积极情感

摘要： 情境教育以“儿童—知识—社会”三个维度作为内核,构筑了具有独特优势的课程范式。它从脑科学最新成果中找到理论支撑,即儿童的脑是敏感的,需要一个丰富的环境;儿童的脑具有极大的可塑性,需要不断提高神经元联结的频率;儿童的脑优先接受情绪性信号,积极情感伴随的学习活动可获高效。情境教育正是将儿童认知活动与情感活动结合起来,找到了一条全面提高儿童素质的有效途径。

摘要： 怀旧一词在当下已成为一个使用较为频繁的词汇,融入了我们的日常生活,发挥着越来越重要的作用和影响。有研究显示,在大学生群体中,总体怀旧程度越高的被试者,其对自身健康的担心程度也越大,同时也越容易获得愉悦的心境体验。由此可知,怀旧对于我们的身心健康有着积极的作用。除此之外,怀旧还可以激发人们积极情感的体验,提升积极自我评价,增强社会联结性,提升存在的意义感、促进亲社会行为,甚至可以在一定程度上提高对于疼痛的忍耐力。

摘要： 在电商无限发展的今天,面对着庞大、不规则的网络评论文本数据,如何从中寻找出对企业制作销售决策有用的信息,已成为当下各大商家的关注热点。本文就这一问题展开讨论,试图挖掘出对支撑车企制定或改善销售决策有重要作用的信息。论文主要引用BERT模型并计算相关指标值,同时利用ROST CM6软件对负面情感文本进行社会网络和语义网络分析。结果表明,超过半数购车车主对轩逸汽车的态度明显持积极情感。

摘要： 员工是影响企业运行的重要因素,其精力枯竭、情绪劳动、工作与生活不平衡等诸多问题严重影响员工忠诚度与组织正常运行。研究发现,职场灵性对于提升员工心理、社会和精神健康水平有一定的促进作用。论文基于情感事件理论,构建职场灵性与员工忠诚度之间的关系模型。实证结果表明,职场灵性正向影响员工忠诚度;工作满意度在职场灵性和企业员工忠诚度之间起部分中介作用;积极情绪能有效调节职场灵性对员工满意度的正向影响,并显著调节工作满意度在职场灵性与员工忠诚度间的中介作用。

摘要： 目的探讨护士感知的高绩效工作系统、一般自我效能感及工作幸福感之间的关系。方法采用感知高绩效工作系统量表、一般自我效能感、工作幸福感量表,对327名护士进行调查。结果护士感知的高绩效工作系统得分为(64.21±9.54)分,一般自我效能感得分为(30.61±6.57)分;护士工作幸福感中积极情感和工作满意度维度与感知的高绩效工作系统呈正相关(均P<0.05);积极情感和工作满意度维度与一般自我效能感呈正相关(均P<0.05);感知的高绩效工作系统与一般自我效能感呈正相关(P<0.05),一般自我效能感是护士感知的高绩效工作系统和积极情感的中介变量,中介效应占总效应的17.25%,一般自我效能感是护士感知的高绩效工作系统和工作满意度的中介变量,中介效应占总效应的27.65%。结论护士感知的高绩效工作系统和一般自我效能感影响护士的工作幸福感水平,医院建立一套科学合理的高绩效工作系统可以提高护士的工作幸福感,同时自我效能的提高也会使护士的工作幸福感提高。

摘要： 当前教师教学过程中,忽视过程的教与忽视过程的评并存。所谓忽视过程的教,是指教师“承包”了所有问题的探究过程,把题型特点、快捷解法、探究模式直接“喂给”学生,要求学生记题型套解法,快速得到正确答案,以求在考试中得高分。长期机械刷题,剥夺了学生探究未知的权力,学生逐渐丧失了探究的欲望;高分非但没有带来学习的愉悦,反而使学生产生厌学情绪。所谓忽视过程的评,是指教师对学生的评价过分倚重以分数为标志的学业成绩,分数之外,学生的积极情感、“火热”思考、与众不同的探索等过程表现都被漠视;分数面前人人平等。

摘要： 采用积极情感量表、亲子沟通量表和学业自我效能感量表对545名初三、高三学生进行问卷调查。结果发现:与感知父母教育期望等于自我教育期望组比,当感知父母教育期望低于自我教育期望时,可通过学业自我效能感的独立中介作用正向预测学生的积极情感,效应量为44.28%;与感知父母教育期望等于自我教育期望组比,当感知父母教育期望高于自我教育期望时,可通过亲子沟通的独立中介作用、学业自我效能感的独立中介作用以及亲子沟通和学业自我效能感的链式中介作用负向预测学生的积极情感,效应量分别为34.72%、61.80%及10.42%。结论:亲子间教育期望差异可通过亲子沟通、学业自我效能感的中介作用影响临考学生的积极情感,且差异的方向对于亲子间教育期望差异是增加还是减少其积极情感具有关键性作用。

