建筑室内光环境对在线学习注意力的影响研究
发布时间：2020-12-15 11:23
建筑室内光环境作为建筑室内环境重要的元素之一,对大部分时间都在室内度过的现代人产生生理和心理影响。学习注意力与室内光环境有密切的关系。传统的教学模式教学方式相对比较单一,教师只在规定的课堂时间完成教学内容,学生学习地点有一定限制。随着互联网技术的快速发展并应用到教育领域,在线学习模式日趋普及。在线学习具有资源丰富、随时随地学习和选择性大等特性,但是在线学习模式的绩效难以追踪连续注意力的变化。因此,本文研究建筑室内光环境对在线学习注意力的影响,探究在线学习过程中,最有助于注意力集中的光环境工况。首先,进行在线学习注意力分级实验,选取能有效区分被试注意力很集中、注意力集中、注意力不集中三种状态各10分钟的在线学习视频,用于被试在标准光环境工况下在线学习。使用脑电设备同步采集被试在线学习脑电数据,对脑电数据进行准确的预处理。脑电数据经过局域均值分解处理后得到多个乘积函数分量,提取前四个乘积函数分量并计算其能量特征和样本熵特征作为脑电信号的特征量,使用卷积特征融合算法对能量特征和样本熵特征进行融合降维,基于BP神经网络构建在线学习注意力分级模型,准确率可达97.96%,能够实现对在线学习注意力...
【文章来源】：安徽建筑大学安徽省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
安徽建筑大学硕士学位论文第三章基于EEG的在线学习注意力分级模型构建-21-图3-1搭建模拟宿舍光照环境的实验平台实验工况：依据《建筑照明设计标准》设计本次实验所需光环境工况，建筑室内学习研究场所桌面照度标准值至少为300lx，光源色温采用3300K-5300K的中性光。因此本次实验选取光环境工况为300lx-4100K的照度色温组合。3.1.3实验流程为了保证实验的正常进行，在实验前做了如下准备工作：（1）在被试到达实验室后，首先告知被试实验室安全行为准则，并且详细讲解脑电设备的使用方法，同时还要熟悉脑电设备如何正确穿戴。（2）在进行实验前，相关工作人员要仔细检查脑电设备是否完好，能否正常运行，同时要保证脑电设备充足的供电。（3）必须要保证实验室非常安静，不能使被试进行实验时受到外界噪音的干扰分散其注意力，影响实验正常进行。（4）要求被试提前到场，熟悉实验环境。（5）被试必须在进行实验前一天清洗头发，以减小脑电帽电极与皮肤之间的阻抗。1被试选择本次实验选取了来自安徽建筑大学的12位被试者，其中男生10名，女生2名，选自本校的学生，在实验前必须保证睡眠质量良好，测试前尽量保持情绪稳定，测试前不能饮用茶或咖啡等对身体精神状态产生兴奋刺激性，同时不能在实验前进行剧烈活动。2实验在线学习视频的选取在线学习视频截取了中国大学MOOC的15段10分钟的视频，分别选至15门学科，选取的片段内容相对完整且趣味程度不相同，能很好反映注意力很集中、
安徽建筑大学硕士学位论文第三章基于EEG的在线学习注意力分级模型构建-22-注意力集中、注意力不集中。首先被试分别对这15段视频进行兴趣程度排名，最终统计排名最高、排名中等、排名最低的三段视频分别代表注意力很集中、注意力集中、注意力不集中，用做实验在线学习视频。3实验流程（1）被试进入设定好的光环境工况300lx-4100K，在搭建好的实验台前静坐10分钟，在此期间，播放一些比较轻松使被试精神状态放松的音乐。同时给被试戴好脑电电极帽，仔细连接电极与放大器之间的连接线，并且开启脑电设备，准备实验数据的采集。（2）被试开始在线MOOC视频学习，测试时间为10分钟，脑电设备实时采集脑电信号。（3）被试在线MOOC视频学习结束后，保持实验室热环境参数指标不变，同时设定的光环境工况也保持不变。被试闭上眼睛休息7分钟，播放一段能使被试精神状态放松的音乐，同时重新设定脑电设备各功能参数。（4）重复以上步骤，最终完成三段在线MOOC视频的学习。4实验数据采集在主试人员开启脑电设备记录EEG数据时，使用德国BrainProducts公司研制的一种新型便携式的32位脑电采集放大器LiveAmp，如下图3-2所示，LiveAmp是一个超轻量级的可穿戴放大器，可以记录32个电极通道或24个电极通道和8个电极通道，目的是用于放大和数字化电生理信号。LiveAmp使用起来简单直观，而且非常紧凑，没有移动限制，信号质量非常稳定。图3-2LiveAMP放大器图3-3是脑电设备的actiCAP电极帽，将电极帽戴到被试头上，并且使电极紧紧贴住被试头皮，通过连接导线将电极帽与LiveAmp放大器相连接，因为LiveAmp传输方式是无线的，可以通过蓝牙技术传输到计算机硬盘中存储数据；而且在内部也存在可交换的存储卡，可以将数据记录到LiveAmp中的存储卡中，方便后期进行?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于希尔伯特振动分解和卷积神经网络的融合特征心电识别算法[J]. 黄润新,张烨菲,郭春伟. 通信技术. 2020(04)
