e-office教学中的情感感知与情感调适

e-office教学中的情感感知与情感调适

情感计算是对事物的情感计算，它有助于缩短人类之间的距离，创造和谐的情感环境。目标是赋予计算机识别、识别、表达和适应人类情绪的能力。情感计算的目标是让计算机从各种传感器那里获得人类情感的生理和行为特征的信号，并建立一个“情感模型”，使计算机能够感知、识别和理解人类情感，并对目标人员的情感做出智能、敏感、友好的反应。拥有情感感知能力的计算机应用程序有助于缩短机与人之间的距离，营造和谐的机与人之间环境。利用情感计算的特性,将其应用在网络教育中,可以从很大程度上弥补网络情感的缺失.E-Learning简单地说,就是网络化学习环境.它由多媒体网络学习资源、网上学习社区及网络技术平台等方面构成.在这个网络学习环境中,汇集了大量数据、档案资料、程序、教学软件、兴趣讨论组、新闻组等学习资源,形成了一个高度综合集成的资源库.基于互联网平台,学习者在分散的地点通过PC上网,可以实现近似于正常教学环境的学习.随着前一段时期对E-Learning高速扩张式的研究与实践,大家发现E-Learning并不能完全替代教师的课堂教学,学习效果也不像预期的那么理想.这一波热潮逐渐退去后,人们逐步回归理性.在E-Learning中从强调硬件技术向关注对学习者教育本身回归,这已经成为大家共同关注的问题.考察当前的大多数E-Learning系统,我们可以发现一个普遍现象,现在的E-Learning系统仅仅是采用信息技术与网络技术进行“课本搬家”,普遍是在网络上发布文本化的教学课件、教学练习题与相关试题等这种“课本搬家”或“电子课本”对学习者来说是冷漠的,缺乏对学生的个性指导,笔者把这种现象称为是“情感缺失”.所谓情感缺失,就是指由于教师和学习者完全分离,使得学习者不能像常规教育那样可以置身于一种教学氛围中,学习者在学习过程中的诸多心理、生理上的活动无法参与到学习的过程中,并得到正确的反馈.学习者不得不长时间面对冷漠的电脑屏幕,感受不到交互教学的乐趣和情感的交流,很快会对学习产生反感情绪与厌学.本文尝试将情感计算技术引入E-Learning系统中,并在这一方面做了积极探索与研究,提出一个基于情感计算的E-Learning模型框架.该模型框架基于目前的E-Learning技术,重点是引入实时情感计算模型该模型框架通过捕捉和识别学习者的诸多表情,判断和理解其情感状态,系统根据学习者的状态及情感的变化,给出相应的情感鼓励或情感补偿,及时调整教学行为和策略,更好地服务于自主学习,以期突破E-Learning系统中普遍存在的情感缺失问题.1设置情感信息,发展互联网情感计算是一个高度综合化的技术领域.通过心理科学、认知科学与计算科学的结合,研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点,设计具有情感反馈的人机交互环境,将有可能实现人与计算机的情感交互.情感计算的实质就是通过各种传感器获取人脸表情、身体姿态、语音等由人类的情感所引发的生理变化信号,利用情感模型对这些信号进行识别和分析,从而理解人的情感并做出适宜的响应.现在有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展.情感计算研究将不断加深对人的情感状态和机制的理解,提高人机界面的和谐性,有效地改变过去计算机呆板的交互服务方式,提高人机交互的亲切性和准确性.2基于情感计算的e-学习系统模型学习者在学习过程中的表情、语言和姿态是丰富多彩的.比如,当学习者能够理解学习的内容或者乐于接受当前的教学方式时,就会情绪高涨,表现出微笑、手舞足蹈、眉飞色舞等表情或欢快的言语;反之,如果对当前的教学内容不理解或对教学方式不满意,就会有抵触情绪,表现为眉头紧锁,低沉丧气等表情或出现激动的言语声调;当学习者出现疲倦的状态时,会表现出目光呆滞、反应迟钝、哈欠连连等等.学习者在学习过程中的这些情感表现是很重要的反馈信号,我们应该充分且有效地利用这些反馈信号,调整教学策略,更好地针对当前学习者的情绪现状进行个性化指导.本文针对传统的E-Learning系统模型进行了改进,提出了基于情感计算的E-Learning系统模型,基本框图如图1所示.该模型以“情感计算”为一个核心技术对学习者在学习过程中的情感信号进行实时反馈,并与同期学习者的“学习绩效评估”成绩一起提供给本系统的另一个核心技术模块“虚拟教师即时教学策略决策系统”进行实时决策,并根据决策结果调整下一步的教学方式和内容,实现带情感计算的个性化学习和指导.本系统旨在能有效地解决E-Learning系统中情感交流缺乏的弊端.该系统可以实现三个功能:(1)对学生的情感信息进行捕捉和识别,并以此做为动态调整教学策略的重要依据;(2)虚拟教师可以与学生进行情感交流实现人机情感交互;(3)通过调整教学策略与学习绩效评估进行个性化服务.该系统可以分为五个模块:登录模块、情感计算模块、学习绩效评估模块、个性化教学实施模块与虚拟教师教学策略决策模块.2.1学生信息编码认证这一部分是学习者与计算机的接口,主要负责对学习者的身份进行认证,在存储的学习者特征数据库中获得学生的特征信息.