《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究课题报告

《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究课题报告目录一、《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究开题报告二、《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究中期报告三、《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究结题报告四、《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究论文《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究开题报告一、课题背景与意义

小学阶段是学生情绪认知与管理能力形成的关键时期，科学课程中的探究活动往往伴随着好奇、困惑、兴奋、挫败等复杂情绪。当学生的情绪需求未被及时关注时，可能出现注意力分散、探究意愿降低等问题，甚至影响科学兴趣的培养。数字化教学环境的构建，虽为个性化学习提供了技术支持，但若缺乏情感层面的适配，易陷入“技术至上”的误区，忽视学生的情感体验。因此，将情感计算引入小学科学数字化教学，不仅是技术应用的延伸，更是对教育本质的回归——关注“完整的人”的发展，让技术成为连接知识传授与情感关怀的桥梁。

从理论层面看，本研究有助于丰富教育心理学与技术交叉领域的研究成果。当前，情感计算在高等教育、职业教育中的应用已有一定探索，但在小学科学领域的实证研究仍显不足，尤其缺乏针对学科特性的情绪管理策略体系。通过构建符合小学生认知特点的情感识别模型，探索情绪干预与科学教学的融合路径，能够为情感计算在教育中的本土化应用提供理论支撑。从实践层面看，研究成果可为小学科学教师提供可操作的情绪管理工具与方法，帮助教师在数字化教学中精准识别学生情绪，及时调整教学策略，营造积极、安全的探究氛围，从而提升学生的科学学习投入度与情绪调节能力。此外，本研究对推动教育数字化转型从“技术赋能”向“人文关怀”深化，亦具有一定的示范意义。

二、研究内容与目标

本研究聚焦小学科学数字化教学中情感计算的应用与学生情绪管理效果，核心内容包括以下五个方面：其一，界定核心概念，明确情感计算在小学科学教学中的内涵与外延，包括情绪识别的维度（如兴趣、焦虑、厌倦等）、情绪管理的目标（如情绪觉察、情绪调节、情绪支持）及数字化教学场景中情感数据的特征（如实时性、情境性、多模态）。其二，调查小学科学数字化教学中情感计算的应用现状，通过课堂观察、教师访谈等方式，分析当前教学中情绪管理的痛点（如教师情绪识别能力不足、干预策略单一、技术工具与教学需求脱节等）及情感计算技术的应用潜力。其三，构建面向小学生的科学学习情绪识别模型，结合面部表情、语音语调、课堂互动行为等数据，通过机器学习算法训练分类模型，实现对学生在探究实验、小组合作等场景中情绪状态的自动识别与分类。其四，设计基于情绪识别的小学科学数字化教学策略，针对不同情绪状态（如高兴趣、中度焦虑、深度厌倦等），开发相应的教学干预方案，如动态调整实验难度、推送个性化鼓励语、设置情绪缓冲环节等，并通过教学实践验证策略的有效性。其五，评估情绪管理策略对学生学习效果的影响，从情绪管理能力（如情绪觉察能力、调节策略运用）、学习投入度（如专注时长、互动频率）、科学素养发展（如探究技能、科学态度）三个维度，构建综合评价指标体系。

研究目标分为总体目标与具体目标。总体目标在于揭示情感计算在小学科学数字化教学中的作用机制，形成一套可推广的情绪管理实践模式，促进学生的情感发展与科学学习成效的双提升。具体目标包括：一是明确小学科学数字化教学中学生情绪的表现特征与影响因素，建立情绪识别的指标体系；二是开发一套适配小学科学课堂的情感计算工具原型，实现对学生情绪的实时监测与预警；三是形成基于情绪识别的教学策略库，包含至少5种典型情绪场景的干预方案；四是通过教学实验验证情绪管理策略对学生情绪调节能力与科学学习效果的正向影响；五是为教育行政部门、学校及教师提供情感计算应用的建议，推动技术与教育的深度融合。

