一种学生攻击行为评价系统及其方法与流程

1.本发明涉及人的攻击行为评价技术领域，具体涉及一种儿童攻击行为评价系统及其方法。


背景技术：

2.儿童攻击行为是常见的一种比较典型的侵犯行为，是外部可见的有意损害他人的行为，具体到攻击行为来说是指：任何踢、打、咬、用力推搡以及用物体或工具等有意损害他人的身体动作或骂、侮辱、贬低等有意伤害他人的言语行为。
3.从测量方法来看，现有的攻击性评估形式大致包括：自我报告、观察者评分、行为实验、访谈等。然而，这些评估方式的信效度与生态效度得到了许多研究者的质疑。例如，自我报告法在一定程度上依赖于受访者的记忆和对过去行为的内省分析；观察者评分可能会受观察者评估标准差异的影响；通过行为实验观察到的行为不一定可以推广到日常生活中的攻击行为；访谈法的使用过程中，评估者的经验素质与偏见、获取信息的数量与质量等因素都会直接影响评估结果。
4.从测量内容来看，目前常用的一些工具测量的成分不够纯粹：它们不仅测量攻击行为本身，还测量潜在和促成攻击性的变量(例如易怒、冲动、敌意、愤怒攻击等)。使用这些工具得到的评估结果难以清晰、直观地描述攻击行为。此外，在选择测量工具时，还需要考虑测量的内容究竟是特质性攻击还是状态性攻击。


技术实现要素：

5.为了解决上述所存在的技术问题，快速准确地对儿童的攻击行为进行客观的直接评测，本发明提供了一种儿童攻击行为评价系统及其方法。
6.所采用的技术方案如下：
7.一方面，本发明提供了一种学生攻击行为评价系统，所述系统包括：
8.数据采集装置，供每位受试者佩戴，用于采集各自静息态下的心率和r-r间期；
9.心理课件呈现模块，先后呈现出两位虚拟人物基本介绍信息以及对应虚拟人物的“问题卡片”供受试者阅读，并将受试者带入角色朗读，其中一位虚拟人物的“问题卡片”为描述悲伤事件，另一位虚拟人物的“问题卡片”为带有挑衅与侮辱性文字；
10.回信模块，受试者针对具有挑衅和侮辱性文字的虚拟人物进行回信，并提交至主试端进行审阅；
11.指标获取与计算模块，获取各位受试者的心率和r-r间期；获取并计算各位受试者在悲伤文字呈现期间的sdannindex_sad，并按数值大小进行排序，获取并计算各位受试者在挑衅文字呈现期间的sdannindex_agg，并按数值大小进行排序；对受试者的回信文本进行分析，获取各位受试者回信的攻击性程度；
12.指标评分模块，根据所述指标获取与计算模块中的数据分别得到各位受试者的攻击特质评分，攻击倾向评分及攻击行为评分，并进行求和后得到每位受试者的攻击性评分；
13.评估模块，结合所设定的攻击性评估阈值与各位受试者的攻击性评分，对各位受试者的攻击性做出评估，并输出。
14.进一步地，主试从参与的学生中提名带有攻击性倾向的受试者，并将其余学生作为采样对象，将所采集到的采样对象的心率和r-r间期的平均值作为攻击特质评分的基线值；所述指标评分模块根据所得各位受试者的心率和r-r间期与对应的心率基线值和r-r间期基线值比对，当受试者的r-r间期大于r-r间期基线值，且心率小于心率基线值时，所述指标评分模块将受试者的攻击特质评分为1分，否则，其攻击特质评分为0分。
15.进一步地，所述指标评分模块将满足sdannindex_sad数值位于所有采集受试者的后10％和/或sdannindex_agg数值位于所有采集受试者的前10％时，攻击倾向评分为1分，否则为0分。
16.优选地，所述评估模块中设有攻击性评估阈值：当所得受试者的攻击性评分≥2时，评价为攻击性高；当所得受试者的攻击性评分为0时，评价为攻击性低；当所得受试者的攻击性评分为1时，则评价为攻击性中等。
