Title:

一种基于Transformer网络的学习专注度监测方法

Institution:

国家数字化学习工程技术研究中心

Scope of Patent:

国内

First Author:

刘海

Disigner of the Invention:

张诚,刘婷婷,张昭理,朱晓倩,宋林森,林丹月,王镜淇

Note:

本申请公开了一种基于Transformer网络的学习专注度监测方法，包括：获取被监测对象在监测时间段内的头部姿态RGB图像、环境声音数据以及皮电信号，将监测时间段按照时序划分为多个时域片段；将每个时域片段中对应的头部姿态RGB图像、环境声音数据以及皮电信号输入多模态信息分类模型中，得到头部姿态角度、环境音类别和情绪状态类别并按照预设权重进行加权求和，获得每个时域片段的情绪专注度得分；将各时域片段的情绪专注度得分按照预设规则进行融合，得到被监测对象在监测时间段中的专注度估计结果。本发明引入互补的多模态数据及时域信息，可以做到全方位、全过程的学生学习情绪专注度评价，帮助分析影响学习者的学习情绪专注度的因素与个体差异。

Application Number:

ZL202211596338.9

Service Invention or Not:

No

Application Date:

2022-12-12

Publication Date:

2022-12-12

Authorization Date:

2025-11-21

Date:

2026-06-30