[2]大学生在线学习的多元评价与实现——以大连海洋大学为例[J]. 刘巧月,苗建,严子微,陈妙奇,赵丽萍. 电脑知识与技术. 2019(36)
[3]基于主观评价和生理脑电的光舒适评价研究[J]. 辛淞,胡松涛,刘国丹. 青岛理工大学学报. 2020(01)
[4]脑机接口技术教育应用的研究进展[J]. 柯清超,王朋利. 中国电化教育. 2019(10)
[5]选择性卷积特征融合的花卉图像分类[J]. 尹红,符祥,曾接贤,段宾,陈英. 中国图象图形学报. 2019(05)
[6]不同LED照明环境下学生的脑电信号变化[J]. 杨春宇,汪统岳,梁树英,向奕妍,阳佩良,何伟. 照明工程学报. 2019(02)
[7]在线教育环境中的学习注意力及其控制[J]. 张方遐. 中小学数字化教学. 2018(09)
[8]中国大学MOOC实践现状及共有问题——来自中国大学MOOC实践报告[J]. 袁松鹤,刘选. 现代远程教育研究. 2014(04)
[9]基于希尔伯特-黄变换和BP神经网络的运动想象脑电研究[J]. 金海龙,张志慧. 生物医学工程学杂志. 2013(02)
[10]论开放课程视频的学习交互设计[J]. 沈夏林,周跃良. 电化教育研究. 2012(02)
博士论文
[1]脑电、眼动信息与学习注意力及抑郁的中文相关性研究[D]. 李小伟.兰州大学 2015
硕士论文
[1]基于视觉的驾驶员注意力检测与判别研究[D]. 胡敏.湖南大学 2018
[2]大学生VDT作业光环境“护眼模式”研究[D]. 吴帆.重庆大学 2018
[3]在线学习中融合视线分析的注意力检测方法的研究和应用[D]. 熊碧辉.杭州电子科技大学 2018
[4]室内照度和色温对工作效率的影响研究[D]. 吴文苗.安徽建筑大学 2018
[5]基于脑电波的注意力训练研究[D]. 肖婵.华中师范大学 2016
[6]基于光舒适的办公建筑光环境优化节能模型研究[D]. 穆艳娟.东南大学 2015
[7]卷积神经网络及其应用[D]. 李飞腾.大连理工大学 2014
[8]注意力相关脑电的特征提取及分类方法研究[D]. 牛洁.西安电子科技大学 2013
[9]利用SPSS对大学生学习注意力集中程度进行多元线性回归分析[D]. 颜鲁林.兰州大学 2012
[10]基于脑电熵参数的视觉注意力分级研究[D]. 徐秋晶.天津大学 2009
本文编号：2918181
【文章来源】：安徽建筑大学安徽省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
安徽建筑大学硕士学位论文第三章基于EEG的在线学习注意力分级模型构建-21-图3-1搭建模拟宿舍光照环境的实验平台实验工况：依据《建筑照明设计标准》设计本次实验所需光环境工况，建筑室内学习研究场所桌面照度标准值至少为300lx，光源色温采用3300K-5300K的中性光。因此本次实验选取光环境工况为300lx-4100K的照度色温组合。3.1.3实验流程为了保证实验的正常进行，在实验前做了如下准备工作：（1）在被试到达实验室后，首先告知被试实验室安全行为准则，并且详细讲解脑电设备的使用方法，同时还要熟悉脑电设备如何正确穿戴。（2）在进行实验前，相关工作人员要仔细检查脑电设备是否完好，能否正常运行，同时要保证脑电设备充足的供电。（3）必须要保证实验室非常安静，不能使被试进行实验时受到外界噪音的干扰分散其注意力，影响实验正常进行。（4）要求被试提前到场，熟悉实验环境。（5）被试必须在进行实验前一天清洗头发，以减小脑电帽电极与皮肤之间的阻抗。1被试选择本次实验选取了来自安徽建筑大学的12位被试者，其中男生10名，女生2名，选自本校的学生，在实验前必须保证睡眠质量良好，测试前尽量保持情绪稳定，测试前不能饮用茶或咖啡等对身体精神状态产生兴奋刺激性，同时不能在实验前进行剧烈活动。2实验在线学习视频的选取在线学习视频截取了中国大学MOOC的15段10分钟的视频，分别选至15门学科，选取的片段内容相对完整且趣味程度不相同，能很好反映注意力很集中、
