本项目旨在开发一款陪伴用户线上学习，监督用户学习过程，并提高用户学习效率的智能学习辅助软件。结合计算机视觉技术，运用数据挖掘方法，使用Android开发，可以支持程序后台运行，为用户提供监督提醒、评价反馈、个性化学习方案推荐等功能，帮助实现用户线上学习的高效化。 1【完善自我约束】 本产品可以为包括大学生在内的线上学习人士建立监督体系，帮助用户完善，调整，完成学习目标。 在进行线上学习时，人们的注意力分配通常具有盲目性。注意力的分配能力是指在一定时间内主体依据自身的需求，有目的、有计划地选择关注对象，并把注意力指向选择关注对象上的能力。而注意力分配的盲目性是指在注意力分配过程缺乏计划所导致的分配注意力过程的随意性。大多数人在线上学习时，对自己的注意力缺乏提前计划和合理有效的分配，带有上文所述的盲目性。 本产品可以通过采集用户在线上学习中的面部与动作信息，并在用户使用本产品至一定次数后，将系统设定的注意力极限时间阈值反馈给用户，进行学习任务安排智能推荐。当出现走神状况后，app会发送提醒弹窗，手机震动等，警示用户改善当前学习状态。以上功能便于用户在独处学习时不断处于注意力较高水平的状态，减少发呆，走动等行为的发生。 群体动力是个体进入群体情境中，与其他人组成的社会环境相互作用的过程。在进行个体线上学习时，没有了在校或图书馆时和周围人群直接面对面沟通的条件，缺乏了同伴之间的互动和监督，个人就不能充分地从群体中获得学习支持，这使得群体动力作用难以发挥，个人无法在群体中获得认同感与归属感，学习兴趣相应受到影响。本产品的记录学习时间功能，提醒与交互模块，可以在一定程度上减轻孤单感，提高归属感，从而提高自主学习意识。 2【建立在线学习自我督察体系】 运用本产品可以一定程度上帮助学生在教师授课时集中注意力与自觉性，提高在线上学习时的转化率。 在一项针对来自不同高校，不同籍贯地区的3100名大学生的线上学习效果研究中，在自我评价方面，36.3%的人对自己在通过网络进行的学习状态“非常不满意”（8.6%）和“不满意”（27.7%）， 选择“一般”的比例为 51.4%， 仅有 1.4%的学生对自己的学习状态“非常满意”。而在反馈在线学习的主要问题方面，调查发现，其中最大的问题是“难以集中注意力”，占比为 47.57%，“缺乏学习动力”排第二位，占比 36.28%， 排在第三位的是“学习效果不好”。难以集中注意力已经成为了绝大多数大学生降低学习效率的重要原因之一。因此，使大学生在线上学习过程中提高注意力，是提高大学生线上学习效率的重要手段之一。而在另一项针对420名教师的线上教学反馈中，在“对于学生能否完成教学的预期效果”回答中，几乎所有的教师普遍将教学效果的实现寄托于学生自律性学习及各方的监督，一些线上布置学生完成的任务都只是基于课程的理解及简单运用，学生自觉听课与否，决定着教师授课是否成功。本产品的应用，可以对不自觉现象进行提醒干预，提高学生在线上学习的注意力，给予数据反馈，进而提高学生自觉性，提高线上学习效率。 3【智能化学习方案推荐】 随着在线学习的大规模推广应用，在线学习逐步从学习的辅助方式转变为学习的主要方式。依靠自我调节切实促进在线学习高质高效尤为迫切。然而，我们对在线学习环境下自我调节的理解仍处于初级阶段，相关的自我调节研究更多的是基于传统学习环境。因此，针对该痛点，本产品致力于打造一个可基于使用者的线上学习表现，智能生成学习方案的评价建议模块。本模块通过记录用户多次学习记录，根据相关推荐算法，给用户推荐一天中最大学习期望效率的出现时间段。还可针对不同用户在学习过程中注意力阈值出现的时间不同，推送建议最大单次学习时长等。用户可以根据系统推荐的学习方案，理性安排学习任务，进行在线自我学习背景下的良性自我调节，完成将在线学习向高质化，高效化的转变。
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