基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)情緒測量模型構(gòu)建*

晉欣泉 王林麗 楊現(xiàn)民

（江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院，江蘇徐州221116）

基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)情緒測量模型構(gòu)建*

晉欣泉 王林麗 楊現(xiàn)民[通訊作者]

（江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院，江蘇徐州221116）

文章基于大數(shù)據(jù)的一般處理流程，綜合視頻監(jiān)控、可穿戴設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、情感識別、文本挖掘等技術(shù)，構(gòu)建在線學(xué)習(xí)情緒測量模型，包括數(shù)據(jù)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，并按其功能劃分為四個模塊——用戶數(shù)據(jù)模塊、分析診斷模塊、情緒集成模塊和反饋交互模塊，旨在解決在線學(xué)習(xí)中情感交流匱乏的問題。最后，文章就模型構(gòu)建的關(guān)鍵問題進行了探討，提出了相關(guān)建議，以期為在線學(xué)習(xí)的建設(shè)與發(fā)展提供參考。

大數(shù)據(jù)；情緒測量；在線學(xué)習(xí)；模型構(gòu)建

引言

在線學(xué)習(xí)打破了傳統(tǒng)教學(xué)模式中時空的限制，已經(jīng)成為一種不可或缺的學(xué)習(xí)方式。目前越來越多的學(xué)者開展了在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域的相關(guān)研究，但大部分的研究主要集中于在線學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計和資源建設(shè)等方面，而忽略了在線學(xué)習(xí)中情緒測量的研究[1]。

情緒是影響在線學(xué)習(xí)效果的重要因素之一。研究表明，情緒滲透在我們學(xué)習(xí)生活的方方面面，具有動機與知覺作用、喚醒與信號功能的積極力量，對我們的學(xué)習(xí)能起到促進或者抑制作用[2]。近年來，研究者開始關(guān)注在線學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)習(xí)者的情緒問題，通過對在線學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的大量情緒相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集、分析與識別，進而了解其所處的情緒狀態(tài)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠從海量的教育數(shù)據(jù)中挖掘出具有巨大應(yīng)用價值的信息，為情緒測量的研究提供技術(shù)支撐，因此，本研究基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建在線學(xué)習(xí)情緒測量模型，以期為今后的研究工作提供借鑒。

一在線學(xué)習(xí)情緒測量研究現(xiàn)狀

目前，國內(nèi)外已有不少關(guān)于情緒測量的研究，測量方法主要包括主觀測量和客觀測量兩種[3]。主觀測量以自我報告法為主，通過量表來測量學(xué)習(xí)者的主觀情緒體驗。Now lis[4]和David等[5]分別通過編制心境形容詞量表（Mood Adjective Check List，MACL）和積極消極情緒量表（Positive and Negative Affect Schedule，PANAS）來測量學(xué)習(xí)者情緒。國內(nèi)中科院心理研究所修訂的《2012中文簡化版PAD情緒量表》[6]、董妍等[7]編制的的《青少年學(xué)業(yè)情緒問卷》和湯詩華等[8]編制的成人在線學(xué)業(yè)情緒量表（Adult Online Academic EmotionSchedule，AOAES），都是通過量表測量學(xué)習(xí)者的情緒狀態(tài)。但是，主觀測量以學(xué)習(xí)者個體的主觀體驗為主，量表的診斷結(jié)果容易受到使用者主觀性的影響，因此，若在一個項目中多次使用同一個量表，數(shù)據(jù)質(zhì)量將難以保證。

客觀測量分為生理測量和行為測量兩種。生理測量指有機體在情緒狀態(tài)下出現(xiàn)許多生理反應(yīng)，根據(jù)情緒與生理反應(yīng)之間的關(guān)系，運用各種生理記錄儀器把變化記錄下來，通過生理反應(yīng)指標來綜合判定情緒[9]。如韓國BIOPIA公司研制的“情感鼠標”（Emotion Mouse）通過檢測學(xué)習(xí)者的脈搏（通過紅外線偵測）、體溫（通過熱感應(yīng)芯片量取）、皮膚流電反應(yīng)等方面的變化得知學(xué)習(xí)者的情緒變化[10]。同時，也可以使用核磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）或正電子斷層掃描技術(shù)（Positron Emission Computed Tomography，PET），通過標明血氧水平fMRI的變化或與神經(jīng)放電相關(guān)聯(lián)的區(qū)域腦血流PET的變化來判斷學(xué)習(xí)者當前的情緒[11]。

