学习状态

摘要： 疫情期间行为受限条件下,大学生处于长期居家学习的状态,学习客观状态以及所处空间环境出现了明显的变化。针对这一现象,开展本次针对大学生居家学习的客观行为特征和客观环境要素对学习状态的影响的调查研究。针对预调研和居家“环境-行为-心理状态”相关研究,提出研究对象和研究的主要问题,进行变量的分析归纳,通过网络问卷,进行数据分析及结果讨论。

摘要： 主要探讨由初中学生学习困难与生活压力增大、自尊心不成熟、不良思想诱惑等原因所引起的心理问题。剖析了中学生无法把注意力集中在学业上、对学习成绩过度重视、对自身的能力产生怀疑等心理问题与学生学业状况之间的关联关系,并指出了加强教师对学生心理指导、教师合理地给学生施加心理压力、教师加强对学生积极心态激励等心理指导问题与学生状况之间的调控思路。

摘要： 目的:编制适用于本科生学习状态的测评量表,并检验其效度和信度。方法:在文献研究与理论研究的基础上,运用头脑风暴法、深度访谈法,结合多年的教学经验设计初始量表。采用分层随机整群抽样的方法对海南省某地方高校的本科生进行现场匿名调查。采用临界比率法、相关分析对量表条目的区分度进行分析;采用探索性因子分析对量表进行效度检验;采用内部一致性信度与分半信度对量表进行信度检验。结果:共发放652份问卷,回收有效问卷608份,有效问卷回收率为93.25%。经探索性因子分析,最终提取了5个因子,共包含28个条目,能解释总方差的56.99%。该量表的总Cronbach'sα系数为0.962,总分半信度为0.868。各维度的α系数均在0.8以上,分半信度均在0.74以上。结论:设计的本科生学习状态测评量表具有良好的效度和信度,能有效测量海南省某高校的本科生学习状态,也能为其他高校测量本科生学习状态提供参考依据。

摘要： 以专注力为核心的高效学习状态对高中生来说尤为重要,而在专注力的提升中,正念训练作为一种有效的训练方法被不断证实。本调查通过对某市属中学高一学生,在正念系列主题课程后,每班抽取 10名,共 120 名学生使用自编的结构化的《正念呼吸对专注力影响访谈表》进行调查,调查后发现:(1)一定频度和时常长的正念呼吸练习能够改善高中生专注力。(2)对正念呼吸方法全面、正确地把握对练习尤为重要。(3)练习中对走神,烦躁,与挫败感把握与应对本身也是练习一部分,其对专注力的改善也很重要。(4)正念呼吸练习对专注力改善先从呼吸练习过程本身的专注力状态的影响开始,随之拓展至学习上。

摘要： 本文简要介绍了基于表情识别技术的学生学习状态监控系统。该学习状态监控系统主要由摄像头、电脑两部分组成,它的开发思路是用摄像头捕获画面;用电脑控制整个系统和操作流程,旨在通过表情实时测量学生在学习过程中的情绪变化。本项目开发的学生学习状态监控系统,能够在课堂上通过识别并分析学生的面部表情数据对学生的课堂学习状态进行分析,科学且多方位的分析结果能够帮助老师找到更加有效的课堂教学方式,从而做到针对性地提高学生在课堂中的学习效率。

摘要： 随着人工智能技术在教育中的广泛应用,上海市黄浦区在教育教学中积极运用数据治理技术,并将其作为推进区域教育高质量发展的重要手段。文章通过对在校生学习和生活状态的调查,了解学习者的长周期学情,不断改进研究工具和分析方法,主要围绕以下几个方面进行探索:一是基于数据需求开发学情调研信息化平台;二是强化数据分析,助推区域教育改进不断深化;三是注重数据应用,持续推进学情调研教育改进。通过三个层面的落实,区域办学环境得到优化,学生需求满意度得到明显提高,实现区域育人方式变革的转变。

摘要： 随着在线学习的日益普及,通过对学习状态进行评测,进而改善学习和教学过程成为了在线学习研究领域的重要课题。以在线学习状态评测相关文献为研究对象,对学习状态的概念和分析指标进行归纳,探讨基于测评量表、网络行为数据、生理信号数据、计算机视觉数据和多模态数据分析等五种在线学习状态评测方法,并从三个方面对未来在线学习状态分析研究进行讨论和展望,以期为在线学习状态的评测研究提供理论依据及方法借鉴。

摘要： 以获得更好的英语学习效果,设计基于云计算平台的英语在线练习系统。首先设计云计算平台的英语在线练习系统框架,采用基础设施层为用户提供全部设施服务,通过平台服务层向用户提供应用开发、测试与托管等功能;软件服务层根据用户知识点与题型得分情况评估用户英语学习状态。最后具体应用测试结果表明,该系统克服了当前英语在线练习系统存在的局限性,可以提升用户英语学习效果,具有一定的实际应用价值。

