摘 要

本文针对当下非常流行的“双师”远程在线教育模式进行分析，通过学龄期儿童的生理和心理特点来研究儿童的课堂行为。首先对儿童的课堂行为分类，之后对儿童课堂行为抽象化，进而提出一种基于压力坐垫的对儿童课堂行为进行分类的方法，并依此来判断儿童的听课状态，最终采用机器学习的方法建立了相关的分类系统。本文的主要内容有：

（1）研究儿童的课堂行为，把儿童的课堂行为进行归类划分，从数据可视化的角度对儿童行为进行抽象化。

（2）根据对儿童课堂行为分类的结果，对压力坐垫结构的设计与比较，完成压力坐垫结构的选型并完成压力数据的采集与处理。

（3）用机器学习的方法搭建分类系统，选用多种降维方式进行降维，用不同的分类器进行分类。选择分类成功率最高的降维方式和分类器组合作为最终选择，最后对系统进行评估。

最终设计的系统在新的数据集上可以达到85%的分类成功率。

关键词：压力坐垫；儿童课堂行为；分类；机器学习

Abstract

This paper analyzes the very popular "double-teacher" distance online education mode, and studies the children's classroom behavior through the physiological and psychological characteristics of school-age children. First, classify children's classroom behavior, then abstract the children's classroom behavior, and then This paper proposes a method of classifying children's classroom behavior based on pressure cushions, and judges the children's listening state according to this. Finally, the related classification system is established by machine learning. The main contents of this article are:

(1) Study children's classroom behavior, classify children's classroom behavior, and abstract children's behavior from the perspective of data visualization.

(2) According to the classification of children's classroom behavior, the design and comparison of the pressure cushion structure, complete the selection of the pressure cushion structure and complete the collection and processing of pressure data.

(3) Construct a classification model by means of machine learning, select multiple dimensionality reduction methods for dimensionality reduction, classify with different classifiers, select the dimension reduction method with the highest classification success rate and the combination of classifiers as the final choice, and finally the system. to evaluate.

The final designed system can achieve a classification success rate of 85% on the new data set.

Key Words：pressure cushion; children's classroom behavior; classification; machine learning

目录

摘 要 3

Abstract 4

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 研究内容 3

1.4 设计思路 3

第2章 儿童课堂行为分类系统设计 5

2.1 课堂行为与分类 5

2.1.1 课堂行为特点 5

2.1.2 课堂行为分类 5

2.1.3 行为抽象化 6

2.2 压力坐垫的优势以及结构框架设计 7

2.2.1 压力坐垫的优点 7

2.2.2 压力坐垫的结构比较与选择 8

2.2.3 压力坐垫硬件结构设计 9

2.3 压力坐垫软件系统设计 9

2.4 本章小结 10

第3章 数据采集与处理 11

3.1 压力数据采集 11

3.2 数据预处理 13

3.2.1 空白值处理 13

3.2.2 异常值处理 14

3.2.3 压力数据特征提取 16

3.3 本章小结 18

第4章 数据降维方法比较与选择 19

4.1 数据降维主成分分析PCA 19

4.2 因子分析法FA 20

4.3 独立分量分析ICA 21

4.4 ISOMAP 23

4.5 t-SNE 24

4.6 UMAP 25

4.7 KPCA 26

4.8 降维方法终选 27

4.9 本章小结 28

第5章 分类器比较与选择 29

5.1 支持向量机SVM 29

5.2 决策树 30

5.3 极限随机树 32

5.4 随机森林 32

5.5 Bagging 33

5.6 Stacking 34

5.7 分类器终选 36

5.8 本章小结 37

第6章 结果分析与系统验证 38

6.1 测试结果分析 38

6.2 系统验证的评估指标 39

6.3 经济性与环保性分析 39

6.4 本章小结 40

第7章 总结与展望 41

7.1 总结 41

7.2 展望 41

参考文献 43

附录 44

附录A 数据预处理 44

附录B 数据降维 48

附录C 分类器选择 52

附录D 模型调参 56

附录E 模型验证 59

致谢 65

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

我们处在网络时代，人们的生活离不开网络。而教育也恰好搭上了这趟顺风车，并在此基础上延伸出不同形式的网络教育。各种各样的网课、远程在线教育，以及最近非常流行的“双师”教育模式都是其中的佼佼者。

