慕课视频学习中眼动追踪数据的非线性动力学研究

目的 探究慕课视频学习中眼动追踪数据的非线性动力学特征.方法 本研究计算瞳孔直径的滑动窗排列熵,对得到的排列熵序列进行小波尺度图分析和功率谱分析,将功率谱峰值频率值转换为相应的峰值周期.结果 小波尺度图分析表明在0.010～0.025 Hz范围内,小波系数的绝对值有较强成分;功率谱峰值周期呈现正态分布,平均值为81.38 s.结论 滑动窗排列熵可在慕课学习过程中实时监控瞳孔的变化,提取出与警觉度相关的特征,并为自适应e-learning的发展提供技术支持.