摘要： 学生在课堂的学习状态是教学质量评价的重要依据。为精准地反馈学生课堂学习状态,该文利用YOLOX深度学习网络对课堂状况进行分析。首先,通过对上课学生进行人脸识别,统计学生出勤人数并对缺勤名单进行标注,实现学生从整体到个体的考勤评估;其次,通过识别学生的面部表情和肢体行为,检测所有学生的实时状态,完成学生从个体到整体的学习状态分析。上述研究表明,基于YOLOX深度学习网络的课堂状况分析数据能够准确地反映学生的学习状态,有助于任课教师及时改进和优化教学方式,从而提升教学质量和学习效率。

摘要： 虚拟仿真实验环境下,针对学习者学习状态的过程性评价存在片面性与局限性问题,以鼠标事件与学习状态的相关性为理论基础,提出了一种基于鼠标事件分析的学习状态评价模型。首先构建了基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的融合时序因素的学习状态评价模型,发现分类能力仍需提升,然后引入了支持向量机(Support Vector Machine,SVM),再次构建了一种结构松散相对独立的混合模型。通过897名志愿者参与的物理电学虚拟仿真实验结果表明,该模型具有准确率高、实用性和扩展性强等优势。

摘要： 采用《免费师范生入学动机问卷》和自编的《免费师范生学习状态问卷》,以新疆师范大学、伊犁师范学院、喀什大学和昌吉学院的688名免费师范生为研究对象,调查分析了新疆免费师范生入学动机、专业兴趣与学习状态的关系.结果显示:入学动机、专业兴趣与学习状态之间存在显著相关;入学动机能解释学习状态12.4的变异量,其中社会激励和个人特性动机联合解释新疆免费师范生学习状态15.0％的变异量;“专业兴趣”是新疆免费师范生入学动机和学习状态之间的中介变量,通过AMOS检验模型拟合度符合规定.

摘要： 调节并保持一个好的学习状态是大学生取得学业成就的关键性因素之一。本文分析了学习状态的概念和特点，讨论了学习状态所包含的四个心理因素：注意、动机、思维和情绪，并阐述了学习状态在改进大学生学习中的意义。

摘要： 随着科技的发展,追求效率成为时代的首要要求.传统的教学方式已无法满足现代对教学效率的要求,之前是教师进行观察和提问与学生进行交互,但往往会因为个人精力的不足造成消息的片面性.结合现在智能化监控设备,捕捉到学生面部表情并做出相应的识别,与此同时还能判断出学生所处的学习状态,将结果及时地反馈给教师,帮助教师掌握学生目前状态,以便做出适当的调整.

摘要： 美术教育衔接问题的思考,涉及从学前美术教育到中小学美术教育再到大学美术教育的衔接问题,它是一个系统工程.关注学生的学习状态、教师的教学方法及教材建设并关注它们之间衔接问题,是使美术教育得以持续健康发展的关键.

摘要： 目前,任职教育院校学员普遍存在着"基本理论不牢,基础课不扎实,对基础课不重视"的现象.那么如何有效地提高基础文化课的教学质量?结合教学实践,本文分别从兴趣激励、分层激励、赏识激励和情感激励四个方面探讨了激励教学法培养和激发学生的学习兴趣的重要作用,改善学生的学习状态,从而提高基础课课堂教学质量.

摘要： 在中国特色军事变革进程中,我军要完成由半机械化,机械化向信息化军队转变的历史使命,这需要有一大批具备创新精神和创新能力的高素质的军事人才.宽厚的基础知识和技能正是军事人才有较强适应性和创新的源泉,也是创新教育的根本和关键.本文着眼于创新型军事人才的培养,结合当前基础课程教学的实际情况,通过动态聚类分析方法对军队综合大学一年级学员的基础课程综合成绩进行聚类分析,并对由此而得到的按课程学习状况和把握能力而划分的五种类型进行了辨析.提出要突出军事特色，加强人文教育，减少功利色彩，实施分层教学。

摘要： 在中国特色军事变革进程中,我军要完成由半机械化,机械化向信息化军队转变的历史使命,这需要有一大批具备创新精神和创新能力的高素质的军事人才.宽厚的基础知识和技能正是军事人才有较强适应性和创新的源泉,也是创新教育的根本和关键.本文着眼于创新型军事人才的培养,结合当前基础课程教学的实际情况,通过动态聚类分析方法对军队综合大学一年级学员的基础课程综合成绩进行聚类分析,并对由此而得到的按课程学习状况和把握能力而划分的五种类型进行了辨析.提出要突出军事特色，加强人文教育，减少功利色彩，实施分层教学。

