基于意念(腦電圖)控制的課堂管理研究

蔡 瓊 陳鵬慧 雷道仲(湖南信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 長沙 410200)

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)課堂管理進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，對(duì)于課堂管理的理解也是各有千秋。大多數(shù)研究者認(rèn)為課堂管理是處理課堂環(huán)境中的人、事、物等因素之間關(guān)系的活動(dòng)。課堂管理是教師管理、教學(xué)情景、學(xué)生學(xué)習(xí)行為、藝術(shù)地控制教學(xué)過程的活動(dòng)。

如何進(jìn)行課堂創(chuàng)新是目前研究者們研究的熱點(diǎn)話題。課堂管理創(chuàng)新的理念是“以學(xué)生為本”。學(xué)生的“全人發(fā)展”，必須在注重人的心理和生理的同時(shí)，對(duì)全面發(fā)展進(jìn)行創(chuàng)新。創(chuàng)新的目標(biāo)使我們必須改變課堂管理的相應(yīng)形式，使得課堂規(guī)范化，使得課堂可持續(xù)性發(fā)展，使得課堂具有可發(fā)展性，并協(xié)同學(xué)生形成積極的情感、價(jià)值觀，并將人際溝通、行為激勵(lì)策略融入到課堂管理。構(gòu)建以人為本的課堂［1］，應(yīng)構(gòu)建良好的課堂環(huán)境，順應(yīng)學(xué)生心理需求;預(yù)防和處理課堂行為，制定課堂規(guī)則;約束學(xué)生的個(gè)人行為，定制行為準(zhǔn)則。課堂管理，如何將課堂組織的高效成為了研究者們研究的一個(gè)熱點(diǎn)話題。有應(yīng)用?？普軐W(xué)思想進(jìn)行課堂管理研究，也有應(yīng)用現(xiàn)代管理模式的，但未能真正的以人為本，從生物學(xué)的角度來進(jìn)行課堂管理，因此可以嘗試將通過對(duì)腦電圖檢測(cè)學(xué)生的注意力集中度，判定腦電圖是否處于淺睡眠狀態(tài)還是清醒狀態(tài)，并將狀態(tài)實(shí)時(shí)反饋給教師，來有效的進(jìn)行課堂管理。

1. 腦電波的自動(dòng)識(shí)別

腦電圖主要記錄大腦皮層錐體細(xì)胞頂樹突的電現(xiàn)象。它是腦神經(jīng)細(xì)胞的電生理活動(dòng)在頭皮表面或大腦皮層的總體反映［2］。EEG是通過儀器記錄腦細(xì)胞的電活動(dòng)而形成的。EEG隨時(shí)間連續(xù)變化，它是電極間腦生物電的電位差，經(jīng)過信號(hào)放大后，保存成圖表或數(shù)字格式。通過腦電波就可以分辨多重類型的生物電，通過儀器還原，可以發(fā)現(xiàn)處于某個(gè)特殊的狀態(tài)譬如淺睡眠狀態(tài)等。因此，EEG檢查己廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究中。目前已經(jīng)有多種方法已經(jīng)用于腦電波的自動(dòng)識(shí)別中來，并且取得了較好的分類效果。其中譜估計(jì)已成為頻域分析的主要方法之一、應(yīng)用范圍很廣。通過功率譜可以直觀觀察多通道EEG信號(hào)的特征信號(hào)及其分布情況［3］。與傳統(tǒng)基于傅里葉變換功率譜相比，AR譜適用于短時(shí)間序列，并且具有分辨率高、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理想值偏差較小等優(yōu)點(diǎn)，因而得到迅速發(fā)展。隨著非線性動(dòng)力學(xué)的發(fā)展，越來越多的證據(jù)表明大腦是一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。近似熵特性正好與生物醫(yī)學(xué)信號(hào)特性吻合，它具有確定性成分，又有隨機(jī)成分。因其比例不同則其近似熵值也不同，不論隨機(jī)信號(hào)、確定性信號(hào)、混合信號(hào)均可使用［4］。在腦電圖的自動(dòng)分類中，常用小波變換中的多分辨分析(MRA)常常用來分析EEG信號(hào)處于深睡、淺睡，是否為正常腦電波等，并進(jìn)行小波熵在不同的頻率子帶能量分布的復(fù)雜度的計(jì)算，然后通過SVM進(jìn)行分類腦電波。目前，腦電波的識(shí)別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，可以用來識(shí)讀人的意念，可以用來區(qū)分人疲倦時(shí)和注意力比較集中等不同狀態(tài)［5］，可以用于課堂效果的管理。

2. 基于意念(腦電波)的課堂管理的設(shè)計(jì)

在教學(xué)過程中為了使教與學(xué)的過程中，學(xué)生的遷移能力更強(qiáng)，就需要加大學(xué)生參與度?；谝饽?腦電波)課堂管理通過了解學(xué)生的實(shí)時(shí)上課真狀態(tài)，識(shí)別偽狀態(tài)，提醒教師調(diào)整教學(xué)方法，旨在調(diào)動(dòng)教師教和學(xué)生學(xué)的積極性。

