情感素质

摘要： 美术校本教学中,注重学生情感素质发展的创作活动能让学生感受美和体验美,唤醒创作个性,释放创意潜能,丰富情感,净化心灵,促进学生综合素质的发展.教师应立足美术校本课程,培养学生的创造性思维,从而顺利开展情感教学实践工作,全面提升学生的美术综合素质.

摘要： 素质教育背景下,中学美术教学需要承担起情感教育的重要职责,所以美术教师要积极探索在美术教学中融入情感教育的方式和方法,完善自身美术教学素质,提高学生的美术审美能力,有针对性地提高学生的心理发展水平,并善于借助多媒体进行课堂互动,创新教学方法,增加课外活动环节,培养学生对美的欣赏能力,实现情感素质的有效培养和发展。美术不仅是一门艺术,也是我国经典文化的代表,在我国艺术发展的长河中,美术发挥着举足轻重的作用。

摘要： 随着素质教育的发展,培养幼儿的综合素质也成为幼儿教育的重要教育内容。 情感素质作为幼儿综合素质培养的重要任务,在幼儿教育中占据着重要位置。 与此同时,音乐游戏是幼儿教育中的重要教学手段,能够有效增强幼儿兴趣,提升教育成效。 本文针对音乐游戏教学中幼儿情感素质培养策略展开探讨,希望能够为广大幼师提供一些有效的建议,促进幼儿的情感素质培养,提升幼儿教育整体成效。

摘要： 为了更好地培养高中教师的情感素质,文章通过文献研究、访谈、问卷调查等方法对河北省高中教师情感素质实施了调查,结果表明,河北省高中教师的情感素质总体处于良好水平;班主任情感素质高于非班主任;主科教师情感素质高于副科教师;高职称教师情感素质高于低职称教师.同时,适当提高低收入教师待遇,有利于促进高中教师情感素质的提升.

摘要： 师生关系具有丰富的情感价值,其状况直接影响特殊学生在校的学习生活与特殊教育质量。基于情感教育理论视域,实践中,特殊教育师生关系囿于传统观念、教师情感素质、学生生理或心理功能缺失的影响,日益显现出重知识轻情感、单一线性及生活与人身的过度依赖等偏倚现象。特殊教育中师生关系情感偏倚的原因在于,部分特殊教育教师情感素质与教育敏感性不足,特殊学生生理或心理的特殊性使师生双向互动更具挑战性,单一的课堂互动方式难以回应特殊学生的情感需求。要使特殊教育师生关系更具情感性、关怀性、教育性,可采取以下策略:重视学校情感文明建设;强化特殊教育教师的情感素养与敏感性;特殊教育教师应成为"爱的联结"的使者;合理使用关怀教育方式,诱发特殊学生的情感觉醒。

摘要： 随着社会对人才素质要求的提升,情感素质也逐渐加入到考核一名教师的标准之中.尤其是对中小学班主任而言,具备优秀的情感素质可以更好的指导学生,给予学生应有关怀.本文就中小学班主任情感素质方面存在的问题进行分析,并提出相应对策.

摘要： 基于年龄特点使然,小学阶段学生好奇心旺盛、情感变化较多,思维单纯,多依靠主观意识进行活动,受自身情绪、兴趣影响较大,这也是班主任工作难度较大的主要原因.本文主要围绕小学阶段班主任的情感素质结构展开探讨,并提出了一些有效的提升路径,以期为优化班主任工作建言献策.

摘要： 我们生活的世界是充满音乐的世界,音乐几乎充斥于我们生产和生活的方方面面,没有音乐的社会是不存在的.音乐也是人们表达感情的一种重要方式,通过音乐可以升华人们内心的情感,激发人们内心积极的情感,让人们消极的情感得到宣泄.音乐还可以通过一种潜移默化的方式使人们的道德品质、情感素养以及观念意识等得到熏陶和升华,使人们达到一种崇高的思想境界.音乐也是人们精神世界的重要组成部分,通过音乐可以增加人们对于世界的感受力和观察力,提升他们对于音乐的欣赏和鉴别能力.因此,我们应该认识到音乐教学对于孩子们的重要作用,加强初中音乐教学中学生们情感素质的培养.下面我们就从几个方面简单阐述一下,如何加强初中音乐教学中学生情感素质的培养.

