本发明属于心理测评数据管理领域，涉及一种基于心理测评仪的智能数据管理系统。
背景技术：
1、近年来，随着对学生心理健康的日益重视，学校逐渐认识到心理测评在预防、干预和改善学生心理问题方面的重要性,心理测评不仅可以帮助教育工作者更好地了解学生的心理状况，还可以提供针对性的支持和指导，促进学生全面发展。
2、现有的智能数据管理虽满足一定要求，但仍存在局限性，其具体体现在：1、现有技术通常依赖单一或有限的指标来评估学生的心理健康状况，例如仅通过问卷调查或简单的生理指标测试，这种单一维度的评估方式往往无法全面反映学生的心理健康状态，容易忽略其他重要因素的影响，从而导致评估结果的不准确和不完整。
3、2、现有技术在心理辅导效果评估方面存在不足，尽管有些学校会进行心理辅导工作，但往往缺乏对辅导效果的客观评估和反馈，这使得学校无法及时了解心理辅导工作的成效，难以发现存在的问题并进行改进，缺乏有效的评估和反馈，导致学校无法准确掌握学生的心理健康状况，难以制定有效的心理辅导措施，以至于心理辅导工作往往难以取得理想的效果。
技术实现思路
1、鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于心理测评仪的智能数据管理系统。
2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，包括：心理测试信息采集模块:用于当各学生进行心理测试时，通过心理测评仪采集各学生的心理测试数据，包括生理指标数据和行为指标数据。
3、学生生理指标分析模块：用于根据各学生的生理指标数据分析各学生的生理状态吻合指数,记为βs，其中s表示不同的学生对应的编号，s＝1,2,3,...f。
4、学生反应指标分析模块：用于根据各学生的行为指标数据分析各学生的反应状态吻合指数，记为φs。
5、心理状态综合分析模块：用于通过各学生的生理状态吻合指数和反应状态吻合指数分析当前各学生的心理健康指数，记为qs，并存储至测评信息库。
6、测评信息库，用于存储目标学校内心理测评仪历史各次测试周期内各学生的心理健康指数，存储各场景下的参照心率波动度、呼吸频率波动度、血压波动度，存储各反应类型的面部反应评估权重和各反应类型下的关联面部图像集，并存储各语言类型的反应评估权重。
7、辅导效果评估反馈模块，用于从测评信息库中提取历史各次测试周期内各学生的心理健康指数，分析学生心理辅导有效度，并反馈至目标学校心理辅导相关管理人员。
8、优选地，所述各学生的生理状态吻合指数，包括：从各学生的生理指标数据中提取各场景下各监测时间点对应的心率值、呼吸频率值和血压值。
9、以监测时间点为横坐标，以心率值为纵坐标，构建各学生在各场景下的心率曲线，从中提取心率波动点数目、各心率波动点之间心率差，统计各学生在各场景下的心率波动度。
10、按照各学生在各场景下的心率波动度的分析方式同理分析得到各学生在各场景下的呼吸频率波动度和血压波动度。
11、将各学生在各场景下的心率波动度、呼吸频率波动度和血压波动度导入场景测试心理合格评估规则中，输出各学生的生理指标合格场景数目，记为ls；
12、从各学生在各场景下的心率波动度、呼吸频率波动度和血压波动度中筛选出各学生的最大心率波动度、最大呼吸频率波动度和最大血压波动度，分别记为(xmax)s、(x′max)s、(x′m′ax)s。
13、将最大心率波动度的所属场景作为参照场景，从测评信息库中提取参照场景下的参照心率波动度，并作为参照心率波动度，按照参照心率波动度的确认方式同理确认得到参照呼吸频率波动度和参照血压波动度，并将各学生的参照心率波动度、参照呼吸频率波动度和参照血压波动度分别记为(xc)s、(xc′)s、(xc″)s。
14、分析各学生的生理状态吻合指数βs，其中l′表示设定的参照生理指标合格场景数目。
15、优选地，统计各学生在各场景下的心率波动度的具体过程如下：将各学生在各场景下的心率波动点数目记为λsd，其中d表示不同的场景对应的编号，d＝1,2,3...d。
16、将各学生在各场景下的对应各心率波动点之间心率差进行均值计算，得到将各学生在各场景下对应心率波动点之间的平均心率差，记为δγsd。