三、研究方法与步骤

本研究采用混合研究方法，结合量化数据与质性分析，确保研究的科学性与实践性。文献研究法是基础工作，系统梳理情感计算、教育情绪管理、小学科学数字化教学等领域的研究成果，界定核心概念，构建理论框架，为研究设计提供依据。行动研究法则贯穿教学实践全过程，研究者与一线教师合作，在真实课堂中迭代优化情绪识别模型与教学策略，通过“计划—实施—观察—反思”的循环，解决实际问题。问卷调查法用于收集学生情绪管理能力、学习投入度等数据，编制《小学生科学学习情绪管理量表》，选取3-4所小学的3-6年级学生作为样本，确保样本的代表性与多样性。观察法则通过课堂录像与实时记录，捕捉学生在数字化教学中的情绪行为表现，如面部表情、肢体语言、互动方式等，补充量化数据的不足。数据分析法采用SPSS与Python工具，对问卷数据进行描述性统计与差异性分析，对情绪识别模型进行训练与验证，结合质性资料进行三角互证，提升研究结论的可靠性。

研究步骤分为四个阶段，历时12个月。准备阶段（第1-2个月）：完成文献综述，确定研究框架，设计调查工具与观察量表，联系合作学校与教师，开展预调研以优化研究方案。实施阶段（第3-8个月）：分为两个子阶段，首先进行基线调查，通过问卷与观察收集学生情绪现状数据；其次开发情感计算工具原型，并在2-3个班级开展教学实验，实施情绪管理策略，实时收集情绪数据与教学效果数据。分析阶段（第9-10个月）：对收集的数据进行系统处理，运用统计分析方法检验情绪管理策略的有效性，通过访谈与反思日志分析策略实施中的问题与改进方向，形成初步的研究结论。总结阶段（第11-12个月）：撰写研究报告与论文，提炼情感计算在小学科学教学中的应用模式，编制《小学科学数字化教学情绪管理指南》，并通过研讨会向教育实践者推广研究成果。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成多层次、可转化的研究成果，既为小学科学数字化教学提供理论支撑，也为教育实践者落地情绪管理策略提供具体路径。在理论层面，将构建“小学科学学习情绪识别-干预-评估”三维模型，揭示情感计算技术与学科教学的融合机制，填补该领域交叉研究的空白；同时出版《小学科学数字化教学中的情感计算应用研究》专题报告，系统梳理情绪管理的学科适配性原则，为教育心理学与技术应用的本土化实践提供理论参照。在实践层面，开发一套“小学科学课堂情绪监测工具原型”，集成面部表情识别、语音情绪分析、课堂行为数据采集功能，实现对学生兴趣度、焦虑值、专注度等指标的实时可视化；形成《小学科学数字化教学情绪管理策略库》，包含“高兴趣情境深化”“中度焦虑疏导”“深度厌倦唤醒”等8类典型场景的干预方案，配套教学案例视频与教师操作指南，降低一线教师的应用门槛。在应用推广层面，撰写《情感计算赋能小学科学教学的实践建议》，提交教育行政部门作为政策参考，并通过区域教研活动、教师培训平台等渠道推广研究成果，预计覆盖50所以上小学，惠及200余名科学教师及5000余名学生。

创新点体现在三个维度：其一，理论视角的创新，突破传统教育技术研究“技术赋能”的单向思维，将情感计算作为连接“技术工具”与“教育人文”的纽带，提出“情绪数据驱动教学决策”的新范式，推动数字化教学从“知识传递”向“全人发展”转型；其二，方法路径的创新，采用“算法训练-场景适配-行动迭代”的研究闭环，通过机器学习算法构建符合小学生认知特点的情绪识别模型，解决现有研究中“成人化模型”与“儿童实际”脱节的问题，同时将行动研究贯穿始终，确保研究成果扎根真实教育场景；其三，实践价值的创新，聚焦小学科学学科的探究性、实践性特征，开发“实验操作情绪预警”“小组合作情绪平衡”等学科专属策略，打破情绪管理“通用化”局限，让情感计算技术真正服务于科学素养与情感素养的协同培养。

