摘要：学习画面情感能够影响学习者在线学习过程中的情感、兴趣和动机,进而影响学习者的学习体验和认知活动。文章利用卷积神经网络识别学习画面情感和学习者情感,并对学习画面情感与学习者情感的相关性进行大数据分析。研究发现:(1)学习画面情感中的温馨、欢快、活泼、搞笑、幽默、有趣等正向情感能够给学习者带来积极的情感体验,有助于培养学习兴趣,促进认知活动;(2)学习画面情感中的凄凉、枯燥、沉闷、繁乱等负向情感则会引起学习者的消极情感,影响耐心度、注意力,阻碍认知活动;(3)学习画面情感中的夸张、虚幻、惊险、恐怖比较特殊,与学习者情感间的关系较为复杂。最后,文章提出了选择恰当的资源类型、注重学习画面的情感设计、利用学习画面实现情感交互等建议,以便学习画面更好地为学习者的在线学习提供情感支持。

摘要：教育智能体是人工智能领域的重要研究方向,可助力实现教育的智能化、精准化和个性化,其对学习者的学习动机、学习情感、学习效果等有着直接且显著的影响。人工智能与教育的结合愈加紧密,但教育智能体尚处于探索阶段,为使教育智能体更好地服务教与学,文章通过对既有文献的梳理和归纳,对教育智能体的发展历程和应用现状进行了总结,并进一步明确了教育智能体的内涵和特征。教育智能体已在支持个性化学习、扮演虚拟教学角色、实现人机情感交互等领域取得应用,但仍存在决策精度较弱、对话能力有限、外观设计简单、情感交互不足等问题。未来,教育智能体将与大数据、深度学习、情感计算等技术深度融合,以其“智能”促进学习者的“智慧”发展,赋能教与学的变革与重构。

摘要：学习表情数据库中学习表情图像的数量与质量将直接决定深度学习模型的效率和泛化能力,但既有表情数据库存在样本数量少、分辨率低、表情类型有限等问题,而且其建设初衷也并非出于教育教学研究的需要,这无疑限制了学习表情的识别与应用。文章从现实需求出发,建成了拥有168000幅图像的学习表情数据库,并采用主观评价法对该数据库进行了评价,以确保该数据库的实用性和有效性。评价结果显示,学习表情数据库具有较高质量,能够满足实际需要。学习表情数据库的建设,对于提高学习表情识别的效率、准确率和鲁棒性具有重要意义,并有助于实现学习者与学习环境之间的深层情感交互。