基于脑电信号分析的培训学习质量监控方法及装置与流程

1.本公开涉及脑电信号处理技术领域，尤其涉及基于脑电信号分析的培训学习质量监控技术领域。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，通过视频或音频进行教学培训成为一种重要的培训方式。
3.然而，现有的线上视频培训或音频培训的方式，存在培训人员注意力不集中、容易走神，无法保证培训质量的问题，因此，如何提升培训学习的质量成为了一个问题。


技术实现要素：

4.本公开提供了一种基于脑电信号分析的培训学习质量监控方法及装置。
5.根据本公开的第一方面，提供了一种基于脑电信号分析的培训学习质量监控方法，包括：
6.获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据；
7.基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训时的注意力状态信息；
8.基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容；
9.基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。
10.可选地，所述培训为视频培训和/或音频培训，所述目标强化培训内容为视频和/或音频。
11.可选地，基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，包括：
12.基于确定的所述注意力状态信息，确定注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段；
13.将注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段对应的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。
14.可选地，所述基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，包括：
15.确定目标培训内容的重要等级信息，所述目标培训内容依据划分的片段分别具有一重要等级信息；
16.基于确定的所述注意力状态信息，以及各注意力状态对应的目标培训内容片段的重要等级，确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容。
17.可选地，所述基于确定的所述注意力状态信息，以及各注意力状态对应的目标培训内容片段的重要等级，确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，包括以下至少一项：
18.若注意力状态低于预定的第二阈值，且该注意力状态对应的时间的目标培训内容
片段的重要等级高于预定的第一阈值等级，则将该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容；
19.若注意力状态高于预定的第三阈值，且该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第二阈值等级，则将该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。
20.可选地，该方法还包括：
21.当所述注意力状态低于预定的第三阈值的持续时间超过第一预定时间，则向所述目标培训人员发送提醒信息。
22.可选地，所述脑电信号为培训时通过目标培训人员佩戴的可穿戴脑机设备采集的额页两侧的脑电信号。
23.根据本公开的第二方面，提供了一种基于脑电信号分析的培训学习质量监控装置，包括：
24.获取模块，用于获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据；
25.第一确定模块，用于基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训时的注意力状态信息；
26.第二确定模块，用于基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容；
27.再培训模块，用于基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。
28.可选地，所述培训为视频培训和/或音频培训，所述目标强化培训内容为视频和/或音频。
29.可选地，所述第二确定模块，包括：
30.第一确定单元，用于基于确定的所述注意力状态信息，确定注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段；
31.第二确定单元，用于将注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段对应的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。
32.可选地，所述第二确定模块，包括：
33.第三确定单元，用于确定目标培训内容的重要等级信息，所述目标培训内容依据划分的片段分别具有一重要等级信息；
34.第四确定单元，用于基于确定的所述注意力状态信息，以及各注意力状态对应的目标培训内容片段的重要等级，确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容。
35.可选地，所述第四确定单元，用于若注意力状态低于预定的第二阈值，且该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第一阈值等级，则将该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容；和/或，用于若注意力状态高于预定的第三阈值，且该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第二阈值等级，则将该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。
36.可选地，该装置还包括：
37.提醒模块，用于当所述注意力状态低于预定的第三阈值的持续时间超过第一预定时间，则向所述目标培训人员发送提醒信息。
38.可选地，所述脑电信号为培训时通过目标培训人员佩戴的可穿戴脑机设备采集的额页两侧的脑电信号。
39.根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
40.至少一个处理器；以及
41.与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
42.存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行上述方法。
43.根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使计算机执行上述方法。
44.本公开提供的技术方案带来的有益效果是：
45.本公开实施例提供的方案，通过获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据，然后基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训时的注意力状态信息，并基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，继而基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。即根据目标培训人员培训时的注意力状态信息，自动确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，然后基于目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训，从而能够提升培训学习的质量。
46.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
47.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
48.图1是根据本公开提供的基于脑电信号分析的培训学习质量监控方法流程示意图；
49.图2是根据本公开提供的基于脑电信号分析的培训学习质量监控装置示例图；
50.图3是用来实现本公开实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
51.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
52.实施例一
53.图1示出了本公开实施例提供的一种基于脑电信号分析的培训学习质量监控方法，如图1所示，该方法包括：
