在线学习疲劳状态识别方法及应用研究

摘要：

随着在线学习日益普及,长时间面对显示器终端或者移动终端的学习行为容易引发疲劳感,影响学习效率,在线学习疲劳状态识别有助于了解学生状态,调整教学策略,设计教学内容,优化教学服务.文章对在线学习疲劳识别方法及应用进行了综述和探讨.在线学习疲劳识别方法主要有3种:基于认知测评、问卷调查和测量量表的主观评测方法;基于眼睛、嘴巴、人脸等面部特征的图像视觉分析方法;基于脑电、肌电、心电、眼电等指标的生理信号检测方法.基于肌电信号分析学习者在线学习不同呈现方式的教学视频时的疲劳状态发现,被试观看教学视频超过十分钟容易出现疲劳状态,教学内容对学习者疲劳状态有影响,教学资源呈现方式对学习者疲劳状态的影响无显著差异.在线学习疲劳状态的识别亟须提升数据融合和智能处理能力、推进多维数据源协同研究.

关键词：疲劳状态、主观评测、面部特征、生理信号

所属期刊栏目：19

分类号：G434(电化教育)

资助基金：项目来源;广东省教育科学“十三五”规划2019年度高校哲学社会科学专项研究项目;基于生物特征协同识别的在线学习疲劳状态研究

在线出版日期：2020-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：23-29