一种学生心情跟踪和提取情绪特征的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，包括：获取对象的身份信息并对所述身份信息进行识别与判断；获取所述对象的心情信息；以预设区域、预设时期为范围对所述对象的所述心情信息进行分析获得第一结果；依据所述第一结果向用户进行反馈。本发明专利技术还公开了一种学生心情跟踪和提取情绪特征的系统，包括：对象模块，用于获取并验证对象的身份信息并获取对象的情绪状况信息；处理模块，用于获得心情信息并以预设区域、预设时期为范围对所述对象的所述心情信息进行分析获得第一结果；用户模块，用于依据所述第一结果向用户进行反馈。本发明专利技术的系统及方法能有效分析学生心情并帮助教师判断，完善学生心情管理模式。

【技术实现步骤摘要】
一种学生心情跟踪和提取情绪特征的方法及系统
本专利技术涉及教学信息化领域，尤其涉及一种学生心情跟踪和提取情绪特征的方法及系统。
技术介绍
传统学生教学心情管理的形式以多以摄像监控即时的热力分析为依据，但该种方法主要是通过摄像头采集人物人脸图像，计算心情综合分布指数，生成心情热力图，低于预设综合阈值即认为是异常情况，检测到后汇报输出，方法片面，无法考虑到学生复杂多样的生活背景，更无法适用学生长期发展需求，因而需要建立新形式的心情管理方法。若想有效长期的对学生的心情进行管理和监控，需要对学生状况进行长期的管理，并考虑特殊学生的情况，或者特殊时期下心情的不同模式，提供不同的分析方式，保证实施方式的灵活机动，准确且全面，并在此基础上给与老师专业且简单、可实施性强的方案。目前的解决方案未考虑到特殊群体学生(如生活困难生)的心情状况，也未考虑到特殊情形(如考前、父母离异)下的学生的心情状况，因此缺乏全面性，同时一般学校定期组织开展心理状况调查，无法通过日常情况及时预警，进行有效介入与干预，并且学生填写自评量表方式复杂，仅适用于16岁以上人群，对于中小学生的适用性偏低，且传统的方法其得到的结果需要专人解读分析报告，无法帮助老师和家长的进行及时有效的应对理解难度高。而获得的数据难追踪，隐私保护性差。传统学生心情管理的方法在实践中存在诸多不便和与实际实施脱节的问题。因此，本领域的技术人员致力于开发一种学生心情跟踪和提取情绪特征的方法及系统。
技术实现思路
有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是如何在学生心情管理时，充分考虑到学生的本身情况的特殊性，及学生所处时期的特殊性以实现对学生心情进行更为全面且准确的管理；如何确保学生心情数据的准确性；如何保证分析获得的结果具有实时性、灵活性和准确性，能完整的反应不同时期及地域下学生的不同心情状况；如何确保学生的配合意愿提高学生和学校间的互动；如何帮助教师简单准确地了理解学生的状况并高效做出反应。本专利技术也可以只解决上述技术问题中的一个或多个。为实现上述目的，本专利技术的一个方面提供了一种学生心情跟踪和提取情绪特征的方法。在一个具体实施方式中，该学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，包括：获取对象的身份信息并对所述身份信息进行识别与判断；获取所述对象的心情信息；以预设区域、预设时期为范围分析所述对象的所述心情信息获得第一结果；依据所述第一结果向用户进行反馈。进一步地，所述以预设区域、预设时期为范围对所述对象的所述心情信息进行分析获得第一结果包括：预设第一区域范围，预设第一时期范围；分析所述对象于所述第一区域范围及所述第一时期范围内的所述心情信息，获得所述第一心情结果；分析所述第一区域范围、第一时期范围内全部所述心情信息，获得第二心情结果；对所述第一心情结果与所述第二心情结果进行差异分析得到所述第一结果。进一步地，所述第一心情结果包括所述对象于所述第一区域范围及所述第一时期范围内所述心情信息的正负倾向、激烈程度、稳定性；所述第二心情结果包括依据所述第一区域范围及所述第一时期范围内的全部所述心情信息确定的所述正负倾向、所述激烈程度、所述稳定性。进一步地，若所述第一心情结果与所述第二心情结果差异大于预设预警阈值；向所述用户反馈预警信息进一步地，结合所述激烈程度及所述正负倾向预设激烈程度级别；依据所述稳定性设置稳定性级别；确定所述稳定性级别及所述激烈程度级别下一一对应的关键词；确定所述对象的所述激烈程度级别及稳定性级别并获得对应的所述关键词，否则反馈所述预警信息。进一步地，若获得所述对象的情绪状况信息；分析所述情绪状况信息的获取频率及波动性判断是否采用所述情绪状况信息生成所述心情信息。进一步地，若获得所述对象的所述心情信息则生成对应奖励积分。进一步地，预设心情分类及对应心情指数；获取所述对象所述情绪状况信息并映射到所述心情指数及所述对应心情分类得到所述心情信息。进一步地，若所述对象情绪状况无法完全映射得到对应的所述心情信息；分析所述情绪状况信息并提取特征词并对所述特征词进行聚类获得第一扩充结果；依据所述第一扩充结果扩充所述预设心情指数及对应所述心情分类并完成映射。本专利技术的另一个方面提供了一种学生心情跟踪和提取情绪特征的系统。在一个具体实施方式中，该学生心情跟踪和提取情绪特征的系统，包括：对象模块，用于获取并验证对象的身份信息并获取对象的情绪状况信息；处理模块，用于获得心情信息并以预设区域、预设时期为范围对所述对象的所述心情信息进行分析获得第一结果；用户模块，用于依据所述第一结果向用户进行反馈。进一步地，所述的对象模块还包括：选择模块，用于所述对象输入情绪状况信息。进一步地，所述的处理模块还包括：映射模块，用于将获取所述情绪状况信息映射到心情指数及对应心情分类得到所述心情信息；扩充模块，用于提取无法进行映射的所述情绪状况信息的特征词并进行聚类以扩充所述心情指数及对应所述心情分类并完成映射；分析模块，用于分析所述心情信息获得所述第一结果。进一步地，所述的分析模块还包括：计算模块：用于依据所述心情信息的确定正负倾向、激烈程度、稳定性级别模块，用于依据所述正负倾向、所述激烈程度、所述稳定性确定激烈程度级别、稳定性级别及确定对应的关键词。进一步地，还包括：检验模块，用于分析所述情绪状况信息的获取频率及波动性判断是否采用所述情绪状况信息生成所述心情信息。进一步地，奖励模块，用于若获得所述对象的所述心情信息则生成对应的奖励积分。进一步地，所述用户模块可嵌入于手持设备、可穿戴设备、计算设备。本专利技术的学生心情跟踪和提取情绪特征的方法及系统，具有如下优势：通过设置奖励机制积极鼓励学生参与到心情管理活动中来，提高管理的效率降低成本，并通过分析输入情绪状况的波动性及频率确定该信息的是否存在不实或伪造的可能，进一步提高情绪管理结果的准确性，对不同的心情数据进行简化和分类，实现数据的标准化，有效简化之后的分析步骤，并简化教师理解使用的障碍；并将是否参与及参与的积极性和结果的准确性同奖励挂钩，激发学生内在的参与配合度，减少老师参与时间成本。对于学生阶段性的心情情况作为分析基点，以心情的动态比较变动为分析的要点，避免了极端情况下，对于心情数据不准确的判断，同时以周围相似情况下类似对象的心情数据为分析的参照，通过横向和纵向的双重对比分析中，更能完整准确的发现学生情绪不一样的波动；纵向以学生自身心情的波动变化为基准能判断其心情本身的特殊性，由于以学生自己为基准，能准确获得其学习过程中不同以往的心情状况，横向广范围的多角度的全面比较，能帮助剔除非正常的极端不稳定的因素，或者剔除具有普遍性或周期性的外在因素，减少老师不必要的时间成本，多角度全方面的分析使得更准确地把握学生的心情状况。在心情管理的过程中具有数据实时存储的功能，用户能通过用户端实时获得学生过往数据的情况，能为个性化的推断提供依据。在心情数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，包括：/n获取对象的身份信息并对所述身份信息进行识别与判断；/n获取所述对象的心情信息；/n以预设区域、预设时期为范围分析所述对象的所述心情信息获得第一结果；/n依据所述第一结果向用户进行反馈。/n

