本發(fā)明屬于教學管理，具體涉及基于行為分析的體育教學活動管理系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、在體育教學活動中，管理是一項復雜且關鍵的任務，它涵蓋了教學安排、師生互動、教學評估等多個環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)的體育教學管理往往依賴于人工觀察和記錄，這種方式不僅效率低下，而且容易受到主觀因素的影響，導致評估結果不夠準確和全面?，F有系統(tǒng)的局限性如下：主觀性強、數據收集不全面、分析手段有限、信息技術應用不足。開發(fā)一種基于行為分析的體育教學活動管理系統(tǒng)及方法顯得尤為重要。

技術實現思路

1、為了克服上述現有技術存在的缺點與不足，本發(fā)明第一目的是提供基于行為分析的體育教學活動管理方法；本發(fā)明第二目的是提供基于行為分析的體育教學活動管理系統(tǒng)。

2、本發(fā)明第一目的采用如下技術方案：

3、基于行為分析的體育教學活動管理方法，方法流程如下：

4、步驟一、采集并量化教學活動過程中的學生行為參數，包括學生的動作執(zhí)行精度、學生的注意力集中度、學生參與度、學生注意力分散次數、其他學生行為參數；

5、步驟二、生成學生行為參數曲線，提取學生行為參數曲線的關鍵學生行為參數特征；分析關鍵學生行為參數特征，確定學生行為分析結果，并與預設的第一數據庫進行匹配，得出學生行為狀態(tài)評估結果；

6、其中，第一數據庫存儲了學生行為分析結果與學生行為狀態(tài)評估結果之間的對應關系；

7、步驟三、輸出學生行為分析評估指令，分為第一常規(guī)教學活動評估指令、第二特殊教學活動評估指令；

8、步驟四、采集并量化教學準備行為參數，包括教學講解清晰度、教學動作示范準確性、教學互動頻率、教學資源準備充分性、教學計劃執(zhí)行情況、其他教學準備行為參數；

9、步驟五、生成教學準備行為參數曲線，提取教學準備行為參數曲線的關鍵教學準備行為特征；分析關鍵教學準備行為參數特征，確定教學準備行為參數分析結果；并與預設的第二數據庫進行匹配，得出教學準備行為參數狀態(tài)評估結果；

10、其中，第二數據庫存儲了教學準備行為分析結果與教學準備行為狀態(tài)評估結果之間的對應關系；

11、步驟六、輸出教學準備行為分析評估指令，分為第三常規(guī)教學活動評估指令、第四特殊教學活動評估指令。

12、優(yōu)選地，第一數據庫存儲了學生行為分析結果與學生行為狀態(tài)評估結果之間的對應關系，還包括學生的特征信息及其索引；第二數據庫存儲了教學準備行為分析結果與教學準備行為狀態(tài)評估結果之間的對應關系，還包括教師的特征信息及其索引。

13、優(yōu)選地，生成學生行為參數曲線，提取學生行為參數曲線的關鍵學生行為參數特征過程具體如下：

14、將離散的學生行為參數曲線轉換為連續(xù)曲線，計算學生行為參數曲線與學生平均曲線之間的偏差，得到偏差曲線，然后對偏差曲線進行插值平滑操作，轉換為連續(xù)偏差曲線；學生平均曲線指的是同年齡段學生的平均表現水平；

15、偏差曲線中相鄰兩個點中間的任意點都在這兩個點的連線上，假設這兩個點分別為(a1,b1)和(a2,b2)，插值點為(a,b)，則滿足

16、給定任意a1<a<a2，通過解析上述公式，得到a對應的線性插值目標值b：

17、

18、對學生行為參數的連續(xù)偏差曲線進行等間隔采樣，每隔時間t1進行采樣，得到n維特征向量點x＝(x1,x2,x3,...,xn)；n維特征向量用來識別不同學生的行為模式。

19、優(yōu)選地，分析關鍵學生行為參數特征，確定學生行為分析結果過程具體如下：

20、將任意一特征向量xn作為圓心，設置半徑為r，形成圓形區(qū)域,將此圓形區(qū)域內的所有點的集合標記為鄰域br(xn)；br(xn)＝{xp∈d│dist(xn,xp)≤r}；其中，dist(xn,xp)表示xn和xp之間的距離；將鄰域內樣本個數的最小值標記為minpts；從x中隨機挑選一個點xn，判斷|br(xn)|是否大于等于minpts，當|br(xn)|≥minpts，則判定xn為核心對象，加入核心集合z中；