行為測量主要指通過對面部表情、身體動作、語音特征和文本信息的測量來判斷情緒。在面部表情方面，通過面部動作編碼系統(tǒng)（Facial Action Coding System，F(xiàn)ACS）[12]，基于過去面部表情評定工作的總結(jié)，進而制定一個盡最大可能區(qū)分面部運動的綜合系統(tǒng)——該系統(tǒng)是迄今為止最為精細的面部運動測量技術(shù)，能夠測量并記錄所有可觀察到的面部表情。在身體動作方面，Darwin[13]提出軀體行為是個體為與同類進行情緒溝通而產(chǎn)生的生物演化結(jié)果。在語音特征方面，Banse等[14]檢驗了14種誘導(dǎo)情緒與29種聲音變量之間的關(guān)系；中科院自動化研究所、清華大學(xué)、南京航空航天大學(xué)等機構(gòu)目前正從事情感語音的研究[15]。在文本識別方面，朱祖林等[16]建立了基于情感權(quán)值詞典的成人在線學(xué)業(yè)情緒傾向的測量方法，該方法通過情感計算、社會網(wǎng)絡(luò)分析、文本挖掘、多元回歸分析等技術(shù)的綜合，分析在線交互文本中蘊藏的學(xué)業(yè)情緒信息，從而了解成人學(xué)習(xí)者的在線學(xué)業(yè)情緒傾向及其影響因素。由此可見，任何一種與情緒有關(guān)的身體機能都存在著一定的關(guān)聯(lián)性，在對情緒測量模型構(gòu)建的研究中，應(yīng)盡可能地結(jié)合多種測量方法，以確保情緒測量的全面準確。

目前，在線學(xué)習(xí)情緒測量模型構(gòu)建受到了研究者的廣泛關(guān)注，如喬向杰等[17]提出了在E-learning系統(tǒng)中基于認知評價的學(xué)生情感識別模型；劉景福等[18]通過普適計算技術(shù)，設(shè)計了普適計算支持的遠程教育人機情感交互模型和人際情感交互模型，但很少論及對學(xué)習(xí)者實時系統(tǒng)反饋的研究。本研究試圖基于Ortony等[19]提出的認知情感評價模型（簡稱OCC模型）、數(shù)據(jù)挖掘和情感計算等技術(shù)，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)情緒測量模型，對學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)情緒進行采集、處理、分析和反饋。

二在線學(xué)習(xí)情緒測量框架設(shè)計

大數(shù)據(jù)的處理流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用服務(wù)四個環(huán)節(jié)[20]。在此基礎(chǔ)之上，本研究結(jié)合情緒測量的特點，構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)情緒測量模型，如圖1所示。

圖1 在線學(xué)習(xí)情緒測量模型

1數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層主要對數(shù)據(jù)進行處理、存儲和讀取。即對技術(shù)層中所采集到的學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)過程中所產(chǎn)生的語音、姿態(tài)、文本、生理等數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，自動聚類并按照相對應(yīng)的體系結(jié)構(gòu)存儲到數(shù)據(jù)庫中，建立索引功能，以備查詢和檢索使用。

2技術(shù)層

技術(shù)層的主要功能是數(shù)據(jù)采集和情緒分析，包括數(shù)據(jù)采集和分析診斷兩類技術(shù)。首先，系統(tǒng)通過視頻監(jiān)控、可穿戴設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)爬蟲等數(shù)據(jù)采集技術(shù)，對學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行記錄，傳輸?shù)綌?shù)據(jù)層；其次，系統(tǒng)從數(shù)據(jù)層提取數(shù)據(jù)，利用情感識別技術(shù)、文本挖掘等分析診斷技術(shù)進行情緒識別。美國麻省理工學(xué)院情感計算實驗室現(xiàn)已利用使用者握著鼠標的力度對鼠標造成的壓力，來分析使用者當前的情緒[21]。

