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩璧丞，张胜男，单思聪，王悉谣，丁小玉，
申请(专利权)人：浙江强脑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33