54.步骤s101，获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据；
55.具体地，可以通过目标培训人员佩戴的脑机接口设备采集培训人员培训时的脑电信号数据；其中，该培训可以是通过播放视频、音频等方式的培训。
56.步骤s102，基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训时的注意力状态信息；
57.其中，注意力，指一个人专心于某一事物或活动时的心理状态，是视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉五大信息通道对客观事物的关注能力。
58.具体地，通过对目标培训人员的脑电信号进行脑电分析处理，可以确定目标培训人员的注意力状态信息、警觉度状态信息。
59.其中，所述脑电信号为培训时通过目标培训人员佩戴的可穿戴脑机设备采集的额页两侧的脑电信号，从而能够利用较少的数据量，有效的提升确定的注意力状态信息、警觉度状态信息的准确性。
60.具体地，可以采用svm、决策树、knn、随机森林、朴素贝叶斯分类、最小二乘法、逻辑回归等传统的算法模型，或者采用cnn和rnn等深度学习模型基于采集的脑电信号确定目标培训人员的注意力状态信息。
61.步骤s103，基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容；
62.具体地，可以根据培训人员培训时的注意力状态信息，确定针对目标培训人员的培训强化内容，能够提升强化学习的针对性，提升强化学习的质量与效果。
63.步骤s104，基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。
64.具体地，可以通过将强化学习的视频或音频重复播放的放肆对目标培训人员进行再培训。
65.本公开实施例提供的方案，通过获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据，然后基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训时的注意力状态信息，并基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，继而基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。即根据目标培训人员培训时的注意力状态信息，自动确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，然后基于目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训，从而能够提升培训学习的质量。
66.本公开实施例提供了一种可能的实现方式，其中，步骤s103基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，包括：
67.步骤s1031(图中未示出)，基于确定的所述注意力状态信息，确定注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段；
68.步骤s1032(图中未示出)，将注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段对应的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。
69.具体地，可以确定各个注意力状态对应的时间或时间区间，根据各个注意力状态值确定注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段，然后将注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段对应的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容，对培训人员进行再培训。
70.示例性地，如确定的注意力状态值分别为,6、5、4、4、5，对应的时间区间分别为9：00～9：10、9：11～9：20、9：21～9：30、9：31～9：40、9：41～9：50，第一阈值为5，则注意力状态为4对应的时间片段(即9：21～9：30、9：31～9：40)对应部分的培训内容为需强化学习内容，基于该部分内容对目标培训人员进行再培训。
71.具体地，再培训的过程可以是实时的，即培训预定的时间后，即进行注意力状态的识别，如果低于预定的值，则即刻将该部分的培训内容进行再培训。其中，该实时进行的再
培训，能即刻让培训人员掌握相关内容，进一步提升了培训效果。
72.具体地，再培训也可以是阶段培训完成后，根据培训的整体注意力情况，确定再培训的内容。
73.对于本技术实施例，解决了如何根据注意力状态进行再培训的问题。
74.本公开实施例提供了一种可能的实现方式，其中，步骤s103所述基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，包括：
75.步骤s1033(图中未示出)，确定目标培训内容的重要等级信息，所述目标培训内容依据划分的片段分别具有一重要等级信息；
76.具体地，目标培训内容依据划分的片段分别具有一重要等级信息，如可以根据一定的时间间隔确定一重要等级(如每10分钟视频确定一重要等级)，也可以根据培训内容的相对独立的确定一重要等级(如根据知识点的相对独立性确定重要等级，示例性地，培训内容包括a、b、c三个独立的知识点，该三个知识点对应的时长分别为5分钟、8分钟、24分钟，则可以将三个知识点对应的5分钟、8分钟、24分钟分别确定一重要等级)。
77.步骤s1034(图中未示出)，基于确定的所述注意力状态信息，以及各注意力状态对应的目标培训内容片段的重要等级，确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容。
78.具体地，可以是，若注意力状态低于预定的第二阈值，且该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第一阈值等级，则将该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。示例性地，某一时间片段的注意力状态低于预定的第二阈值5，该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第一阈值等级(如重要等级)，则将该对应的时间的目标培训内容作为再培训内容。即虽然此刻的注意力状态较低，且鉴于该部分内容重要，把该部分内容作为强化学习内容。若该部分内容不重要，则不再将该部分的内容作为强化内容。
79.具体地，也可以是，若注意力状态高于预定的第三阈值，且该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第二阈值等级，则将该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。示例性地，某一时间片段的注意力状态高于预定的第二阈值8，该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第一阈值等级(如非常重要等级)，则将该对应的时间的目标培训内容作为再培训内容。即虽然此刻的注意力状态较高，但是鉴于该部分内容非常重要，依然把该部分内容作为强化学习内容。
80.本公开实施例提供了一种可能的实现方式，其中，该方法还包括：
81.当所述注意力状态低于预定的第三阈值的持续时间超过第一预定时间，则向所述目标培训人员发送提醒信息。
82.具体地，当注意力状态低于预定的第三阈值的持续时间超过第一预定时间，则向所述目标培训人员发送提醒信息，提醒培训人员注意培训，从而能够提升培训质量。
83.实施例二
84.本公开实施例提供了一种基于脑电信号分析的培训学习质量监控装置20，如图2所示包括：
85.获取模块201，用于获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据；
86.第一确定模块202，用于基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训
时的注意力状态信息；
87.第二确定模块203，用于基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容；
88.再培训模块204，用于基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。
89.可选地，所述培训为视频培训和/或音频培训，所述目标强化培训内容为视频和/或音频。
90.可选地，所述第二确定模块，包括：