摘要： 在中国特色军事变革进程中,我军要完成由半机械化,机械化向信息化军队转变的历史使命,这需要有一大批具备创新精神和创新能力的高素质的军事人才.宽厚的基础知识和技能正是军事人才有较强适应性和创新的源泉,也是创新教育的根本和关键.本文着眼于创新型军事人才的培养,结合当前基础课程教学的实际情况,通过动态聚类分析方法对军队综合大学一年级学员的基础课程综合成绩进行聚类分析,并对由此而得到的按课程学习状况和把握能力而划分的五种类型进行了辨析.提出要突出军事特色，加强人文教育，减少功利色彩，实施分层教学。

摘要： 在中国特色军事变革进程中,我军要完成由半机械化,机械化向信息化军队转变的历史使命,这需要有一大批具备创新精神和创新能力的高素质的军事人才.宽厚的基础知识和技能正是军事人才有较强适应性和创新的源泉,也是创新教育的根本和关键.本文着眼于创新型军事人才的培养,结合当前基础课程教学的实际情况,通过动态聚类分析方法对军队综合大学一年级学员的基础课程综合成绩进行聚类分析,并对由此而得到的按课程学习状况和把握能力而划分的五种类型进行了辨析.提出要突出军事特色，加强人文教育，减少功利色彩，实施分层教学。

摘要： 在中国特色军事变革进程中,我军要完成由半机械化,机械化向信息化军队转变的历史使命,这需要有一大批具备创新精神和创新能力的高素质的军事人才.宽厚的基础知识和技能正是军事人才有较强适应性和创新的源泉,也是创新教育的根本和关键.本文着眼于创新型军事人才的培养,结合当前基础课程教学的实际情况,通过动态聚类分析方法对军队综合大学一年级学员的基础课程综合成绩进行聚类分析,并对由此而得到的按课程学习状况和把握能力而划分的五种类型进行了辨析.提出要突出军事特色，加强人文教育，减少功利色彩，实施分层教学。

摘要： 本发明提供作业机械的学习诊断系统、状态诊断装置及状态学习装置，在作业机械的学习诊断系统中，能够对各种传感器信息广泛地进行作业机械的异常诊断，而且在动作状态间的过渡状态即过渡动作状态下也能够进行异常诊断，由此，能够防患作业机械的故障于未然。状态学习装置(201)将输入的传感器数据(101a)分类成稳定动作状态和过渡动作状态下的数据，通过学习生成分别包含容许误差的稳定状态数据(102a)及中间状态数据(103a)。状态诊断装置(202)使用该稳定状态数据(102a)，识别与输入的传感器数据相关的作业机械的动作状态是稳定动作状态还是过渡动作状态，并进行稳定动作状态下的异常判定，并且使用中间状态数据(103a)进行所识别的过渡动作状态下的异常判定。中间状态数据(103a)也包含中间点信息。

摘要： 一种表征学习者在特定领域知识学习掌握状态的在线学习认知地图生成系统及方法，系统包括智能终端、服务器；所述智能终端用于在线学习交互，服务器中运行在线学习认知地图生成系统，包括知识图谱构建模块、学习交互数据获取模块、知识状态计算与预测模块和可视化输出模块。本发明适用于一般在线学习平台，可以仿真学习者的认知结构、诊断学习缺陷，为学习者提供个性化的学习资源和人际网络服务，从而减少学习迷航、降低认知负荷、提高学习的针对性和精准性。

摘要： 根据加工面的图像容易地推定工具状态。工具状态学习装置具有：存储部，其存储通过拍摄装置对使用任意的工具进行了切削加工的任意的工件的加工面进行拍摄而得的任意的图像；教师数据取得部，其取得存储在所述存储部中的所述任意的图像作为输入数据，并且取得根据所述任意的图像而与表示工具的磨损的程度的预定的阶段对应地注释的所述工具的状态作为标签；以及工具状态学习部，其使用由所述教师数据取得部取得的输入数据和标签来执行监督学习，生成学习完成模型，该学习完成模型输入由所述拍摄装置拍摄到的工件的加工面的加工面图像，并输出对所述工件的加工面进行了切削加工的工具的状态。