【技术特征摘要】
1.一种学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，包括：
获取对象的身份信息并对所述身份信息进行识别与判断；
获取所述对象的心情信息；
以预设区域、预设时期为范围分析所述对象的所述心情信息获得第一结果；
依据所述第一结果向用户进行反馈。


2.如权利要求1所述的学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，所述以预设区域、预设时期为范围对所述对象的所述心情信息进行分析获得第一结果包括：
预设第一区域范围，预设第一时期范围；
分析所述对象于所述第一区域范围及所述第一时期范围内的所述心情信息，获得所述第一心情结果；
分析所述第一区域范围、第一时期范围内全部所述心情信息，获得第二心情结果；
对所述第一心情结果与所述第二心情结果进行差异分析得到所述第一结果。


3.如权利要求2所述的学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，所述第一心情结果包括所述对象于所述第一区域范围及所述第一时期范围内所述心情信息的正负倾向、激烈程度、稳定性；所述第二心情结果包括依据所述第一区域范围及所述第一时期范围内的全部所述心情信息确定的所述正负倾向、所述激烈程度、所述稳定性。


4.如权利要求2所述的学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，包括：若所述第一心情结果与所述第二心情结果差异大于预设预警阈值；向所述用户反馈预警信息。


5.如权利要求3所述的学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，包括：
结合所述激烈程度及所述正负倾向预设激烈程度级别；
依据所述稳定性设置稳定性级别；
确定所述稳定性级别及所述激烈程度级别下一一对应的关键词；
确定所述对象的所述激烈程度级别及稳定性级别并获得对应的所述关键词，否则反馈所述预警信息。


6.如权利要求1所述的学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，包括：
若获得所述对象的情绪状况信息；分析所述情绪状况信息的获取频率及波动性判断是否采用所述情绪状况信息生成所述心情信息。


7.如权利要求1所述的学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，包括：若获得所述对象的所述心情信息则生成对应奖励积分。


8.如权利要求1所述的学生心情跟踪和提取情绪特征的方法，其特征在于，包括：预设心情分类及对应心情指数；获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱诗倩，王跃辉，黄涛，
申请(专利权)人：上海光数信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31