情感教学模式

摘要： 主题班会作为高校思想政治教育的重要阵地愈来愈受重视。为避免把主题班会开成“任务布置会”“通知会”,并使主题班会充分发挥应有的思政教育作用,许多高校学生工作者纷纷探索出“课程化”道路。文章从情感教学模式的视角出发,论述高校主题班会的课程化建设。

摘要： 随着新英语课堂教学改革的逐步推进,研究者对小学英语教育教学的分析不断增多,现阶段明确提出了以课堂教学内容为主的小学生英语情感教育实施策略,在上课的同时,老师合理地渗透一些情感因素,为小学生的学习打下更坚实的基础。 这种新课堂教学政策的实施,给小学英语教学带来了很好的推进作用。 小学生的生理心理特点决定了他们学习的主体性不强,学习的毅力与情绪和爱好有密切的关系。 因此,在小学英语课堂教学中,情感教学就显得尤为关键。 结合小学英语课堂教学的优势,以学生为本的情感教学核心理念作为指导,以学生学习兴趣和自学能力的提升和塑造为基础,提高小学英语课堂教学的有效性,在情感教学方式上有所改进。

摘要： 英语作为当前全世界使用范围最广的语种,具有十分重要的学习价值.但受到应试教育的影响,我国的英语教学模式一直都存在一些缺陷和问题,对学生的学习质量以及学习效果造成了一定的不良影响.本文以情感教学模式在高中英语教学中的应用意义为切入点,进一步研究情感教学模式在高中英语教学中的应用问题以及解决方法,希望可以为提高高中英语教学质量提供新的思路.

摘要： 高师舞蹈人才培养需要探索一种新的教学模式。文章着重论述舞蹈教学中情感模式的作用,强调对舞蹈师范生共情能力的激发与培养。把情感和认知结合起来,将情感模式应用于舞蹈教学中,有效推动学生充分理解舞蹈学科的育人价值,提高学生的审美素养与综合素质,促进舞蹈师范人才培养过程中综合育人的达成。

摘要： 高师舞蹈人才培养需要探索一种新的教学模式.文章着重论述舞蹈教学中情感模式的作用,强调对舞蹈师范生共情能力的激发与培养.把情感和认知结合起来,将情感模式应用于舞蹈教学中,有效推动学生充分理解舞蹈学科的育人价值,提高学生的审美素养与综合素质,促进舞蹈师范人才培养过程中综合育人的达成.

摘要： 随着新课程改革的不断推进,对于传统的教学模式也提出了新的要求,在中小学生教学活动开展的过程中,越来越多新型的教学模式应运而生,其中情感教学模式,不仅能够提高教学的教学效率,营造和谐的学习氛围,还能够满足素质教育的需求,促进教学目标的完成.本文将针对中职英语教学的现状进行深入研究,通过了解情感教学模式在中职英语教学中的作用,提出合理的应用措施,以供相关人员借鉴.

摘要： 随着新课程改革的不断推进,对于传统的教学模式也提出了新的要求,在中小学生教学活动开展的过程中,越来越多新型的教学模式应运而生,其中情感教学模式,不仅能够提高教学的教学效率,营造和谐的学习氛围,还能够满足素质教育的需求,促进教学目标的完成。本文将针对中职英语教学的现状进行深入研究,通过了解情感教学模式在中职英语教学中的作用,提出合理的应用措施,以供相关人员借鉴。

摘要： 情感教育是新型的教育模式，近年来随着教育改革的不断深入和发展，中职教学慢慢的受到广大学者的关注，中职学生本来在学习方面相比较普通高中学生要差一点，因此在教学模式的选择上面，更需要慎重。情感教育是近几年新兴的一种教学模式，关注度也在不断的提升。中职英语在中职阶段是必须要学习的一门学科，如何提升中职学生的英语素养，提升其英语表达能力以及提升其英语综合运用能力是中职英语的教学目标。为了能够彻底落实教育改革中中职英语的基本教学要求，本文以情感教学模式作为研究内容，研究其在中职英语教学中的应用，探讨其在英语教学中存

摘要： 英语教学是让中职学生体验多元文化，提升自身综合素养的重要课程，对学生自身的发展有着重要的影响，而情感教学法是拉近学生与教师之间的距离，帮助学生提高学习效率的重要教学手段，因此，教师必须合理运用情感教学，帮助学生提高英语水平。下文将就中职英语情感教学模式的实践进行探究。

摘要： 本发明属于脑电信号处理技术领域，公开了一种用于脑电信号情感分析的改进公共空间模式特征提取方法，首先利用小波包变换在时频域分解脑电信号，提取脑电波的gamma节律；然后针对多分类问题，采用一对一策略将公共空间模式从两类模式扩展到多类模式，利用一对一公共空间模式对gamma节律脑电提取特征向量；最后根据特征值的分布特点对特征向量的维数进行选择。本发明在传统公共空间模式的基础上进行了扩展，并将空域滤波技术与时频域分析方法以及特征选择相结合，为基于脑电信号的情绪识别研究提供了一种有效的特征提取算法——公共空间模式，具有重要的理论意义和实用价值。

摘要： 本发明公开了一种串并结合的多模式情感信息融合与识别方法，属于情感识别技术领域。主要包括：情感信号获取；情感信号预处理；情感特征参数提取；特征参数融合与识别；本发明首先将提取的语音信号和面部表情信号特征参数进行融合，获得串行特征向量集，然后通过有放回的抽样获得M个并行的训练样本集，并利用Adaboost算法训练获得各子分类器。再采用双误差异性选择策略来度量两两分类器之间的差异性，最后运用多数投票原则进行投票，得到最终识别结果，实现对高兴、愤怒、惊奇、悲伤和恐惧五种人类基本情感进行识别。该方法充分发挥了决策层融合与特征层融合的优点，使整个情感信息的融合过程更加接近人类情感识别，从而提高了情感识别的准确性。

