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[摘要]考勤和问卷调查是掌握学生学习态度和状况的有效方法,叙述一种理论课考勤和问卷调查分析系统的问卷设计、信息识别以及数据存储和统计的方法。
[关键词]考勤 问卷调查
中图分类号:G47文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)0920176-01
考勤反映了学生的学习态度和课堂参与情况[1],传统的点名考勤方法占用了大量授课时间,效率很低,而采用指纹或者磁卡等设备进行身份识别的考勤方法硬件成本又很高。因此,本文将介绍一种集考勤与调查问卷功能于一体的数据采集和分析系统。该系统不仅可以考察学生的出勤情况,还可以实现即时的课堂问卷调查,使授课教师及时了解学生对教学内容的掌握程度,以便调整课程进度,取得更好的教学效果。
一、考勤表与问卷调查卷面的设计
传统调查问卷,一人一卷,印制成本较高和识别时间较长。[2]本系统结合课堂里学生按排入座的特征,问卷采用B5尺寸的纸张,印刷后对折分割成为两张问卷。每行只发一卷或两卷,回收时按行回收,很容易核对人数,又节约了大量印刷成本。
每张问卷在有限的印刷面积内包含若干信息点。如果信息点太稀疏,则获得的信息量很少,造成很大浪费;如果信息点太密集,需要昂贵的专业图像采集设备才能降低识别误差。本系统通过反复测试,选择将问卷上的信息点排列为13行19列,第1行信息点用于区分课程、授课日期和作为行号;第2行到第13行用于记录12名学生的学号和回答,从而每张问卷可完成12名学生的11项题目调查。可通过当前最低端的手机摄像头采集为VGA规格(640*480)彩色图像。
为了方便学生填涂不同性质的信息点,问卷前2列采用了菱形填涂轮廓表示班级编号,随后的6列采用了圆形轮廓表示班内学号,最后11列采用了方形轮廓表示学生对调查问卷的回答。
二、问卷信息点的定位与识别
(一)基准点的定位
首先对问卷最外侧的4个基准点定位,为了提高识别效率,问卷的4个基准点被印为红色,因此4个基准点为左上区域偏红像素的坐标均值。从而得到位于左上方位的基准点坐标为(LeftTopX, LeftTopY),位于右上方位的基准点坐标为(RightTopX, RightTopY),位于左下方位的基准点坐标为(LeftBottomX, LeftBottomY),位于右下方位的基准点坐标为(Rig
htBottomX, RightBottomY)。
(二)信息点位置的初步估计
由于问卷中信息点之间均匀分布,设行数为(RowCount),列数为(ColCount),因此可通过以下方法计算列跨度(ColSpan)和行跨度(RowSpan),再由信息点所在行号(Row)和列号(Col)计算无系统偏差的标准坐标(StandardX, StandardY)。
ColSpan = ( LeftBottomX LeftTopX, ) / ( ColCount - 1)
RowSpan = ( LeftBottomY LeftTopY ) / ( RowCount - 1)
StandardX = LeftTopX + ColSpan * Col
StandardY = LeftTopY + RowSpan * Row
(三)对旋转误差的修正
由于没有辅助仪器限制问卷的摆放角度,因此采集到的图像数据中旋转误差几乎是不可避免的,这里将对旋转误差的修正参数分解到水平和垂直方向,得到列旋转偏差修正(ColWhirl)和行旋转偏差修正(RowWhirl),
并由此计算修正旋转误差后的坐标(WhirlX,WhirlY)。
ColWhirl =(LeftBottomXLeftTopX)/(RowCount - 1)
RowWhirl =(RightTopYLeftTopY)/(ColCount - 1)
WhirlX = StandardX + ColWhirl * Row
WhirlY = StandardY + RowWhirl * Col
(四)对梯形误差的修正
通常采集数据的教师有可能因手持手机的姿势原因造成摄像头与问卷之间没有保持平行关系,造成图像上小下大的梯形变形。这里将对梯形误差的修正参数分解到水平和垂直方向,得到列梯形偏差修正(ColTrap)和行梯形偏差修正(RowTrap),并因此计算修正梯形误差后的坐标(Trapez