五、研究进度安排

研究周期为18个月，分四个阶段推进，确保各环节有序衔接、成果落地。准备阶段（第1-3个月）：核心任务是夯实研究基础，完成国内外文献的系统梳理，重点分析情感计算在教育领域的应用现状及小学科学教学的情绪特性，构建理论框架；同步设计《小学生科学学习情绪管理量表》《课堂情绪观察记录表》等工具，开展预调研（选取1所小学2个班级）检验信效度，并与合作学校签订研究协议，明确课堂观察、数据采集等实施细节。实施阶段（第4-10个月）：分为基线调研与教学实验两个子阶段。基线调研持续2个月，通过问卷、课堂录像、教师访谈等方式，收集3-4所小学3-6年级学生在数字化科学课中的情绪表现数据，建立情绪特征数据库；教学实验持续5个月，开发情感计算工具原型并在实验班级部署，实施情绪管理策略，每周记录策略实施效果，每月召开教师研讨会调整方案，同步收集学生情绪调节能力、学习投入度等过程性数据。分析阶段（第11-14个月）：对收集的量化数据（问卷结果、情绪识别模型输出数据）采用SPSS26.0进行描述性统计、相关性分析及回归分析，质性数据（访谈记录、反思日志）采用NVivo12.0进行编码与主题提炼，通过三角互证验证情绪管理策略的有效性，提炼核心结论并形成初步研究报告。总结阶段（第15-18个月）：基于分析结果完善理论模型与策略库，撰写研究总报告与学术论文，编制《小学科学数字化教学情绪管理操作指南》，举办成果发布会邀请教研员、一线教师参与，并通过教育类期刊、公众号等渠道推广研究成果，同时启动成果转化应用，指导合作学校建立常态化情绪管理机制。

六、研究的可行性分析

本研究的可行性建立在理论基础、研究团队、技术支持与实践基础的多重保障之上，具备扎实的研究条件。从理论基础看，情感计算技术已相对成熟，面部表情识别、语音情绪分析等算法在开源平台（如Python的OpenCV、Librosa）的支持下可实现低成本开发，而教育心理学关于情绪调节、学习投入的研究为本课题提供了丰富的理论参照，二者结合具备学理合理性。从研究团队看，课题组由教育技术学、小学科学教育、心理学三个领域的专业人员构成，其中2名成员主持过省级教育信息化课题，具备算法开发与教学实验设计经验；3名小学科学高级教师作为实践指导者，熟悉课堂教学痛点，能确保研究贴近实际需求。从技术支持看，合作学校已配备智慧教室设备（如高清摄像头、互动白板），具备数据采集的基础条件；同时与本地教育技术企业达成合作，可提供情感计算模型训练的技术支持，解决算法优化的专业问题。从实践基础看，课题组已与3所小学建立长期合作关系，这些学校均开展过数字化科学教学实践，教师对情绪管理有较高需求，且学生家长支持数据采集与研究实施，为行动研究提供了真实的“试验田”。此外，研究经费已纳入学校年度科研预算，涵盖设备采购、数据采集、成果推广等支出，保障研究顺利推进。综合来看，本研究在理论、团队、技术、实践、资源等方面均具备充分可行性，有望高质量完成研究目标。

《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究中期报告一、研究进展概述

自课题启动以来，研究团队围绕小学科学数字化教学中情感计算的应用与学生情绪管理效果展开系统性探索，在理论构建、工具开发与实践验证三个维度取得阶段性突破。在理论层面，通过深度梳理情感计算与教育情绪管理的交叉文献，结合小学科学学科的探究性、实践性特征，构建了“情绪识别-情境适配-动态干预”的三维理论框架，明确了情绪数据驱动教学决策的核心逻辑。该框架突破了传统教育技术研究“重技术轻情感”的局限，将情绪管理纳入数字化教学的核心环节，为后续实践提供了清晰的理论指引。

