学习情绪

摘要： 英语作为除中文之外的第二大应用语言,是义务教育过程中必修的语言科目之一。当下在英语教学的过程中,教师语言行为对学生学习成果以及学习情绪的影响占据了主要位置。不同层面和不同情绪携带下的语言环境会造成截然不同的后果,语言作为连接二者的纽带,发挥了自身的能动性,可充分调动二者情绪,正面积极的语言可帮助学生发挥正面情绪的积极作用,而负面语言会加大学生的心理压力,其情绪的调动能力很差。因此本文将对教师语言和学习情绪之间的关系进行详尽阐述。

摘要： 幼儿阶段是情绪调节发展的重要时期。很多幼儿由于无法准确地用语言来表达自己的感受,在与同伴交往时常会发生冲突,产生不良情绪。产生不良情绪时,幼儿也会尝试用自己的方式调节情绪,但幼儿调节情绪的策略远未完善,对情绪的控制能力较弱。教师要帮助幼儿了解各种情绪及应对不良情绪的方法,引导幼儿学习情绪管理,逐渐培养幼儿良好的心理品质,这对他们一生的发展都具有重要的作用。我们尝试运用情绪主题绘本来帮助幼儿发展情绪管理能力。

摘要： 小学是学生夯实知识基础、提升学习兴趣的关键阶段,该阶段的教学应当落实新课改的要求,展现快乐教学的特点。数学是小学阶段的一门基础性学科,其教学不仅影响着学生未来的数学学习能力,而且影响着学生的日常生活。当前,一些教师未能完全摆脱应试教育思想的束缚,还沿用着传统的教学方式,一味地强调严肃的课堂氛围。在此情况下,一些学生在课堂上表现出消极的学习情绪,导致教学效率大幅度降低。趣味课堂的构建符合新课改的要求,能在一定程度上解决教学中的现存问题,对激发学生课堂学习动力、培养学生核心素养很有帮助。

摘要： 2021年7月24日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》(简称“双减”政策),提出学校要确保小学一二年级不布置书面家庭作业,其他年级每天书面作业完成时间平均不超过60分钟。“双减”政策直击传统应试教育功利要害,过多、过重、异化的作业给许多学生带来沉重的身心负担,影响学习情绪,也不符合我国发展学生核心素养的理念。

摘要： 在线学习资源虽是在线教学实施的载体和重要保障,但其建设的好坏对于在线学习者情绪及学习效果的影响目前仍缺乏较为系统的研究。本文基于控制-价值理论,以南通某高校三个专业学生三门课程线上授课的实践为研究对象,参考文献元分析方法,构建了在线学习者情绪解释图,并通过Meta Analysis软件对在线学习资源下学习情绪和学习效果的效应进行了测算,结果发现从整体分析上来看,在线学习资源的设计和应用对学习者学习情绪和学习成效有正向的影响,而从具体的因素来源看,不同的领域的因素对学习情绪和学习效果的影响各异,基于上述分析从在线资源情绪诱发、美学展示、价值剖析、资源交互等方面提出了在线资源的优化的建议。

摘要： 初中生处于心理和身体发育的时期,对外界有一定程度的好奇心。因此,在教学过程中,教师可以把握学生的这一特点,进行有指导的教学,在不知不觉中培养学生学习地理知识的兴趣,促进学生自发地参与到有关的学习与研究中,学习最重要的归根结底是学生内心对于学科的兴趣,这样学生才能不断拥有进取的不竭动力。由于现阶段学生对学习知识的重要性认识有限,在无聊的学习过程中不可避免地会产生不良的学习情绪,从而有意回避与地理有关知识的学习,因此,教师需要对学生施加适当的学习压力,来促使他们投入到学习中来。

摘要： 引言现阶段,初中生的英语写作水平有待提高,虽然初中英语教师一直在探讨有效的英语写作方法,但仍旧没有完全脱离传统写作模式,未能从根本上解决学生在英语写作方面存在的问题。在教师传授英语写作方法时,虽然当时学生比较理解,自己写起来却不知从何下手,最后导致写作的内容南辕北辙,此种现象让教师感到非常困惑。为了解决上述问题,帮助教师实现"高效教"和学生实现"有效学",本文尝试借助现代信息技术,将其融入到英语写作教学中,从认知层面打破学生对英语写作的刻板印象,帮助学生产生积极的学习情绪,激发学生对英语写作学习的求知欲。

