在线环境下基于PPG信号的学习注意力识别

实时识别学生的学习注意力并提供及时反馈,是保证在线学习效率的重要手段。为有效识别学习注意力,文章首先阐述了基于生理信号的注意力识别原理,在此基础上提出一种基于PPG信号的学习注意力识别方法。随后,文章通过可穿戴式传感设备采集了26名学生在线学习时的PPG与EEG数据,经数据预处理与特征提取,采用随机森林算法,构建了基于PPG信号的学习注意力识别模型,并验证了其准确率。最后,文章从学生用户和教师用户视角,兼顾数据隐私与适用性,研发了基于PPG信号的学习注意力系统,提供用户信息与学习资源管理、学习与注意力识别、注意力分析三大功能。文章的研究有助于教师优化教学内容与教学策略,激发、维持学生的学习兴趣并提高其在线学习参与度,为进一步提升在线教育质量提供支撑。

大学生学习注意力问题探析

大学生学习注意力由诸多因素组成。组成大学生学习注意力的诸多因素相互影响、相互作用。高校应通过教学管理工作的开展,培养、保护和滋生对大学生学习注意力有着积极效应的因素,抵制、消除和转化对大学生学习注意力有着消极效应的因素,引导大学生专注于学习和探求知识。

聚焦学习注意力的初中英语写作教学研究

学习注意力贯穿学习过程的始终,是高效学习的基本条件。写作教学是初中英语教学的重要组成部分。本文以英语写作教学实践为例,从目标制订、过程设计、资源运用和思路延展四个方面锤炼学生注意力的广度、分配性、稳定性和转移性,探讨如何创设聚焦学习注意力的英语写作教学模式,提升课堂写作教学的实效。

探讨在《医用化学》教学中提高学生学习注意力的方法

众所周知，在高等医学院校中，《医用化学》是一门极其重要的基础课程。后续医学课程如：《生理》、《药理》、《病理》等课程需要《医用化学》知识作为铺垫。如果《医用化学》知识掌握不好，

小学生英语课堂学习注意力提升的三大策略

儿童注意力分散现象一直是学校、教师、教学研究者和家长普遍关注的问题,课堂注意力集中的程度是直接影响教学效果及学习效果的重要因素,研究儿童注意力分散问题,对于提高课堂教学效率具有现实意义。

改善高校学生学习效果的一种途径——从提高学习注意力视角出发

文章以注意力为切入点,探讨高校学生学习注意力对教学效果的影响。通过研究学生学习注意力的形成、学习注意力的特点等内容,并在分析和梳理学生学习注意力影响因素的基础上,文章从学生自身、教学工作与学生工作三方面着手,寻找提高学生学习注意力的途径,探索提高学生学习效果的方法。通过文章研究,以期为高校学生学习行为改进、学习效果提升以及学生成长成才等工作提供指导和借鉴。

学习注意力与兴趣的培养方法研究

研究人的选择性意识,培养儿童的学习注意力及兴趣一直是备受关注的问题。通过视觉、听觉扰动法与排除扰动法、现代科技法等方法提高儿童的注意力是当下教学中普遍采用的方法,这些方法产生的效果各不相同。儿童家长也用类似的方法进行教学,有些家长方法得当,儿童对学习产生了浓厚的兴趣;有些用法不得当,儿童对学习没有兴趣甚至产生了抵触心理。无论什么方法,其原理都是利用人的选择性意识这个特点首先引起儿童的关注,然后再培养其注意力,最后达到培养儿童学习兴趣的目的。培养儿童的学习注意力及学习兴趣对儿童的学习成绩、良好习惯及以后的发展有重要的影响,研究它对我国基础教育意义重大。

网络直播教学中学生学习注意力影响因素研究

直播教学过程中学生学习注意力不易保持集中已成为一个普遍性的问题,为探讨直播教学中学生注意力水平和影响因素,文章以Y省预科基地的404名预科生为调查对象,通过因子分析、相关分析、回归分析等研究法,对直播教学中学生注意力水平及影响因素进行研究,主要研究结论为:影响直播教学中学生学习注意力的因素有三个潜在维度,按照影响程度大小依次为学习者内因、教学内容和直播技巧。学生网络直播学习注意力总体呈现中上水平,不会因性别、民族、生源地、科目类别和学习起点水平的不同而产生显著差异,但在年龄上呈现出年龄大的学生学习注意力水平要好的情况。并针对研究结论提出相关建议,以期提高网络直播教学效果。

在线教育环境中的学习注意力及其控制

在线教育是一种以信息技术和互联网技术为基础,实现内容传播和快速学习的教育教学方式。随着'互联网+'的推进,在线教育逐渐引起互联网巨头的关注,越来越多的互联网教育机构进入这个领域。与传统面对面的教育相比,在线教育本身具有空间和时间上的优势,一定程度上对教育资源不均衡的矛盾起到缓解作用。然而,由于在线教育的非接触式特点,使得大部分传统的教学方法和教学理论不能被有效地借鉴。那么,怎样才能更好地开展在线教育呢?