3應(yīng)用層

應(yīng)用層的主要功能是負責和用戶進行交互，增加情感互動。采用可視化技術(shù)將數(shù)據(jù)處理結(jié)果反饋給用戶，根據(jù)當前學(xué)習(xí)者情緒狀態(tài)，給予正向強化或反向干預(yù)調(diào)整策略。麻省理工學(xué)院媒體實驗室Picard小組研制的用于開放教學(xué)的“情感計算系統(tǒng)”中的“情感助理”程序可識別學(xué)習(xí)者的情感并進行相應(yīng)調(diào)整，如果發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者對視頻講座的一段內(nèi)容表現(xiàn)出困惑，“情感助理”會重放該片段或者給予講解[22]。Scherer[23]研發(fā)的情感機器人“Nexi”能對人的不同語音做出喜、怒、哀、樂等不同的反應(yīng)，并通過眼睛的睜閉及轉(zhuǎn)動、張嘴、皺眉、打手勢及體姿等形式表達其相應(yīng)的情感。

三在線學(xué)習(xí)情緒測量功能模型

基于人機交互情感模型，本研究將在線學(xué)習(xí)情緒測量模型的功能劃分為四個模塊：用戶數(shù)據(jù)模塊、分析診斷模塊、情緒集成模塊和反饋交互模塊，如圖2所示。

圖2 在線學(xué)習(xí)情緒測量模型的功能模塊

1用戶數(shù)據(jù)模塊

用戶數(shù)據(jù)模塊包含在線學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)，即利用數(shù)據(jù)采集技術(shù)所收集到的學(xué)習(xí)者的語音、姿態(tài)、生理和文本等數(shù)據(jù)——語音信息主要是指通過視頻監(jiān)控技術(shù)采集的學(xué)習(xí)者的語速、音調(diào)、分貝、流利程度和口音等信息；姿態(tài)信息主要指從動態(tài)圖像序列中提取的面部表情、姿勢動作、持續(xù)時長、頻率快慢等物理運動信息；生理信息主要指利用可穿戴設(shè)備采集的心率、脈搏和熱量攝入等各項生理指標信息；文本信息主要指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)采集的學(xué)習(xí)者發(fā)布帖子，在線檢索，瀏覽評價的詞匯、句子或文章等信息。

2分析診斷模塊

在分析診斷模塊中，基于OCC模型，結(jié)合情感識別技術(shù)、文本挖掘技術(shù)對情緒進行測量。OCC情感模型是以對價值的主觀認知的思想為依據(jù)將人的情感分類，定義了22種情感，是第一個以計算機實現(xiàn)而發(fā)展起來的、目前應(yīng)用最為廣泛的情緒模型[24]。該模型將處理后的情緒診斷返回到結(jié)果層中，并將相應(yīng)的數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)層。

3情緒集成模塊

該模塊主要是構(gòu)建學(xué)習(xí)者個性化情緒集成庫。通過對不同類型的學(xué)習(xí)者建立個性化情緒庫，以識別學(xué)習(xí)者的當前情緒狀態(tài)，提高情緒測量的準確性。當學(xué)習(xí)者第一次使用系統(tǒng)進行學(xué)習(xí)的時候，系統(tǒng)首先通過數(shù)據(jù)采集技術(shù)對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)時的習(xí)慣性面部表情、姿勢動作等特征值，建立初始化情緒庫，根據(jù)反饋交互處理信號，將正確診斷的情緒數(shù)據(jù)輸入給個性化情緒庫。當學(xué)習(xí)者正常學(xué)習(xí)時，系統(tǒng)再次通過情緒診斷技術(shù)對采集到的學(xué)習(xí)者特性值進行分析，同時將數(shù)據(jù)送到個性化情緒庫進行對比判斷。學(xué)習(xí)者也可對個性化情緒庫進行訪問，查看自己的情緒特征。

