学生表情识别研究综述

摘要

学习情绪分析有助于理解学生学习状态、为实施有效学习干预提供重要依据。近年来,随着人工智能的快速发展,表情识别已成为感知学习情绪最直接和最有效的方式,备受教育技术领域关注。然而,由于表情与认知之间关联高度复杂、教育场景复杂多变等,学生表情识别依然是一个开放问题。文章采用文献分析法,对学生表情识别的研究现状及趋势进行深入探讨。文章首先归纳分析了面向学生表情识别的表情分类和数据库构建研究进展,重点分析了学生表情分类和数据库构建存在的系列问题;其次,详细梳理了学生表情识别方法的研究现状,并分析了表情识别方法未来的发展方向;第三,梳理了表情识别在教育领域的典型应用;最后,探讨了学生表情识别未来在表情分类、鲁棒识别算法构建以及隐私保护等方向上的发展趋势。