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。
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