基于多元线性回归的大学生学习注意力影响因素研究

学生在课堂听课时的注意力是受多方面因素影响的。本文对连云港师范高等专科学校数学教育专业12个专科班的学生做了问卷调查，对得到的数据进行分类汇总，借助Eviews软件对得到的数据进行多元线性回归分析，最终找到了影响大学生学习注意力集中程度的主要因素。

基于学习注意力分析的计算机实验教学评价

针对计算机专业实验实践教学中的评价问题,本文分析计算机实验教学中的实际环境场景特点,结合多媒体实验室的硬件交互设备数据流,本文提出学生学习注意力分析的评价方法;将计算机专业的实验教学提供新的评价模型。本文方法有助于及时提取学生的教学反馈并据此及时调整教学内容与方法,达到高效打造一流专业课程的目标。

中学生学习注意力的培养对策

注意力是决定中学生能否搞好学习的关键。学习目的、任务不明确 ,不良环境因素的干扰和教学主体行为的偏差都是造成中学生注意力分散的原因所在 ,必须有针对性地帮助其尽快扭转与不断克服。注重培养中学生学习的自觉态度和善于同注意力的分散作斗争的能力 ,科学有效地组织教学是保持学生稳定的注意力的有效途径。良好的注意品质一旦形成 ,中学生定能成才。

数学课堂中如何提高学生的学习注意力

数学教学中，提高学生的注意力非常重要。教师可通过对学生在课前、课始、课中、课尾的注意力分析，激发学生主动学习的欲望，不断培养学生有意注意的学习品质，切实增强学生的心理素质。

如何提高中职学生学习注意力

中职学习对于中职学生是非常重要的,因为它承接了初中的初步知识,又对以后职业生涯的发展有很大联系。中职学习的内容简单,考试灵活百变,考试中的许多内容都是知识点结合在一起,既"源于课本,却又高于课本"。在这种情况下,对于书本的知识必须十分熟知且要灵活运用。要熟知那些知识而且要灵活运用的基本,就是要求学生在上课的时候认真跟着老师的节奏,努力学习。这一切都归功于上课的学习效率,也就是如何提高注意力。每个人的时间都是差不多的。

基于脑电信号的室内热环境对学习注意力影响研究

热环境对室内学习者的学习效率影响显著。通过采集不同舒适度条件下学习者的脑电信号进行特征提取,并利用K均值聚类算法进行分析,可得出热环境发生瞬变对学习者注意力的影响。结果表明,热舒适感越高,学习者的注意力相对越高,且学习者由热舒适等级+3转移至等级0的工况中,随着热舒适感的提升,在200s左右时注意力水平开始发生跃变,且不断提高。

让孩子们学会倾听——对小学一年级学生学习注意力的培养

曾经看到过这样一则消息，称美国的学生为什么很善于表达．而不善于倾听？因为他们进行的是小班化教育，能得到更多表达的机会，而不需要集中更多的注意力去倾听。韩国的学生很善于倾听，却不善于表达。因为韩国是实施大班教育，一个班级有60人，如果不集中注意力倾听的话，学生可能什么也学不到，可要发言，那就要等很久。

让生集中品德与生活学科学习注意力的有效方法

“品德与生活课程计划”指出,“品德与生活课程是根据社会与时代发展的需要和儿童身心发展的特点而设置的,旨在以正确的价值观引导儿童更好地适应学校生活,形成良好的品德和行为习惯,在充满探究与创造乐趣的童年生活中,为学会学习、学会做人打下基础”.可见,品德与生活课程的学习对儿童身心健康成长有着不可低估的作用.

如何提高学习注意力

我们都有过那样的经历。你试着把注意力放在书本上,但很快就望向窗外,想着放学后的晚餐和足球比赛,以及你计划在本周末看的电影,这样你就无法按时完成学习了。这里有几条建议可以解决这个问题,并提高你的学习技巧。

具有实时注意力的多智能体强化学习通信模型

在多智能体系统中,由于智能体数量规模庞大,博弈关系复杂,给策略学习带来了很大的困难,所以学会在智能体之间进行良好的通信十分重要,提出了一个策略网络模型(Attentional Interactions Communication Comment Integration Network,AICNet)提高通信效率。具体来说,AICNet采用了两个模块。第一个注意力模块可以学习智能体之间随时间变化的注意力并更新智能体之间的交互影响;另一个聚合的通信模块可以同步智能体的通信信息。通过将AICNet应用于两组不同的协作与混合性质的模拟实验,以训练的平均奖励和收敛速度为指标,结果表明AICNet的表现优于对比算法,且在模拟环境中观察到智能体确实可以根据彼此关注度自动分组进行任务。

基于反事实注意力学习的ResNeSt网络语种识别

深度学习方法在图像识别领域得到大量研究和应用,也逐渐被应用于语种识别。针对深度学习语种识别模型中所用二维特征图语种间相似度大,容易混淆的问题,提出基于反事实注意力学习的ResNeSt语种识别模型。在建立云南边境语种广播语音数据集的基础上,首先,提取MFCC、Fbank和语谱图作为FcaNet、ResNet和ResNeSt三种网络的输入,对比三种网络下不同信噪比不同语音特征的识别效果,得出在语种识别任务中综合表现最佳的网络模型ResNeSt和语音特征Fbank;接着,在识别效果最佳的ResNeSt网络模型中引入反事实注意力学习模块,利用反事实因果关系来衡量ResNeSt网络中注意力特征的质量,促使网络学习更加有效的注意力特征,以此提高网络训练效果。实验结果表明,加入反事实注意力学习后,Fbank特征语种识别率较基线系统提升1.61%,对于MFCC、Fbank和语谱图三种特征,基于反事实注意力学习的ResNeSt网络较基线ResNeSt网络平均提升1.33%。反事实注意力学习帮助注意力机制关注更多重要语种区分性信息,有效提升了网络模型在语种识别任务中的识别效果。