情感教學(xué)agent：建模與反饋策略研究.pdf

1、智能agent是人工智能非常重要的一個研究領(lǐng)域，因其自治性、主動性、社會性的特點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用。越來越多的智能教學(xué)系統(tǒng)開始采用智能agent作為構(gòu)建體系結(jié)構(gòu)的支撐技術(shù)，并由此形成了教學(xué)agent這一新的研究方向。現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)生理科學(xué)的研究顯示情感對人類的認(rèn)知具有重要的影響。而教育科學(xué)研究領(lǐng)域也從未停止過對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中情感體驗的關(guān)注。因此，賦予教學(xué)agent情感處理的能力就成為該領(lǐng)域一個非常明確的研究目標(biāo)。 受心理學(xué)關(guān)于情感

2、模型研究的啟發(fā)，智能agent研究領(lǐng)域也開始關(guān)注情感要素在智能系統(tǒng)建模中的作用，并陸續(xù)出現(xiàn)了一些智能agent的情感模型。然而，當(dāng)前的大部分模型仍集中于agent的外部反應(yīng)行為而很少考察其內(nèi)部狀態(tài)。因此，當(dāng)前的情感模型多是基于一些靜態(tài)規(guī)則和預(yù)先定義的領(lǐng)域知識生成情感，缺乏自適應(yīng)性。同時，現(xiàn)有智能agent的情感模型對情感信息的處理還是基于二值邏輯，沒有體現(xiàn)出情感本身的動態(tài)性和模糊性的本質(zhì)。 另一方面，本文針對教學(xué)agent的比較

3、研究發(fā)現(xiàn)，盡管現(xiàn)有一些設(shè)計已嘗試?yán)脤W(xué)生的情感狀態(tài)去選擇更適合學(xué)生的教學(xué)方法，卻鮮有激發(fā)和調(diào)動學(xué)生的積極情感從而對學(xué)生形成情感支持的研究。此外，現(xiàn)有的教學(xué)agent即使已嘗試情感建模，但僅停留在增強(qiáng)可信性的層次上，尚未真正賦予教學(xué)agent情感識別的能力和情感合成機(jī)制。 本文提出了基于模糊邏輯的教學(xué)agent情感建模方法，體現(xiàn)了情感動態(tài)型和模糊性的本質(zhì)；使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了對教學(xué)agent情感經(jīng)驗信息的學(xué)習(xí)，增強(qiáng)了模型的自適應(yīng)

4、性。在此基礎(chǔ)上，本研究設(shè)計了一個能夠識別學(xué)生情感，具有情感表現(xiàn)能力，能為學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中提供情感支持，并最終促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)效果的教學(xué)agent——情感教學(xué)agent(Emotional and Pedagogical Agent，EPA)。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括： (1)提出了基于模糊邏輯和機(jī)器學(xué)習(xí)的情感建模方法。 使用模糊集合表征事件對目的影響程度，目的重要程度和期望程度，并探索了基于模糊邏輯規(guī)則的情感評估方法，以相

5、對少的模糊規(guī)則實(shí)現(xiàn)在可觀測事件和情感狀態(tài)上的平滑轉(zhuǎn)換，體現(xiàn)了人類情感動態(tài)性和模糊性的特點(diǎn)；使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了教學(xué)agent對事件預(yù)期值等經(jīng)驗信息的學(xué)習(xí)，增強(qiáng)了教學(xué)agent情感模型的自適應(yīng)性。 (2)提出了基于學(xué)生動機(jī)類型的情感識別方法。 有關(guān)學(xué)生學(xué)習(xí)動機(jī)的研究顯示，學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)類型(表現(xiàn)取向，掌握取向)對其學(xué)習(xí)中可能的情感狀態(tài)產(chǎn)生重要影響。本研究在情感識別方法中引入學(xué)生的動機(jī)類型，體現(xiàn)了學(xué)生情感識別過程中的個體差