劉小丹　胡小紅

摘 要：本文針對自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)與學(xué)生之間缺乏的雙向情感交流問題，提出了一種基于情緒感知的學(xué)生模型，便于系統(tǒng)能更有效地為學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)服務(wù)。通過表情識別技術(shù)感知學(xué)生的情緒，建立動態(tài)的學(xué)習(xí)風(fēng)格和實時的情緒狀態(tài)以及實時的學(xué)習(xí)動機(jī)。該模型可以為學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供更準(zhǔn)確的學(xué)生狀態(tài)描述，便于系統(tǒng)更精確、更及時地調(diào)整教學(xué)方案和策略，實現(xiàn)學(xué)生和學(xué)習(xí)系統(tǒng)之間的雙向情感交流，使學(xué)生取得更好的學(xué)習(xí)效果。

關(guān)鍵詞：自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)；學(xué)生模型；學(xué)習(xí)風(fēng)格；情緒狀態(tài)；學(xué)習(xí)動機(jī)

中圖分類號：G40-05 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-8454（2015）19-0085-04

一、引言

學(xué)生模型是現(xiàn)實世界中學(xué)生在計算機(jī)系統(tǒng)中的抽象表示，記錄著學(xué)生的個體特征，而學(xué)習(xí)系統(tǒng)在一定程度上充當(dāng)著教師的角色。一個好的學(xué)生模型是一面“鏡子”，它能照出學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)、行為路徑和思維過程。學(xué)生模型中特征的完整性、表征的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到學(xué)習(xí)系統(tǒng)能否為學(xué)生提供與之相適合的學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)資源等，進(jìn)而關(guān)系到學(xué)生個性化學(xué)習(xí)的實現(xiàn)與否。[1]但是從現(xiàn)有的學(xué)生模型來看，還很少考慮學(xué)生的情感因素在學(xué)習(xí)過程中的作用，這將導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中缺乏情感支持。學(xué)生與系統(tǒng)之間沒有情感的雙向交流，這已經(jīng)成為制約自適應(yīng)學(xué)習(xí)效果的一個關(guān)鍵因素。本文在此背景下，提出一種基于情緒感知的學(xué)生模型。

二、傳統(tǒng)學(xué)生模型研究現(xiàn)狀

關(guān)于學(xué)生模型，國內(nèi)外學(xué)者對此都做了很多研究。國內(nèi)西南大學(xué)博士陳仕品和浙江大學(xué)張劍平教授提出了一種基于認(rèn)知狀態(tài)和學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)生模型（CS- LS 學(xué)生模型）。[2]有的研究者提出了認(rèn)知型學(xué)習(xí)者模型。[1]國外學(xué)者從知識水平的角度，認(rèn)為對學(xué)習(xí)者知識狀態(tài)的表示模型主要有鉛版模型、覆蓋模型、基于約束的模型等。[3]有的學(xué)者依據(jù)學(xué)生的個性特征來建立學(xué)生模型，例如學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)偏好等個性特征。[4]