这样的教育模式固然摆脱了传统课堂教育的局限性，让我们何时何地都能接受教育提高自己，但也因此衍生出了新的问题，那就是如何对学生在新式课堂里的行为进行监控^[1]。

对于成年人来说这样的问题容易解决。因为成年人是心智发育都已经成熟的个体，可以控制自己的意识专注到课堂的内容上，知道自己所做事情的目的和意义。但对于儿童来说，因为儿童的心智并没有发育完全趋于成熟，所以儿童在课上会有很多无意义的行为，比如走神，睡觉等。再加上用成年人的思维去研究儿童行为研究比较困难。所以在当前的非传统课堂里，如何对儿童的听课状态进行有效监督，是一个亟待解决的问题。

而通过安装在坐垫上的压力传感器采集儿童在听课时坐在椅子上的压力值，来判断儿童的坐姿是否符合正常听课时的坐姿。这样既不会对儿童课堂听课产生干扰，也比以往采用视频监控的方法更加节约成本，并且准确率和隐蔽性都很高。因此我们针对基于压力坐垫的儿童课堂行为分析系统展开研究，是非常有意义的。

1.1.2 研究意义

本研究使用压力坐垫采集儿童在听课时的坐姿压力值来对儿童的课堂行为进行分类，得出当前儿童的听课状态。这是针对新式的网络教学以及“双师”课堂^[2]教育模式，提出的一种带有隐蔽性和高效性的课堂监督模式。该系统可以把儿童目前的听课状态反馈给老师。老师可以根据得到的反馈，来调整自己的讲课内容和课程时长，这是一种课堂上师生之间无声的新式交互模式^[3]。除此之外，该方法在应用上还有其它的意义：

（1）比起传统的视频监控，该方法大幅度减少了成本。无论是在材料上还是后续的维护上，都有极大的优势。

（2）教师可以通过该系统判断儿童的课堂听课状态，并依此来改变自己的授课方式，让儿童更有听课的兴趣，最终提高自己的教学水平。

（3）通过该系统可以建立一个儿童课堂行为压力数据库。能够记录下儿童在课堂中的坐姿信息，并且可以应用到其他的领域。

（4）本研究所设计的机器学习分类系统，可以为其他机器学习系统的设计起一个很好的补充和参考作用。

1.2 国内外研究现状

首先对儿童做一个概念上的界定。

儿童期一般是指从出生开始到具备完全刑事能力的独立个体这一阶段，处于这个阶段的所有人都可以称之为儿童。也就是说在通常情况下，未成年人都可以认为是儿童。其实在不同的研究领域中的各个国家的研究人员对于儿童都有不同的界定。比如常见的有按照生理发展状况划分，从医学的角度界定，从心理学的角度划分以及从教育的角度划分。而本文主要是对儿童在学校和课堂里的行为进行研究。所以我们这里的儿童主要是指处于小学阶段的儿童^[4]。

其次，要研究一些典型的儿童行为，以方便后面对儿童课堂行为分类。

在课堂中有很大一部分儿童的注意力很难集中，专注度不够，而且很容易受到环境影响，做事情有头没尾，丢三落四，活动过于旺盛，爱哭闹，总是有用不完的精力，还经常打翻东西。即使是在教室这样需要安静的地方，他们也常常坐不住。会和边上的同学大声讲话，左摇右晃，严重的甚至会离开座位。这些都是大多数儿童在课堂里的常见表现^[5]。

在张俊超对某所学校里面的教师的采访和问卷调查中，站在老师的角度总结了一些儿童课堂行为中的不良表现。比如上课注意力不集中,容易走神，说悄悄话，做小动作，打瞌睡等行为 ^[6]。

实际上在早期对儿童课堂行为的研究中，绝大多数研究的关注点是在课堂纪律上，强调老师的绝对权威性。师生关系里中老师占据绝对的主体位置，儿童处于被忽视的地位。这时期的各种研究都是为了提高教师对于课堂的绝对掌控，而不关心儿童的心理和生理状态。从2000年开始，在对于课堂的各种研究中，儿童逐渐开始走上了主体地位。此时医学界也开始重视对儿童的心理和生理行为的研究^[7]。