摘要： 课堂教学是一门艺术,这样的艺术涵盖在课堂教学的每一个细节中,例如师生的课堂交流,除了语言之外,动作、神态、眼神等都是重要的沟通手段。实际教学中,教师要注重这些非语言的交流渠道,要用一些体态语言传递出细小而精妙的信息,以此激发学生的求知欲,保持学生良好的学习情绪。有人说课堂教学是一门艺术,这句话无可厚非,而且面对千差万别的学生,课堂教学是一门至关重要的不可忽视的艺术,教师在课堂上的行为、语言、动作等都会影响学生。高明的老师在课堂上可以巧妙地运用表情、手势、身体语言来处理课堂的状况,让学生的注意力持续集中在课堂上,让学生的学习情绪始终处于高昂的状态。本文结合教学实际谈谈教师如何在课堂上应用一些非语言方式来掌控课堂。

摘要： 语言学家克拉申的二语习得理论在第二语言教学中产生了深远影响,为我国英语教学提供了切实可行的理论指导。英语教师对克拉申相关理论的理解与运用直接关系到其日常教学质量。我国英语教学应开展以学生为中心的英语教学实践,妥善处理语法在英语教学中的地位,重视“可理解输入”在英语教学中的作用,尊重“语言沉默期”,了解学生的学习情绪。

摘要： 本研究的目的是揭示目前中高段小学生数学学习情绪的现状以及对于培养中高段小学生良好的数学学习情绪而提出相关建议。研究发现,中高段的小学生数学学习情绪与数学成绩之间有极大的相关性。小学生的数学学习情绪需要老师和家长以及学生自己的高度重视。在数学学习上,笔者对于如何帮助小学生控制管理自己的学习情绪,树立正确的数学情感,并能保持良好的心境提出了一些建议。

摘要： 本文分析了研制多媒体课件的意义,分析了多媒体课件应具有的五大功能即:学习情绪的立体性调动功能、知识结构与表现形式的高层次整合功能、形象生动的释疑解难功能、可控性可更新性功能以及及时反馈功能和可启发性功能,并对现行教育软件市场和各校自行研究的多媒体课件中存在问题进行分析,提出了初步的解决措施.

摘要： 学生在和声学习的初期,总是会出现这样或那样的困惑，本文仅分析了一个侧面,既由畏惧导致的厌学现象及这种心理产生的主要原因和解决的方法等。

摘要： 学生在和声学习的初期,总是会出现这样或那样的困惑，本文仅分析了一个侧面,既由畏惧导致的厌学现象及这种心理产生的主要原因和解决的方法等。

摘要： 学生在和声学习的初期,总是会出现这样或那样的困惑，本文仅分析了一个侧面,既由畏惧导致的厌学现象及这种心理产生的主要原因和解决的方法等。

摘要： 学生在和声学习的初期,总是会出现这样或那样的困惑，本文仅分析了一个侧面,既由畏惧导致的厌学现象及这种心理产生的主要原因和解决的方法等。

摘要： 本发明提供的基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统，包括利用卷积神经网络学习人脸库中预设的分析任务的卷积层，得到人脸分析模型；获取待分析人脸图像，利用人脸检测算法对所述待分析人脸图像进行分析，提取待分析人脸图像中人脸区域；利用所述人脸分析模型对所述待分析人脸图像进行预测，得到所述待分析人脸图像中每个人脸区域对应的情绪信息。本发明应用多任务学习的概念于卷积神经网络上，使得多种和人脸相关的分析任务，可以用同一个分析模型来识别，如此可以减少分析模型的大小和加快识别的时间。另外，本发明针对人脸的不同部位用不同的卷积层来描述，使得各卷积层的任务较单一且专精，可以达到更好的识别效果。

摘要： 本发明提供的基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统，包括利用卷积神经网络学习人脸库中预设的分析任务的卷积层，得到人脸分析模型；获取待分析人脸图像，利用人脸检测算法对所述待分析人脸图像进行分析，提取待分析人脸图像中人脸区域；利用所述人脸分析模型对所述待分析人脸图像进行预测，得到所述待分析人脸图像中每个人脸区域对应的情绪信息。本发明应用多任务学习的概念于卷积神经网络上，使得多种和人脸相关的分析任务，可以用同一个分析模型来识别，如此可以减少分析模型的大小和加快识别的时间。另外，本发明针对人脸的不同部位用不同的卷积层来描述，使得各卷积层的任务较单一且专精，可以达到更好的识别效果。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的情绪原因识别方法及系统，首先，将一段文本D中的情绪de与这段文本中的任意语句组合构成新的文本数据Dcp；然后用新的文本数据Dcp训练情绪原因识别模型PECR‑BERT，所述的情绪原因识别模型PECR‑BERT包括基于Transformer的双向编码表示器BERT模型和两个全连接神经网络层；最后用训练后的情绪原因识别模型PECR‑BERT识别文本中情绪de对应的原因语句dc。本发明能够有效地识别文本中情绪语句对应的原因语句，这些信息不仅能够为政府提供决策参考，预防公众负面情绪传播，还可以为用户提供更加个性化的服务，提升商品的用户体验，具有很大的价值与研究意义。