17.另一方面，本发明还提供了一种学生攻击行为评价方法，包括如下步骤：
18.步骤1，所有受试者佩戴数据采集装置，并采集静息状态下的生理数据，得到各受试者攻击特质评分；
19.步骤2，呈现第一位虚拟人物中性基本介绍，供受试者自由阅读；
20.步骤3，呈现描述第一位虚拟人物悲伤事件的“问题卡片”，将受试者带入角色朗读，同时采集各受试者正常r-r间期标准差平均值sdannindex_sad，并按数值大小进行排序；
21.步骤4，经受试者讨论第一位虚拟人物的问题或建议后，呈现第二位虚拟人物中性基本介绍，供受试者自由阅读；
22.步骤5，呈现描述第二位虚拟人物“问题卡片”的带有挑衅与侮辱性文字，将受试者带入角色朗读，同时采集受试者正常r-r间期标准差平均值sdannindex_agg，并按数值大小进行排序；
23.步骤6，经讨论第二位虚拟人物的问题或建议后，每位受试者给第二位虚拟人物写一封“回信”，并提交主试进行攻击行为评分；
24.步骤7，根据步骤3和步骤5得到每位受试者的攻击倾向评分；
25.步骤8，将步骤1、步骤6和步骤7中所得到的每位受试者的攻击特质评分、攻击行为评分和攻击倾向评分相加后得到攻击性评分；
26.步骤9，根据所得攻击性评分对各位受试者的攻击性做出评估，并输出。
27.进一步地，所述步骤1中攻击特质评分的方法是：主试提名带有攻击性倾向的受试者，并将其余受试者作为基线采样对象；分别采集各受试者的r-r间期及心率，并将基线采样对象的r-r间期和心率值作为基线值；当所采集到的r-r间期大于对应基线值，且心率小于对应基线值时的受试者，攻击特质评分为1分，否则，攻击特质评分为0分。
28.进一步地，所述步骤6中的攻击行为评分方法是：
29.提取学生样本群体在社交网络的全部文本进行分析，采用机器学习构建中小学生攻击行为、攻击倾向的语言风格模型，并对受试者的“回信”做文本分析，自动预测攻击性；将语言风格模型判定的攻击性受试者的攻击行为评分标记为1，其余受试者的攻击行为评
分标记为0。
30.进一步地，所述步骤7中的攻击倾向评分方法是：步骤3中所得受试者的sdannindex_sad数据排序位于后10％，或步骤5中所得受试者的sdannindex_agg数据排序位于前10％时，当满足上述至少一项条件时，受试者的攻击倾向评分为1分，否则，受试者的攻击倾向评分为0分。
31.进一步地，所述步骤9中所设定的攻击性评估方法为：当受试者的攻击性评分等于0时，则评价为攻击性低；当受试者的攻击性评分为大于等于2时，则评价为攻击性高，当受试者的攻击性评分等于1时，则评价为攻击性中等。
32.本发明技术方案具有如下优点：
33.a.本发明通过对受试者进行静态生理数据采集，同时通过呈现中性虚拟人物基本信息介绍及相关的问题卡片形式，使受试者阅读后被带入角色，同时依靠佩戴的数据采集装置采集活动期间的r-r间期和心率，并通过计算得到攻击特质评分和攻击倾向评分，再依据受试者在被带入角色时对虚拟人物的回信，主试结合回信内容进行攻击行为评分，依据三种不同类型评分所得总分及所设置的攻击性评估阈值，快速评价受试者的攻击性等级，从其攻击特质、倾向和行为综合评估受试者的攻击性，更加多元化考量，对攻击性评估更加准确。
34.b.本发明所提供的攻击评价系统不仅应用于学生评估，还可以应用合作团队等场合，主试可以依据所建立的群体常模和预测模型实现对受试者攻击行为的自动化评分，更加客观。
附图说明