目前国内关于儿童问题的研究，基本都还在用问卷调查的方式，整理有效问卷，然后用SPSS软件进行统计分析。或者直接在医院的数据库里调用某种儿童异常疾病的病例直接做统计分析。或者用观察法，通过对一些儿童某段时间的行为进行记录分析，进而得出结论。

最近华中科技大学覃媛媛^[8]发布了一种用预警值来对儿童生理指标进行分析的研究方法。该方法首先用问卷调查结果建立一个数据库，然后进行数据分析，之后设立预警指标和分界值，按儿童的生理年龄再次对儿童进行分组。根据预警指标得分绘制ROC曲线，确定不同年龄段的预警指标和分界值。这个预警指标可以直接拿来分析新的儿童生理数据并得到结果。

目前国内外也有一些关于压力坐垫或者智能坐垫的应用。

在2014年就有了一款名叫Darma的智能坐垫，这是一款众筹产品。该产品号称是第一款智能坐垫。它主要通过光纤传感器判断用户的坐姿，监测心跳呼吸，并通过APP发送到用户的手机上。

在2015年有一篇关于学龄期儿童智能坐垫设计与开发的论文。但该文章只是提出了一种理论上的结构和设计流程，并且对该设计做了一些前期的调研，但没有设计一个模型^[9]。

当前国内外关于儿童课堂行为的研究还不多。压力坐垫和智能坐垫大多数都应用在汽车领域。没有找到用压力坐垫或者智能坐垫对儿童课堂行为研究的论文。所以本文的研究方向是很一定的应用价值和实际意义的。

1.3 研究内容

本文主要通过压力坐垫对儿童的课堂行为进行识别，把儿童的课堂听课状态进行分类。

本文的主要研究内容有：

（1）儿童在课堂中的行为表现分析

儿童在课堂中的行为和心理特点以及对儿童课堂中的行为进行分类。

（2）压力坐垫的设计

根据儿童行为的分类完成压力坐垫的结构和硬件设计。

（3）应用机器学习方法进行数据分析

应用机器学习的方法压力数据进行分析并选择合适的分类器进行分类。

1.4 设计思路

本文的主要研究思路是：首先研究儿童的课堂行为，找到对儿童的课堂行为特点，根据行为特点对儿童课堂行为做一个分类，之后将得到的分类抽象化数据化。第二步是设计压力坐垫的硬件结构和软件系统，构建一个机器学习模型对采集到的数据进行分类并测试最终结果。

图1.1 设计思路总流程

第2章 儿童课堂行为分类系统设计

2.1 课堂行为与分类

2.1.1 课堂行为特点

儿童的心理特征和生理行为在不同的年龄段会有不同的表现和倾向。我们这里主要研究年纪在6-12岁的小学阶段的儿童。

首先在注意力方面：低年级的学生的注意形式主要是“无意注意”，而孩子到了四年级之后，“有意注意”就已经占据了主导地位；其次在记忆力方面：儿童的记忆发展水平从原来的无意识记忆向着理解记忆进步。这中间跨步了有目的记忆和机械性的记忆，与此对应的记忆方式也从原来的形象记忆，过渡到了抽象记忆，以及到最后的方法记忆。

低年级儿童也会有一些共同之处。比如低年级儿童在思维上都具备了一定的对于抽象内容的概括能力，并且对事物有了初步的判断以及形成了初步的推理能力，心理也从无序逐步向着有序进发。个人能够处理的事情越来越多，个人的自信力逐步提高，在教室内的学习活动逐步表现出争先恐后的特点。

中年级是一个过渡阶段，这个时期是孩子学习的关键时期，对孩子的学习能力，思维能力的培养就要从这个时候开始。在这个阶段，儿童做事情逐渐变得积极起来，经常性的参加集体活动，开朗大方，即使受到批评也不会生气。开始有了竞争意识，已经意识到了性别的区别并且有了在异性面前展现自己的苗头。此时孩子已经开始学会了趋利避害，对自己有利的事情就会去做，对自己有利的话也会去说。这个阶段孩子做事情会非常积极，大多数时候表现的又有些缺乏耐心，做事情常常三分钟热度，但求知欲旺盛，手脚动作频繁，会显得有些多动。