傳統(tǒng)學(xué)生模型已經(jīng)為學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供了較準(zhǔn)確的學(xué)生狀態(tài)描述，但是還存在三方面問題亟待解決。第一，學(xué)生模型只刻畫了學(xué)生個性化的學(xué)習(xí)水平、認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)風(fēng)格等，卻未涉及學(xué)生的情感。情感是人適應(yīng)生存的心理工具，是心理活動的組織者，也是人際通訊交流的重要手段。心理學(xué)的研究表明：情緒情感能促進(jìn)或阻止工作記憶、推理操作和問題解決。同時，表情和情緒是緊密相連的， 前者是后者的外在表現(xiàn)，后者是前者的內(nèi)在體驗，在大部分情況下，知道二者中的一方，可以反推另一方。[5]學(xué)習(xí)表情是學(xué)習(xí)情緒的外在表現(xiàn)，它可以從一定程度上反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，而學(xué)習(xí)情緒會對學(xué)生的學(xué)習(xí)活動產(chǎn)生一定的影響。比如，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中，對于自己喜歡的內(nèi)容會通過高興的表情體現(xiàn)出積極的情緒，否則會通過厭惡的表情體現(xiàn)出消極的情緒。因此，在學(xué)習(xí)過程中及時了解學(xué)生的情緒，并針對負(fù)面情緒進(jìn)行調(diào)控、干預(yù)，可以改善學(xué)習(xí)效果。根據(jù)教育心理學(xué)的建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論的人本主義學(xué)習(xí)理念，學(xué)生是學(xué)習(xí)活動的主體。在自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境中缺乏學(xué)生與教師面對面的交流，建立一個精確的、個性化的，并能夠支持情緒教學(xué)功能的學(xué)生模型更顯得必要。第二，傳統(tǒng)學(xué)生模型中的學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測大多是采用量表和問卷方式，這些方式所獲取的行為特征信息大量來自被測者的主觀判斷，不能準(zhǔn)確地表征學(xué)生學(xué)習(xí)偏好。學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格在學(xué)習(xí)過程中是會發(fā)生改變的，它是一個動態(tài)的因素。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格動態(tài)預(yù)測，學(xué)習(xí)系統(tǒng)給學(xué)生推送合適的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)方式，讓他們在學(xué)習(xí)過程中感覺到自然舒適，可以激發(fā)和維持學(xué)習(xí)動機(jī)，提高其學(xué)習(xí)效率。[6]第三，傳統(tǒng)學(xué)生模型中只把學(xué)習(xí)動機(jī)劃分為非認(rèn)知屬性，是一個靜態(tài)信息，在具體操作中用關(guān)系型數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，而沒有對學(xué)習(xí)動機(jī)進(jìn)行動態(tài)分析。教育心理學(xué)認(rèn)為，情緒與學(xué)習(xí)動機(jī)之間有著密切的關(guān)系。情緒是人行為的一部分，對人類的理性思維和決策能力具有重大的影響，能夠激發(fā)心理活動和行為的動機(jī)，情緒影響學(xué)習(xí)動機(jī)的產(chǎn)生。[7]

近年來表情識別技術(shù)的發(fā)展，為學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)生模型情緒監(jiān)控功能的實現(xiàn)提供了有效的技術(shù)支持。通過攝像頭動態(tài)地捕捉學(xué)生的面部表情圖像，運用表情識別技術(shù)對獲取的表情信息進(jìn)行分析，進(jìn)行表情計算，為學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)生提供個性化服務(wù)給予支持。本文通過表情識別技術(shù)實現(xiàn)情緒的感知，通過對監(jiān)控到的表情信息進(jìn)行分析，完成動態(tài)學(xué)習(xí)風(fēng)格的預(yù)測和實時情緒的標(biāo)記，以及實時學(xué)習(xí)動機(jī)的判斷，動態(tài)更新學(xué)生模型的數(shù)據(jù)。

三、學(xué)生模型的設(shè)計

1.學(xué)生模型構(gòu)建

為了解決學(xué)習(xí)系統(tǒng)與學(xué)生之間缺乏雙向情感交流的問題，本文在CS-LS學(xué)生模型[2]基礎(chǔ)上，建立了一個基于情緒感知的學(xué)生模型，如圖1所示。學(xué)生模型在傳統(tǒng)的學(xué)生模型基礎(chǔ)上加了兩個部分，即情緒狀態(tài)和學(xué)習(xí)動機(jī)。在自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，學(xué)生模型是表征學(xué)生的基本信息，根據(jù)自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)的目標(biāo)，針對系統(tǒng)的需求對所需信息進(jìn)行分析與描述。系統(tǒng)可通過學(xué)生模型了解學(xué)生的個體屬性，從而提供適合學(xué)生個性化差異的教學(xué)。其中，該學(xué)生模型中的學(xué)習(xí)風(fēng)格又與傳統(tǒng)的學(xué)生模型中的學(xué)習(xí)風(fēng)格有區(qū)別，它以動態(tài)形式出現(xiàn)在學(xué)生模型中。情緒狀態(tài)反映的是學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的心理狀態(tài)。學(xué)習(xí)動機(jī)是指直接推動學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種內(nèi)部動力。