35.为了更清楚地说明本发明具体实施方式，下面将对具体实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
36.图1是本发明所提供的评价系统结构示意图；
37.图2是本发明所提供的评价方法流程图；
38.图3是本发明所提供的攻击性评价框架详细流程图。
具体实施方式
39.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
40.如图1所示，本发明提供了一种学生攻击行为评价系统，系统包括数据采集装置及内嵌于计算机中的心理课件呈现模块、回信模块、指标获取与计算模块、指标评分模块和评估模块，具体如下描述：
41.数据采集装置供每位受试者佩戴，用于采集各自静息态下的心率和r-r间期；本发明优选采用中科心研公司研制的智能手环。主试首先从参与的学生中提名带有攻击性倾向的受试者，并将其余学生作为采样对象，将所采集到的采样对象的心率和r-r间期的平均值作为攻击特质评分的基线值；指标评分模块根据所得各位受试者的心率和r-r间期与对应
的心率基线值和r-r间期基线值比对，当所得r-r间期大于r-r间期基线值，且心率小于心率基线值时，攻击特质评分为1分，否者，攻击特质评分为0分，完成所有受试者自身攻击特质评分。有研究表明，在生理唤醒的基线水平上，身体攻击行为学生与普通学生在r-r间期、心率等方面差异显著，身体攻击行为学生的心率比普通学生低，r-r间期比普通学生长(王振宏，郭德俊，游旭群，高培霞，2007)。本发明利用这一研究成果，采集正常无身体攻击特质的学生群体的r-r间期和心率值的平均值作为参考基线水平，对所有学生进行攻击特质的评价。
42.心理课件呈现模块为计算机或投屏设备，其先后呈现出两位虚拟人物基本介绍信息以及对应虚拟人物的“问题卡片”供受试者阅读，并将受试者带入角色朗读，其中一位虚拟人物的“问题卡片”为描述悲伤事件，另一位虚拟人物的“问题卡片”为带有挑衅与侮辱性文字；通过在计算机或投屏上显示虚拟人物及相关问题卡片的内容。受试者针对具有挑衅和侮辱性文字的虚拟人物通过回信模块进行回信，并提交至主试端进行审阅；主试端采用中小学生攻击行为、攻击倾向的语言风格模型对回信内容进行文本分析，预测受试者攻击倾向，若回信内容的攻击倾向较高，评分标记为1，其余受试者的攻击行为评分标记为0。
43.指标获取与计算模块用于获取各位受试者的心率和r-r间期，用于后续攻击特质评分；获取并计算各位受试者在悲伤文字呈现期间的sdannindex_sad，并按数值大小进行排序；获取并计算各位受试者在挑衅文字呈现期间的sdannindex_agg，并按数值大小进行排序；获得主试端评估各位受试者回信的攻击性程度，分值为0或1；上述的sdannindex_sad表示在学生阅读悲伤的材料时，每5分钟正常r-r间期标准差的平均值；sdannindex_agg表示在学生阅读挑衅的材料时，每5分钟正常r-r间期标准差的平均值。
44.指标评分模块根据指标获取与计算模块中的数据分别得到各位学生的攻击特质评分，攻击倾向评分及攻击行为评分，并进行求和后得到每位受试者的攻击性评分；指标评分模块将满足sdannindex_sad数值位于所有采集受试者的后10％和/或sdannindex_agg数值位于所有采集受试者的前10％时，攻击倾向评分为1分，否则为0分。
45.评估模块结合所设定的攻击性评估阈值与各位受试者的攻击性评分，当所得受试者的攻击性评分总分≥2时，评估为攻击性高；当所得受试者的攻击性评分总分为0时，评估攻击性低；当所得受试者的攻击性评分总分为1时，则评估为攻击性中等，从而针对所有受试者的攻击性做出评估，并输出。
