用于教育实训的数据处理方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于教育实训的数据处理方法，采用相关的电子设备对目标教室内各儿童进行识别，基于目标教室内各儿童在课堂中的张望频繁程度、对互动的典型迟疑时间和迟疑稳定程度确定各儿童对应的行为隶属度，将行为隶属度最大的儿童作为目标时间段的代表儿童，作为后期幼师回看目标时间时推荐模拟的对象，相较于随机选择模拟对象的方式能够提高复盘质量，帮助幼师发现与儿童互动时的欠缺之处，进一步加深专业能力的训练，相较于一一模拟所有儿童的方式能够降低幼师的复盘工作量，提高了复盘效率。提高了复盘效率。提高了复盘效率。

【技术实现步骤摘要】
用于教育实训的数据处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种用于教育实训的数据处理方法。

技术介绍

[0002]学前教育是人生发展的奠基性教育，人们对学前教育越来越重视，实用型幼儿教师培训市场前景广阔。
[0003]目前学前教育的专业实训较难的是情景模拟。由于大部分学前教育形式是室内的互动活动，对于大量依赖儿童席地而坐的教育内容，儿童容易走神，对幼师的互动能力是一种考验。目前VR（虚拟现实）技术能够提供一种沉浸式的体验，能够保证幼师回看、理解教育过程中的管理效果，发现其课堂过程中存在的问题，进而提高后续课堂质量，但是暂无有效的数据驱动方式，即数据处理方式，导致幼师在回看时不知道应置身于哪个儿童角色进行体验，不利于幼师发现其课堂过程中存在的问题，从而降低了幼师利用VR技术进行课堂回看的效果。