基于情緒感知的學(xué)生模型所描述的學(xué)生個體特征分靜態(tài)與動態(tài)兩種信息。其中學(xué)生基本信息是靜態(tài)的，認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、情緒狀態(tài)、學(xué)習(xí)動機(jī)是動態(tài)的?；谇榫w感知的學(xué)生模型的初始化主要針對靜態(tài)屬性進(jìn)行初始化，而動態(tài)屬性采用系統(tǒng)預(yù)設(shè)值進(jìn)行初始化，并在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行動態(tài)更新。學(xué)生基本信息是通過學(xué)生注冊系統(tǒng)時獲取的，學(xué)生在第一次進(jìn)入系統(tǒng)時必須提交基本信息，如姓名、年齡、專業(yè)、性別等。學(xué)習(xí)過程中，系統(tǒng)通過跟蹤學(xué)習(xí)進(jìn)程和判斷學(xué)習(xí)情緒來計算學(xué)生的認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、情緒狀態(tài)和學(xué)習(xí)動機(jī)，從而動態(tài)地更新學(xué)生模型。該學(xué)生模型中認(rèn)知水平的動態(tài)更新與傳統(tǒng)學(xué)生模型相同，故不再重復(fù)分析。本文主要針對學(xué)習(xí)風(fēng)格、情緒狀態(tài)和學(xué)習(xí)動機(jī)因素的動態(tài)更新進(jìn)行分析。

2.動態(tài)學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測

學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測采用量表和表情識別相結(jié)合的方式。以Felder-Silverman量表為基礎(chǔ)設(shè)計多媒體測試題對學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行初始化，進(jìn)而在學(xué)習(xí)活動中通過觀察學(xué)生對所呈現(xiàn)的學(xué)習(xí)材料類型的表情，分析學(xué)生的心理狀態(tài)，推測其對當(dāng)前的學(xué)習(xí)方案滿意與否。[8]如果學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容和呈現(xiàn)方式比較滿意，會表現(xiàn)出高興等積極情緒，說明該學(xué)習(xí)方案符合其學(xué)習(xí)風(fēng)格；反之，如果學(xué)生表現(xiàn)出厭煩等消極情緒特征，說明學(xué)習(xí)方案不符合其學(xué)習(xí)風(fēng)格，需對學(xué)習(xí)風(fēng)格模型進(jìn)行修改。在這樣反復(fù)學(xué)習(xí)與調(diào)整的過程中，最終獲得較為準(zhǔn)確的學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格。

Felder-Silverman將學(xué)習(xí)風(fēng)格分為四個維度：感覺型-直覺型、活躍型-沉思型、視覺型-言語型、序列型-綜合型。[9]其中，感覺型學(xué)生喜歡學(xué)習(xí)具體事物；直覺型學(xué)生喜歡抽象的學(xué)習(xí)資料，喜歡具有挑戰(zhàn)性、創(chuàng)新性的知識；活躍型學(xué)生喜歡積極做事、合作學(xué)習(xí)；沉思型學(xué)生喜歡思考問題，自主學(xué)習(xí)；視覺型學(xué)生喜歡從圖片、視頻等獲取知識；言語型學(xué)生喜歡從書本、交談中獲取信息；序列型學(xué)生喜歡小步子學(xué)習(xí)；綜合型學(xué)生喜歡大步子學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)系統(tǒng)在獲取到學(xué)生的初始學(xué)習(xí)風(fēng)格后，對應(yīng)地為學(xué)生呈現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)方案。例如偏好感覺型學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)生，學(xué)習(xí)系統(tǒng)為其提供具體和實際的材料內(nèi)容，如果學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)高興等積極表情，適當(dāng)增加學(xué)生所對應(yīng)的學(xué)習(xí)風(fēng)格分類的權(quán)值，即暫時不需要修改；反之，如果學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)了厭惡等消極情緒，系統(tǒng)就需要調(diào)整教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)方案，直到學(xué)生對呈現(xiàn)的教學(xué)內(nèi)容材料滿意為止。此時，適當(dāng)減少所對應(yīng)的學(xué)習(xí)風(fēng)格分類的權(quán)值，當(dāng)該權(quán)值低于一定閾值時修改學(xué)習(xí)風(fēng)格。隨著學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)程的推進(jìn)，其所屬學(xué)習(xí)風(fēng)格分類趨于穩(wěn)定。

3.實時的情緒狀態(tài)計算

學(xué)習(xí)模型中的情緒狀態(tài)，反映了學(xué)生在某一時間的心情、情緒，對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程具有重要的影響。當(dāng)學(xué)生對課程內(nèi)容理解或者感興趣時，他會通過高興的表情體現(xiàn)出積極的情緒；反之，則會通過厭惡表情體現(xiàn)出消極的情緒。