46.如图2和图3所示，本发明还提供了一种学生攻击行为评价方法，评估方法包括如下步骤：
47.【s001】所有受试者佩戴数据采集装置，并采集静息状态下的生理数据，得到各受试者攻击特质评分。这里可以通过佩戴智能手环形式，在安静状态下检测2min，获取每位受试者的r-r间期和心率数据。同时主试或者班主任老师将班上的带有明显攻击性倾向的学生提取出来，将剩余学生或受试者作为基线采样对象，将所得r-r间期均值和心率均值作为参照基线值，通过将安静状态下所得每个人的生理数据与基线值相比，得到每位学生或受试者的攻击特质评分。
48.【s002】在计算机或投屏上首先呈现第一位虚拟人物中性基本介绍，供受试者自由阅读30-40s；
49.【s003】呈现描述第一位虚拟人物悲伤事件的“问题卡片”，将受试者带入角色朗
读，可重复1-2次，同时采集各受试者正常r-r间期标准差平均值sdannindex_sad，并按数值大小将所有受试者进行排序。
50.【s004】经受试者讨论第一位虚拟人物的问题或建议，教师再总结发言，此过程持续时间大概5min，然后再通过生理课件呈现模块提取数据库中第二位虚拟人物，并呈现第二位虚拟人物中性基本介绍，供受试者自由阅读30-40s。
51.【s005】呈现描述第二位虚拟人物“问题卡片”的带有挑衅与侮辱性文字，将受试者带入角色朗读，可重复1-2次，同时采集受试者正常r-r间期标准差平均值sdannindex_agg，并按数值大小将所有受试者进行排序。
52.【s006】经讨论第二位虚拟人物的问题或建议后，每位受试者给第二位虚拟人物写一封“回信”(大概10min)，课后上交主试(或班主任)进行攻击行为评分；攻击行为评分示例如下面所给出的回信示例1和回信示例2。主试通过查看提交上来的回信内容，对每位受试者的攻击行为做出评分。当然还可以通过计算机进行客观评判，提取学生样本群体在社交网络的全部文本进行分析。这里的“社交网络文本”采集中小学生在社交平台发布的文字信息(原创文章、帖子、评论等)，采用机器学习构建中小学生攻击行为、攻击倾向的语言风格模型，通过构建好的语言风格模型直接对受试者的“回信”做文本分析，并做出攻击预测；将语言风格模型判定的攻击性受试者的攻击行为评分标记为1，其余受试者的攻击行为评分标记为0。
53.【s007】根据步骤【s003】和步骤【s005】得到每位受试者的攻击倾向评分。所得受试者的sdannindex_sad数据排序位于后10％，或所得受试者的sdannindex_agg数据排序位于前10％时，当满足上述至少一项条件时，受试者的攻击倾向评分为1分，否则，受试者的攻击倾向评分为0分。
54.【s008】将步骤【s001】、步骤【s006】和步骤【s007】中所得到的每位受试者的攻击特质评分、攻击行为评分和攻击倾向评分相加后得到攻击性评分。即得到：攻击性评分＝攻击特质评分 攻击倾向评分 攻击行为评分。
55.【s009】根据所得攻击性评分对各位受试者的攻击性做出评估，并输出评估结果。
56.本发明中设定的攻击性方法是：当受试者的攻击性评分等于0时，则评价为攻击性低；当受试者的攻击性评分为大于等于2时，则评价为攻击性高，当受试者的攻击性评分等于1时，则评价为攻击性中等，可以快速对受试者的攻击性做出评价，客观准确，其评价个人攻击性效果远优于传统攻击性评价技术。
57.下面是心理课件呈现模块呈现的两种虚拟人物的活动内容，具体内容如下，当然，不限于这两种虚拟人物的呈现内容，可以在计算机中所存储的活动内容数据库中选取所要呈现的虚拟人物。
