教学情感

摘要： 朗读,在小学语文教学中至关重要。小学阶段重视朗读教学,能够引导学生以口头表达为中介,将书面语言与自身情感相融合,提升对课文内容的理解能力和对语言的感知能力。但从目前朗读教学来看,存在着教学形式单一化、教学过程形式化、教学情感刻板化等问题,需要教师在教学实践中“因文施策”,以巧妙的课堂策略提升朗读教学的质效,真正让朗读在阅读教学发挥其应有的作用。

摘要： 《义务教育语文课程标准》提出:“语文课程对继承和弘扬中华民族优秀文化传统和革命传统,增强民族文化认同感,增强民族凝聚力和创造力,具有不可替代的优势。”在实际教学中,革命传统类课文受学生对历史事件、历史人物认识的影响,出现教学内容标签化、教学方法单一化、教学情感表面化等问题,使革命传统类课文在立德树人中未能发挥应有的作用。对此,需要教师根据革命传统类课文呈现方式和编者意图开展教学,在单篇教学和大单元教学中探寻不同的教学路径,通过潜移默化、润物无声的方式体现革命传统类课文的价值意义。

摘要： 在2020年的疫情特殊时期,全国高校按照教育部“停课不停教、停课不停学”的要求开展了在线教学。但是,在线教学存在的最大问题是师生教学情感缺失的问题。文章结合大学物理在线教学实践,通过网络匿名问卷调查,掌握了学生在线学习情况,了解了学生在线学习特点和偏爱方式,针对性地制订了解决在线教学“师生教学情感缺失问题”的教学方案,较为有效地解决了在线教学师生教学情感缺失问题,学生调查结果表明,学生对在线教学效果满意;学生返校后考试成绩与往年常规教学成绩比较表明,学生学习效果优异。

摘要： 在2020年的疫情特殊时期,全国高校按照教育部“停课不停教、停课不停学”的要求开展了在线教学.但是,在线教学存在的最大问题是师生教学情感缺失的问题.文章结合大学物理在线教学实践,通过网络匿名问卷调查,掌握了学生在线学习情况,了解了学生在线学习特点和偏爱方式,针对性地制订了解决在线教学“师生教学情感缺失问题”的教学方案,较为有效地解决了在线教学师生教学情感缺失问题,学生调查结果表明,学生对在线教学效果满意;学生返校后考试成绩与往年常规教学成绩比较表明,学生学习效果优异.

摘要： 大多数情况下,数学教师注重学生知识与技能的培养,忽略了学生的情感体验,不去关注学生思想情感的变化,也不去关注学生的情绪波动对学习的影响.那么在实际的教学实践中,就需要时刻关注学生的情感态度,关注学生思想情感的阴晴变化,只有准确掌握了学生的思想情感动态,才能把握住学生的思想情感体验,才能有所作为,有针对性地对学生进行数学知识的传授.日常教学当中可以以学生的情感体验为主线,贯穿新课程教学理念,激发学生学习的动力,引领他们高效完成学习任务,打造完美的高效课堂.

摘要： 高校教师教学情感是教师对教学工作是否满足自己的需要而具有的态度体验,它主要表现为事业感、师爱感、敬业感与责任感,通过声音表情、面部表情与体态表情等予以呈现.教师教学情感有利于活跃课堂气氛、激发学习兴趣、促进认知发展、提高教学效果.但目前高校的一些教师存在着重知识传授、轻情感熏陶,积极情感少、消极情感多,情感波动大、调控力度弱,情感表达差、传递不到位等现象,影响了其作用的发挥.培育教师教学情感,要遵循自然适度、协调一致、整体配合的原则,通过强化事业情感、提高情感修养、培养爱生情感、挖掘教材情感、加强情感沟通、营造情感氛围等措施落到实处.

摘要： 主持人:陈剑峰参会者:应勇、花玉娟、陈燕、袁清怡、刘海全、龚锦辉、陈春娟、葛小静、戴雪梅、阚建平、赵晓燕、曹丽陈剑峰:学材再建构是一个师生根据学习任务,为了实施深度学习达成学习效率的最优化和学习效益的最大化,对各种显性学材和隐性学材进行合理安排、适度拓展、科学统整的过程。显性学材主要有课程标准、课本、教学指导用书、练习册、习题集、试卷、教具、教学环境等;隐性学材主要有学生的学习经验和学习态度、教师的教学经验和教学情感,以及师生关系等。应勇:我简要说说学材再建构的类型。从学材建构主体角度分,主要有三种类型:(1)教师独立地对教材进行建构;(2)学生在教师引导下对学材进行建构;(3)师生共同对学材进行再建构。

摘要： 随文练笔,是小学语文教学中根据相关阅读内容开展的写话训练,融读写为一体,具有“活、短、快”的特点。它将自外而内进行意义吸收的阅读、由内而外进行思想表达的写作进行了相互联通,有利于促进学生理解课文内容,巩固习作方法,强化训练目标,表达内心想法。同时,维系着教学主题的统一、教学过程的顺畅、教学情感的和谐。

摘要： 教师教学情感是教师对教学工作是否满足自己的需要而具有的态度体验,它主要表现为事业感、师爱感、敬业感与责任感,通过声音表情、面部表情与体态表情予以体现.教学情感有利于营造宽松学习环境、激发学习兴趣、促进认知发展、提高教育质量.培育教师教学情感要遵循自然适度、协调一致、整体配合的原则,通过提高情感修养、培养爱生感、挖掘教材情感、加强情感沟通等措施.