21、從核心集合z中隨機挑選一個核心對象xn，將其密度可達的所有點，加入新的集合c1，形成第一個學生行為關鍵區(qū)域；其中，密度可達的定義如下：若xp在xn的鄰域內，且xn是核心對象，則xp由xn密度直達，若存在a1,a2,...,an,其中a1＝xn，an＝xp，且ai+1由ai密度直達，則xp由xn密度可達；

22、繼續(xù)訪問x中的下一個點，重復上述步驟，直到處理完x中的所有點，得到u個學生行為關鍵區(qū)域，將沒有包含在學生行為關鍵區(qū)域中的點標記為噪音，予以刪除；學生行為關鍵區(qū)域包括u種不同的學生行為區(qū)域。

23、優(yōu)選地，與預設的第一數據庫進行匹配，得出學生行為狀態(tài)評估結果過程具體如下：

24、根據學生行為關鍵區(qū)域所屬待匹配學生的關鍵學生行為參數特征，在第一數據庫中檢索相關索引，選取至少一個預匹配學生，形成預匹配學生集合；將預匹配學生集合中的每個預匹配學生分別作為對比學生；

25、計算待匹配學生的行為參數特征與對比學生的行為參數特征的相似度，包括動作執(zhí)行精度相似度、注意力集中度相似度、學生參與度相似度、注意力分散次數相似度、其他行為特征相似度；計算待匹配學生與對比學生的整體行為狀態(tài)相似度，計算公式如下：其中，n為行為特征信息種類的數量；i為1至n的正整數；si為第i個待匹配學生的行為參數特征與對比學生的行為參數特征的相似度；wi為si對應的權重系數；sstudent為待匹配學生與對比學生的整體行為相似度；

26、如果學生a的整體行為狀態(tài)相似度大于設定閾值，表明他的表現良好，輸出第一常規(guī)教學活動評估指令，維持當前教學活動；如果學生a的整體行為狀態(tài)相似度小于等于設定閾值，表明需要特別關注，輸出第二特殊教學活動評估指令，包括增加個別輔導、改變教學方法、提高參與度。

27、優(yōu)選地，生成教學準備行為參數曲線，提取教學準備行為參數曲線的關鍵教學準備行為特征過程如下：

28、將離散的教學準備行為參數曲線轉換為連續(xù)曲線，計算教學準備行為參數曲線與群體平均值曲線的差異，得到偏差曲線；群體平均值曲線指的是教師群體的平均水平；對教學準備行為參數的偏差曲線進行插值處理，將其轉換為連續(xù)偏差曲線；

29、偏差曲線中相鄰兩個點中間的任意點都在這兩個點的連線上，假設這兩個點分別為(c1,d1)和(c2,d2)，插值點為(c,d)，則滿足

30、給定任意c1<c<c2，通過解析上述公式，得到c對應的線性插值目標值d：

31、

32、對教學準備行為參數的連續(xù)偏差曲線進行等間隔采樣，每隔時間t2進行采樣，得到m維特征向量y＝(y1,y2,y3,...,ym)；m維特征向量用于識別不同的教學準備模式。

33、優(yōu)選地，分析關鍵教學準備行為參數特征，確定教學準備行為參數分析結果過程具體如下：

34、將任意一特征向量ym作為圓心，設置半徑為r，形成圓形區(qū)域,將此圓形區(qū)域內的所有點的集合標記為鄰域br(ym)；br(ym)＝{yq∈d│dist(ym,yq)≤r}；其中，dist(ym,yq)表示xn和yq之間的距離；將鄰域內樣本個數的最小值標記為minpts；

35、從y中隨機挑選一個點ym，判斷|br(ym)|是否大于等于minpts，當|br(ym)|≥minpts，則判定ym為核心對象，加入核心集合z1中；

36、從核心集合z1中隨機挑選一個核心對象ym，將其密度可達的所有點，加入新的集合c2，形成第一個教學準備行為關鍵區(qū)域；其中，密度可達的定義如下：若yq在ym的鄰域內，且ym是核心對象，則yq由ym密度直達，若存在a1,a2,...,an,其中a1＝y(tǒng)m，an＝y(tǒng)q，且ai+1由ai密度直達，則yq由ym密度可達；