摘要： 本发明提供作业机械的学习诊断系统、状态诊断装置及状态学习装置，在作业机械的学习诊断系统中，能够对各种传感器信息广泛地进行作业机械的异常诊断，而且在动作状态间的过渡状态即过渡动作状态下也能够进行异常诊断，由此，能够防患作业机械的故障于未然。状态学习装置(201)将输入的传感器数据(101a)分类成稳定动作状态和过渡动作状态下的数据，通过学习生成分别包含容许误差的稳定状态数据(102a)及中间状态数据(103a)。状态诊断装置(202)使用该稳定状态数据(102a)，识别与输入的传感器数据相关的作业机械的动作状态是稳定动作状态还是过渡动作状态，并进行稳定动作状态下的异常判定，并且使用中间状态数据(103a)进行所识别的过渡动作状态下的异常判定。中间状态数据(103a)也包含中间点信息。

摘要： 本发明提供一种学习工具状态的机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法。机器学习装置能够根据机器人使用工具进行作业时从工具施加给机器人的力来判定工具的状态。机器学习装置对机器人在作业中使用的工具的状态进行学习，其具有：学习数据取得部，其取得在机器人正在使工具进行预定的动作的期间从工具向机器人施加的力的数据、以及表示正在进行预定的动作时的工具的状态的数据，来作为学习数据集；以及学习部，其使用学习数据集生成表示力与工具的状态之间的相关性的学习模型。

摘要： 本发明提供一种学习线缆的状态的机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法。机器学习装置能够定量且高精度地评价机器人的线缆的状态。机器学习装置对设置在机器人中的线缆的状态进行学习，具有：学习数据取得部，其取得机器人进行规定动作时由照相机拍摄到的线缆的图像数据、以及表示机器人进行规定动作时的线缆的状态的数据作为学习数据集；学习部，其使用学习数据集来生成表示图像数据与线缆的状态的相关性的学习模型。

摘要： 本发明公开了一种非接触式的学习状态监测系统及学习状态检测方法，监测系统包括数据采集模块、特征检测模块和可视化界面模块。检测方法通过对图像处理，进行人脸检测，识别并存储人脸关键点数据；根据目前已有的头部3D模型，对应多个空间3D点与图像2D点的点对，计算获取头部姿态，利用已有的人脸关键点数据，计算眼睛和嘴部纵横比，进行眨眼和哈欠检测，并根据人脸关键点，确定人脸感兴趣区域，根据利用光电容积描记原理进行实时的心率估计。本发明对学习者干扰小，实时性较好；能够较为准确地描述学习者地疲劳程度和注意力程度；为管理者和学习者本身了解当前学习状况提供便捷的途径，解决了学习支持服务系统中学习者学习状态的监测与反馈的问题。

摘要： 本发明公开了一种非接触式的学习状态监测系统及学习状态检测方法，监测系统包括数据采集模块、特征检测模块和可视化界面模块。检测方法通过对图像处理，进行人脸检测，识别并存储人脸关键点数据；根据目前已有的头部3D模型，对应多个空间3D点与图像2D点的点对，计算获取头部姿态，利用已有的人脸关键点数据，计算眼睛和嘴部纵横比，进行眨眼和哈欠检测，并根据人脸关键点，确定人脸感兴趣区域，根据利用光电容积描记原理进行实时的心率估计。本发明对学习者干扰小，实时性较好；能够较为准确地描述学习者地疲劳程度和注意力程度；为管理者和学习者本身了解当前学习状况提供便捷的途径，解决了学习支持服务系统中学习者学习状态的监测与反馈的问题。

摘要： 本发明提供状态估计模型的学习方法、状态估计方法和状态估计装置。在具有各种电特性的二次电池的工作中高精度地估计二次电池的状态(充电率和劣化度)。包含如下步骤：按照规定时间间隔测定二次电池的包含端子电流和端子电压的状态变量；对状态变量进行预处理而计算状态估计输入数据；通过机器学习使状态估计模型学习状态估计输入数据与二次电池的充电率及/或劣化度之间的关系，在计算状态估计输入数据的步骤中，计算端子电压的电压差分相对于端子电流的电流差分的变化率即差分梯度，生成包含差分梯度的时间序列数据的状态估计输入数据。

摘要： 提供状态估计模型的学习方法、状态估计方法和状态估计装置。在具有各种电特性的二次电池的工作中高精度地估计二次电池的状态(充电率和劣化度)。包含如下步骤：按规定时间间隔测定二次电池的包含端子电流和端子电压的状态变量；对状态变量进行预处理而计算状态估计输入数据；通过机器学习使状态估计模型学习状态估计输入数据与二次电池的充电率及/或劣化度之间的关系，在计算的步骤中，计算端子电压的电压差分相对于端子电流的电流差分的变化率即差分梯度，生成状态估计输入数据，该状态估计输入数据包含差分梯度、开路电压、从规定时间过去到当前的开路电压的变化量、差分梯度的变化量和端子电流的累计电流值各自的时间序列数据。