4反饋交互模塊

為了進一步提高在線學(xué)習(xí)的效果，以可視化形式將情緒的診斷結(jié)果呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者，并進行反饋交互，主動提供學(xué)習(xí)者需要的新信息，進而緩解在線學(xué)習(xí)環(huán)境中情感缺失的現(xiàn)象。學(xué)習(xí)者對反饋進行操作的同時，還要對情緒變化背后的原因進行新的反饋并實時更新數(shù)據(jù)庫。本模塊主要以情感按鈕、人體輪廓圖、情緒助手等形式直觀呈現(xiàn)在線學(xué)習(xí)者的情緒。

（1）情緒按鈕

情緒按鈕是一個動態(tài)變化的面部表情按鈕。系統(tǒng)自動優(yōu)先推送情緒測量出的與其相對應(yīng)的表情圖標，學(xué)習(xí)者通過鼠標點擊情緒按鈕進行情緒表情變換，，自行選擇相適應(yīng)的表情圖標。同時根據(jù)用戶反饋，對分析診斷技術(shù)進行及時更新調(diào)整。

（2）人體輪廓圖

人體輪廓圖是一種以最直觀形式呈現(xiàn)學(xué)習(xí)者生理特征情緒波動的表現(xiàn)方式。定位情緒反應(yīng)活躍異常的學(xué)習(xí)者，并將其身體部位在一張人體輪廓圖上進行標記，可得到相應(yīng)反饋結(jié)果的可視化呈現(xiàn)，如圖3所示。增加活躍度的區(qū)域進行從黑色到紅色再到黃色的顏色標記，而減少活躍度的區(qū)域則由越來越明亮的藍色表示[25]。

（3）情緒助手

情緒助手是指系統(tǒng)中根據(jù)學(xué)習(xí)者當前情緒自動采取措施的虛擬人物程序。根據(jù)學(xué)習(xí)者當前情緒狀態(tài)，影響消極情緒生成的因素有很多種，因此結(jié)合OCC情感模型剖析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)特征，分析產(chǎn)生消極情緒的原因。借助情緒助手，系統(tǒng)適時地自動彈出對話框，與學(xué)習(xí)者進行交互，判斷影響因素并及時進行干預(yù)引導(dǎo)，從而增加在線學(xué)習(xí)情感交互體驗。

通過對在線學(xué)習(xí)者的情緒診斷結(jié)果進行分析，若學(xué)習(xí)者當前為消極狀態(tài)情緒時，系統(tǒng)會自動暫停當前學(xué)習(xí)任務(wù)，并彈出對話框，通過情緒助手以一對一交流的形式詢問學(xué)習(xí)者當前情緒狀態(tài)不佳的原因，對其采取相應(yīng)措施進行適當調(diào)節(jié)，如推送個性化的學(xué)習(xí)資源，以提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣；提供教育娛樂游戲，以激發(fā)積極情緒；選擇退出在線學(xué)習(xí)活動進行適當?shù)男菹ⅲ蕴岣邔W(xué)習(xí)效率。若學(xué)習(xí)者當前情緒狀態(tài)良好，則采取即時正向強化措施，如提供獎勵機制、在線學(xué)習(xí)群體交流討論等。

圖3 情緒人體輪廓

四在線學(xué)習(xí)情緒測量關(guān)鍵問題探討

目前，已有很多適用于在線學(xué)習(xí)情緒測量的技術(shù)工具。本研究在視頻監(jiān)控、可穿戴設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、情感識別、文本挖掘等技術(shù)以及OCC情感模型的支持下，構(gòu)建了集情緒數(shù)據(jù)的采集、處理、分析和反饋為一體的基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)情緒測量模型，可滿足學(xué)習(xí)者加強在線學(xué)習(xí)情感交互的需求，增加在線學(xué)習(xí)的興趣，以達到激活學(xué)習(xí)積極情緒、提高在線學(xué)習(xí)效率的目的。但由于在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域的復(fù)雜性，在線學(xué)習(xí)情緒測量仍存在諸多亟待解決的問題。

