網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)境下學(xué)習(xí)情緒及情緒模型的研究.pdf

1、現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育作為創(chuàng)新型服務(wù)業(yè)得到越來越多人的關(guān)注,并且取得了一定的發(fā)展,然而當(dāng)前的各類現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)缺乏教師與學(xué)生的情感互動,教師無法針對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況實(shí)施因材施教的個性化教學(xué),系統(tǒng)也沒有充分考慮教學(xué)環(huán)節(jié)中教學(xué)雙方的情緒狀態(tài)對教學(xué)的影響。 本文在北京市教委科技計劃重點(diǎn)項目暨北京市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目(編號:KZ200810028016)“基于情緒認(rèn)知模型的個性化數(shù)字教育關(guān)鍵技術(shù)研究”的資助下,通過對人工心理和情感計算的研究,

2、將情感計算的概念引入到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng),通過對學(xué)習(xí)者面部表情的識別,根據(jù)構(gòu)建的基于模糊邏輯的情感認(rèn)知模型對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行分析,針對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)情緒的不同進(jìn)行智能化調(diào)整。 本文所作的主要工作如下： 1.基于情緒的基本理論和國內(nèi)外常用的情緒模型,通過對情緒的分類和維度空間論的研究,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境下學(xué)習(xí)者的實(shí)際學(xué)習(xí)情緒,提出了基于人臉檢測的趨避度和基于眼簾檢測的專注度的學(xué)習(xí)情緒概念,并利用曲線擬合的方法構(gòu)建了趨避度模型和專注

3、度模型,組成了二維的情緒空間。 2.研究了基于膚色的人臉檢測和表情特征提取。本文在前人的膚色空間的基礎(chǔ)上,采用基于YUV空間的膚色模型,利用膚色密度法得到膚色區(qū)域和非膚色區(qū)域的劃分,進(jìn)一步用水平和垂直投影得到人臉候選區(qū)域。在確定人臉區(qū)域以后,對人臉區(qū)域二值化,利用投影積分法確定嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域,進(jìn)而用形態(tài)學(xué)運(yùn)算確定了嘴巴和眼睛的中心。 3.構(gòu)建基于模糊邏輯的情感認(rèn)知模型。通過對模糊邏輯的研究和分析,在樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,

4、應(yīng)用模糊統(tǒng)計法對各種情感類型的隸屬函數(shù)曲線進(jìn)行分析,并在MATLAB的模糊控制工具箱中選取了適當(dāng)?shù)摹⒛軌虼硐鄳?yīng)曲線的隸屬函數(shù)。并通過對模糊模式識別中的最大隸屬原則和擇近原則的分析選擇了最合適的辨別原則。 4.通過情緒認(rèn)知模型,可以得到學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài),并據(jù)此設(shè)計情緒反應(yīng)模型。影響情緒反應(yīng)的因素很多,本文主要考慮在線時間評價值、學(xué)習(xí)效果評價值及學(xué)習(xí)者當(dāng)前的情緒評價值三個因素。根據(jù)認(rèn)知教學(xué)理論,對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)中的情感認(rèn)知模塊進(jìn)行總