沈映珊 汤 庸

（华南师范大学 计算机学院，广东广州 510631）

社交学习网络中基于学习认知的情感交互研究*

沈映珊 汤 庸

（华南师范大学 计算机学院，广东广州 510631）

在分析社交学习网络特点的基础上，文章探讨了情感识别与学习者学习状态之间的关系；通过将学习者脸部表情、眼动、人体姿态与情感图文等多模情感作为识别的指标，并结合学习者的学习认知状态和学习行为，构建了社交学习网络情感交互模型。该模型可以促进学习者的认知发展，支持大规模的远程学习；也可以对社交学习网络进行更好的监督与指导，为该网络在学习上的应用提供新思路与新方法。

社交学习网络；情感交互；认知学习；学习行为；模式识别

一 社交学习网络的特点

社交学习网络（Social Learning Network，SLN）作为E-Leaning的一种学习环境，能创建一种内容可视化的、安全与实用的学习社区。SLN供各种教育工具，并“提供了一种上下文关联的方法，以完成主题或任务为目标，能解释学习者在网络中交互的情况，学习者交换学习经验的同时及时更新自己的知识”[1]，故有利于实现共享学习、提高学习效率并扩大学习范围。

Enio Ohmaye[2]认为，未来教育创新的依据是学习者的情感体。但是，“目前E-Learning系统重‘知’轻‘情’的现象严重，由于在线学生规模大，因时空上的分隔而难以感受对方的情感和心智状态，缺乏情感交流，普遍存在着‘情感缺失’问题，导致学习者学习热情衰减，严重影响学习效果”[3]。所以，设计SLN时除了要综合考虑学习者的个性、兴趣等非智力因素，还要从学习者的情感及情感交互过程来考虑他们的学习认知问题，甚至在某些交互场景下实施情感补偿的方法，以满足大规模且有效的远程学习的需求。……