摘要： 本发明设计了一种特征贡献度差异化脑电数据重构的情感激活模式发掘方法。本发明步骤如下：1、在诱发情感的场景下对多个被试进行脑电数据采集。2、对步骤1所得的脑电数据进行预处理、特征提取及相关数据的准备。3、建立特征贡献度差异化数据重构模型。4、求解并训练步骤3中所建立的模型并在测试数据上得到情感识别结果。5、根据差异化表示因子获得关键频段与关键导联信息即脑电情感激活模式。本方法创新地利用差异化表示因子，提高了脑电情感识别模型的预测精度；同时，可利用其获取脑电情感的激活模式。

摘要： 本发明涉及一种基于分形模式特征生成函数的脑电信号情感识别方法，其中基于分形模式特征生成函数的脑电信号情感识别方法包括：提出了一种新的基于脑电图的自动情感识别方法，该方法具有一种新颖的分形图案特征提取方法，并将其命名为分形Firat图案(FFP)，通过使用FFP和可调Q因子小波变换(TQWT)信号分解技术，提出了一种多级特征生成器，在特征选择阶段，使用了改进的迭代卡方选择器IChi2，以迭代选择最优特征，最后将选出的最优特征在分类器中进行情感识别，分类器为支持向量机(SVM)和k‑最近邻域(k‑NN)分类器。

摘要： 本发明涉及一种学习系统，具体为一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，包括：用户数据输入模块，语料管理模块，单词回复模块；其中：所述用户数据输入模块，用于用户设置个人信息、偏好、单词词库和贡献背单词语料；所述语料管理模块，用于人工智能筛选用户贡献的语料；所述单词回复模块，用于发送背单词语料以及词库中单词信息。所述系统还包括后端消息模块，所述后端消息模块包括：数据存储模块，用于存储用户个人信息、聊天偏好、账户数据、单词数据；消息回复模块，用于挑选合适的语料，回复用户发送的背单词消息；本发明能够帮助用户坚持学习，并与此同时能够带给用户情感上的陪伴与鼓励支持。

摘要： 本发明提供一种基于双深度网络的多模式情感信息融合与识别方法，涉及情感识别技术领域。本发明方法首先用深度信念网络从预处理后的语音情感信号中自动地提取出新的语音情感特征，用深度卷积神经网络从预处理后的面部表情信号中自动地提取出新的面部表情特征，然后将提取的新的语音情感特征和面部表情特征参数进行组合获得组合特征向量，再利用AdaBoost算法和类可靠度来获得最终识别结果，实现对人类基本情感进行识别。该方法充分发挥了深度学习算法和集成学习算法的优点，使整个情感信息的识别过程更加接近人类情感识别，从而提高了情感识别的准确性。

摘要： 本发明提供一种对话聊天模式的人工智能情感陪护系统，包括：用户数据输入模块、语料管理模块、后端消息模块、数据展示模块，所述用用户数据输入模块为用户通过手持设备设置个人信息、聊天偏好、设置账户信息；所述数据展示模块包括账单对话单元，其包括记账聊天、学习聊天、生日祝福聊天、心情聊天、情景聊天、信息提示聊天、AI调教、自由聊天工作模式。本发明以已被大众接受和喜欢的角色为基础、智能生成的、并加以人工美化和调优的材料为媒介的文字、表情包、视频等多媒体信息的对话聊天方式，用以满足众多年轻人的陪伴需求，慰藉丰富的情感和精神的世界。

摘要： 本发明公开了一种情感分析模式匹配方法，采用动态时间弯折的办法来解决线性映射不能反映不同条件下语音段落在时间上的变化，造成识别结果不准确的问题，具体的，通过规整时间函数m＝ω(n),将输入的训练测试模板的时间轴n映射到参考模板的时间轴m上，确保了两模板间在声学上的最大相似度。本发明解决了语音情感识别序列比较时长不等的问题，用来在规定的时间内将参考模板与需要进行识别的模式进行时间上的匹配，得两模板匹配时的最小累计距离，进而提高识别结果的准确度。

摘要： 本发明属于脑电信号处理技术领域，公开了一种用于脑电信号情感分析的改进公共空间模式特征提取方法，首先利用小波包变换在时频域分解脑电信号，提取脑电波的gamma节律；然后针对多分类问题，采用一对一策略将公共空间模式从两类模式扩展到多类模式，利用一对一公共空间模式对gamma节律脑电提取特征向量；最后根据特征值的分布特点对特征向量的维数进行选择。本发明在传统公共空间模式的基础上进行了扩展，并将空域滤波技术与时频域分析方法以及特征选择相结合，为基于脑电信号的情绪识别研究提供了一种有效的特征提取算法——公共空间模式，具有重要的理论意义和实用价值。

摘要： 本发明提供了一种实验性质的适应不同情感模式的驾驶意图辨识方法，包括以下步骤：步骤S1、根据预先确定的情感模式，获取每一种情感模式下目标车的驾驶意图特征数据。步骤S2、根据预先确定的每一种情感模式下驾驶意图特征向量提取规则和每一种情感模式下目标车的驾驶意图特征数据，获取每一种情感模式下驾驶意图特征向量。步骤S3、将每一种情感模式下驾驶意图特征向量输入每一种情感模式下驾驶意图辨识模型，输出每一种情感模式下目标车的驾驶意图，每一种情感模式下驾驶意图辨识模型是根据预先构建的BP神经网络训练得到的；目标车为车辆跟驰状态单元中的后车。提高了汽车驾驶员驾驶意图辨识的准确性和高效性。