摘要： 在学校生活中,中小学班主任扮演着重要的角色,并发挥着特殊的作用。其不仅担负着传授知识的重任,而且影响着学生性格的塑造和未来的发展。此外,中小学班主任的情感素质也影响着学生的全面发展、学校的教学质量和办学特色等。因此,中小学班主任的情感结构成为相关学者研究的热点话题。基于这个问题,本文以学术创新为目标,研究了中小学的素质结构和提升路径。

摘要： 情感素质是未来班级与班主任的核心素养和能力.受多重因素影响的班主任情感素质对于学生和班级的情感素质有重要作用.基于情感素质的情感教育包括对学生的辅助和指导两个方面的措施.对于班主任情感素质的提升可以从区域、学校以及从教师的角度三方面展开.

摘要： 情感素质是班主任核心素养的核心.班主任情感素质是指其在任职前后多种因素的影响下,经班主任工作实践形成的,相对稳定的、基本的,与班主任工作特点相应的、积极的情感心理特征.其结构包括道德情感、理智情感、审美情感、人际情感、生活情感、情感能力六大类情感和19种具体情感.班主任情感素质的提出具有重要的实践意义和学术价值.

摘要： 在医疗纠纷处理中,院方应具备处理各种冲突的情感素质,妥善处理和防止医患之间各种矛盾发生激化,院方管理者应控制冲动情绪,掌握谈话的技巧.

摘要： 本文通过对初中美术课中的合作教学初探,得出:合作教学能激发学生学习的兴趣和参与课堂教学的主动性、积极性;使传统单一的智能观,向"个体差异"这一重要教学资源转变,促使学生情感素质发展;发展学生的想象力，提高创造力和思维能力;合作注重合理分工和角色转换,注重学生的可发展性;采用团体欣赏方式,对学生作品进行总体评价,着眼于提高集体的力量.

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。

摘要： 本发明属于图像内容分析领域，公开了一种基于情感属性挖掘的图像情感分析方法，利用用户元数据信息挖掘，构建语义覆盖面大、情感可判别能力强的情感属性子集，并采用融合神经网络和矩阵分解模型预测标签矩阵，提升图像情感分析结果的准确性与稳定性。根据用户标签元信息和情感属性的特点，融合四种情感属性特性并优化概念选择模型完成情感属性子集选择；利用卷积神经网络提取视觉特征并通过视觉内容一致性优化；构建引入外界知识库指导的邻接图并通过语义关联性优化；将图像视觉特征和标签语义特征映射到潜在共享空间中，实现预测标签矩阵的重构；最后，利用训练好的重构模型来重构预测标签矩阵，并使用线性分类器进行最终的情感识别。

摘要： 本发明公开了一种基于SOPMI算法的情感词典扩充方法及情感极性分析方法，包括以下步骤：收集舆情文本数据；收集褒义词贬义词作为种子词；利用SOPMI算法计算词语的情感分数并生成情感词典；利用jieba对文本数据进行分词，并提取其中的名词和动词；利用名词和动词的分数加权对文本信息进行打分。解决了大多数情感极性分析智能基于现有情感词典，无法生成自己项目专有的情感词典。

摘要： 本发明公开了一种基于多分辨率情感和多类型知识的情感对话生成方法，包括接收对话中的语句文本，并进行标记；建立多分辨率情感模块；多分辨率情感模块将情感词转换为向量表示，生成最终多分辨率情感上下文；建立多类型知识交互模块；多类型知识交互模块通过对话上下文和多类型知识之间的联合交互构建情感增强的上下文；生成交互式向量，提取情感信号；解码器进行响应，生成情感响应并与用户输入共同构成情感对话。本发明利用多种类型的知识明确理解和表达情感对话生成中的情感，利用多类型知识获得情感增强的上下文语境图，利用多分辨率情感来更好地捕捉用户情感的细微变化，并将多向量进行融合并提取情感信号，来指导情感响应的生成。