基于视频分析技术的高中学生目视差异分析与选择性注意的研究

发布时间：2020-07-14 12:13

【摘要】：利用物联网设备感知行为在很多行业中开始广泛应用,然而目前的学生课堂行为观察在教学实践中面临诸多问题,面对动态变化的课堂过程,仅凭教师的直接观察无法捕捉课堂的点滴细节,无法关注每位学生每时每刻的课堂表现,当前的课堂观察迫切需要新方法和新技术支持,帮助教师掌握学生的课堂行为,动态调整教学决策以提高课堂教学效率。在对相关文献查阅、分析和归纳的基础上,发现传统的学生课堂行为观察大都是以教师的视角开展研究,停留在教师的主观判断层面,鲜少是以学生的主观视角探寻学生的课堂行为特征,易产生决策的偏差。而摄像眼镜的出现,可以从学生的主观视角捕捉其目视内容,为课堂教学研究提供了新工具。同时,图像识别技术的快速发展,为能够自动获取学生课堂数据的系统软件的研发提供了技术基础。本研究选取10位高中学生配戴摄像眼镜,从主观视角追踪记录课堂中学生的目视视频,根据直方图距离计算图片相似度的原理,通过MATLAB软件开发基于图像识别技术的目视行为编码分析系统,利用该系统自动获取学生的课堂目视编码序列,运用描述性统计、EXCEL的COUNTIF函数工具等方法分别从学生目视偏好行为、学生离群行为、学生视角频变情况三个维度进行数据分析,较精确地掌握学生每时每刻的课堂动态,为教师调整教学决策、开展个性化教学提供客观的依据判断。研究发现:(1)基于图像识别技术的目视行为编码分析系统能精确地进行目视画面编码;(2)学生目视偏好突显其选择性注意有助于个性化教学的开展;(3)学生离群行为的频现帮助教师精准定位走神的学生;(4)学生视角频变应引发教师对其的及时干预;(5)不同位置对学生的视角频变有异常影响。
【学位授予单位】：浙江师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G632.4;TP391.41
【图文】：

编码序列,研究思路

2 研究设计后，无需对眼镜进行任何操作，由教师回收即可。最后，分析数据。将摄像眼镜中的视频数据导入目视行为编码系统，获取学生的目视编码序列，运用描述性统计、EXCEL 的 COUNTIF 函数工具等方法从学生目视偏好行为、学生离群行为、学生视角频变情况三个维度进行数据分析，较精准地掌握学生每时每刻的课堂动态，为教师调整教学决策、开展个性化教学提供客观的依据判断。2.2.2 研究思路本文的研究思路图如下图 1.1 所示。

灰度级别,统计数量,统计分布函数,识别技术

3 基于图像识别技术的目视行为编码分析系统别所占的比重。①该函数的横坐标所属灰度级别的统计分布函数，它反映了中不同灰度级别像素点的统计数量，直观地呈现了图像中每个灰度级别所占重；该函数的纵坐标则表示该灰度级别在图像中所出现的统计数量将其归一的频率（如下图 3.1）。②

直方图均衡化,前后对比,累积直方图

于图像的灰度直方图是对不同像素点数量的简单统计，计算简便且所得量，因此可将图像进行平移、旋转、缩放不变性等变化，具有重要的实图像灰度直方图被广泛应用于图像处理的各个方面，例如利用直方图来的曝光优劣、运用直方图均衡调整图片亮度、灰度图像的阈值分割、图索和图像分类等。利用直方图均衡调整图片亮度据直方图和累积直方图，我们可以均衡化直方图。直方图均衡是指图像拉伸的一种方法，它能够避免直方图分布太窄导致图像的对比度不足，提高图片的分析效率和准确度（如下示例图 3.2，原图与均衡化图像对根据累积直方图的区间[0, 1]，且是单调递增区间，因此我们可假设图灰度值为 i，其对应的累积直方图为ci，其中0 ≤ ci≤ 1，那由此可以的灰度值为：y = ci× 255。

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