情感意志

摘要： 相较于之前的课程标准改革,课程标准(征求意见稿)中强调的仍然是“以人为本”的基本教育理念,所不同之处在于不仅仅是强调知识、技能的积累以及情感意志的培养,更强调了培养具有独立思考能力、处事能力、适应社会发展能力的合格公民。鉴于此,在目前的中学政治课堂中进行科学而有效的教学评价就成了师生高度关注的问题。

摘要： 采用问卷调查法,以274名幼儿教师为被试,对幼儿教师的职业人格现状进行调查分析。结果发现:(1)幼儿教师职业人格的总体得分较中值低,幼儿教师职业人格的总体得分较低。(2)幼儿教师职业人格在情感意志维度上、智能结构维度上、道德意志维度上和个体内在倾向性上均存在显著性差异,其中,道德意志维度上的得分显著高于其他3个维度上的得分,智能结构维度上的得分显著低于其他3个维度上的得分。(3)幼儿教师职业人格在园所性质、所教班级和教龄上没有存在差异。幼儿教师职业人格总得分在不同的园所、不同年龄班和不同教龄上是一致的。

摘要： 了解思辨性文字理性的语言特点,让学生运用复杂句子呈现文字纵深的逻辑性,是思辨性写作入门课的重要教学内容.强化学生的"情感—意志"倾向,是思辨性写作入门课的最高教学目标.充分发挥入门课源头教学的先导功能,培养学生形成基本的理性思辨写作能力,为提高议论文写作水平打好坚实的基础.

摘要： 随着我国经济的良好发展,部分地区教育思想存在过于片面的问题,家庭、学校和社会教育重视文化知识的灌输,轻能力训练和情感意志培养,未能把培养学生良好意志品质作为必不可少的教育内容,有时甚至为了学生成绩而牺牲体育、美育等方面的均衡发展,导致很多青少年的意志品质畸形发展,表现为:顺境中得意忘形、逆境中自暴自弃,个人主义、利己思想严重,自我约束能力差等特点。专家们认为体育对学生意志品质的培养可以概括为对情感和动机的推动作用、对自觉性自制力的调节作用和对积极学习态度的激励作用。

摘要： 英语学习过程中,初中生的知觉、思维、记忆等智力因素对他们的英语学习起着关键的作用。但是,学习者的非智力因素在一定条件下起着决定性的作用,其中情感和兴趣因素是核心。本文先回顾国内外的研究现状,陈述了非智力因素的内容及结构并通过分析兴趣、情感意志、需要、动机等非智力因素对初中生英语学习的影响,探讨教学中养这些因素的方法途径,这对于大范围提高初中英语教学质量具有重要意义。

摘要： 我们都知道,小学生心理发展和变化具有较大的可塑性。无论是自我意识,认知能力,还是情感意志,学习心理,都易于培养,良好的或不良好的习惯都能通过教育加以改变。在语文教学中,除了对学生进行传道授业解惑外,还应注重对学生情感态度、意志品格、良好习惯和健康个性等心理品质方面的培养,促进学生的全面、可持续发展。一、学会倾听,让学生认知世界,和谐发展在语文教学中,要引导学生通过"听"来陶冶心灵、感悟真情。

摘要： 伴随经济全球化的深入发展,各国之间的文化联系不断强化,逐渐形成了大融合的趋势。民族音乐是在历史发展的长河中留下来的宝贵财富,在民族音乐的发展中,民族文化的传承与发展以音乐为载体传情达意,集中体现情感意志,颇受广大人民群众的喜爱。高校音乐教育发展民族音乐有着义不容辞的责任。文章遵循民族音乐特点和发展现状,从民族音乐传承发展的意义、局限性、发展建议等方面进行了探索。

摘要： 思想品德课程具有丰富的生活性与理论性,是培养学生道德情感意志、塑造学生良好心理品质与综合修养的思想性课程。教师应立足学生已有的知识经验,让品德课程回归生活,依据学生发展需求和认知规律,引导学生在生活情境中体验知识的魅力与乐趣。

摘要： 作为一个经常在高年级的班主任清醒地意识到,随着年龄的增长,学生的自尊心也越来越强,一旦受到伤害,所形成的心理对抗往往很难缓解,甚至会发展为逆反心理.所以在教育教学中,积极的暗示用得好,就像一阵润物无声的细雨,悄悄滋润着孩子稚嫩的心灵,它充分发挥了学生自我调节、自我矫正的心理功能,满足了学生自尊、自重的心理需要.对于培养孩子规范的举止、优良的品性、良好的习惯具有很重要的意义.在多年的班主任工作实践中,尝试了以下几种暗示方法.总之，积极的暗示是一种非常有效的教育方法。暗示教育能融洽教育者与被教育者之间的关系，含蓄而委婉，避免说理教育给孩子带来的压抑感和逆反心理，使孩子无形中养成良好的道德认识和行为举止以及坚强的情感意志，使教育进人“无为而治”和“此时无声胜有声”的佳境。

摘要： 本发明公开了基于维度情感模型的群体情感识别与异常情感检测方法，涉及智能情感识别技术领域，基于认知心理学PAD三维情感模型，通过数据搜集和人工标注，创建群体情感的视频数据集，揭示了六种典型情感在PAD空间中的位置关系；创建基于群体行为的情感预测模型，将群体运动特征映射为PAD空间中的三维坐标；构建异常情感分类器，当检测到愤怒和恐惧这两种异常情感，则判定场景产生了异常状态。针对群体运动视频，本申请既能够准确表达群体情感的连续变化状态，还可以实现对全局异常状态的有效识别。

