[发明专利]一种学习状态监控方法及其相关设备

权利要求书

1.一种学习状态监控方法，其特征在于，所述方法包括：

在确定被监控对象完成待评测试题之后，根据所述被监控对象的待使用脑电数据、所述被监控对象的待使用眼动数据、所述被监控对象的待使用答题信息和所述待评测试题的属性信息，确定所述被监控对象的待使用疲劳评分；其中，所述被监控对象的待使用脑电数据包括所述被监控对象在答复所述待评测试题时出现的脑电数据；所述被监控对象的待使用眼动数据包括所述被监控对象在答复所述待评测试题时出现的眼动数据；所述被监控对象的待使用答题信息包括所述被监控对象针对所述待评测试题的答复数据；

若所述被监控对象的待使用疲劳评分高于疲劳评分阈值，则确定所述被监控对象在答复所述待评测试题时所具有的学习状态为疲劳状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述被监控对象的待使用疲劳评分的确定过程，包括：

根据所述被监控对象的待使用脑电数据和所述被监控对象的待使用眼动数据，确定所述被监控对象的身体疲劳得分；

根据所述被监控对象的身体疲劳得分、所述被监控对象的待使用答题信息和所述待评测试题的属性信息，确定所述被监控对象的待使用疲劳评分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述被监控对象的身体疲劳得分的确定过程，包括：

对所述被监控对象的待使用脑电数据进行特征提取，得到所述被监控对象的待使用脑电特征；

对所述被监控对象的待使用眼动数据进行特征分析，得到所述被监控对象的待使用眼动特征；

对所述被监控对象的待使用脑电特征和所述被监控对象的待使用眼动特征进行因子分析，得到至少一个公因子和所述至少一个公因子对应的加权权重；

按照所述至少一个公因子对应的加权权重，对所述至少一个公因子进行加权求和，得到所述被监控对象的身体疲劳得分。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述待使用答题信息包括待使用答题时长和待使用答题准确率，且所述属性信息包括参考时长，则所述根据所述被监控对象的身体疲劳得分、所述被监控对象的待使用答题信息和所述待评测试题的属性信息，确定所述被监控对象的待使用疲劳评分，包括：

根据所述被监控对象的待使用答题时长与所述待评测试题的参考时长之间的比值，确定所述被监控对象的答复时长得分；其中，所述被监控对象的待使用答题时长是指所述被监控对象针对所述待评测试题的答复时长；

根据所述被监控对象的待使用答题准确率的倒数，确定所述被监控对象的答复准确率得分；其中，所述被监控对象的待使用答题准确率是指所述被监控对象针对所述待评测试题的答复准确率；

根据所述被监控对象的身体疲劳得分、所述被监控对象的答复时长得分和所述被监控对象的答复准确率得分，确定所述被监控对象的待使用疲劳评分。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述被监控对象的身体疲劳得分、所述被监控对象的答复时长得分和所述被监控对象的答复准确率得分，确定所述被监控对象的待使用疲劳评分，包括：

根据所述被监控对象的身体疲劳得分、所述被监控对象的答复时长得分和所述被监控对象的答复准确率得分之间的乘积，确定所述被监控对象的待使用疲劳评分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疲劳评分阈值是根据样本对象的样本脑电数据、所述样本对象的样本眼动数据、所述样本对象的样本答题信息和样本试题的属性信息生成的；其中，所述样本试题与所述待评测试题之间满足预设关联关系；所述样本对象的样本脑电数据包括所述样本对象在答复所述样本试题时出现的脑电数据；所述样本对象的样本眼动数据包括所述样本对象在答复所述样本试题时出现的眼动数据；所述样本对象的样本答题信息包括所述样本对象针对所述样本试题的答复数据。