基于多特征情感信息融合的高效率e-Learning关键技术研究

人类的学习和交流过程是自然而富有感情的，因此，很自然地期望在e-Learning(电子学习)人机交互过程中，计算机具有识别人类情感、并做出积极反应，进而对学习者学习效率有所促进的能力。本课题拟在以下几方面有所突破。.①基于多种信息源的多特征情感信息融合及识别方法，采集多路传感器数据，构建e-Learning情感数据库；②依据信息加工心理学理论，在情感数据资源基础上，研究e-Learning中影响学习兴趣的情绪因素以及判断学习效率的评估手段；③在e-Learning应用系统中，建立"评估-抑制-诱导"决策机制，在识别并预测学习者学习情绪的基础上，通过"或激励、引导，或抑制、克服"来调整教学策略,引导积极情绪、抑制消极情绪，促进和谐人机交互、提高电子学习效率。

人类的学习和交流过程是自然而富有感情的，因此，很自然地期望在e-Learning(电子学习)人机交互过程中，计算机具有识别人类情感、并做出积极反应，进而对学习者学习效率有所促进的能力。本课题对高效e-learning关键技术进行研究，主要在以下几方面取得了重大突破。.①基于多种信息源的多特征情感信息融合及识别方法，采集多路传感器数据，构建e-Learning情感数据库；②依据信息加工心理学理论，在情感数据资源基础上，研究e-Learning中影响学习兴趣的情绪因素以及判断学习效率的评估手段；③在e-Learning应用系统中，建立“评估-抑制-诱导”决策机制，在识别并预测学习者学习情绪的基础上，通过“或激励、引导，或抑制、克服”来调整教学策略,引导积极情绪、抑制消极情绪，促进和谐人机交互、提高电子学习效率。