近年来,智慧学习环境以及人工智能、大数据、深度学习的教育应用研究日益丰富,那么是否能够将各新兴技术与智慧学习环境融合,促进智慧学习环境发展和完善?
现有的智慧学习环境研究重知轻情,注重对学习者认知层面的适应性和个性化,而较少考虑学习者的动机、情感等非智力因素在学习过程中的作用,那么是否能够借助新兴技术实现对学习者情感状态的适应性和个性化,为学习者提供更加人性化、智慧化的学习服务?
智慧学习环境中学习者主要通过手机、平板等移动设备观看学习内容的信息呈现画面即学习画面进行学习,学习画面是学习者与学习内容间信息交互的主通道。研究表明,感情表达=7%的言词+38%的声音+55%的面部表情。可见,面部表情是学习者表达情感的重要途径。那么是否能够借助新兴技术实现学习画面情感、学习者情感的实时识别,根据学习者的情感状态,学习画面自适应调整,以促进智慧学习环境中情感交互的实现?
而我们正在做此项研究,学习者情感、学习画面情感的准确识别依赖于深度学习算法,而深度学习算法依赖于大数据样本的人工标注。我们已建立学习者情感训练样本集,目前拥有几十万副图像,并已实现7种情感、5种强度的人工标注。学习画面情感种类和数量较多,我们难以在短时间内完成人工标注。因此,我们需要您的帮助!
问
感觉你们的研究很有意义,我们能帮助做些什么?
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