目錄
序
前言
第一部分 智能時代的教育情感計算基礎(chǔ)
第1章 情感計算概述 3
1.1 情感計算概念與支撐理論 3
1.1.1 情緒與情感 3
1.1.2 情感計算的概念與內(nèi)容 4
1.1.3 情感計算支撐理論 7
1.2 情感計算發(fā)展歷程 11
1.2.1 從單模態(tài)到多模態(tài) 11
1.2.2 從個體情感到群體情感 15
1.2.3 從情感識別到情感生成 16
參考文獻 19
第2章 智能時代教育情感計算的意義與挑戰(zhàn) 22
2.1 教育情感計算的內(nèi)涵與意義 22
2.1.1 教育情感計算的內(nèi)涵 22
2.1.2 情感計算對教育的意義 25
2.2 智能時代教育情感計算面臨的挑戰(zhàn) 27
2.2.1 智能技術(shù)與教育情感計算 27
2.2.2 教育情感數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理挑戰(zhàn) 29
2.2.3 教育情感數(shù)據(jù)分析與溯因困難 31
2.2.4 大模型支持下的教育情感生成挑戰(zhàn) 32
2.2.5 教育情感計算的安全倫理風(fēng)險 33
參考文獻 34
第二部分 智能時代的教育情感計算技術(shù)
第3章 基于教學(xué)過程交互文本的情感分析技術(shù) 39
3.1 教學(xué)過程文本情感計算基本概念及其主要過程 39
3.2 基于雙向異構(gòu)圖和常識知識增強的課堂對話文本情感識別 40
3.2.1 引言 40
3.2.2 課堂對話表示與教育常識知識獲取 43
3.2.3 課堂對話導(dǎo)向的雙向異構(gòu)圖構(gòu)建 46
3.2.4 基于雙向異構(gòu)圖的文本情感預(yù)測 48
3.3 語言特征解耦支持下基于方面的可解釋性課程評論文本情感分析 50
3.3.1 引言 50
3.3.2 面向課程評論的特征解耦圖構(gòu)建 54
3.3.3 課程評論文本的語言特征解耦表示 55
3.3.4 課程評論的情感分析與解釋生成 57
3.4 基于知識檢索增強大語言模型的教學(xué)主題討論文本教育情感分析 59
3.4.1 引言 59
3.4.2 面向教學(xué)討論的大語言模型指令微調(diào) 61
3.4.3 教學(xué)領(lǐng)域知識檢索增強模塊設(shè)計 62
3.4.4 知識檢索增強的話題討論文本情感分析 64
參考文獻 66
第4章 基于教育主體面部特征的表情識別技術(shù) 71
4.1 教育主體表情識別基本概念及其主要過程 71
4.2 基于層級交叉對比的學(xué)習(xí)者表情識別技術(shù) 72
4.2.1 引言 72
4.2.2 基于層級交叉對比機制的學(xué)習(xí)者面部表情特征挖掘 73
4.2.3 基于特征選擇任務(wù)區(qū)分的面部特征融合與學(xué)習(xí)者表情識別 77
4.3 基于層級對比的學(xué)習(xí)者表情識別可解釋性技術(shù) 80
4.3.1 引言 80
4.3.2 基于層級對比表情識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性機制 81
4.3.3 基于決策樹的可解釋性表情識別可視化機制設(shè)計 84
4.3.4 基于遷移學(xué)習(xí)的可解釋層級對比學(xué)習(xí)者情感分析 86
4.4 基于關(guān)系感知動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)者表情識別技術(shù) 89
4.4.1 引言 89
4.4.2 基于多尺度特征融合的面部圖節(jié)點劃分與嵌入 91
4.4.3 面向?qū)W習(xí)者面部特征的動態(tài)圖建模 93
4.4.4 基于關(guān)系感知圖卷積的學(xué)生面部圖表示學(xué)習(xí)與表情識別 94
參考文獻 96
第5章 多模態(tài)數(shù)據(jù)支持下的教育情感分析技術(shù) 98
5.1 多模態(tài)教育情感分析基本概念及其主要過程 98
5.2 基于文本注意力對齊網(wǎng)絡(luò)的課堂教學(xué)多模態(tài)情感分析 99
5.2.1 引言 99
