基于意念(脑电图)控制的课堂管理研究

蔡 琼 陈鹏慧 雷道仲(湖南信息职业技术学院，湖南 长沙 410200)

国内外学者对课堂管理进行了系统的研究，对于课堂管理的理解也是各有千秋。大多数研究者认为课堂管理是处理课堂环境中的人、事、物等因素之间关系的活动。课堂管理是教师管理、教学情景、学生学习行为、艺术地控制教学过程的活动。

如何进行课堂创新是目前研究者们研究的热点话题。课堂管理创新的理念是“以学生为本”。学生的“全人发展”，必须在注重人的心理和生理的同时，对全面发展进行创新。创新的目标使我们必须改变课堂管理的相应形式，使得课堂规范化，使得课堂可持续性发展，使得课堂具有可发展性，并协同学生形成积极的情感、价值观，并将人际沟通、行为激励策略融入到课堂管理。构建以人为本的课堂［1］，应构建良好的课堂环境，顺应学生心理需求;预防和处理课堂行为，制定课堂规则;约束学生的个人行为，定制行为准则。课堂管理，如何将课堂组织的高效成为了研究者们研究的一个热点话题。有应用福科哲学思想进行课堂管理研究，也有应用现代管理模式的，但未能真正的以人为本，从生物学的角度来进行课堂管理，因此可以尝试将通过对脑电图检测学生的注意力集中度，判定脑电图是否处于浅睡眠状态还是清醒状态，并将状态实时反馈给教师，来有效的进行课堂管理。

1. 脑电波的自动识别

脑电图主要记录大脑皮层锥体细胞顶树突的电现象。它是脑神经细胞的电生理活动在头皮表面或大脑皮层的总体反映［2］。EEG是通过仪器记录脑细胞的电活动而形成的。EEG随时间连续变化，它是电极间脑生物电的电位差，经过信号放大后，保存成图表或数字格式。通过脑电波就可以分辨多重类型的生物电，通过仪器还原，可以发现处于某个特殊的状态譬如浅睡眠状态等。因此，EEG检查己广泛应用于临床医学、心理学和认知神经科学的研究中。目前已经有多种方法已经用于脑电波的自动识别中来，并且取得了较好的分类效果。其中谱估计已成为频域分析的主要方法之一、应用范围很广。通过功率谱可以直观观察多通道EEG信号的特征信号及其分布情况［3］。与传统基于傅里叶变换功率谱相比，AR谱适用于短时间序列，并且具有分辨率高、实验结果与理想值偏差较小等优点，因而得到迅速发展。随着非线性动力学的发展，越来越多的证据表明大脑是一个非线性动力学系统。近似熵特性正好与生物医学信号特性吻合，它具有确定性成分，又有随机成分。因其比例不同则其近似熵值也不同，不论随机信号、确定性信号、混合信号均可使用［4］。在脑电图的自动分类中，常用小波变换中的多分辨分析(MRA)常常用来分析EEG信号处于深睡、浅睡，是否为正常脑电波等，并进行小波熵在不同的频率子带能量分布的复杂度的计算，然后通过SVM进行分类脑电波。目前，脑电波的识别技术已经比较成熟，可以用来识读人的意念，可以用来区分人疲倦时和注意力比较集中等不同状态［5］，可以用于课堂效果的管理。

2. 基于意念(脑电波)的课堂管理的设计

在教学过程中为了使教与学的过程中，学生的迁移能力更强，就需要加大学生参与度。基于意念(脑电波)课堂管理通过了解学生的实时上课真状态，识别伪状态，提醒教师调整教学方法，旨在调动教师教和学生学的积极性。

2.1 意念(脑电波)采集器

在基于意念(脑电波)控制的课堂管理研究中，采用蓝牙脑电传感器，该脑电波采集模块基于TGAM内核，如下图所示。通过对采集原始脑电波的分析，得出被测者的专注度和放松度指数，还进行脑电波信号质量分析，给出是否为有效报告给教师参考。该系统中主要通过ThinkGear数据包进行解析，给出学生上课时注意力是否集中，是否在打瞌睡的结论。教师通过控制端就能识别出学生的状态，实时动态的调整教学方法和手段。

2.2 基于意念(脑电波)控制的课堂设计

基于意念(脑电波)课堂管理通过将意念(脑电波)通过数据采集器进行采集，通过学生的专注度和放松程度及睡眠波的检测，通过脑电波自动识别系统将数据样本分为为兴奋(excited)、疲倦(Tired)、正常(Normal)等。在这里兴奋就是学生参与度高，学习积极性高。疲倦则是学生可能在走神或者睡觉的状态。正常是学生处于听课状态，但学生的兴趣度不高。在尊重学生的生物学习规律的前提下，依据学生的状态来提醒调整教师的状态，在此系统中教师状态分为讲授、互动、调整等模式。调整模式在学生疲倦时启动，可以选择播放与教学有关的小视频、做些小游戏来调动积极性。互动模式时提醒教师与兴奋度较高的学生来参与提高积极性，并将疲倦的学生点醒。讲授模式时候，对于瞌睡的学生促发瞌睡叫醒模式，在耳边播放音乐等，也可通过防瞌睡装置来定时提醒，对于比较疲倦的学生，邀请疲倦了的学生回答问题，请一般状态的学生来当小老师等方法进行调整。实时调整模式旨在将学生拉回课堂，积极主动的学习。

3. 基于意念(脑电波)的课堂管理的设计的展望及存在的问题

基于意念(脑电波)的课堂管理的研究，可以大幅度的提高的教学效果，维持好的教学次序，充分的调动了学生学习的积极性。但仍然存在着一些问题，譬如对于优秀学生能起到积极调动的作用，上课容易走神的同学也效果不错，但反而是对表现平平的一些学生，有些同学有些许抗拒心理，觉得这是老师的不信任。那么如何改进这种情况。就应该首先从硬件系统下手，将进行设备微型化，将产品外形设计的更加的容易被90后乃至00后学生接受，从某种程度上消除学生抗拒心理;进一步研究心理学，将九型人格等好的心理学方法融入到基于意念(脑电波)控制的课堂管理的课堂中来。还有由于目前采集系统的分布式效果不好，由于数据样本相对较多，系统未能的接收到全班学生的实时信息，有误报和漏报的情况，譬如兴奋的学生有可能不是对课程很感兴趣，有可能是很开心的玩手机或者是和同学聊天等。因此在下一步的研究中，应着重进行系统稳定性的提高，提高分类率，将伪兴奋状态区分开。

［1］张东.课堂管理创新:内涵、方向、策略［J］.教育探索，2005，10:1-3.

［2］Berger H. Uber das Elektrenkephalogramm des Menschen(On the EEG in humans) ［J］. Arch Psychiatr Nervenkr，1929，87: 527 – 570.

［3］吴锋.基于谱分析方法提取心动周期变异性中的睡眠结构［J］.信息生物医学工程学杂志，2004，21(2)∶212-214.

［4］ P incus S.Approximate entropy(ApEn)as a complexity measure［J］.Chaos，1995，5:110 – 117.

［5］王利.驾驶疲劳脑电信号节律的特征分析［J］.生物医学工程学杂志，2012，4，629-633.本文受湖南教育厅科学研究项目(No.12C1174、No.12C1176)资助