oidX, TrapezoidY)。
ColTrap =((RightBottomX - LeftBottomX)-(RightTopX - LeftTopX))/(ColCount - 1)
RowTrap=((RightBottomY-RightTopY)-(LeftBottomY- LeftTopY))/(RowCount1)
TrapezoidX = WhirlX + ColTrap * Row * Col / (RowCount - 1)
TrapezoidY = WhirlY + RowTrap * Col * Row / (ColCount - 1)
(五)对球面误差的修正
由于手机摄像头成本较低,因此近距离拍摄时容易产生球面变形,由于不同档次的手机摄像头球面变形差异很大,这里用一个参考系数(Spher
eModulus)来修正球面变形通常取0.01,并因此计算修正球型偏差后的坐标(SphereX,SphereY)。
球面变形经验系数 = 0.01
SphereX = TrapezoidX + ColSpan * SphereModulus *(Col -( Co
lCount - 1)/2)
SphereY = TrapezoidY + RowSpan * SphereModulus *(Row -(Row
Count - 1)/2)
(六)人工修正
由于学生填涂错误,或者数据采集时光线太暗等原因造成的非系统误差,可由系统操作者通过鼠标点击反转信息取值,实现对误差的修正。
三、考勤与问卷调查卷面的存储与统计分析
采集到的数据被存储到电子表格EXCEL的工作簿文件中,根据周数和学号将不同班级学生的出勤情况记录到对应班级的学生考勤表中,再根据调查问卷回答项目的统计学生整体对知识点的掌握程度。使教师及时了解学生的学习情况,便于调整教学进度和方法,取得更好的教学效果。
四、结论
该系统可用于任何理论课课堂考勤及知识点掌握情况的问卷调查,对于大班授课尤其适合,在系统设计和应用的过程中授课效果有较大改观。
参考文献:
[1]学习态度与学习成绩的相关研究——以学习考勤记录与课堂提问成绩作为学生平时成绩的初探,殷雷,心理科学,2008,31(6):1471-1473.
[2]黄辉,邓聪求,如何搞好问卷调查设计,统计教育,1998,04:12-13.
[关键词]考勤 问卷调查
中图分类号:G47文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)0920176-01
考勤反映了学生的学习态度和课堂参与情况[1],传统的点名考勤方法占用了大量授课时间,效率很低,而采用指纹或者磁卡等设备进行身份识别的考勤方法硬件成本又很高。因此,本文将介绍一种集考勤与调查问卷功能于一体的数据采集和分析系统。该系统不仅可以考察学生的出勤情况,还可以实现即时的课堂问卷调查,使授课教师及时了解学生对教学内容的掌握程度,以便调整课程进度,取得更好的教学效果。
一、考勤表与问卷调查卷面的设计
传统调查问卷,一人一卷,印制成本较高和识别时间较长。[2]本系统结合课堂里学生按排入座的特征,问卷采用B5尺寸的纸张,印刷后对折分割成为两张问卷。每行只发一卷或两卷,回收时按行回收,很容易核对人数,又节约了大量印刷成本。
每张问卷在有限的印刷面积内包含若干信息点。如果信息点太稀疏,则获得的信息量很少,造成很大浪费;如果信息点太密集,需要昂贵的专业图像采集设备才能降低识别误差。本系统通过反复测试,选择将问卷上的信息点排列为13行19列,第1行信息点用于区分课程、授课日期和作为行号;第2行到第13行用于记录12名学生的学号和回答,从而每张问卷可完成12名学生的11项题目调查。可通过当前最低端的手机摄像头采集为VGA规格(640*480)彩色图像。
为了方便学生填涂不同性质的信息点,问卷前2列采用了菱形填涂轮廓表示班级编号,随后的6列采用了圆形轮廓表示班内学号,最后11列采用了方形轮廓表示学生对调查问卷的回答。
二、问卷信息点的定位与识别
(一)基准点的定位
首先对问卷最外侧的4个基准点定位,为了提高识别效率,问卷的4个基准点被印为红色,因此4个基准点为左上区域偏红像素的坐标均值。从而得到位于左上方位的基准点坐标为(LeftTopX, LeftTopY),位于右上方位的基准点坐标为(RightTopX, RightTopY),位于左下方位的基准点坐标为(LeftBottomX, LeftBottomY),位于右下方位的基准点坐标为(Rig