5.2.2 基于文本中心的課堂教學(xué)多模態(tài)特征表示 101
5.2.3 教學(xué)場景下跨模態(tài)注意力交互機制設(shè)計 102
5.2.4 面向課堂的多模態(tài)特征融合與情感識別 103
5.3 基于注意力因果感知網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)者交互多模態(tài)情感分析 105
5.3.1 引言 105
5.3.2 基于前門調(diào)整的學(xué)習(xí)者交互單模態(tài)去偏表征 107
5.3.3 注意力因果感知的多模態(tài)融合機制 111
5.3.4 在線學(xué)習(xí)學(xué)生交互情感分析算法流程與優(yōu)化 115
5.4 沉浸式學(xué)習(xí)場景下融合神經(jīng)生理數(shù)據(jù)的多模態(tài)學(xué)習(xí)者情感分析 118
5.4.1 引言 118
5.4.2 面向沉浸式學(xué)習(xí)的多模態(tài)特征提取 120
5.4.3 神經(jīng)生理導(dǎo)向的跨模態(tài)注意力融合機制 121
5.4.4 學(xué)習(xí)情感狀態(tài)的預(yù)測 123
參考文獻 124
第6章 教育情感的歸因診斷技術(shù) 128
6.1 教育情感歸因診斷的基本概念及其主要過程 128
6.2 面向空間化學(xué)習(xí)推薦的學(xué)習(xí)者情感因果關(guān)系發(fā)現(xiàn) 129
6.2.1 引言 129
6.2.2 情感狀態(tài)相關(guān)因素的選擇與量化 131
6.2.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的情感因果關(guān)系發(fā)現(xiàn) 132
6.2.4 學(xué)習(xí)推薦視角下情感因果效應(yīng)推斷 134
6.3 基于因果表征學(xué)習(xí)的社區(qū)化學(xué)習(xí)情感歸因分析 136
6.3.1 引言 136
6.3.2 學(xué)習(xí)社區(qū)情感因果圖的構(gòu)建 138
6.3.3 基于因果效應(yīng)推斷的情感混淆因素表征平衡 140
6.3.4 社區(qū)學(xué)習(xí)情感的多模態(tài)歸因分析 144
6.4 基于時序圖網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)學(xué)業(yè)情感異常歸因診斷 145
6.4.1 引言 145
6.4.2 學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)處理與動態(tài)時序圖建模 146
6.4.3 基于時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)業(yè)情感異常檢測 148
6.4.4 反事實推理支持下的情感異常歸因 150
參考文獻 151
第7章 教育情感的自動生成技術(shù) 155
7.1 教育情感自動生成基本概念及其主要過程 155
7.2 面向人機協(xié)作式學(xué)習(xí)的多輪共情對話生成 156
7.2.1 引言 156
7.2.2 面向人機協(xié)作式學(xué)習(xí)的情感增強自指令微調(diào) 160
7.2.3 基于學(xué)習(xí)者情感偏好的回復(fù)一致性對齊 161
7.2.4 基于多模態(tài)檢索增強的表情符號共情回復(fù)生成 162
7.3 基于深度擴散模型的富情感教學(xué)資源生成 163
7.3.1 引言 163
7.3.2 面向?qū)W生輸入提示詞的情感內(nèi)容感知方法 165
7.3.3 基于潛在擴散模型的富情感語義教學(xué)資源生成 165
7.3.4 面向?qū)W生情感反饋的教學(xué)資源交互式編輯優(yōu)化 167
7.4 面向虛擬學(xué)習(xí)助手的視聽協(xié)同一體化情感生成 169
7.4.1 引言 169
7.4.2 基于多模態(tài)交互日志的學(xué)生情感演化洞悉 172
7.4.3 面向?qū)嶋H交互場景的情感-行為一致性對齊 173