58.【活动一】：
59.虚拟人物1：小灿(昵称)，女，初二，从小身体健康，学习很刻苦，经常拿第一，如果有时当不了第一，就感觉会被别人说而感到很难受。
60.【问题卡片】(人物自述；问题情境：悲伤)：
61.刚入学的时候，我的成绩一直都是班级第一，年级前五。但上次期中考试，我因为粗心算错了几道题，数学没考好，名次下降了很多。这次期中考试，我本来想好好地证明自己，数学一定要拿满分；但是考试紧张，很多会做的题都做错了；做到最后一道大题的时候，
脑子里一片空白。成绩出来后，老师说我之前成绩太好、太骄傲，不用功学习；爸爸妈妈也非常失望，骂我没用——和他们一起吃饭的时候，我觉得自己不配吃他们辛苦赚来的食物，每一口都难以下咽。成绩下降后，我再也不是那个优秀的人了；与其被朋友抛弃，还不如我主动远离他们。就这样，老师批评我，爸妈责备我，我也失去了可以倾诉烦恼、分享快乐的朋友。我觉得自己是一个彻头彻尾的失败者。
62.【活动二】：
63.虚拟人物2：小菲(昵称)，女，初二，心直口快，好胜心强，对自己要求高。
64.【问题卡片】(人物自述；问题情境：挑衅)：
65.刚上初中的时候，我和小亮坐同桌。我们成绩都是中等水平，也喜欢看同样的动漫，很快就成了好朋友。我通过自己的努力，成为班级前10名；但是小亮也太不上进了，一到自习课就悄悄看漫画书，也不按时完成作业。我都跟他说了多少次：“你这种人本来就蠢，再不努力学习，以后只能在大街要饭了”；“你这样的差生，哪里配做我的朋友？！”但是他不仅不听我的话，还跟我顶嘴，真的是不分好歹！和他在班里吵了两次之后，好像越来越多同学在课间都躲着我走路，我上课回答问题回答错的时候，他们还会嘲笑我。我觉得一定是小亮跟他们讲了我的坏话，他们就是嫉妒我成绩好！我现在不想和任何人做朋友，并且时常觉得有人在背后对我指指点点，晚上睡觉做梦也会梦到这样的情形。都是他们害我变成这样的！
66.【回信示例1】：
67.小菲同学，通过努力学习获得好成绩是值得肯定的，但你不应该按照自己的标准去要求别人。想要帮助朋友共同进步也是好事，但是你要注意讲话的方式方法。你的本意是帮助别人，但你的话带有很强的敌意和嘲讽，这样不仅不会督促别人进步，反而会打击别人，让别人不敢靠近你。你需要放松心情，注意讲话方式，学着对身边的人释放善意。
68.主试给出的攻击性评分1：0分。
69.【回信示例2】：
70.虽然你本意是帮助别人，但你也太自以为是了。你对别人讲的话太难听，也就不要怪别人说你坏话。而且，你的成绩也并没有好到让别人嫉妒的程度，这都是你自己的幻想，是你在恶意揣测别人的意图。你的问题就是心态不好，如果你自己想不开的话，没有人能帮助你。
71.主试给出的攻击性评分2：1分。
72.本发明首先对所有受试者进行静态生理数据采集，通过呈现中性虚拟人物基本信息介绍及相关问题卡片形式，使所有受试者阅读后被带入角色，同时依靠佩戴的数据采集装置采集所有受试者活动期间的r-r间期和心率，并通过计算得到攻击特质评分和攻击倾向评分，再依据受试者在被带入角色时对虚拟人物的回信，主试结合回信内容或通过构建好的语言风格模型进行攻击行为评分，依据三种不同类型评分所得总分快速评价出受试者的攻击性等级，从其攻击特质、倾向和行为综合评估受试者的攻击性，更加多元化考量，对攻击性评估更加准确。
73.本发明未述及之处均适用于现有技术。
74.显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或
变动仍处于本发明的保护范围之中。