摘要： 厘清草原旅游地属性、感知价值、游客欣喜与重游意愿之间的关系,是推进草原旅游高质量发展的重要基础。本研究基于认知评价理论,构建“旅游地属性-重游意愿”理论关系模型。选取陕西关山草原为案例地,利用359份有效问卷数据,进行结构方程模型分析。研究发现:1)草原旅游地游客重游意愿的形成以游客欣喜为关键直接前因,而且游客欣喜是感知价值影响重游意愿的重要传导机制。2)草原旅游地表达性属性在对重游意愿的作用路径上,具有明显的情感导向特质,是提升重游意愿更为重要的属性。3)草原旅游地表达性和工具性属性影响重游意愿的具体机制表现出明显的层次性差异特征,说明在“旅游地属性-行为意图”关系中认知和情感因素作用的差异具有旅游地属性层面的结构性原因。研究结论揭示出草原旅游地的表达性和工具性属性分别主要经由游客欣喜和感知价值对重游意愿发挥影响作用的机制,表明对旅游地属性重要性的判断,应在分析各属性的认知与情感路径关系前提下,考察其影响效应的大小。

摘要： 针对如何在课堂教学中践行“三会”理念,培养小学生的自主探究意识、数学思维方法和积极的情感体验,立足策略教学与数学元认知结构,以发展“四能”为载体,依托具体案例,从教、学、思三方面展开分析。教以唤醒自主意识为核心,从生活到数学、从表象到内涵、从方法到原理的逻辑顺序铺展,注重策略元认知知识和体验的积累;学应学会提炼概括,会用多种对比,通过自我反思重塑思维方法,强化策略元认知经验;思与行强调从评价机制、学法指导、自主规划等方面,发展学生的元认知监控能力。小学生数学元认知能力自然生长,是新课标理念下课堂教学的基本样态。

摘要： 一、引言虽然对于幸福的理解各有差异,但是人类对幸福的追求却是亘古不变的主题。费尔巴哈认为生活和幸福原本就是一个东西,指岀人类“一切的追求,至少一切健全的追求都是对于幸福的追求”。[1]心理学界强调主观幸福感,认为主观幸福感主要指个体身心的愉悦,是评价者对个人生活满意度的主观评价和情绪体验[2],它是衡量一个人心理状态和生活质量的重要因素和指标。对主观幸福感的研究兴起于20世纪50年代的美国,80年代中期进入我国研究者的视野。⑶Diener等人认为,主观幸福感主要包括生活满意度、积极情感和消极情感三类因素,其中生活满意度是个体对生活的整体认知评价,积极情感是指合群、乐观、自尊、愉快等,消极情感则与此相反。

摘要： 本研究探讨了研发人员工作所得的内容，构建了工作所得与工作情感、创新行为的中介关系模型。通过对72家中国境内组织的823名研发人员的实证研究发现：积极情感对创新行为有显著的正向影响作用；工作所得中的4个因子：工作内酬、人际和谐、工作认可与工作成长通过促进员工的积极情感对创新行为产生间接作用，其中工作认可因子对创新行为还存在直接的正向影响力；员工的经济收入对积极情感与创新行为没有显示出激励效应。

摘要： 在传统的教学模式中，教师所承担的角色就是“传道、授业、解惑”。这表明了老师和学生之间的关系只是单纯的教与学的关系，教师占据着主导地位，学生是被动的学习。随着科技的发展，学生获取信息、获得知识的渠道逐渐增多，学生的知识面也在向更宽更广的方向发展，在学习中学生要求有更多的发言的机会，这就对老师的传统教学模式提出了挑战，要求老师不再是单纯的信息传递者、技能的教授者、道德的传播者等方面了，而是成为学生在学习中的同伴、教学活动中的组织者、学生学习过程的支持者和帮助者……在这样的情况下，思品老师如何改变自己的角色，增强学生学习思品的兴趣、培养学生的积极情感变得尤为关键。

摘要： 旨在探究教师职业认同和职业倦怠对教师网络实践社区用户采纳意愿的影响,以及情感因素在其中发挥的中介作用.采纳意愿由感知有用性和感知易用性两个心理认知变量构成.情感因素区分为积极情感和消极情感两个方面.基于收集到的231份有效问卷,采用AMOS软件Bootstrap方法进行中介效应检验.研究结果发现:(1)教师职业认同、积极情感与感知易用性和感知有用性之间存在显著相关关系;教师职业倦怠与消极情感存在显著相关关系,但与感知有用性和感知易用性之间不存在显著相关关系.(2)在教师职业认同各维度与网络实践社区感知有用性和感知易用性关系中,积极情感的完全中介效应或者部分中介效应均显著存在.教师职业倦怠各维度与网络实践社区感知有用性和感知易用性的关系中,消极情感的中介效应不显著.

摘要： 传统体育游戏是指人们在民族传统文化基础经过不断加工而形成的、具有浓烈地方特色和生活气息.有易学、易会、易传的特点和有较强的趣味性和娱乐性,很多还配有朗朗上口的儿歌,幼儿在游戏中边玩边吟唱,情绪较为明快,始终处于欢乐之中.幼儿传统体育游戏带有竞争性,这使幼儿在游戏中同时面临着成功与失败.幼儿传统体育游戏本身就具有浓厚的趣味性,它符合了幼儿好奇、好动的特点,又能让幼儿在游戏中充分享受到自由.传统体育游戏为幼儿创设了良好的情绪环境,使幼儿跨越了情绪障碍.因此,幼儿传统体育游戏的开展过程,可以说是幼儿逐步形成良好个性心理和积极情感的过程.

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。