学习者特征数据库用来存储学习者的基本情况(如注册号、姓名、性别、年龄、学历、学位、专业、进修提高).2.2情感信息识别与处理子模块设计该模块是通过相关传感器对实时收集到的情感信息分别进行情感识别,再通过统计方法计算出在该段学习的表情、语音以及动作姿态的种类和出现的比例,识别出学习者的整体情感反应,提供给“虚拟教师即时教学策略决策系统”作为决策的依据之一.此模块包含以下两个子模块.情感输入子模块:在传统的E-Learning系统中的人机接口基础上增加情感计算输人端(包括人脸表情识别输入、语音情感识别输入、姿态识别输入),主要负责收集学习者情感反馈信息,并提供给“情感信息识别与处理子模块”进行情感识别.情感信息识别与处理子模块:该模块包括面部表情识别(简称为表情识别)、语音表情识别(简称为语音识别)姿态表情识别(简称为姿态识别).表情识别处理的是人脸的五官变化信息,如闭眼、张大嘴巴、皱眉等;语音识别处理的是人的声音音调、节奏和速度等;姿态识别处理的是人的姿态变化,如身体前倾、后仰、举臂等.根据提取对象的不同进行分类与统计.目前常用的特征提取方法可分为几何特征、统计特征、频率域特征和运动特征等几种特征提取方法.常用的识别方法有线性判别分类、神经网络、支持向量机分类器.在此模块的详细设计中,要依据心理学和系统需求定义表情、语音、姿态与情绪的对应关系,如眉毛上扬、嘴角上扬表示愉快,皱眉、嘴角下垂表示厌恶等.情感识别模型的功能流程如图2所示.2.3虚拟教师教学策略决策模块它是决策系统的一个重要参数来源,主要收集学习者的实时反应,决策模块传送过来的当前教学内容、教学策略、学习者情感反馈等信息,统计绩效参数,转化为相应的评价参数,实时回馈给“虚拟教师教学策略决策模块”,为虚拟教师制定下一步的教学策略提供数据信息.2.4前学习者实际交互界面即前模型此模块是系统的执行者.它根据“虚拟教师教学策略决策模块”提供的教学策略及相应教学内容,以适应当前学习者个性的良好的交互界面进行实际教学互动.它输出教学内容和个性化的环境元素(如:采用动画、音响等力所能及的环境效果进行环境元素的输出),采集学习者的回馈信息,并实时地传送给“虚拟教师教学策略决策模块”和“绩效评估模块”,完成一个执行周期,然后等待下次的教学指令.2.5信息采集与决策过程它是本系统的核心模块.学习者的整个学习过程是通过与一个虚拟教师界面的交互而进行的,本模块就是这个虚拟教师的大脑.首先,在学习者登录完成后,虚拟教师即可获得该学习者的过往学习信息,通过当前学习者的情感特征,学习者学习数据库中记载的最近进度信息,迅速建立起交互学习的环境.第二,虚拟教师做好学习者信息的采集、丰富、保存工作,这些信息的质量与数量将直接影响虚拟教师教学策略质量与个性化指导的成效.所需采集的基本信息一般有学习者经常访问的地址与栏目、感兴趣的话题、学习者的IP地址、停留时间、访问的时间频率、经常提问搜索的关键字、交互学习的进展、学习过程中的相应情感信息、作业与考试的完成过程与结果、进行电子讨论的话题、访问的时间段等等.信息采集模块负责收集这些信息,并把这些采集的信息送往学习者学习数据库中,虚拟教师会对这些数据进行统计与分析,供虚拟教师日后分析制定教学策略时作为参考数据.第三,虚拟教师决策过程与实施如下:根据收集的情感反应、学习进度信息、辅导答疑信息、作业完成情况、在线测试信息、实时绩效评估信息等等,将它们有机的结合起来,进行统计学分析,得出学习者的认知能力,学习中的弱点和没有掌握的知识,学习者的学习习惯,本次策略执行效果等等一系列结果数据,虚拟教师使用这些分析结果,再结合“专家数据库”中的相应决策方案,决定行之有效的教学策略以及教学内容和环境元素,提供给“个性化教学实施模块”,以执行对新一轮次学习的教学尝试.在这个教学策略实施之后,虚拟教师立即采集“情感探测”和“实时绩效评估”反馈的信息,获得学习者对这种策略的教学内容和教学方式的响应程度,学习者的需求走向,进而决定下一步的教学策略……如此反复,教师可以及时掌握学习者对所教授知识的掌握情况和所采用的教学方法的认可程度,了解学生的需求、动态地调整教学策略,满足学习者个性化的远程教育需求.虚拟教师将上述的采集、决策、实施、反馈、再采集、再决策、再实施的过程记录在学习者学习数据库和决策专家数据库中,逐步形成丰富的教学经验数据,专家系统对这些经验数据进行统计学分析,总结出多种有效的教学策略.这样虚拟教师就可以根据不同的学习内容、不同的教学目标及学习者的不同情感状态来调整教学策略.虚拟教师即时教学策略决策系统流程图如图3所示.由上述过程可见,在实际学习中,教学策略并不是固定不变的,当学习者的学习过程发生情感与理解接受知识能力的改变时,系统能实时分析原因,从专家数据库中选择最适合当前学习者情绪状态的教学策略和内容进行个性化指导服务.另一方面,虚拟教师可以通过情感模型刺激系统产生出符合人类情感变化规律的情感信号,交由教学执行模块采用动画、音响等力所能及的环境效果进行表情输出,使得学习者能够在不知不觉中体会到环境对他情绪变动产生的回馈,从而改变传统远程教学系统那种呆板的、机械化的、被动接受知识的状况实现和谐的人机交互.3基于情感计算的e-学习系统情感计算作为刚刚兴起的技术近来得到