學(xué)習(xí)系統(tǒng)監(jiān)控學(xué)生在完成學(xué)習(xí)內(nèi)容過程中的表情，獲取學(xué)生的情緒狀態(tài)。如果學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)了高興的表情，說明學(xué)生的情緒狀態(tài)是積極的，他在學(xué)習(xí)過程中沒有遇到困難，學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)給予學(xué)生適當(dāng)?shù)谋頁P；如果學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)了驚奇、悲傷、憤怒、恐懼、厭惡的表情，說明他在學(xué)習(xí)過程中遇到了困難，學(xué)生的情緒處于一種消極狀態(tài)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)該給予學(xué)生鼓勵并適當(dāng)降低內(nèi)容難度。

情緒指數(shù)是情緒的一種數(shù)值化描述，情緒指數(shù)=期望實現(xiàn)值/內(nèi)心期望值。在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，可表示為：

情緒指數(shù)=學(xué)習(xí)效果值/期望學(xué)習(xí)效果值（1）

其中，學(xué)習(xí)效果值是動態(tài)的，可以對應(yīng)為學(xué)習(xí)過程中的測試或練習(xí)成績和閱讀速度等；期望學(xué)習(xí)效果值是常量，可以對應(yīng)為學(xué)生的認(rèn)知水平和歷史成績。公式（1）存在局限性，因為它無法預(yù)測學(xué)生的內(nèi)心期望值，所以期望學(xué)習(xí)效果值只能由客觀數(shù)據(jù)計算得來，難免偏頗。采用表情分析的方法可以從另一個角度獲取對學(xué)生情緒的把握，本文用表情來計算情緒指數(shù)。復(fù)雜的人臉表情通常被分為六種最基本的類型，即高興、驚奇、悲傷、憤怒、恐懼和厭惡。[10]在表情獲取時分別賦值0～1，六種表情的積極情緒權(quán)重系數(shù)分別為10，-1，-5，-5，-5，-5。歸一化情緒指數(shù)用E表示，通過公式（2）計算：

E=（2）

其中，wi表示第i種表情的積極情緒權(quán)重系數(shù)，ei表示第i種表情的取值，Expressionmin和Expressionmax分別表示w·e的最小值和最大值。

公式（2）完全采用表情信息來計算情緒指數(shù)，較好地體現(xiàn)了學(xué)生的內(nèi)心期望，但缺少客觀的學(xué)習(xí)成績評價。公式（1）和公式（2）是互補(bǔ)的，將公式（1）做歸一化處理，再與公式（2）取平均值，作為最終的學(xué)習(xí)情緒指數(shù)計算公式。

學(xué)習(xí)系統(tǒng)根據(jù)情緒指數(shù)來判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，有針對性地調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和方法，為學(xué)生提供指導(dǎo)和幫助，實時保證學(xué)生的情緒處于一個適當(dāng)?shù)臓顟B(tài)范圍內(nèi)。

4.實時的學(xué)習(xí)動機(jī)計算

學(xué)習(xí)動機(jī)是激發(fā)個體進(jìn)行學(xué)習(xí)活動，維持已引起的學(xué)習(xí)活動，并驅(qū)使行為朝向一定學(xué)習(xí)目標(biāo)的內(nèi)在過程或內(nèi)部心理狀態(tài)。教育實踐和教育心理學(xué)實驗都表明，學(xué)習(xí)動機(jī)推動著學(xué)習(xí)活動，能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。學(xué)習(xí)動機(jī)指數(shù)是學(xué)習(xí)動機(jī)的一種數(shù)值化描述。

情緒穩(wěn)定性與學(xué)習(xí)動機(jī)之間呈顯著正相關(guān)。[11]兩者之間的顯著正相關(guān)表明，學(xué)習(xí)動機(jī)太強(qiáng)或者太弱，都會導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)情緒的不穩(wěn)定。情緒不穩(wěn)定可以用情緒變化率來表達(dá)，因此，可以說學(xué)習(xí)動機(jī)與情緒變化率呈負(fù)相關(guān)。積極的情緒能鼓舞人的斗志，在理智的調(diào)節(jié)下，會引發(fā)超乎尋常的動力；[12]相反，消極的情緒則會消磨人的意志，使人變得頹廢。前述的情緒指數(shù)是積極情緒指數(shù)，與學(xué)習(xí)動機(jī)呈正相關(guān)。學(xué)習(xí)動機(jī)指數(shù)用M表示，通過公式（3）計算：