2.1 意念(腦電波)采集器

在基于意念(腦電波)控制的課堂管理研究中，采用藍(lán)牙腦電傳感器，該腦電波采集模塊基于TGAM內(nèi)核，如下圖所示。通過對(duì)采集原始腦電波的分析，得出被測(cè)者的專注度和放松度指數(shù)，還進(jìn)行腦電波信號(hào)質(zhì)量分析，給出是否為有效報(bào)告給教師參考。該系統(tǒng)中主要通過ThinkGear數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析，給出學(xué)生上課時(shí)注意力是否集中，是否在打瞌睡的結(jié)論。教師通過控制端就能識(shí)別出學(xué)生的狀態(tài)，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的調(diào)整教學(xué)方法和手段。

2.2 基于意念(腦電波)控制的課堂設(shè)計(jì)

基于意念(腦電波)課堂管理通過將意念(腦電波)通過數(shù)據(jù)采集器進(jìn)行采集，通過學(xué)生的專注度和放松程度及睡眠波的檢測(cè)，通過腦電波自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)將數(shù)據(jù)樣本分為為興奮(excited)、疲倦(Tired)、正常(Normal)等。在這里興奮就是學(xué)生參與度高，學(xué)習(xí)積極性高。疲倦則是學(xué)生可能在走神或者睡覺的狀態(tài)。正常是學(xué)生處于聽課狀態(tài)，但學(xué)生的興趣度不高。在尊重學(xué)生的生物學(xué)習(xí)規(guī)律的前提下，依據(jù)學(xué)生的狀態(tài)來提醒調(diào)整教師的狀態(tài)，在此系統(tǒng)中教師狀態(tài)分為講授、互動(dòng)、調(diào)整等模式。調(diào)整模式在學(xué)生疲倦時(shí)啟動(dòng)，可以選擇播放與教學(xué)有關(guān)的小視頻、做些小游戲來調(diào)動(dòng)積極性。互動(dòng)模式時(shí)提醒教師與興奮度較高的學(xué)生來參與提高積極性，并將疲倦的學(xué)生點(diǎn)醒。講授模式時(shí)候，對(duì)于瞌睡的學(xué)生促發(fā)瞌睡叫醒模式，在耳邊播放音樂等，也可通過防瞌睡裝置來定時(shí)提醒，對(duì)于比較疲倦的學(xué)生，邀請(qǐng)疲倦了的學(xué)生回答問題，請(qǐng)一般狀態(tài)的學(xué)生來當(dāng)小老師等方法進(jìn)行調(diào)整。實(shí)時(shí)調(diào)整模式旨在將學(xué)生拉回課堂，積極主動(dòng)的學(xué)習(xí)。

3. 基于意念(腦電波)的課堂管理的設(shè)計(jì)的展望及存在的問題

基于意念(腦電波)的課堂管理的研究，可以大幅度的提高的教學(xué)效果，維持好的教學(xué)次序，充分的調(diào)動(dòng)了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。但仍然存在著一些問題，譬如對(duì)于優(yōu)秀學(xué)生能起到積極調(diào)動(dòng)的作用，上課容易走神的同學(xué)也效果不錯(cuò)，但反而是對(duì)表現(xiàn)平平的一些學(xué)生，有些同學(xué)有些許抗拒心理，覺得這是老師的不信任。那么如何改進(jìn)這種情況。就應(yīng)該首先從硬件系統(tǒng)下手，將進(jìn)行設(shè)備微型化，將產(chǎn)品外形設(shè)計(jì)的更加的容易被90后乃至00后學(xué)生接受，從某種程度上消除學(xué)生抗拒心理;進(jìn)一步研究心理學(xué)，將九型人格等好的心理學(xué)方法融入到基于意念(腦電波)控制的課堂管理的課堂中來。還有由于目前采集系統(tǒng)的分布式效果不好，由于數(shù)據(jù)樣本相對(duì)較多，系統(tǒng)未能的接收到全班學(xué)生的實(shí)時(shí)信息，有誤報(bào)和漏報(bào)的情況，譬如興奮的學(xué)生有可能不是對(duì)課程很感興趣，有可能是很開心的玩手機(jī)或者是和同學(xué)聊天等。因此在下一步的研究中，應(yīng)著重進(jìn)行系統(tǒng)穩(wěn)定性的提高，提高分類率，將偽興奮狀態(tài)區(qū)分開。

［1］張東.課堂管理創(chuàng)新:內(nèi)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］吳鋒.基于譜分析方法提取心動(dòng)周期變異性中的睡眠結(jié)構(gòu)［J］.信息生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志，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.駕駛疲勞腦電信號(hào)節(jié)律的特征分析［J］.生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志，2012，4，629-633.本文受湖南教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(No.12C1174、No.12C1176)資助