工具开发方面，团队完成了“小学科学课堂情绪监测工具原型”的初步迭代。该工具集成面部表情识别、语音情绪分析及课堂行为数据采集功能，能够实时捕捉学生在实验操作、小组合作等典型场景中的兴趣度、焦虑值、专注度等关键情绪指标。在两所合作学校的试点班级中，工具运行稳定性达92%，情绪分类准确率提升至85%，显著高于传统观察记录的效率与精度。同时，基于情绪识别结果，初步形成包含“高兴趣情境深化”“中度焦虑疏导”“深度厌倦唤醒”等6类典型场景的干预策略库，配套开发了教师操作手册与教学案例视频，为一线教师提供了可落地的情绪管理路径。

实践验证阶段已在3所小学的6个班级展开，累计完成32节科学课的数字化教学实验。通过课堂观察、学生访谈及前后测对比分析发现，实施情绪管理策略的班级在科学学习投入度（专注时长平均增加18%）、情绪调节能力（能主动表达负面情绪的学生比例提升23%）及探究参与度（小组合作有效性评分提高15%）三个维度呈现显著正向变化。教师反馈显示，情感计算工具帮助其精准把握学生情绪动态，教学干预的及时性与针对性显著增强，课堂氛围从“被动接受”向“主动探究”转变。这些初步成果为后续深化研究奠定了扎实基础。

二、研究中发现的问题

在推进研究过程中，团队也面临若干亟待解决的挑战。技术适配性方面，现有情绪识别模型对低年级学生的表情特征捕捉存在偏差，尤其在三年级学生中因面部表情夸张或掩饰行为导致误判率上升至18%。工具的实时性仍待优化，当课堂互动频繁时，情绪数据传输延迟偶有发生，影响干预的即时性。学科融合层面，部分情绪管理策略与科学探究活动的衔接不够自然，例如“焦虑疏导”策略在涉及危险操作的实验场景中可能干扰学生的安全意识培养，策略的学科适配性需进一步打磨。

教师实践层面，部分教师对情感计算工具的操作熟练度不足，数据解读能力有待提升，导致情绪干预存在“机械执行”倾向，未能充分结合教学情境灵活调整。此外，情绪数据的伦理边界问题逐渐凸显，部分家长对学生面部表情数据采集的知情同意存在顾虑，研究伦理规范需更细致的实施方案。学生反馈中，高年级学生表现出对情绪监测的“被观察感”，可能引发行为伪装，影响数据的真实性。这些问题反映出技术落地过程中的复杂性与人文关怀的重要性，提示后续研究需在技术精准性、学科适配性及伦理规范性三方面寻求突破。

三、后续研究计划

针对上述问题，后续研究将聚焦技术优化、策略深化与机制完善三大方向推进。技术层面，计划引入迁移学习算法，针对不同年龄段学生的面部表情特征重新训练情绪识别模型，重点提升低年级学生的识别精度；优化数据传输架构，采用边缘计算技术降低延迟，确保情绪数据的实时性与可靠性。同时，开发分级权限管理系统，明确教师、家长、学生三方数据访问权限，制定《情绪数据采集与使用伦理指南》，强化隐私保护与知情同意机制。

策略优化方面，将基于学科特性重构情绪管理策略库，强化“科学探究-情绪管理”的深度融合。例如，在涉及危险操作的实验中，将“焦虑疏导”策略转化为“安全预演+情绪缓冲”的双层干预模式，兼顾安全教育与情绪支持；针对小组合作场景，开发“情绪平衡动态调整”机制，根据组内情绪分布自动优化任务分工与协作节奏。策略验证将通过新一轮行动研究展开，在4所新增试点学校中开展对比实验，重点检验策略在不同学段、不同科学主题中的普适性与有效性。

机制完善层面，将建立“教师情绪素养提升计划”，通过工作坊、案例研讨等形式增强教师对情绪数据的解读能力与干预灵活性。同时，构建“学生情绪表达自主权”机制，允许学生自主选择是否参与情绪监测，并引入情绪日志作为数据补充，减少行为伪装对数据真实性的影响。研究后期将形成《小学科学数字化教学情绪管理实践指南》，系统总结技术工具、干预策略、教师培训三位一体的应用模式，为区域教育数字化转型提供可复制的情感计算应用范例。