技术实现思路

[0004]为了解决现有的数据处理方式无法使幼师在利用VR技术进行课堂回看时不知道应置身于哪个儿童角色进行体验，从而降低了课堂回看的效果的问题，本专利技术的目的在于提供一种用于教育实训的数据处理方法。
[0005]本专利技术的一种用于教育实训的数据处理方法，包括：获取目标教室内各儿童在课堂中的张望频繁程度、对互动的典型迟疑时间和迟疑稳定程度；根据目标教室内各儿童对互动的典型迟疑时间和迟疑稳定程度计算课堂对各儿童的吸引程度；根据目标教室内课堂对各儿童的吸引程度、张望频繁程度和迟疑时间序列计算任意两儿童之间的行为差异距离；根据所述行为差异距离对目标教室内的各儿童进行分类，得到多个类型；所述迟疑时间序列为由对应儿童在课堂中的各互动迟疑时间构成的序列；对于任一类型：根据该类型内各儿童的张望频繁程度和目标时间段对应的张望状态序列计算该类型中各儿童与该类型的其他儿童之间的空间距离，根据所述空间距离计算该类型中各儿童对应的行为隶属度，将行为隶属度最大的儿童作为该类型对应于所述目标时间段的代表儿童，并将该类型对应于所述目标时间段的代表儿童作为后期幼师回看所述目标时间时推荐模拟的对象；所述目标时间段对应的张望状态序列为由对应儿童在所述目标时间段内的各采集时刻对应的张望状态够成的序列。
[0006]进一步的，迟疑稳定程度的获取方法包括：利用如下公式计算迟疑稳定程度：
其中，为某儿童的迟疑稳定程度，为该儿童的典型迟疑时间，为求最大值，为该儿童的迟疑时间序列。
[0007]进一步的，典型迟疑时间为迟疑时间序列包括的迟疑时间中迟疑时间最大的前30%的迟疑时间的均值。
[0008]进一步的，利用如下公式计算课堂对各儿童的吸引程度：其中，为课堂对某儿童的吸引程度，表示该儿童的典型迟疑时间，K表示该儿童的迟疑稳定程度，tanh()为双曲正切函数，α为邻域修正参数，，为该儿童的八邻域内的儿童的典型迟疑时间的最大值。
[0009]进一步的，利用如下公式计算任意两儿童之间的行为差异距离：其中，为儿童A和儿童B之间的行为差异距离，为课堂对儿童A的吸引程度，为课堂对儿童B的吸引程度，为儿童A的张望频繁程度，为儿童B的张望频繁程度，为儿童A的迟疑时间序列，为儿童B的迟疑时间序列，为求余弦相似度。
[0010]进一步的，所述根据该类型内各儿童的张望频繁程度和目标时间段对应的张望状态序列计算该类型中各儿童与该类型的其他儿童之间的空间距离，包括：其中，为儿童p与儿童q之间的空间距离，为儿童p在目标时间段内的张望状态序列，为儿童q在目标时间段内的张望状态序列，为儿童p的张望频繁程度，为儿童q的张望频繁程度。
[0011]进一步的，根据所述空间距离计算该类型中各儿童对应的行为隶属度，包括：利用如下公式计算行为隶属度：
其中，为儿童样本p的行为隶属度，为儿童样本p与儿童样本q之间的空间距离，为儿童样本p的第K可达距离内涵盖的儿童样本的集合，K为设定值。
[0012]进一步的，利用DBSCAN算法对目标教室内的各儿童进行分类。
[0013]有益效果：本专利技术获取了能够体现儿童的行为、注意力和活动课堂中儿童表现的参数，包括各儿童在课堂中的张望频繁程度、对互动的典型迟疑时间和迟疑稳定程度；根据这些参数对教室中的儿童进行了分类，得到了不同类型的儿童；接下来对每种类型包括的儿童进行分析，选取每种类型中的代表儿童作为后期驱动VR时的推荐模拟对象，本专利技术相较于随机选择模拟对象的方式能够提高复盘质量，帮助幼师发现与儿童互动时的欠缺之处，进一步加深专业能力的训练，提高了VR回看效果；相较于一一模拟所有儿童的方式能够降低幼师的复盘工作量，提高了复盘效率。
附图说明
[0014]图1是本专利技术的一种用于教育实训的数据处理方法的流程图。
具体实施方式
[0015]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行介绍。
[0016]如图1所示，本实施例的用于教育实训的数据处理方法包括：步骤1：获取目标教室内各儿童在课堂中的张望频繁程度、对互动的典型迟疑时间和迟疑稳定程度。
[0017]本实施例将研究的教室记为目标教室，该目标区域内有多个儿童。本实施例在目标教室布置两种相机，第一种为普通的拍摄儿童的相机，用于采集和计算儿童头部的方向；第二种为VR相机，搭设在儿童席坐区域的后方，以用于幼师模拟回放观察儿童的注意力降低的情况。
[0018]为了确定目标教室内各儿童自活动课堂开始的听讲习惯，本实施例对各儿童的听讲方式进行统计，计算各儿童张望频繁程度，儿童对互动的典型迟疑时间和迟疑稳定程度。上述各参数的具体获取过程如下：每个儿童头部偏转的姿态可以通过上述第一种相机采集面部关键点和三维Mesh来估算头部姿态，一种较为常用的方式是使用OpenPose确定耳朵关键点，并结合面部关键点识别结果粗略计算头部位姿。通过相机位姿，可以换算得到头部相对于幼师所在位置的偏转角度A，由于目前头部偏转角的估算技术是广泛应用的，具体换算过程不再赘述。对于儿童的头部偏转角度，可以基于儿童头部中心的极坐标空间设定容忍角度区间，以区分t时刻儿童处于观看幼师的状态和四处张望的状态，记录整节课的
每个儿童的张望状态，每5秒进行一次抽样，直到时间T到达，活动课堂结束。当儿童属于观看幼师的状态时，=1；当儿童不属于观看幼师的状态，即属于示出张望的状态时，=0，儿童属于观看幼师的状态即儿童的头部偏转角度处于容忍角度区间，儿童不属于观看幼师的状态即儿童的头部偏转角度不处于容忍角度区间。容忍角度区间可在应用时自行设定。
[0019]统计张望频繁程度：当张望状态自某一时刻开始连续2次不属于该状态时，则认为一次张望状态结束，儿童继续关注幼师的活动课堂内容。计算儿童处于张望状态的时长，那么张望频繁程度是基于头部姿态的偏转角度超过容忍角度的时间（即处于张望状态的时间）占整节课时间的比例，张望频繁程度越大，说明儿童对当前教师的活动课堂信息越不感兴趣。
[0020]计算儿童对互动的典型迟疑时间：每堂课都由幼师指定互动的时间区间，以此来计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于教育实训的数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标教室内各儿童在课堂中的张望频繁程度、对互动的典型迟疑时间和迟疑稳定程度；根据目标教室内各儿童对互动的典型迟疑时间和迟疑稳定程度计算课堂对各儿童的吸引程度；根据目标教室内课堂对各儿童的吸引程度、张望频繁程度和迟疑时间序列计算任意两儿童之间的行为差异距离；根据所述行为差异距离对目标教室内的各儿童进行分类，得到多个类型；所述迟疑时间序列为由对应儿童在课堂中的各互动迟疑时间构成的序列；对于任一类型：根据该类型内各儿童的张望频繁程度和目标时间段对应的张望状态序列计算该类型中各儿童与该类型的其他儿童之间的空间距离，根据所述空间距离计算该类型中各儿童对应的行为隶属度，将行为隶属度最大的儿童作为该类型对应于所述目标时间段的代表儿童，并将该类型对应于所述目标时间段的代表儿童作为后期幼师回看所述目标时间时推荐模拟的对象；所述目标时间段对应的张望状态序列为由对应儿童在所述目标时间段内的各采集时刻对应的张望状态构成的序列。2.根据权利要求1所述的用于教育实训的数据处理方法，其特征在于，迟疑稳定程度的获取方法包括：利用如下公式计算迟疑稳定程度：其中，为某儿童的迟疑稳定程度，为该儿童的典型迟疑时间，为求最大值，为该儿童的迟疑时间序列。3.根据权利要求2所述的用于教育实训的数据处理方法，其特征在于，典型迟疑时间为迟疑时间序列包括的迟疑时间中迟疑时间最大的前30%的迟疑时间的均值。4.根据权利要求1所述的用于教育实训的数据处理方法，其特征在于，利用如下公...

【专利技术属性】
技术研发人员：余正浪，余严江，
申请(专利权)人：江苏巨信众汇数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：