摘要： 本发明公开了一种基于可学习邻接矩阵的脑电情绪识别系统，包括以下步骤：步骤一、数据的采集、处理和划分：将采集到的每秒的脑电信号转化为M×N的特征数据；数据划分，将一部分数据作为训练集，另一部分数据为验证集；步骤二、邻接矩阵的构建：按照电极分布图构建初始的邻接矩阵A∈RM×M，M为脑电极的数量，邻接矩阵A中，对于某一个电极i和其它任一电极j，当i和j相邻时，Aij＝1；当i和j不相邻时，Aij＝0；任意电极与自身的邻接关系为Aii＝1；步骤三、数据输入模型进行训练；步骤四、将待测样本输入模型，模型输出脑电信号对应的情绪。其优点在于：模型学习难度小，能够提高情绪识别效果。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习与情绪识别的智能语音问答方法，包括：获取来自用户的语音，并对该语音进行处理，以提取其对应的文本信息，对用户的语音进行特征参数提取，并根据提取的特征参数对语音进行情感分析，以形成情绪标签；将生成的文本信息输入至训练好的语义表示与匹配模型中，结合得到的情绪标签，与问答库进行匹配，得到问句的答案并输出。本发明能够解决现有智能问答系统仍然由于自然语言的多义性和复杂性，深度学习算法应用得并不是很丰富，造成问答系统的准确率偏低的技术问题，以及在捕获中文句子信息时，仍然存在数据冗余且维度单一的情况，因此容易造成系统匹配偏差的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于脑电信号的多视图深度学习的情绪分析方法和系统。该方法包括：采集基于外界诱导刺激产生的脑电信号；利用带通滤波器对采集的脑电信号进行预处理，获得多通道脑电信号；对多通道脑电信号进行表征提取，并将脑电信号分解为其组成信号视图，提取多个频率段的信号特征；将多个频率段的信号特征分别输入到预训练的多列卷积神经网络模型，通过对每列卷积神经网络模型的决策结果进行加权平均得到最终的决策结果，其中每列神经网络模型对应一个频率段的信号特征；利用情绪模型针对最终决策结果进行情绪分类。本发明能够提高数据预测的真实性，并减少由于脑电数据的不稳定性以及环境变化带来的脑电特征之间的领域差异。

摘要： 本发明涉及一种基于学习数据的情绪评价方法，包括：获取学生在第一载体上的点阵笔迹信息；第一载体为纸质类载体；将第一书写时间进行处理,得到学生在第一载体的第一时长数据,将点阵笔迹信息的和预设的第一标准信息进行匹配,得到学生的第一得分信息；获取学生在学校的视音频信息；根据第一书写时间,提取第一书写时间对应的第一视音频信息；将多个第一视音频信息进行分析，确定学生的情绪信息；判断第一得分信息发生变化时，情绪信息是否存在变化；当第一得分信息和情绪信息为反比例变化时，生成第一异常提醒信息；根据第一预设时长内，第一异常提醒信息的个数，对学生的情绪进行评价。

摘要： 本发明涉及一种基于情绪知识的情感嵌入式学习方法及系统，其特征在于，包括：将若干情感词典中的情感词语进行对齐和融合，得到每一情感词语的多维向量所表达的情感空间以及每一情感词语在情感空间的强度值；根据每一情感词语的多维向量所表达的情感空间以及每一情感词语在情感空间的强度值，进行嵌入式学习，得到每一情感词语包括上下文语义和情绪语义的改进的词向量，本发明根据词与词之间在情感空间上的距离远近调整各自在词语义空间的分布位置以达到融合情绪语义的目的，可以广泛应用于嵌入式学习领域中。

摘要： 本发明涉及一种基于学习过程情绪实时分析的智能化学习干预系统，包括：情绪数据采集部分，用于在真实学习场景下，对人脸面部跟踪，获取人脸面部动态变化数据；自动识别处理部分，用于建立训练测试数据库、困惑情绪自动识别模型，利用该模型对情绪数据采集部分采集的数据进行处理；情绪分析、干预部分，用于建立学习情绪分析可视化系统、给出干预策略；实现学习过程中对学习者情绪状态实时变化的记录与分析，并及时提供适应性的调节和干预。

摘要： 本发明公开了一种识别学习情绪进行个性化推荐的系统及方法，所述系统包括：教学过程采集单、学生影像采集装置、视音频合成单元、交互行为分析单元、情绪评价单元、智能切片单元、个性化标注单元和个性化推荐单元。本发明首先利用教室内直录播影像系统采集与分析每个学生的情绪数据、学习状态，对所有情绪数据进行汇总统计，并依据整体专注程度对视频进行切片，同时结合个人对不同片段的情绪表现，最终形成基于时间维度的个性化切片课堂录屏结果，推荐给对应学生，既能帮助学生更清楚的认识自我学习状态，更能有针对性的帮助学生有所侧重的解决课堂中的遗留问题。