htBottomX, RightBottomY)。
(二)信息点位置的初步估计
由于问卷中信息点之间均匀分布,设行数为(RowCount),列数为(ColCount),因此可通过以下方法计算列跨度(ColSpan)和行跨度(RowSpan),再由信息点所在行号(Row)和列号(Col)计算无系统偏差的标准坐标(StandardX, StandardY)。
ColSpan = ( LeftBottomX LeftTopX, ) / ( ColCount - 1)
RowSpan = ( LeftBottomY LeftTopY ) / ( RowCount - 1)
StandardX = LeftTopX + ColSpan * Col
StandardY = LeftTopY + RowSpan * Row
(三)对旋转误差的修正
由于没有辅助仪器限制问卷的摆放角度,因此采集到的图像数据中旋转误差几乎是不可避免的,这里将对旋转误差的修正参数分解到水平和垂直方向,得到列旋转偏差修正(ColWhirl)和行旋转偏差修正(RowWhirl),
并由此计算修正旋转误差后的坐标(WhirlX,WhirlY)。
ColWhirl =(LeftBottomXLeftTopX)/(RowCount - 1)
RowWhirl =(RightTopYLeftTopY)/(ColCount - 1)
WhirlX = StandardX + ColWhirl * Row
WhirlY = StandardY + RowWhirl * Col
(四)对梯形误差的修正
通常采集数据的教师有可能因手持手机的姿势原因造成摄像头与问卷之间没有保持平行关系,造成图像上小下大的梯形变形。这里将对梯形误差的修正参数分解到水平和垂直方向,得到列梯形偏差修正(ColTrap)和行梯形偏差修正(RowTrap),并因此计算修正梯形误差后的坐标(Trapez
oidX, TrapezoidY)。
ColTrap =((RightBottomX - LeftBottomX)-(RightTopX - LeftTopX))/(ColCount - 1)
RowTrap=((RightBottomY-RightTopY)-(LeftBottomY- LeftTopY))/(RowCount1)
TrapezoidX = WhirlX + ColTrap * Row * Col / (RowCount - 1)
TrapezoidY = WhirlY + RowTrap * Col * Row / (ColCount - 1)
(五)对球面误差的修正
由于手机摄像头成本较低,因此近距离拍摄时容易产生球面变形,由于不同档次的手机摄像头球面变形差异很大,这里用一个参考系数(Spher
eModulus)来修正球面变形通常取0.01,并因此计算修正球型偏差后的坐标(SphereX,SphereY)。
球面变形经验系数 = 0.01
SphereX = TrapezoidX + ColSpan * SphereModulus *(Col -( Co
lCount - 1)/2)
SphereY = TrapezoidY + RowSpan * SphereModulus *(Row -(Row
Count - 1)/2)
(六)人工修正
由于学生填涂错误,或者数据采集时光线太暗等原因造成的非系统误差,可由系统操作者通过鼠标点击反转信息取值,实现对误差的修正。
三、考勤与问卷调查卷面的存储与统计分析
采集到的数据被存储到电子表格EXCEL的工作簿文件中,根据周数和学号将不同班级学生的出勤情况记录到对应班级的学生考勤表中,再根据调查问卷回答项目的统计学生整体对知识点的掌握程度。使教师及时了解学生的学习情况,便于调整教学进度和方法,取得更好的教学效果。
四、结论
该系统可用于任何理论课课堂考勤及知识点掌握情况的问卷调查,对于大班授课尤其适合,在系统设计和应用的过程中授课效果有较大改观。
参考文献:
[1]学习态度与学习成绩的相关研究——以学习考勤记录与课堂提问成绩作为学生平时成绩的初探,殷雷,心理科学,2008,31(6):1471-1473.
[2]黄辉,邓聪求,如何搞好问卷调查设计,统计教育,1998,04:12-13.