摘要： 分层教学法在进行整体教学的同时,遵循学生理解知识由浅入深,由部分到整体的规律性,采取按层次推进,逐步深化和分散难点,螺旋上升的方式,以达到教学的最佳效果.

摘要： 分层教学法在进行整体教学的同时,遵循学生理解知识由浅入深,由部分到整体的规律性,采取按层次推进,逐步深化和分散难点,螺旋上升的方式,以达到教学的最佳效果.

摘要： 分层教学法在进行整体教学的同时,遵循学生理解知识由浅入深,由部分到整体的规律性,采取按层次推进,逐步深化和分散难点,螺旋上升的方式,以达到教学的最佳效果.

摘要： 分层教学法在进行整体教学的同时,遵循学生理解知识由浅入深,由部分到整体的规律性,采取按层次推进,逐步深化和分散难点,螺旋上升的方式,以达到教学的最佳效果.

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： 本发明涉及一种基于教学机制的情感分析方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法提出了一种基于类别标签的分层教学网络，由教师网络和学生网络组成。教师网络以类别标签为输入，提取所要预测的类别高度相关的信息，学生网络从教师网络中学习类别标签的特性，并依此建立“软标签”以期复现真实类别标签的能力，提取与教师网络相似的与类别高度相关的信息，这些信息被用于做文本分类。通过构建两个不同的学生网络来建模“软标签”，即用户偏好学生网络和产品印象学生网络，并根据两个学生网络的不同特点设计了两个不同的教师网络，可以在低复杂度下取得良好的表现。

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： 本发明涉及一种融合认知迁移的教学评价情感分析方法，属于教育信息化领域。该方法包括：对收集到的数据进行清洗和预处理；使用BERT语言模型对非结构化的教学评价文本进行词嵌入，将其输入双向GRU网络中进行学习，输出文本的上下文隐藏记忆信息；使用神经认知诊断模型对学生历史练习记录进行建模，获取学生个性化的认知能力向量作为先验知识表征；将提取的文本隐藏记忆信息与先验知识信息融合为认知迁移矩阵，并通过注意力机制使得先验知识迁移到文本记忆中，增强文本中蕴含的真实情感特征。本发明可以准确地对携带冲突性情感特征的教学评价文本进行情感分类，解决教学评价中因存在冲突性情感特征，导致情感误分类的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于教学机制的情感分析方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法提出了一种基于类别标签的分层教学网络，由教师网络和学生网络组成。教师网络以类别标签为输入，提取所要预测的类别高度相关的信息，学生网络从教师网络中学习类别标签的特性，并依此建立“软标签”以期复现真实类别标签的能力，提取与教师网络相似的与类别高度相关的信息，这些信息被用于做文本分类。通过构建两个不同的学生网络来建模“软标签”，即用户偏好学生网络和产品印象学生网络，并根据两个学生网络的不同特点设计了两个不同的教师网络，可以在低复杂度下取得良好的表现。

摘要： 本发明涉及在线教育领域，其公开了一种基于表情情感计算的三维教学课堂实现方法，将适用于教育场景的表情识别情感分析模型加入到无需任何插件支持的三维网页课程中，实现人机之间更加自然、更加智能化的互动。本发明基于WebGL构建教育教学场景，通过制作适用于教育场景的多样化人脸表情数据集，对卷积神经网络进行训练获得表情识别模型，将表情识别模型应用到服务端并与Web3D端通过WebSocket互连，实时通过前端摄像头截取人脸表情图片通过编码传递到后端，后端通过解码表情信息并利用表情识别模型进行快速特征提取并识别对应表情标签，再将最终识别结果传递给前端并匹配对应的情感交互事件，实现利用人脸表情识别算法来控制页端与用户进行交互的WebGL多媒体智能交互。

摘要： 本发明公开了基于情感监护与实时互动的身临其境教学方法与系统，可以应用到备课、授课等领域。本系统包括有教师端(机房教室)、学生端(机房教室)、网络层(网络中心)、服务层(教育机构)和核心层(教育机构)。本系统使PDA、计算机或手机可以通过Internet网络或GSM、CDMA、3G手机网络，在编程课堂中实现学生端同步显示教师端内容，实现教师与学生的双向互动，帮助教师更加充分的讲解知识，节省精力，并且可以帮助学生理解知识，使学生能够熟练运用，从而建立学生成就感和自信心。同时还可以通过学生的提问反馈，实时监控学生学习情况和情绪状态，以帮助教师更好的调整授课模式与进度。