在线学习环境中基于眼动特征情感识别研究

陶小梅，陈心怡

(1.桂林理工大学 信息科学与工程学院，广西 桂林 541004；2.桂林理工大学 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室，广西 桂林 541004)

0 引 言

随着计算机技术、人工智能技术的快速发展，情感识别作为模式识别的一部分逐渐受到广泛关注。情感识别利用计算机分析输入的情感信息，选取与情感相关的特征值，建立输入特征与情感的模型，实现对情感的分类，从而使计算机能感知、识别和理解人的情感并做出相应的回应。慕课(massive open online course，MOOC)，即大规模开放在线课程，是一种新兴的借助现代信息技术与学科教育融合而成的在线课程模式。MOOC学习中，在线观看教学视频是基本的学习方式，但该方式存在明显的“情感缺失”问题。观看教学视频过程中学习者产生负向情感状态时，感受不到及时的情感关怀和认知支持，学习者的兴趣就会受到挫折，教学效果会大大减弱。在学习者在线观看教学视频的过程中及时识别其情感状态是解决“情感缺失”的首要问题，而情感计算技术为解决该问题提供了有效的技术支持。

该文探讨了e-Learning中情感识别主要方法以及目前研究中存在的问题，及e-Learning环境中使用眼动指标进行情感识别的可行性。对常用的眼动指标进行分类，列出了每项眼动指标表达的含义以及反映的情感状态；回顾了当前在e-Learning环境中使用眼动特征对学习过程的相关研究；对应用在疲劳检测、医疗健康、人机交互等更广泛的相关领域中的眼动特征进行分析，对可借鉴至MOOC学习环境下情感识别的眼动特征进行汇总。……