91.第一确定单元，用于基于确定的所述注意力状态信息，确定注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段；
92.第二确定单元，用于将注意力状态低于预定第一阈值的各时间片段对应的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。
93.可选地，所述第二确定模块，包括：
94.第三确定单元，用于确定目标培训内容的重要等级信息，所述目标培训内容依据划分的片段分别具有一重要等级信息；
95.第四确定单元，用于基于确定的所述注意力状态信息，以及各注意力状态对应的目标培训内容片段的重要等级，确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容。
96.可选地，所述第四确定单元，用于若注意力状态低于预定的第二阈值，且该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第一阈值等级，则将该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容；和/或，用于若注意力状态高于预定的第三阈值，且该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段的重要等级高于预定的第二阈值等级，则将该注意力状态对应的时间的目标培训内容片段确定为目标强化培训内容。
97.可选地，该装置还包括：
98.提醒模块，用于当所述注意力状态低于预定的第三阈值的持续时间超过第一预定时间，则向所述目标培训人员发送提醒信息。
99.可选地，所述脑电信号为培训时通过目标培训人员佩戴的可穿戴脑机设备采集的额页两侧的脑电信号。
100.对于本技术实施例，其实现的有益效果同上述方法实施例，此处不再赘述。
101.本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
102.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
103.该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如本公开实施例提供的方法。
104.该电子设备通过获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据，然后基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训时的注意力状态信息，并基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，继而基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。即根据目标培训人员培训时的注意力状态信
息，自动确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，然后基于目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训，从而能够提升培训学习的质量。
105.该可读存储介质为存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如本公开实施例提供的方法。
106.该可读存储介质通过获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据，然后基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训时的注意力状态信息，并基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，继而基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。即根据目标培训人员培训时的注意力状态信息，自动确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，然后基于目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训，从而能够提升培训学习的质量。
107.该计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如本公开的第一方面中所示的方法。
108.该计算机程序产品通过获取目标培训人员接受目标培训内容培训时的脑电信号数据，然后基于所述脑电信号数据，确定所述目标培训人员接受培训时的注意力状态信息，并基于所述注意力状态信息确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，继而基于所述目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训。即根据目标培训人员培训时的注意力状态信息，自动确定针对所述目标培训人员的目标强化培训内容，然后基于目标强化培训内容对目标培训人员进行再培训，从而能够提升培训学习的质量。
109.图3示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备300的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
110.如图3所示，设备300包括计算单元301，其可以根据存储在只读存储器(rom)302中的计算机程序或者从存储单元308加载到随机访问存储器(ram)303中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 303中，还可存储设备300操作所需的各种程序和数据。计算单元301、rom302以及ram 303通过总线304彼此相连。输入/输出(i/o)接口305也连接至总线304。
111.设备300中的多个部件连接至i/o接口305，包括：输入单元306，例如键盘、鼠标等；输出单元307，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元308，例如磁盘、光盘等；以及通信单元309，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元309允许设备300通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
112.计算单元301可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元301的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元301执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法图像识别训练方法或图像识别方法。例如，在一些实施例中，方法图像识别训练方法或图像识别方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存
储单元308。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 302和/或通信单元309而被载入和/或安装到设备300上。当计算机程序加载到ram 303并由计算单元301执行时，可以执行上文描述的方法图像识别训练方法或图像识别方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元301可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法图像识别训练方法或图像识别方法。
113.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
114.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
115.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
116.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
117.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
118.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
119.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
120.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。