廣東郵電職業技術學院 岳 帥
針對學生心理壓力狀況問題,提出了基于大數據分析的心理預警智慧照明系統,本項目旨在實現學生心理壓力的測算,建立智能化物聯網心理狀況監測平臺,實現對學生心理狀況的實時監測,同時監測數據傳輸到后端的數據庫,經過大數據分析當前學生的心理狀況,同時通過智慧照明系統把當前自身的壓力可視化顯示出來,本項目也將研究和完善一種可視化智能檢測系統,分析信號在異構網絡的傳輸特性,設計相關數據呈現app,為物聯網智能監測通用平臺的推廣打下堅實基礎,為解決學生心理健康提供一種有效的模式。
隨著現在生活節奏的不斷加快,人們面對的壓力也逐漸增加,而人們的壓力主要來自于學習,工作等方面,而學生的壓力主要來自于學習和就業壓力。由于疫情的沖擊,學生就業壓力不斷增加,競爭越來越激烈,這就要求掌握更多的基礎知識。隨著學業任務的加重,學生精神長期處于一種過度緊張的狀態,隨之而來的心理問題就不斷凸顯,長此以往,學生會出現不理智的行為,因此提前干預解決問題,為營造良好的學習環境奠定了基礎。
如果人們的精神狀態長期處于重壓之下,并且得不到合理的釋放,那么就會給人們的身心健康帶來很大影響,不利于人們正常的生活,因此及時掌握人們的心理壓力狀況,并合理的緩解壓力,是對促進社會發展很有意義的事情。目前國內心理壓力的研究主要體現在被動干預,通過調查卷的方式進行測試,學生參與度低,通過測試結果對各個學生進行單獨心理輔導;但是個別學生排斥心理非常強,不愿意讓別人知道自己秘密,這就導致學生不配合教師的心理輔導,起不到提前干預消除隱患的目的。而本研究通過可視化的方式顯示學生的心理狀況,并且通過app把學生的心理狀況信息發送到自己的手機,自己實時了解自己的心理狀況,身體狀況,實時調整心理,尋求幫助解除心理隱患,這為學生的學習,生活提供一種健康便捷的心理預警方式。
首先以本校學生為主體,利用采集模塊采集人體的心理變化信號,經過MCU解析譯碼處理后轉化為相應的控制信號;通過NB-IOT模塊將捕獲的信號傳遞后端的數據中心,數據中心根據大數據分析當前人體的生理狀態,顯示不同顏色的照明燈,同時可以根據室外燈光的強度調節能燈的明暗,實現實時調節,可以起到節能減排的效果。同時用戶可以根據數據中心的數據進行大數據分析,在web端顯示當前用戶的生理狀態示意圖,觀察用戶的心理狀態,及時提醒用戶及時調整心理,當人體的生理信號參數超出正常范圍時,數據中心將發送警告信息發送到用戶app,提醒用戶及時調整狀態。
本文通過數據測算的方式呈現人體所面對的心理壓力值,建立人體壓力測算模型,通過大數據分析方式測試學生的心理壓力,通過可視化的方式進行顯示;正常來說人體的平均心率值在75次/左右,而本研究設定的人體的心率閾值范圍在60次/分——100次/分,當人緊張時心率波動范圍過大有可能超出這個范圍,報警燈就會打開,將人體當前的健康狀況可視化顯示出來,說明當前學生壓力較大。
而人體的心理壓力測試不確定因素很多,我們通過采集不同模式下不同個人的心電波形數據分析個人的心理壓力狀況,具體步驟如下:采用無線傳感技術,對局域網范圍內不同學生心理健康狀況進行檢測,實驗采取三種模式:安靜模式、運動5min模式、運動5km模式,實驗中我們隨機挑選100個學生當中兩個學生A/B的數據進行分析,分別讓A和B兩個學生安置在安靜模式、運動5min模式、運動5km模式等三種模式中一段時間,隨機抽取期中5min的心電數據進行分析,同時對采集的數據通過無線傳遞到后端平臺,通過建立的異構網絡下的物聯網平臺,進行大數據分析,同時量化的值體現在應用軟件上。
首先在安靜模式,觀察A/B兩個同學的心電波形,可以發現A和B同學的數據心率變異性較低,無明顯變異性(如圖1所示),此種模式下人體波形整棟幅度平緩,表明人體心理壓力較小;其次在運動5min模式下,觀察A/B兩個同學的心電波形,發現人體的心率變異性增加,人體心電波形幅度增大(如圖2所示),表明人體當前的心理壓力增加,要適當緩解;最后在運動5kg模式下,觀察A/B兩個同學的心電波形,發現人體心率變異性增加,人體心電波形幅度非常大,表明人體當前的壓力值非常大,一定要對相關同學進行開導,否則會出現事故。

圖1 安靜狀態下心電波形

圖3 運動5km狀態下心電波形
由以上研究可知,基于大數據分析的心理預警智慧照明系統既能建立一種可視化的心理預警照明系統,又可以很好地應用到具體家庭照明場景中,同時節能減排,自動選擇照明情景,健康預警,根據大數據分析人體生理信息,預測人體當前時的心理狀況,為解決學生心理健康提供一種有效的模式。