7.4.4 情感隱式思維鏈增強的視聽協(xié)同一體化情感生成 175
參考文獻 177
第三部分 智能時代的教育情感計算的應(yīng)用及其實證研究
第8章 基于情感計算的教育應(yīng)用 183
8.1 學(xué)習(xí)情感時度效一體化補償 183
8.1.1 學(xué)習(xí)情感演化計算 183
8.1.2 學(xué)習(xí)情感異常發(fā)現(xiàn) 190
8.1.3 學(xué)習(xí)情感時度效一體化補償 191
8.2 基于情感計算的學(xué)習(xí)推薦 193
8.2.1 學(xué)習(xí)者情感特征分析 193
8.2.2 情感驅(qū)動的學(xué)習(xí)對象匹配 196
8.2.3 基于情感匹配的個性化學(xué)習(xí)推薦算法 197
8.3 基于情感生成的對話式學(xué)習(xí) 198
8.3.1 基于最近發(fā)展區(qū)的學(xué)習(xí)者能力評估 198
8.3.2 面向知情共育的情感生成 201
8.3.3 情感生成支持的對話式學(xué)習(xí)實施 205
8.4 基于多模態(tài)情感分析的學(xué)習(xí)情感倦怠預(yù)警 207
8.4.1 學(xué)習(xí)情感倦怠與社會認(rèn)知過程的關(guān)系分析 207
8.4.2 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)情感倦怠狀態(tài)分析 209
8.4.3 面向在線教育的學(xué)習(xí)情感倦怠預(yù)警 213
8.5 情感智力支持的在線學(xué)習(xí)情感投入度預(yù)測 214
8.5.1 情感智力與情感投入的關(guān)系分析 214
8.5.2 基于多維度特征的在線學(xué)習(xí)情感投入預(yù)測 215
參考文獻 218
第9章 課堂教學(xué)情感計算賦能教學(xué)干預(yù)實證研究 221
9.1 課堂教學(xué)中基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)生情感干預(yù)框架 221
9.1.1 面向課堂教學(xué)的學(xué)生情感干預(yù)原則 222
9.1.2 面向課堂教學(xué)的學(xué)生情感干預(yù)機制 222
9.1.3 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學(xué)生情感干預(yù)框架 224
9.2 課堂教學(xué)中基于時序網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生情感分析 228
9.2.1 全域課堂教學(xué)場景支持下的學(xué)生情感概要模型 228
9.2.2 多模態(tài)支持的學(xué)生情感時序超網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 230
9.2.3 課堂教學(xué)中基于時序網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生情感分析 231
9.3 情感驅(qū)動下面向差異化學(xué)生的課堂教學(xué)干預(yù)應(yīng)用實踐 234
9.3.1 課堂教學(xué)中基于聚類分析的學(xué)生群體劃分方法 234
9.3.2 情感分析支持下的差異化學(xué)生課堂教學(xué)干預(yù)策略設(shè)計 236
9.3.3 課堂教學(xué)中面向差異化學(xué)生干預(yù)的應(yīng)用效果分析 239
參考文獻 245
第10章 在線教育情感計算賦能的學(xué)習(xí)補償實證研究 246
10.1 在線教育中基于學(xué)習(xí)交互三部圖的學(xué)習(xí)者情感分析 246
10.1.1 在線學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者動態(tài)交互分類框架設(shè)計 247
10.1.2 基于三部圖拓展的動態(tài)交互情感圖構(gòu)建 247
