近年来,随着物联网技术的快速发展,智慧校园、智慧教室等一系列新型教育模式和教学平台已经成为我国各地高校的研究热点。其中室内热环境作为智慧教室的一个重要考量指标也随着智慧教室建设的步伐引起了人们越来越多的关注,这不仅是因为室内热环境直接影响着学习者的热舒适感,并且还与学习者的学习效率、心理和生理健康紧密相关。同时,合理的评价室内热环境对学习者注意力的影响也是建立室内热环境与学习者注意力定量关系的基础。因此,本文旨在以学习注意力评价为目标,研究当室内热环境发生瞬变时对学习者注意力的影响以及客观获取并量化学习者学习注意力状态。本文首先通过设计的实验方案,被试者在两个不同热舒适等级的实验环境下进行慕课在线学习,分别采集了两个工况的室内环境参数;使用脑电设备和多导生理仪同步采集被试者脑电、心电、皮电三种生理信号并填写简式简明心境量表(Profile of Mood Stares-Short Form,POMS-SF)问卷。通过对试验中的POMS-SF问卷进行信效度分析,结果表明试验中问卷的数据科学有效,可以用于本文研究。其次,对采集的脑电、心电、皮电三种生理信号分别进行预处理与特征提取,并分析了各生理参数的线性和非线性特征。针对脑电信号,本文采用基于db4小波进行4层分解去噪,提取了脑电信号的2个非线性特征近似熵和能量;针对心电信号,采用db5小波进行6层尺度分解去噪,提取了心电信号的平均心率和R_R间期均值等4个特征;针对皮电信号,采用db2小波进行2层尺度分解去噪,分别提取了其标准差等4个线性特征。最后,本文分析了被试者脑电信号的近似熵和能量特征随时间变化的规律;采用K均值聚类算法对提取被试者的脑电信号的近似熵和能量特征进行聚类,根据聚类结果得出,在室内热环境发生瞬变后,随着学习者热舒适感的提升,其学习注意力也在不断提高,并且在200s左右时注意力水平开始发生跃变并趋向集中。最后本文以BP神经网络作为分类器,脑电信号聚类的结果为标签,对提取的心电、皮电信号特征进行分类,探讨心电、皮电信号和学习注意力之间的映射关系。结果表明,经过BP神经网络进行分类后心电、皮电信号特征分类的平均正确率为89.47%,分类器的ROC曲线下面积为0.89。从分类结果发现心电、皮电信号同样能够很好的对学习注意力进行分类评估。