一种学生学习行为分析方法

马悦

摘 要： 提出一种基于硬件系统的学生学习行为分析方法。经过系统配置，硬件及软件初始化，数据分析，设置数据采集中断处理程序，外部分析程序等步骤，实现学生学习行为数据的自动采集、分析与存储，为学生的学习行为习惯或模式分析提供了一种新的方法。

关键词： 学习行为； 数据采集； 中断处理； 外部分析

中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）04-74-02

An analysis method of students learning behavior

Ma Yue

（Shaanxi University of Chinese Medicine， Xianyang， Shaanxi 712046， China）

Abstract： This paper presents a method of analysis of students' learning behavior. Through the system configuration， hardware and software initialization， data analysis， setting up the data acquisition interrupt processing program and external analysis program， and other steps， the students' learning behavior data collection， analysis and storage are realized to provide a new method for students' learning behavior or pattern analysis.

Key words： learning behavior； data acquisition； interrupt processing； external analysis

0 引言

为了顺应时代对人才的需求，各国都在进行各种各样的教育改革，我国的教育教学改革也取得了很大成效。改革促使课堂教学、课程和教学管理、考试评价等方面都发生了很大变化[1-2]。越来越多的教育工作者不仅重视“教”的研究，也开始关注“学”的研究[3]。课堂教学是学生学习过程中最重要的一个环节，因此，研究学生学习行为是十分必要的，它决定了教学活动能否顺利高效地展开[4]。

本文提出一种基于硬件系统的学生学习行为分析方法。利用硬件装置对学生的学习行为进行自动采集和记录后，应用本文提出的分析方法来研究和分析学生的学习现状，可深入了解学生的性格特征及学习行为习惯，帮助家长和教师掌握学生的学习情况，为学生的健康发展提供正确引导[5]。

1 方法总体步骤

本文提出的学生学习行为分析方法是基于硬件系统实现的。硬件系统由动作采集单元、智能分析与处理单元、存储单元、时钟单元和通信单元连接构成，通过通信单元与外部计算机连接。系统示意图如图1所示。该方法包括以下实现步骤，方法流程图如图2所示。

[智能分析与

处理单元][动作采集单元＼&][通信单元＼&][外部计算机＼&][存储单元＼&][时钟单元＼&]

步骤1 系统启动后自动判断是否连接到外部计算机，如果是，则进入步骤2，否则进入步骤3。

步骤2 对系统进行配置，包括设置学生姓名、学号、课程表、系统自动开启时间和自动关闭时间等，并进行系统时间同步。如系统自动开启与关闭时间可设置为早上8点开启，晚上9点关闭。系统会按照预先设置的开启时间和关闭时间自动开启与关闭，当然也可手动进行开关。

步骤3 对硬件系统及软件系统进行初始化，清除数据分析标志。

步骤4 启动数据分析进程。

步骤5 设置数据采集中断处理程序。需要应用一个数据采集缓冲区和一个数据分析缓冲区来实现。首先给获得的传感器数据添加时间标签，即记录该动作发生的时间，然后将传感器数据和时间标签构成一个数据单元，存入数据采集缓冲区。采集缓冲区存满之后将所有数据复制到分析缓冲区进行分析。同时，采集缓冲区继续存入新的数据单元，之前存入的数据单元被重新存入的数据单元覆盖。

步骤6 判断系统是否结束。若结束，则退出系统，否则继续判断。

2 数据分析进程

外部分析程序，将存储单元中的数据记录发送至外部计算机作进一步分析，分析过程需结合课程表安排，针对不同的课程及课间活动进行分析。

方法步骤4中的数据分析进程由以下过程实现。①判断数据分析标志是否置位，若置位，则进入②，否则重复①。②根据数据单元中的时间标签，对数据分帧，并计算各数据帧的特征，包括：动作频率、强度、方向、持续时间等。③将帧序列特征与存储单元中的分类特征库进行比对，确定动作类别。④添加时间标签后，形成数据记录，即动作时间、动作类别、动作方向、平均强度、频率和持续时间，并将其存入存储单元。⑤清除数据分析标志，之后返回步骤①重新开始数据分析。

3 中断处理程序

方法步骤5中的中断处理程序由以下过程实现。①读取时钟信息。②获得传感器数据，加上时间标签，构成一个数据单元，存入当前数据采集缓冲区指针指向的存储位置；数据单元包括时间标签、x加速度、y加速度以及z加速度等。③判断缓冲区是否已满，若缓冲区已满，则进行④至⑥，否则，则进行⑦。④将数据采集缓冲区数据复制到数据分析缓冲区。⑤将数据采集缓冲区指针指向缓冲区首部。⑥置数据分析标志位，结束程序。⑦将数据采集缓冲区指针指向下一存储位置，结束程序。

4 外部分析程序

方法步骤7中的外部分析程序由以下过程实现。①将系统配置信息及时间信息同步至学习行为数据实时自动记录装置。②获得数据记录后，根据课程表及每堂课的上课、下课时间对数据记录进行分组，同种类别课程的数据记录分为一组。③分组后的数据记录存入计算机数据库中。④用针对课程的智能数据处理方法对每组数据进行分析。⑤将分析结果存入数据库中，结束程序。

5 结束语

本文提出了一种基于硬件设备的学生学习行为分析方法，可应用于学生学习能力和学习风格分析、学生已有知识经验分析、学生性感特点分析等方面。其具有便于操作，分析结果准确，适应性广泛等特点。在教学过程中，应用本文方法对学生的学习行为进行准确的分析，能够使得教学效果得到很大提升。我们期望这项研究能产生良好的理论和实际应用价值。

有关调查结果显示，中国青少年在人际关系、情绪稳定性和学习适应性方面的问题较为突出。如何找出学生学习行为与个人情绪之间的联系，并通过学习行为分析来预防和改善上述各种问题，我们还将在本文基础上作进一步研究。

参考文献（References）：

[1] 刘忠浩，屈代州，张玲，沈华.地方高校学生学习行为与教学满

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[2] 于飞.高职学生学习行为及影响因素调查与统计分析[J].职

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[3] 周勇，董奇.学习动机、归因、自我效能感与学生自我监控学

习行为的关系研究[J].心理发展与教育，1994.3：30-33

[4] 郭芳芳，史静寰.课程学习评价与不同学科本科生学习之间

的关系[J].高等教育研究，2014.5：63-69

[5] 马婧，韩锡斌，周潜，程建钢.基于学习分析的高校师生在线教

学群体行为的实证研究[J].电化教育研究，2014.2：13-17