王一岩 刘士玉 郑永和

（北京师范大学 教育学部，北京 100875）

以物联网、大数据、云计算、人工智能为代表的新兴智能技术的快速发展，为智能教育领域相关研究的开展带来了新的发展契机，有助于实现数据赋能的学习现象解释和学习规律的发现，为学习者行为分析、认知诊断、情绪感知等前沿研究的开展，提供了充足的理论和技术支持，以进一步构建基于“知识、认知、行为、情感”的精准化学习者模型[1]。

学习者情绪状态的智能感知是近年来智能教育领域研究的重要问题，突出体现在智能导学系统、自适应学习支持系统、教育机器人等前沿研究领域，进而对学习者情绪状态感知和情绪发生机理进行深入探索。从本质上来讲，一方面，学习者的情绪状态能够反映学习者对教学内容、教学媒体、教学环境的偏好，有助于挖掘深层次的认知风格和学习兴趣；另一方面，能够反映学习者的知识水平、认知结构、学习动机对学习者主观学习体验的影响机理，有助于剖析深层次的学习发生机制。

因此，对于学习者情绪状态的智能感知研究，在智能技术快速发展的时代背景下具有重要价值。借助智能感知设备实现对学习者情感数据的智能采集，利用自然语言处理、语音识别、计算机视觉、生理信息识别领域的相关理论和方法，分析学习者的情感状态，探究外部教育情境要素和内部认知发展状况对学习者情绪状态的影响机理，能够在更深层次上剖析学习者的情感发生机制，对智能教育领域相关研究的进一步开展，具有指导意义。……