37、繼續(xù)訪問y中的下一個點，重復上述步驟，直到處理完y中的所有點，得到v個教學準備行為關鍵區(qū)域，將沒有包含在教學準備行為關鍵區(qū)域中的點標記為噪音，予以刪除；教學準備行為關鍵區(qū)域包括v種不同的教學準備行為區(qū)域。

38、優(yōu)選地，與預設的第二數據庫進行匹配，得出教學準備行為參數狀態(tài)評估結果過程如下：

39、獲取待匹配教師的至少一項教學準備行為參數特征和對比教師的教學準備行為參數特征；根據教學準備行為關鍵區(qū)域所屬待匹配教師的教學準備行為參數特征，在第二數據庫中檢索相關索引，挑選至少一個預匹配教師，形成預匹配教師集合；將預匹配教師集合中的每個預匹配教師分別作為對比教師；

40、計算待匹配教師的教學準備行為參數特征與對比教師的教學準備行為參數特征的相似度，包括教學講解清晰度相似度、教學動作示范準確性相似度、教學互動頻率相似度、教學資源準備充分性相似度、教學計劃執(zhí)行情況相似度、其他教學準備行為特征相似度；計算待匹配教師與對比教師的整體教學準備行為相似度，計算公式如下：其中，m為為教學準備行為參數特征種類的數量；j為1至m的正整數；sj為第j個待匹配教師的教學準備行為參數特征與對比教師的教學準備行為參數特征的相似度；steacher為待匹配教師與對比教師的整體教學準備行為參數特征相似度；

41、如果教師b的整體教學準備行為相似度大于設定閾值，表明他的準備充分，輸出第三常規(guī)教學活動評估指令，維持當前的教學準備活動；如果教師b的整體教學準備行為相似度小于等于設定閾值，表明需要特別關注，輸出第四特殊教學活動評估指令，包括增加備課時間、改進教學資源。

42、本發(fā)明第二目的采用如下技術方案：

43、基于行為分析的體育教學活動管理系統(tǒng)，包括數據采集模塊、數據處理模塊、特征提取模塊、分析匹配模塊、指令輸出模塊、第一數據庫、第二數據庫；數據采集模塊用于采集學生行為參數和教學準備行為參數；數據處理模塊用于量化整合參數，生成學生行為參數曲線和教學準備行為參數曲線；特征提取模塊用于提取關鍵學生行為參數特征和關鍵教學準備行為特征；分析匹配模塊用于分析關鍵學生行為參數特征，確定學生行為分析結果，并與預設的第一數據庫進行匹配，得出學生行為狀態(tài)評估結果，分析關鍵教學準備行為參數特征，確定教學準備行為參數分析結果，并與預設的第二數據庫進行匹配，得出教學準備行為參數狀態(tài)評估結果；指令輸出模塊用于輸出學生行為分析評估指令和教學準備行為分析評估指令；第一數據庫用于存儲學生行為分析結果與學生行為狀態(tài)評估結果之間的對應關系；第二數據庫用于存儲教學準備行為分析結果與教學準備行為狀態(tài)評估結果之間的對應關系。

44、綜上所述，由于采用了上述技術方案，本發(fā)明的有益效果是：

45、1、本發(fā)明基于學生的行為參數曲線和特征向量分析，能夠識別出學生的特定行為模式，從而為他們提供更適合的學習策略；通過分析學生行為參數特征與預設數據庫中的數據進行匹配，能夠迅速給出學生行為狀態(tài)的評估結果；

46、2、本發(fā)明通過將離散的行為參數、教學準備行為參數轉換為連續(xù)曲線，并計算與平均曲線的偏差，再進行插值平滑處理，形成了連續(xù)偏差曲線，最后進行等間隔采樣得到特征向量，能更準確地捕捉到學生行為、教學準備行為的變化趨勢和異常點，有利于進一步的數據分析。

47、3、本發(fā)明利用dbscan算法來識別不同學生的行為模式，區(qū)分核心對象、非核心對象和噪音點，這種方法可以自動發(fā)現具有高密度的學生行為集群，有助于理解學生群體內的行為分布和差異性。

48、4、本發(fā)明通過與預設第一數據庫、第二數據庫中的行為分析結果進行匹配，來評估學生的行為狀態(tài)、教學準備行為狀態(tài)并據此輸出不同的教學活動評估指令，有助于快速做出教學決策，提高教學管理質量和效率。