到了高年级，儿童行为开始逐步趋于固定。这其中儿童的有意注意已经占据了绝对地位，而且儿童的情感逐渐变得更加丰富，能够有意识的控制自己的部分情感表达，开始学会独立处理人际关系，但还不是很成熟。道德感得以加强，能意识到自己随意发泄情绪的危害并加以抑制。此时的孩子有了自己稳定的个性但个性还没有真正的稳定化，思维和批判行为开始独立，但容易受到别人的蛊惑，意志不是很坚定^[10]。

2.1.2 课堂行为分类

除了正常儿童的课堂行为，也要考虑那些患有多动症或者有多动症倾向的儿童的课堂行为。这些儿童注意力集中困难，上课常常心不在焉走神，做事情也常常有头无尾，而且和容易活动过度，听课的时候坐不住，扭来扭去，爱和旁边的人讲话或者忽然大声喊叫扰乱课堂秩序，甚至会离开座位在教室里乱窜，抢同学的东西或者和人打架。而在学习上，也会因为注意力不集中而会有一些困难。这些异常儿童占比约为30%左右。

在实际生活中，受环境因素和行为的局限性，单纯从儿童的生理行为来看的话，儿童的课堂行为可以简单分为听课、聊天、吃东西、睡觉几种典型的课堂行为。

2.1.3 行为抽象化

在实际生活中，儿童的行为不是很好研究。首先在儿童时期，人的语言系统，思维逻辑并不是十分清晰，所以儿童有时候不能用语言清楚的表达自己的需要。其次成年人很难理解儿童的一些行为。加上老师不可能对课堂里的每一位学生做到时刻的关注。所以对儿童的一些课堂行为进行数据化的处理是很有必要的。这要求对儿童的课堂行为提前进行分类并建立相关的机器学习系统。

在课堂里，儿童的行为共包括听讲、走神、睡觉、吃东西、聊天、玩手机几种。但是在实际生活中儿童吃东西，聊天和玩手机这几种行为是十分容易做出区分而且容易看出来的，但是听讲和走神这两种状态是很难单纯区分的。

图2.1 压力数据采集与儿童听课状态对应关系

若从坐姿对儿童行为行为来进行划分，课堂中正常的坐姿行为可以分为前倾、后倾、左倾、右倾、正坐、抖腿和跷二郎腿。但由于每个人的坐姿习惯和坐姿行为都有自己的特点，仅仅从儿童坐姿来分析听课状态并不具备很强的代表性。比如有些人习惯前倾趴在桌子上听课，但有人趴在桌子上就是在睡觉；有些人习惯坐姿端正地听课，但同样正坐的学生也有可能是在玩手机。所以单纯从坐姿判断儿童听课行为是缺乏依据的。

根据陈凯歌^[11]对于杭州某小学儿童课堂坐姿的调查，发现16.7%的儿童在听课中采用的坐姿是“坐在椅子中部，身子前倾式”，61.1%的儿童在听课中采用的坐姿是“坐在椅子中部，身子直挺式”， 22.2%的儿童的坐姿是“坐在椅子后部”作为课堂听课的姿势。可见坐姿的分类对儿童听课状态的划分并没有很大的实际意义。

本文中把儿童的课堂行为可以划分为基本不动，坐姿勤换频率低和坐姿切换频率高三种状态。如表3-1所示。

表2.1 儿童课堂状态分类

根据实验结果表明7-10岁儿童在课堂上主动注意力保持时间大约在15分钟左右，而12岁以及以上的儿童在课堂上的专注力保持时间要优于低年级的儿童，大约可以保持三十分钟左右^[11]。

由此可知儿童在认真听课的时候会有一些很小频率的注意力分散，而这样的状态在压力值上的表现是为坐姿切换频率比较低。把此时的儿童状态定义为1。

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