M=（3）

其中，Et是當(dāng)前時間點的情緒指數(shù)，Et-1是前一時間點的情緒指數(shù)。

耶克斯—多德森定律（The Yerks_Dodson Law）[13]表明解決問題的效率與動機(jī)強(qiáng)度之間的函數(shù)關(guān)系，效率隨動機(jī)強(qiáng)度發(fā)生倒U型曲線變化。動機(jī)的最佳水平隨任務(wù)性質(zhì)的不同而不同；任務(wù)較易，最佳動機(jī)強(qiáng)度較高；任務(wù)難度中等，最佳動機(jī)強(qiáng)度也適中；任務(wù)越困難，最佳動機(jī)強(qiáng)度越低。如圖2所示。

根據(jù)耶克斯—多德森定律，結(jié)合當(dāng)前學(xué)習(xí)內(nèi)容，系統(tǒng)可以判斷任務(wù)與動機(jī)指數(shù)的適應(yīng)程度，從而實現(xiàn)動態(tài)的調(diào)整。系統(tǒng)既可以根據(jù)學(xué)習(xí)動機(jī)強(qiáng)度調(diào)整任務(wù)的難度，也可以根據(jù)任務(wù)的難度調(diào)節(jié)學(xué)生的情緒，從而調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)動機(jī)強(qiáng)度。

四、結(jié)束語

能否實時感知學(xué)生的情緒，對自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)來說，關(guān)系到學(xué)生狀態(tài)的描述是否準(zhǔn)確。通過情緒計算改善學(xué)生模型的描述能力，可以解決自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)與學(xué)生之間存在的雙向情感缺失問題。相對于傳統(tǒng)學(xué)生模型來說，本文建立的學(xué)生模型優(yōu)點在于，學(xué)習(xí)風(fēng)格、情緒狀態(tài)和學(xué)習(xí)動機(jī)因素都是基于表情識別技術(shù)計算的，學(xué)習(xí)系統(tǒng)動態(tài)、實時地獲取這些信息。學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生模型中對學(xué)生的狀態(tài)描述，及時地進(jìn)行適當(dāng)干預(yù)，有效地彌補(bǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)和學(xué)生之間缺少情感交流的問題。在真實的世界中，人的表情是多種多樣的，且有些表情很難分辨，本文學(xué)生模型里對學(xué)習(xí)風(fēng)格、情緒狀態(tài)和學(xué)習(xí)動機(jī)的計算還是粗略的，在表情分類、權(quán)重分配等方面存在不足。未來可以將更多的表情加入到學(xué)習(xí)風(fēng)格、情緒狀態(tài)和學(xué)習(xí)動機(jī)的計算中，使系統(tǒng)更準(zhǔn)確地感知學(xué)生的狀態(tài)。

參考文獻(xiàn)：

[1]張舸，周東岱，葛情情.自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者特征模型及建模方法述評[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2012（5）：77-82.

[2]陳仕品，張劍平.適應(yīng)性學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)的學(xué)生模型研究[J].中國電化教育，2010（5）：112-117.

[3]Loc Nguyen，Phung Do.Learner Model in Adaptive Learning[J].World Academy of Science， Engineering and Technology，2008，45：395-400.

[4]侯冬青.雙主型ICAI系統(tǒng)的學(xué)生模型設(shè)計[J].吉林大學(xué)學(xué)報（信息科學(xué)版），2013（6）：635-640.

[5]雷婕，丁亞平.面部表情：一些爭論[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2013，21（10）：1749-1754.

[6]姜強(qiáng)，趙蔚，王朋嬌.基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模式挖掘的用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格模型建構(gòu)研究[J].電化教育研究，2012（11）：55-61.

[7]Juan Martinez-Miranda，Arantz Aldea.Emotions in human and artifical intelligence[J].Computer in Human Behavior，2005，21：323-341.

[8]陸根書.大學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格量表的設(shè)計與開發(fā)[J].西安交通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2003（3）：86-96.

[9]Felder R. M.，Silverman L.K.Learning and teaching styles in engineering education[J]. Journal of Engineering Education， 1988，78（7）：674-681.

[10]劉偉鋒.人臉表情識別研究[D].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2007：6.

[11]暢相韋.初中生心理控制源與學(xué)習(xí)動機(jī)、情緒穩(wěn)定性間的關(guān)系研究[J].教育探索，2014（11）：146-148.

[12]李春方.激勵理論研究[M].沈陽：遼寧大學(xué)出版社，2004.3：49.

[13]王振宏，李彩娜.教育心理學(xué)[M].北京：高等教育出版社，2011.

（編輯：王天鵬）