17、统计各学生在各场景下的心率波动度其中δγ′表示设定的参照心率偏差值，λ′表示设定的参照心率波动点数目。
18、优选地，所述场景测试心理合格评估规则的具体评估过程如下：若学生在某场景下心率波动度、呼吸频率波动度和血压波动度均大于其设定参照值，则将该场景记为生理指标合格场景。
19、若学生在某场景下心率波动度、呼吸频率波动度和血压波动度中存在小于其设定参照值的情况，将该场景记为生理指标不合格场景。
20、优选地，所述分析各学生的反应状态吻合指数，包括：从各学生的行为指标数据中提取各场景下各监测时间点的面部图像，若某学生在某场景下某监测时间点的面部图像位于某反应类型下的关联面部图像集内，将反应类型对应的面部反应评估权重作为该学生在该场景下该监测时间点的面部反应评估权重，以此得到各学生在各场景下各监测时间点的面部反应评估权重，并确认各学生的面部反应评估权重，记为fs。
21、从各学生的行为指标数据中提取各场景下对应测试时长内的记录测试音频，通过语音转化技术转化得到各学生在各场景下记录测试文本，通过nlp技术对所述测试文本进行处理，得到各语言类型对应的关键词数目，将关键词数目最多的语言类型作为各学生在各场景下的语言类型，从测试信息库中提取各学生在各场景下对应语言类型的反应评估权重，通过均值计算得到各学生语言类型的反应评估权重，记为ys。
22、从各学生的行为指标数据提取各场景下各监测时间点对应的动作频率和动作幅度，据此分析各学生的动作状态吻合指数，记为ψs。
23、统计各学生的反应状态吻合指数φs，其中f′表示设定的参照面部反应评估权重，y′表示设定的参照语言反应评估权重,ψ′表示设定的参照动作状态吻合指数。
24、优选地，所述确认各学生的参照面部反应评估权重，包括：将各学生在各场景下各监测时间点的面部反应评估权重进行对比，统计各学生在各场景下各面部反应评估权重的监测时间点数目。
25、将监测点数目最多的面部反应评估权重作为各学生在各场景下的参照面部反应评估权重，并从中筛选出最小值，作为各学生的参照面部反应评估权重。
26、优选地，所述分析各学生的动作状态吻合指数，包括：从行为指标数据提取各学生在各场景下各监测时间点的动作频率和动作幅度，分别记为和其中j表示不同的监测点对应的编号，j＝1,2,3,...j,计算各学生的动作状态吻合指数ψs，其中ε′表示设定的动作频率参照值，τ′表示设定的动作幅度参照值。
27、优选地，所述各学生的心理健康指数的具体公式为：其中β′表示设定的参照生理状态吻合指数，φ′表示设定的参照反应状态吻合指数。
28、优选地，所述分析学生心理辅导有效度，包括：基于当前各学生的心理健康指数，对各学生进行健康分级，得到当前各学生对应的心理健康等级。
29、统计心理健康等级为较差的学生数目，并与学生数目进行作比，将比值作为当前心理不健康学生数目比。
30、基于历史各次测试周期内各学生的心理健康指数，按照当前心理不健康学生数目比同理计算得到历史各次测试周期内的心理不健康学生数目比。
31、将历史各次测试周期内的心理不健康学生数目比与当前心理不健康学生数目比进行整合，得到各累计测试周期内对应的心理不健康学生数目比。
32、以测试周期为横坐标，以心理不健康学生数目比为纵坐标，构建各学生的心理不健康学生数目比曲线，从中提取斜率作为心理不健康增长率，记为k。
33、将历史各测试周期内各学生的心理健康指数和当前各学生的心理健康指数进行整合，得到各累计测试周期内各学生的心理健康指数，据此确认心理不健康学生转化比和心理健康辅导预期差异比，分别记为τ和r。
34、统计学生心理辅导有效度，记为δ，其中k0表示设定的参照心理不健康增长率，τ0表示设定的参照心理不健康学生转化比，r0表示设定的参照心理健康辅导预期差异比。
35、优选地，所述确认心理不健康学生转化比和心理健康辅导预期差异比，包括：从各累计测试周期内各学生的心理健康指数提取首个累计测试周期内各学生的心理健康指数，并按照当前健康分级方式同理对历史首个累计测试周期内各学生进行健康分级。
36、将首个累计测试周期内心理健康等级为较差的学生记为起始非健康学生，将首个累计测试周期健康心理健康等级为非较差的学生记为起始健康学生。
37、以测试周期为横坐标，以心理健康指数为纵坐标，构建各起始非健康学生和各起始健康学生的心理健康指数变化曲线，分别从中进行斜率提取。