安徽建筑大学硕士学位论文第三章基于EEG的在线学习注意力分级模型构建-22-注意力集中、注意力不集中。首先被试分别对这15段视频进行兴趣程度排名，最终统计排名最高、排名中等、排名最低的三段视频分别代表注意力很集中、注意力集中、注意力不集中，用做实验在线学习视频。3实验流程（1）被试进入设定好的光环境工况300lx-4100K，在搭建好的实验台前静坐10分钟，在此期间，播放一些比较轻松使被试精神状态放松的音乐。同时给被试戴好脑电电极帽，仔细连接电极与放大器之间的连接线，并且开启脑电设备，准备实验数据的采集。（2）被试开始在线MOOC视频学习，测试时间为10分钟，脑电设备实时采集脑电信号。（3）被试在线MOOC视频学习结束后，保持实验室热环境参数指标不变，同时设定的光环境工况也保持不变。被试闭上眼睛休息7分钟，播放一段能使被试精神状态放松的音乐，同时重新设定脑电设备各功能参数。（4）重复以上步骤，最终完成三段在线MOOC视频的学习。4实验数据采集在主试人员开启脑电设备记录EEG数据时，使用德国BrainProducts公司研制的一种新型便携式的32位脑电采集放大器LiveAmp，如下图3-2所示，LiveAmp是一个超轻量级的可穿戴放大器，可以记录32个电极通道或24个电极通道和8个电极通道，目的是用于放大和数字化电生理信号。LiveAmp使用起来简单直观，而且非常紧凑，没有移动限制，信号质量非常稳定。图3-2LiveAMP放大器图3-3是脑电设备的actiCAP电极帽，将电极帽戴到被试头上，并且使电极紧紧贴住被试头皮，通过连接导线将电极帽与LiveAmp放大器相连接，因为LiveAmp传输方式是无线的，可以通过蓝牙技术传输到计算机硬盘中存储数据；而且在内部也存在可交换的存储卡，可以将数据记录到LiveAmp中的存储卡中，方便后期进行?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于希尔伯特振动分解和卷积神经网络的融合特征心电识别算法[J]. 黄润新,张烨菲,郭春伟. 通信技术. 2020(04)
[2]大学生在线学习的多元评价与实现——以大连海洋大学为例[J]. 刘巧月,苗建,严子微,陈妙奇,赵丽萍. 电脑知识与技术. 2019(36)
[3]基于主观评价和生理脑电的光舒适评价研究[J]. 辛淞,胡松涛,刘国丹. 青岛理工大学学报. 2020(01)
[4]脑机接口技术教育应用的研究进展[J]. 柯清超,王朋利. 中国电化教育. 2019(10)
[5]选择性卷积特征融合的花卉图像分类[J]. 尹红,符祥,曾接贤,段宾,陈英. 中国图象图形学报. 2019(05)
[6]不同LED照明环境下学生的脑电信号变化[J]. 杨春宇,汪统岳,梁树英,向奕妍,阳佩良,何伟. 照明工程学报. 2019(02)
[7]在线教育环境中的学习注意力及其控制[J]. 张方遐. 中小学数字化教学. 2018(09)
[8]中国大学MOOC实践现状及共有问题——来自中国大学MOOC实践报告[J]. 袁松鹤,刘选. 现代远程教育研究. 2014(04)
[9]基于希尔伯特-黄变换和BP神经网络的运动想象脑电研究[J]. 金海龙,张志慧. 生物医学工程学杂志. 2013(02)
[10]论开放课程视频的学习交互设计[J]. 沈夏林,周跃良. 电化教育研究. 2012(02)
博士论文
[1]脑电、眼动信息与学习注意力及抑郁的中文相关性研究[D]. 李小伟.兰州大学 2015
硕士论文
[1]基于视觉的驾驶员注意力检测与判别研究[D]. 胡敏.湖南大学 2018
[2]大学生VDT作业光环境“护眼模式”研究[D]. 吴帆.重庆大学 2018
[3]在线学习中融合视线分析的注意力检测方法的研究和应用[D]. 熊碧辉.杭州电子科技大学 2018
[4]室内照度和色温对工作效率的影响研究[D]. 吴文苗.安徽建筑大学 2018
[5]基于脑电波的注意力训练研究[D]. 肖婵.华中师范大学 2016
[6]基于光舒适的办公建筑光环境优化节能模型研究[D]. 穆艳娟.东南大学 2015
[7]卷积神经网络及其应用[D]. 李飞腾.大连理工大学 2014
[8]注意力相关脑电的特征提取及分类方法研究[D]. 牛洁.西安电子科技大学 2013
[9]利用SPSS对大学生学习注意力集中程度进行多元线性回归分析[D]. 颜鲁林.兰州大学 2012
[10]基于脑电熵参数的视觉注意力分级研究[D]. 徐秋晶.天津大学 2009
本文编号：2918181
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