摘要： 本发明涉及到情感分析领域，提出了一种基于语义、情感惯性和情感共性的对话情感分析方法，步骤包括：首先获取对话交替进行的多轮对话数据，并对不同人物角色进行标明；然后对多轮对话中的每条对话信息进行时序建模，提取出其中对应的语义信息表达序列；最后基于多轮对话所提取的语义信息表达序列，分离出对应的情感状态表达序列，并进行情感识别。在本发明中，打破了传统的以语义信息决定情感分类的做法，提出了由语义状态与情感状态分离的方法，由情感状态决定情感分类，从心理学的角度改进了现有对话情感分析方法，提升了情感识别的效果。

摘要： 本发明提供一种情感识别方法、情感识别设备及情感识别系统。其中，情感识别方法包括以下步骤：获取三维传感器阵列服装采集的用户的当前肌肉应力信号数据；将当前肌肉应力信号数据输入至已训练好的多元情感分类模型，获得多元情感分类模型输出的情感识别结果。本发明通过采用三维传感器阵列服装采集人体表达情感时当前肌肉应力信号数据，将其输入已训练好的多元情感分类模型中，多元情感分类模型通过肌肉应力信号数据输出其对应的情感识别结果。通过三维传感器阵列服装采集人体表达情感时的动作数据，可以确保高质量捕获肌肉应力信号数据，并根据动作与情感状态之间的关系，可以更准确地识别人体的情感表达，提高了情感识别的准确性。

摘要： 本发明公开了基于维度情感模型的群体情感识别与异常情感检测方法，涉及智能情感识别技术领域，基于认知心理学PAD三维情感模型，通过数据搜集和人工标注，创建群体情感的视频数据集，揭示了六种典型情感在PAD空间中的位置关系；创建基于群体行为的情感预测模型，将群体运动特征映射为PAD空间中的三维坐标；构建异常情感分类器，当检测到愤怒和恐惧这两种异常情感，则判定场景产生了异常状态。针对群体运动视频，本申请既能够准确表达群体情感的连续变化状态，还可以实现对全局异常状态的有效识别。

摘要： 从声音信号数据对每个分析帧提取声音特征量，并将该声音特征量存储到存储单元(S120)。接着，从存储单元读取所述声音特征量，使用基于预先输入的学习用声音信号数据所构成的一个以上的统计模型，计算与所述情感状态对应的所述声音特征量的情感状态概率(S130、S140、S150)。然后，基于计算的所述情感状态概率，判定包含所述分析帧的区间的情感状态(S160)。

摘要： 本发明提供了一种评测意志状态的方法及装置，其中，该方法包括：取意志评测方案，基于所述意志评测方案，向用户输出引导指令，并采集用户响应引导指令所作出的响应行为，意志评测方案是根据用户基础信息确定的，所述用户基础信息包括以下的至少两个：年龄、性别、身高和体重，根据用户的响应行为，确定用户的评测结果，评测结果包括以下至少一个结果：意志增强、意志减退、意志缺乏以及矛盾意向。本发明通过生成意志评测方案，分析用户意志评测结果，以此判定被检测人是否存在意志障碍。

摘要： 本发明公开了一种互联网信息公共意志决策方法，包括以下步骤：A1，向各客户端发送针对一互联网信息的投票信息；A2，接收所述客户端返回的投票；A3，对所述投票进行统计，如果统计结果达到设定值则根据投票结果确定所述互联网信息的状态。本发明还公开了一种互联网信息公共意志决策系统。本发明的有益效果在于：采用民主投票、少数服从多数的方式决定互联网信息状态，用户可自主管理互联网信息，增加用户的归属感和对网站的粘性；决策由用户自行完成，节省了网站运营者和管理员的人力成本，使网站运营更加高效、及时。

摘要： 本发明涉及的是一种用于增强意志力的益智胶囊，其特征是由：西洋参、灵芝、远志、酸枣仁、茯神、石菖蒲、合欢皮、何首乌、龙眼肉、沙棘、银杏黄酮、麦胚油、花粉、龟甲、栀子、甘草、蜂王浆干冻粉等为组方。经制备提取浓缩液和粉状原料混合成浸膏，干燥、杀菌、装入胶囊即得。

摘要： 本发明公开了情感分析技术领域的融合情感资源的多模态情感分析模型，包括：用来进行文本、视觉与听觉模态特征初步提取的单一模态特征提取层模块，利用Transformer捕捉模态内部的动力，并设计情感词分类预测任务进行情感嵌入学习和提取的单一模态特征深度提取层模块，利用情感嵌入来完成多模态特征交互学习，使得其他模态特征能够感知文本中情感信息的跨模态交互学习层模块，将前三层学习到的情感特征表示最终输入深度神经网络完成最终预测任务的预测层模块，首个将情感资源作为主导信息来进行多模态情感分析的模型，设计了一种情感词分类预测任务进行情感知识学习，相较于现有的多模态情感分析方法，本申请的方法具有明显优势和较好的泛化性。

摘要： 本发明涉及基于情感语义对抗的跨语言情感分类方法，属自然语言处理领域。本发明包括：构建汉越疫情相关社交媒体评论的数据集；将句子以及句子中情感词拼接，用卷积神经网络对拼接后的句子分别进行联合表征，分别获得单语语义空间下的情感语义表征；其次，通过对抗网络，在双语情感语义空间将带标签数据与无标记数据的情感语义表征进行对齐；最后将句子与情感词最显著的表征进行拼接，得到情感倾向性分析结果。本发明通过融合情感信息信作为背景信息实现了跨语言情感倾向性分析，从获取的舆情数据中为低资源数据获得情感分类结果，为后续的文本分类及低资源语言细粒度情感分析提供了支撑。