10.1.3 交互情感三部圖驅(qū)動下學(xué)習(xí)和情感分析 250
10.2 多類型情感交互支持下在線學(xué)習(xí)者補償策略設(shè)計 251
10.2.1 基于三部圖的學(xué)習(xí)者交互與情感映射關(guān)系分析 251
10.2.2 情感經(jīng)驗+證據(jù)雙驅(qū)動下在線學(xué)習(xí)者補償策略 254
10.3 在線學(xué)習(xí)中基于學(xué)習(xí)者細(xì)粒度情感的學(xué)習(xí)補償應(yīng)用實踐 255
10.3.1 在線學(xué)習(xí)中基于細(xì)粒度情感的學(xué)習(xí)者補償應(yīng)用設(shè)計 256
10.3.2 在線學(xué)習(xí)中基于細(xì)粒度情感的學(xué)習(xí)者補償應(yīng)用效果分析 257
參考文獻 260
第11章 在線學(xué)習(xí)環(huán)境下基于情感調(diào)節(jié)的倦怠干預(yù)實證研究 262
11.1 面向多類型倦怠群體的在線學(xué)習(xí)者情感規(guī)律發(fā)現(xiàn) 262
11.1.1 基于潛在剖面的在線學(xué)習(xí)倦怠類型分析 262
11.1.2 不同在線學(xué)習(xí)倦怠類型的學(xué)習(xí)者情感規(guī)律分析 266
11.2 基于在線交互過程的學(xué)習(xí)者情感倦怠因果效應(yīng)分析 267
11.2.1 論壇社會支持對在線學(xué)習(xí)情感倦怠的因果效應(yīng)探究 267
11.2.2 在線同伴反饋對在線學(xué)習(xí)情感倦怠的因果效應(yīng)探究 276
11.3 情感調(diào)節(jié)視角下在線學(xué)習(xí)者倦怠干預(yù)應(yīng)用實踐 283
11.3.1 情感調(diào)節(jié)視角下在線學(xué)習(xí)者倦怠干預(yù)應(yīng)用設(shè)計 283
11.3.2 情感調(diào)節(jié)視角下在線學(xué)習(xí)者倦怠干預(yù)應(yīng)用效果分析 286
參考文獻 290
第12章 混合學(xué)習(xí)教育情感計算賦能教育教學(xué)投入增強實證研究 293
12.1 人工智能支持下的混合學(xué)習(xí)者情感投入機制構(gòu)建 293
12.1.1 混合學(xué)習(xí)者情感投入相關(guān)要素剖析 293
12.1.2 人工智能支持下混合學(xué)習(xí)者情感投入要素的關(guān)聯(lián)分析 295
12.1.3 混合學(xué)習(xí)者情感投入機制構(gòu)建 314
12.2 面向?qū)W習(xí)者投入增強基于過程性迭代的情感智力培養(yǎng)策略 317
12.2.1 混合學(xué)習(xí)全過程中的通識化情感智力培養(yǎng)策略設(shè)計 317
12.2.2 過程性多源數(shù)據(jù)分析支持的情感智力培養(yǎng)策略迭代優(yōu)化 320
12.3 情感智力視角下混合學(xué)習(xí)者投入增強應(yīng)用實踐 321
12.3.1 情感智力視角下混合學(xué)習(xí)者投入增強應(yīng)用設(shè)計 321
12.3.2 情感智力視角下混合學(xué)習(xí)者投入增強應(yīng)用過程 323
12.3.3 情感智力視角下混合學(xué)習(xí)者投入增強應(yīng)用效果分析 324
參考文獻 328
第四部分 未來趨勢與展望
第13章 智能時代的教育情感計算技術(shù)趨勢與應(yīng)用展望 335
13.1 教育情感計算技術(shù)趨勢 335
13.1.1 小樣本與無監(jiān)督的教育情感計算 335
13.1.2 融合腦功能數(shù)據(jù)的多模態(tài)教育情感計算 337
13.1.3 生成式人工智能支持下的教育情感計算 340
13.2 教育情感計算應(yīng)用展望 344
13.2.1 虛實融合下基于情感智能交互的具身體驗學(xué)習(xí) 344
13.2.2 情感支持的類人智能體助教輔學(xué) 346
13.2.3 基于行為與心理一體化情感干預(yù)的健全人格塑造 348
參考文獻 350
彩圖