基于智能Agent的远程学习者情感与认知识别模型——眼动追踪与表情识别技术支持下的耦合

摘要：

情感与认知状态的准确识别是实现远程学习者与教学Agent有效互动的基础.只有有效识别出学习者的情感与认知状态,教学Agent在改变学习者行为态度、帮助学习者获取和理解知识、支持学习者认知发展方面才能取得预期的效果.现有的教学Agent普遍存在两方面问题:一是缺乏情感交互性,容易使远程学习者产生厌倦情绪;二是认知推断功能薄弱,对学习效果的促进作用不稳定.这主要是由于Agent对学习者状态的识别不够充分造成的.已有的学习者状态识别方法虽然在学习者情绪状态的识别方面各有优势,但却无法同时检测学习者的视域、学习情绪与认知状态.学习者的眼动追踪数据是判断学习者实时状态的重要指标,也是学习者与Agent进行情感交互的重要依据.结合表情识别和眼动追踪技术构建的基于智能Agent的远程学习者情感与认知识别模型,将眼动追踪与表情监控迭代识别、情感与认知识别过程相耦合,以提高远程学习者状态的识别准确率,改进Agent对学习者的情感和认知支持,为智能教学Agent与远程学习者交互机制的研究提供新的思路和方法.

关键词：智能Agent、远程学习者、情感识别、认知识别、眼动追踪、表情识别

分类号：G434(电化教育)

资助基金：国家自然科学基金青年项目61305144;教育部人文社科青年基金项目13YJC880105;广州市哲学社会科学发展“十二五”规划青年课题13Q18;广东省优秀博士学位论文作者资助项目SYBZZXM201226;广东省自然科学基金博士启动项目S2011040001730

在线出版日期：2014-01-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：100-105