38、将心理健康指数变化曲线对应斜率小于0的起始非健康学生记为健康辅导预期差异学生，将心理健康指数变化曲线对应斜率小于0的起始健康学生记为心理非健康转化学生，统计出健康辅导预期差异学生数目和心理非健康转化学生数目，分别与学生数目进行对比，得到心理健康辅导预期差异比和心理不健康学生转化比。
39、本发明提供一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，相较于现有技术，本发明的有益效果如下：(1)本发明通过心理测评仪监测各学生的心率、血压、呼吸频率、面部图像、语言和动作这多个方面数据进行心理健康指数分析，解决了当前依赖单一指标来评估心理健康指数局限性的问题，打破了单一维度无法全面评估心理健康指数的不足，充分考虑了语言、动作、面部的关键要素的影响，从而提高了心理健康评估的准确性和完整性。
40、(2)本发明通过生理指标数据分析各学生的生理状态吻合指数，从而实现对学生生理状态的个性化评估，便于教育工作者后续可以制定更加合适的干预措施，从而根据学生的特定问题进行针对性干预，并能够更有效地改善学生的生理状态，以提高生活质量和学习效果。
41、(3)本发明通过根据面部图像、测试音频数据、动作频率和动作幅度进行反应状态吻合指数分析，实现了学生反应状态的综合性评估，可以全面评估学生的反应状态，从而有助于心理辅导相关管理人员更全面地了解学生在不同场景下的反应特点，进而及时制定针对性的干预措施，帮助学生改善反应状态，提高心理素质和适应能力。
42、(4)本发明通过各学生的生理状态吻合指数、反应状态吻合指数分析各学生的心理健康指数，能够更全面、准确地评估学生的心理健康状况，克服了单一指标可能带来的局限性，提供了更为全面的评估视角，可以为教育部门和学校制定相关政策、优化资源配置提供科学依据，有助于提升整体教育质量，促进学生的全面发展。
43、(5)本发明通过从测评信息库中提取历史各次测试周期内各学生的心理健康指数，分析学生心理辅导有效度，并反馈至目标学校心理辅导相关管理人员，有效解决了数据管理在心理辅导效果评估方面的不足，实现了心理健康辅导的客观性评估，进而便于学校及时了解学生存在的心理问题，并进行改进，同时提高了反馈的及时性和有效性，便于学校及时掌握学生的心理状态，从而制定有效的心理辅导措施，进而为心理辅导工作取得理想效果提供了有效辅助。
1.一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：所述各学生的生理状态吻合指数，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：统计各学生在各场景下的心率波动度的具体过程如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：所述场景测试心理合格评估规则的具体评估过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：所述分析各学生的反应状态吻合指数，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：所述确认各学生的参照面部反应评估权重，包括：
7.根据权利要求3所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：所述分析各学生的动作状态吻合指数，包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：所述各学生的心理健康指数的具体公式为：其中β′表示设定的参照生理状态吻合指数，φ′表示设定的参照反应状态吻合指数。
9.根据权利要求1所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：所述分析学生心理辅导有效度，包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于心理测评仪的智能数据管理系统，其特征在于：所述确认心理不健康学生转化比和心理健康辅导预期差异比，包括：
