基于脑电波反馈原理的教学评价系统设计研究

发布时间：2020-12-17 06:58

　　文章阐述如何将人工智能技术与当前的智慧教室软硬件相结合,通过设计构建课堂环境下智能教学评价系统,解决传统课堂教学评价数据缺乏客观性、实施成本高等问题,为教师提供一种全新的教学评价方式并建立一个有效反馈学生学习状态和教师教学效果的智能教学平台,帮助学生更好地了解自己、提高学习效率,帮助教师分析课堂教学完成质量,调整教学策略。 

【文章来源】：教育评论. 2019年12期

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

脑电波训练反馈原理

人机脑波交互智能教学评价系统架构图

（二）人机脑波交互智能教学评价系统流程如图3所示，上课时学生通过佩戴智能脑波仪采集大脑皮层的神经活动，对人脑的视觉听觉进行扫描，内嵌在智能脑波仪的芯片会对脑电波数据进行智能算法分析，将学生的学习能力数字化。智能脑波仪通过监测学习过程，侦查学生学习能力缺陷，将数值上传至云平台———数据存储以及人工智能算法得出学生专注程度数值，精准推送学习内容，达到提升学习成绩的目的。脑波仪又称“脑波CT”，跟“医疗CT”类似，可以辅助教师诊断学生，更好地帮助学生展开学习。教师通过教师端可实时查看当前课堂学生的学习动态，快速掌控课堂学生学习情况，及时调整教学策略，提高教学效率。为增加专注力实时监测的趣味性，系统还配备“无人机”“赛车”等教辅工具。学生通过使用教辅工具进行专注力比较，把抽象的注意力具象化，直观感受自身专注度高低的变化引发的“无人机”“赛车”运动速度的改变，从而认识到个体之间专注力存在差异，也认识到人的专注力可改变、可训练、可提高，提高调整学习状态的主动性和积极性。


本文编号：2921603