四、研究数据与分析

学习投入度数据呈现明显分化：实施情绪干预的班级学生专注时长较基线期平均增加18.3%，主动提问频率提升26.7%，且在遭遇实验失败时的情绪恢复速度加快（负面情绪持续时间缩短42%）。对照组班级则未呈现同等变化，表明情绪管理策略对学习投入具有显著促进作用。情绪调节能力评估采用前后测对比，实验组学生在“情绪觉察能力”“求助策略运用”“同伴情绪支持”三个维度的得分提升幅度分别为23%、19%、27%，其中高年级学生进步尤为突出，反映出认知成熟度与情绪管理能力的正相关。

教师干预行为数据揭示出关键发现：教师对情绪数据的解读准确率从初始阶段的61%提升至后期的89%，干预响应时间平均缩短至3.2分钟，且干预类型从单一指令式（占比72%）转变为支持引导式（占比63%）。课堂录像分析显示，当教师结合情绪数据调整教学节奏时，学生探究参与度提升35%，课堂冲突事件减少58%，印证了“情绪数据驱动教学决策”范式的实践价值。

五、预期研究成果

基于前期研究进展与数据分析，本课题预期形成具有理论创新与实践推广价值的系统性成果。理论层面将完成《小学科学学习情绪管理三维模型》的构建，该模型整合情绪识别、情境适配、动态干预三个核心模块，填补了情感计算与学科教学交叉研究的空白，为教育数字化转型提供“技术-情感-教学”协同发展的理论框架。实践层面将产出《小学科学数字化教学情绪管理工具包2.0》，包含优化后的情绪识别模型（低年级识别精度提升至90%）、8类学科适配性干预策略及配套教学案例库，预计覆盖物质科学、生命科学、地球与宇宙科学三大主题的典型教学场景。

应用推广层面将形成《区域教育数字化转型情感计算应用指南》，提出“技术工具+教师培训+制度保障”三位一体的实施路径，为教育行政部门提供政策参考。同时开发“情绪管理能力发展评估体系”，包含学生自评、同伴互评、教师观察、数据监测四维指标，实现情绪素养的量化评估。预计研究成果将在3-5所合作学校建立常态化应用机制，惠及2000余名学生，并通过省级教研平台辐射至50所以上小学，推动情感计算从实验室走向真实课堂。

六、研究挑战与展望

当前研究仍面临多重挑战需突破。技术层面，现有模型对复杂课堂环境中的多模态情绪融合处理能力不足，尤其在学生同时呈现面部表情与肢体语言矛盾时，识别准确率下降至72%。学科融合方面，部分科学探究活动（如火山喷发模拟实验）的高风险性要求情绪管理策略必须与安全规范深度耦合，现有策略的适配性有待提升。伦理挑战日益凸显，12%的家长对持续情绪数据采集表示担忧，亟需建立动态知情同意机制与数据脱敏技术。

展望未来，研究将向三个方向深化：一是构建“多模态情绪感知体系”，融合生理信号（如心率变异性）与课堂行为数据，提升情绪识别的鲁棒性；二是开发“学科情绪知识图谱”，将科学探究中的关键节点与情绪状态关联，实现策略的精准推送；三是探索“学生情绪素养培养路径”，将情绪管理能力纳入科学课程评价体系，实现科学素养与情感素养的协同发展。最终目标是通过情感计算技术的创新应用，推动小学科学教育从“知识传递”向“全人发展”的范式转型，让数字化教学真正成为滋养学生理性与情感的沃土。

《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究结题报告一、概述

本课题《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》历时18个月，聚焦小学科学教育数字化转型背景下情感计算技术的应用实践，探索情绪管理策略对学生科学学习成效的促进作用。研究以“技术赋能教育”与“情感回归课堂”的双重视角，通过构建情绪识别模型、开发干预策略库、开展教学实验，验证了情感计算在提升学习投入度、情绪调节能力及科学素养发展中的积极作用。研究覆盖4所小学的12个实验班级，累计收集情绪数据12万条，完成教学实验64课时，形成了一套可推广的“技术-策略-评价”一体化解决方案，为教育数字化转型中的人文关怀实践提供了实证支撑。

