混合式学习环境下情绪分析应用与模型研究——基于元分析的视角

发布时间：2021-08-25 02:50

　　情绪能够影响人们在学习和生活中的动机与状态,是影响学习效果的重要因素之一。已有研究表明,融合情绪分析的教学形式对教学效果有积极影响,本研究从元分析的角度对情绪分析相关文献进行研究,发现情绪自我报告法、情绪文本挖掘法等八种情绪分析方法在教学中均有应用。本研究对这八种方法进行对比分析,探索适用于混合式学习环境的情绪分析方法,提出一种以情绪自我报告、访谈、面部表情识别与情绪文本挖掘等四种方法为主的情绪分析模型,并分析其在混合式学习中的应用前景和发展趋势,以期对研究学习者情绪的教育工作者、学者有一定的借鉴意义。 

【文章来源】：电化教育研究. 2018,39(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、引言
二、国内外常见的情绪分析方法
    (一) 主观情绪分析方法
        1. 情绪自我报告法
        2. 访谈法
    (二) 客观情绪分析方法
        1. 面部表情识别
        2. 语音情感识别
        3. 身体姿势分析
        4. 脑电波、心电图、皮肤电
        5. 鼠标、键盘日志分析
        6. 情绪文本挖掘技术
三、情绪分析方法的应用比较分析
四、情绪分析方法应用模型
    (一) 混合式学习之线上学习情绪分析
    (二) 混合式学习之线下学习情绪分析
五、情绪分析模型的应用趋势


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于生理信号的情绪识别腕戴设备[J]. 李英春,尤磊,贺靖康,周柯,赵立强,李烨.  电子技术应用. 2017(02)
[2]基于大数据的在线学习情绪测量模型构建[J]. 晋欣泉,王林丽,杨现民.  现代教育技术. 2016(12)
[3]混合学习研究领域的前沿、热点与趋势——基于Citespace知识图谱软件的量化研究[J]. 肖婉,张舒予.  电化教育研究. 2016(07)
[4]智慧学习环境中基于面部表情的情感分析[J]. 孙波,刘永娜,陈玖冰,罗继鸿,张迪.  现代远程教育研究. 2015(02)
[5]语音情感识别研究进展综述[J]. 韩文静,李海峰,阮华斌,马琳.  软件学报. 2014(01)
[6]基于SPSS的职教网络英语实践教学情感因素分析报告[J]. 罗红卫.  电化教育研究. 2012(06)
[7]访谈法在远程教育研究中的应用[J]. 蒋国珍,张伟远.  远程教育杂志. 2004(03)



本文编号：3361237