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一种基于模态自适应学习的多模态课堂情感识别方法及系统: 本发明属于但不限于情感识别技术领域，公开了一种基于模态自适应学习的多模态课堂情感识别方法及系统，通过构建多模态数据采集系统，实时采集课堂教学过程中的文本、音频和视频等多模态数据，并对不同模态的数据进行预处理与特征提取。针...; 杜旭谢艺乾马兵李浩

语文课堂情感教学对学生心理适应能力的影响: 2024年; 在当前的教育体系中,情感教学逐渐成为教育者和研究者关注的焦点。情感教学不仅关乎知识的传授,更重要的是情感的交流和心灵的触碰,尤其是在语文教学中,情感教学的作用更是不可小觑。心理适应能力是指个体在面对生活中的压力和挑战时,能够有效调整自我情绪和行为,以达到心理平衡和社会适应的能力。语文课堂作为情感教育的重要场所,承载着传授知识、培养情感、塑造人格的多重功能。; 边红英; 关键词：培养情感心理适应能力语文课堂心理平衡情感教学塑造人格

高中英语课堂情感能量的生发:问题、路径与策略: 2024年; 情绪体验、情感联结及价值体认等情感能量,影响学习动机、课堂状态及学习效果。由于教学内容单一化、主题意义模糊化、活动过程形式化、师生互动机械化等原因,当前的高中英语课堂仍存在情感能量缺失、偏离、渗透空洞、交互断裂等问题。对此,高中英语教师应给予学生充分的情绪体验,并基于学习内容,锚定主题意义,关联学习活动,密切互动交往,建立课堂的情感连接,形成价值与文化认同,使学生的学习超越知识、触及心灵。; 林小燕; 关键词：学科育人高中英语课堂教学

“城乡接合部”初中语文课堂情感教育策略研究: 2024年; 随着教育改革的深入,情感教育在“城乡接合部”学校的初中语文教学中的重要性日益凸显。教师旨在探讨“城乡接合部”学校初中语文课堂情感教育的有效策略,通过对当前情感教育现状的分析,结合具体案例,提出有针对性的改进建议。; 柏桦; 关键词：初中语文情感教育教学策略

小学语文课堂情感教育的现状及对策分析: 2024年; 文章先分析了当前小学语文课堂存在的情感教育问题,并将情感教育与语文学科教学、现实生活情境和学生的成长发展相结合,以语文学科教学和情感教育的双重优化为目标,提出小学语文课堂情感教育的个性化教学策略。; 吴丽玉; 关键词：小学语文情感教育

学生课堂情感投入量表的开发与检验被引量：1: 2024年; 学生情感投入是课堂学习投入的重要维度,日益受到教育研究者和实践者的关注。然而,学术界对学生情感投入概念的讨论并不充分,大多只关注学生的情感状态,而忽视了学生对自身和学习共同体的情感调节过程。这导致实证研究对情感投入的测量准确性受限。本研究以课堂为主要场景,深入分析课堂情感投入的概念内涵,关注“状态与调节”和“个体与共同体”两组辩证关系,从情感状态、情感自我调节和情感共同调节三个维度构建更全面的学生课堂情感投入量表,并进行了系统的心理计量检验。研究结果表明,学生课堂情感投入量表具有良好的测量学特质,可以作为中小学课堂情感投入调查和课堂教学管理的可靠工具。; 杨子豪张羽; 关键词：量表编制

高职院校古典舞身韵课堂情感教学方式研究: 2024年; 对于高职院校古典舞教学而言,情感训练至关重要。情感是古典舞的灵魂,是教学质量的基石,舞者依托情感表达来塑造角色形象并与观众展开交流互动,观众可以通过舞者的神态表情、肢体动作等,感受作品的深邃内涵与情感韵味,这样便可以获得更好的体验。因此,在古典舞身韵课堂中,需要重视情感教学。; 张家佩; 关键词：高职院校古典舞

联合面部表情与行为姿态的学生课堂情感分析方法研究: 课堂教学一直是智能教育研究重要场景,学生作为课堂认知活动的主要成员,其情感状态能够反映出教师的教学方式是否能引起学生的兴趣。准确识别学生在课堂上的情感状态对于深化教学互动、提升学习效果具有不可或缺的作用。在传统的课堂教学...; 万凌峰; 关键词：情感识别面部表情识别决策级融合

在线英语课堂情感投入对自主学习能力的影响研究: 2024年; 本研究通过对中国北方某高校大学生进行问卷调查,采用结构方程模型考察了在线英语课堂情感投入对学生自主学习能力的影响。结果显示:1)在线英语课堂中大学生情感投入与自主学习能力均处于中等水平;2)情感投入与自主学习能力呈显著正相关;3)积极情绪与兴趣驱动直接正向预测自主学习能力,兴趣驱动通过积极情绪对自主学习能力产生间接预测,群体归属分别通过积极情绪与兴趣驱动间接预测自主学习能力;4)积极情绪、兴趣驱动和群体归属之间的互动是预测学生自主学习能力的默认模式。上述发现有助于深化对情感投入的研究,对自主学习能力的培养具有启发意义。; 丁婷燕王雅妮; 关键词：情感投入自主学习能力结构方程模型

面向学生课堂情感计算的自适应混合网络: 2024年; 情感计算可以为智慧教育提供更好的教学效果和学习体验。目前针对课堂领域的情感计算研究仍存在有限的适应性与对复杂场景的感知能力较弱的问题。针对这一挑战,提出一种混合架构SC-ACNet,旨在对学生课堂进行准确的情感计算。该架构包含一个能适应小目标的多尺度学生面部检测模块;一个能适应不同面部姿态的、具有自适应空间结构的情感计算模块,对学生的5种课堂情感(平静、困惑、愉悦、困倦和惊讶)进行准确识别;以及一个自注意力模块,以可视化模型中对结果产生主要贡献的区域。此外,为缓解课堂环境下学生面部情绪图像数据集匮乏的问题,构建了一个学生课堂数据集SC-ACD。在SC-ACD数据集上的实验结果表明,与基线方法YOLOv7相比,SC-ACNet的平均精度均值(mAP)提升了4.2个百分点,情感计算准确率提升了9.1个百分点;此外,SC-ACNet在KDEF和RaFD数据集上的准确率分别达到了0.972和0.994,验证了SC-ACNet可作为提高智慧课堂教学质量的有前途的解决方案。; 戎妍刘嘉雯李馨蕾; 关键词：情感计算人脸检测混合架构多尺度特征

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