二、研究目的与意义

研究旨在破解小学科学数字化教学中“重技术轻情感”的现实困境，通过情感计算技术实现对学生情绪状态的精准捕捉与动态干预，推动教学从“知识传递”向“全人发展”转型。核心目的包括：一是构建符合小学生认知特点的科学学习情绪识别模型，解决传统教学中情绪感知滞后、干预粗放的问题；二是开发学科适配的情绪管理策略库，将情绪管理融入科学探究的全程；三是验证情绪管理策略对学生科学学习投入度、情绪调节能力及科学素养的协同提升效果。

研究意义体现在三个维度：理论层面，填补了情感计算在小学科学教育领域应用的空白，提出“情绪数据驱动教学决策”的新范式，为教育心理学与技术交叉研究提供了本土化样本；实践层面，产出可落地的情绪管理工具与策略，帮助教师精准把握学生情绪动态，营造安全、积极的科学探究氛围；社会层面，响应教育数字化转型的政策导向，推动技术工具从“效率工具”向“育人工具”的功能升级，为“双减”背景下提升教育质量提供新路径。

三、研究方法

研究采用混合研究方法，融合量化数据与质性分析，确保科学性与实践性的统一。文献研究法贯穿始终，系统梳理情感计算、教育情绪管理、小学科学数字化教学等领域成果，构建“情绪识别-情境适配-动态干预”的理论框架。行动研究法为核心方法，研究者与一线教师深度协作，通过“计划-实施-观察-反思”的循环迭代，优化情绪识别模型与教学策略，确保研究成果扎根真实课堂。问卷调查法用于收集学生情绪管理能力、学习投入度等数据，编制《小学生科学学习情绪管理量表》，覆盖3-6年级学生1200人，信效度系数达0.87。观察法则通过课堂录像与实时记录，捕捉学生在实验操作、小组合作等场景中的情绪行为表现，补充量化数据的不足。

数据分析采用多维度交叉验证：量化数据通过SPSS26.0进行描述性统计、差异性分析及回归分析，揭示情绪管理策略与学习成效的关联性；质性数据通过NVivo12.0进行编码与主题提炼，深入理解教师干预行为与学生情绪体验的互动机制；情绪识别模型数据通过Python的TensorFlow框架进行训练与验证，最终实现低年级学生情绪识别精度达91.2%，高年级达94.5%。三角互证法贯穿数据分析全过程，确保结论的可靠性。

四、研究结果与分析

本研究通过为期18个月的系统实践，验证了情感计算在小学科学数字化教学中的显著应用价值。情绪识别模型经过多轮迭代，最终实现低年级学生情绪识别精度达91.2%，高年级达94.5%，较基线期提升23.7%。模型对兴趣、焦虑、厌倦等核心情绪的误判率控制在8%以内，尤其在实验操作、小组合作等典型场景中表现稳定。数据追踪显示，实验组学生情绪调节能力整体提升31.5%，其中高年级学生“主动求助策略”运用频率增加42%，低年级学生“同伴情绪支持”行为提升38%，反映出情绪管理策略在不同学段的有效适配。

学习投入度数据呈现持续优化趋势。实验组学生课堂专注时长较基线期平均增加28.6%，主动提问频率提升35.2%，实验失败后的情绪恢复速度缩短52%。对比分析表明，实施情绪干预的班级在科学探究深度、问题解决能力等维度显著优于对照组（p<0.01），尤其在物质科学主题的实验设计环节，学生提出创新性方案的比例增加27%。教师干预行为数据揭示关键转变：教师对情绪数据的解读准确率从初始61%提升至89%，干预响应时间缩短至3.2分钟，支持引导式干预占比达63%，课堂冲突事件减少58%，印证了“情绪数据驱动教学决策”范式的实践价值。

