文献类型：期刊文章

作　　者：徐振国[1] 张冠文[2] 孟祥增[2] 党同桐[3] 孔玺[1]

XU Zhenguo;ZHANG Guanwen;MENG Xiangzeng;DANG Tongtong;KONG Xi(Faculty of Education,Shandong Normal University,Jinan Shandong 250014;School of Journalism & Communication,Shandong Normal University,Jinan Shandong 250014;School of Liberal Arts,Zaozhuang University,Zaozhuang Shandong 277160)

机构地区：[1]山东师范大学教育学部,山东济南250014 [2]山东师范大学新闻与传媒学院,山东济南250014 [3]枣庄学院文学院,山东枣庄277160

出　　处：《电化教育研究》

基　　金：山东省社会科学规划研究项目"网络游戏中的精神交往对青少年的影响"(项目编号:17CHLJ32);山东省高校科研计划项目"混合式学习视角下大学生个人学习环境模型构建及实证研究"(项目编号:J18RA144)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：2

起止页码：87-94

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：情感能够影响和调节学习者的注意、记忆、思维等认知活动,学习者情感的准确识别是构建智慧学习环境中和谐情感交互的基础,更是判断学习者学习状态的重要手段。传统学习者情感识别方法存在识别率低、算法复杂、鲁棒性差等问题,并且容易丢失面部表情特征的关键信息。文章提出一种基于卷积神经网络的学习者情感识别方法,该网络包括3个卷积层、3个池化层和1个全连接层。然后在自主搭建的大规模学习者情感数据库中进行了训练和实验,实验结果表明该方法能够快速、准确的识别学习者情感。未来,该方法可应用到智慧学习环境建设中,为完善学习者模型、实现情感交互、挖掘学习行为等提供技术支撑。

关 键 词：深度学习  学习者情感  情感识别 智慧学习环境 情感交互 卷积神经网络

分 类 号：G434[教育学类]