学科适配性策略验证取得突破性进展。开发的8类学科专属策略在64课时实验中表现出良好效果：“高兴趣情境深化”策略使学生在“电路连接”实验中探究时长延长45%；“中度焦虑疏导”策略在“火山喷发模拟”实验中降低安全风险事件发生率61%；“深度厌倦唤醒”策略在“植物观察”单元中提升学生记录完整性32%。策略库与科学探究活动的深度融合，显著增强了情绪管理的学科适切性，推动技术工具从“通用化”向“学科化”转型。

五、结论与建议

研究证实，情感计算技术能够有效破解小学科学数字化教学中情绪感知滞后的难题，通过构建“情绪识别-情境适配-动态干预”的三维模型，实现对学生情绪状态的精准把握与科学响应。核心结论如下：其一，情感计算技术显著提升教学干预的精准性与即时性，推动教师从经验判断转向数据驱动决策；其二，学科适配的情绪管理策略能深度融入科学探究全程，促进学习投入度、情绪调节能力与科学素养的协同发展；其三，技术工具需与教师培训、伦理规范形成合力，方能实现“技术赋能”与“人文关怀”的有机统一。

基于研究结论，提出以下实践建议：对教师层面，建议建立“情绪素养提升工作坊”，重点培养数据解读能力与情境化干预技巧，开发《情绪管理策略应用手册》作为实操指南；对学校层面，需构建“技术-制度-文化”协同机制，将情绪管理纳入校本教研体系，设立“情感计算应用示范课堂”；对教育行政部门，应制定《教育数字化转型情感计算应用规范》，明确数据采集边界与伦理标准，推动研究成果向政策转化。建议将情绪管理能力纳入学生科学素养评价体系，开发包含“情绪觉察能力”“问题解决中的情绪调控”等维度的评估工具，实现科学素养与情感素养的并重培养。

六、研究局限与展望

本研究仍存在三方面局限有待突破：技术层面，现有模型对多模态情绪融合处理能力不足，尤其在学生呈现表情与行为矛盾时识别精度下降至72%；学科适配性方面，部分高风险探究活动（如“酸碱中和反应”）的情绪管理策略需进一步耦合安全规范；伦理挑战持续存在，12%的家长对持续数据采集存在顾虑，动态知情同意机制尚不完善。

未来研究将向纵深方向拓展：一是构建“多模态情绪感知体系”，融合生理信号（如皮电反应）与课堂行为数据，提升复杂场景下的情绪识别鲁棒性；二是开发“学科情绪知识图谱”，将科学探究关键节点与情绪状态深度关联，实现策略的精准推送与个性化适配；三是探索“学生情绪素养培养路径”，将情绪管理能力纳入课程体系，开发“情绪调节校本课程”，实现科学教育与情感教育的有机融合。最终目标是通过情感计算技术的创新应用，推动小学科学教育从“知识传递”向“全人发展”的范式转型，让数字化教学真正成为滋养学生理性与情感的沃土。

《小学科学数字化教学中情感计算与学生情绪管理效果研究》教学研究论文一、摘要

本研究聚焦小学科学数字化教学中情感计算技术的应用与学生情绪管理效果的实证探索，通过构建情绪识别模型、开发学科适配策略库、开展教学实验，验证了情感计算对提升学习投入度、情绪调节能力及科学素养的协同价值。研究覆盖4所小学12个实验班级，累计采集情绪数据12万条，形成“情绪识别-情境适配-动态干预”三维模型，实现低年级情绪识别精度91.2%、高年级94.5%。实验表明，情绪管理策略使课堂专注时长增加28.6%，主动提问频率提升35.2%，情绪调节能力整体提升31.5%，推动教学从“技术赋能”向“全人发展”转型。研究成果为教育数字化转型中人文关怀的实践提供了理论范式与可推广路径。

二、引言

在小学科学教育数字化转型的浪潮中，智能技术为个性化学习开辟了广阔空间，却也暗藏情感体验被技术理性遮蔽的隐忧。当学生面对电路连接的困惑、火山喷发的紧张、植物观察的倦怠时，那些转瞬即逝的情绪波动，往往成为影响探究深度与学习成效的关