1數(shù)據(jù)采集的隱蔽性問題

對學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集時需要啟動顯性視頻監(jiān)控設(shè)備，或者讓學(xué)習(xí)者佩戴生理監(jiān)測設(shè)備。有調(diào)查表明，絕大部分學(xué)生認為，教學(xué)環(huán)境中監(jiān)控設(shè)備的應(yīng)用就是對他們隱私權(quán)的侵犯[26]。因此，當前數(shù)據(jù)采集技術(shù)會讓學(xué)習(xí)者感到不適應(yīng)，會降低學(xué)習(xí)者的思維活躍度，產(chǎn)生不良情緒，從而對研究結(jié)果產(chǎn)生一定的負面影響。對此，需要針對學(xué)習(xí)者的不同學(xué)習(xí)風(fēng)格來選擇與此相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)。

2情緒測量的精準度問題

構(gòu)建在線學(xué)習(xí)情緒測量模型，應(yīng)首先對情緒的基本類型進行劃分。然而，已有研究中對情緒分類還未形成統(tǒng)一標準。其次，在線學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)環(huán)境復(fù)雜多樣，情緒容易受到學(xué)習(xí)情境、身體機能和心理等因素的影響，測量值往往存在很大的差異性和波動性。再次，相同類型的情緒可以通過采集語音、姿態(tài)、生理和文本等多種數(shù)據(jù)進行測量，究竟應(yīng)該以哪一種指標為主并沒有統(tǒng)一的標準，這為在線學(xué)習(xí)情緒的精準識別帶來了一定的挑戰(zhàn)。

在進行在線學(xué)習(xí)情緒測量時，需要緊密結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和學(xué)習(xí)者情緒特征，進行及時的情緒反饋。具體來說，應(yīng)采取以下兩種措施：

第一，優(yōu)化檢測設(shè)備。在進行在線學(xué)習(xí)活動之前，對學(xué)習(xí)者進行情緒預(yù)檢測。即結(jié)合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格特征，通過檢測學(xué)習(xí)者對不同的數(shù)據(jù)采集技術(shù)設(shè)備所產(chǎn)生的情緒影響，選擇最合適的技術(shù)進行數(shù)據(jù)采集。也可以不定時地對在線學(xué)習(xí)者無意識被監(jiān)控的狀態(tài)下的數(shù)據(jù)進行采集，提高數(shù)據(jù)采集的隱蔽性和精準度。

第二，及時反饋情緒。系統(tǒng)將處理得到的情緒診斷反饋信息及時向?qū)W習(xí)者以不同方式呈現(xiàn)，不僅可以促進人機情感交互、激活積極情緒，還可以對錯誤的情緒診斷結(jié)果實時糾正，更新學(xué)習(xí)者情緒數(shù)據(jù)庫，調(diào)節(jié)情緒診斷技術(shù)以及更改技術(shù)測量指標，進而增加情緒識別的準確率。將反饋結(jié)果以可視化形式呈現(xiàn)，對學(xué)習(xí)者當前情緒采取正向加強或負向干預(yù)的措施，以提升在線學(xué)習(xí)者的參與度，加強情感交互。

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[26]鄭祖?zhèn)?曹陽.教室里的電子眼在看什么[OL].〈http://edu.qq.com/a/20130527/014352.htm〉

編輯：小西

Construction of Online Learning Emotional Measurement Model based on Big Data

JIN Xin-quan WANG Lin-li YANG Xian-min
(School of Wisdom Education,Jiangsu Normal University,Xuzhou,Jiangsu,China 221116)

Based on the general processing process of big data and the techniques of video surveillance,wearable devices,Web craw ler,affective recognition,text mining,this paper constructed an online learning emotional measurement framework.This framework included data layer,technology layer and application layer.Moreover, according to its function,this framework was divided into four modules,namely user data module,analysis and diagnosis module,emotion integration module and feedback interaction module,aiming at solving the problem of lacking emotion communication in online learning.Finally,the key issues for constructing this model were discussed, and some suggestions were also put forward,excepting to provide reference for the construction and development of online learning.

big data;emotional measurement;online learning;model construction

G 40-057

A【論文編號】1009—8097（2016）12—0005—07【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2016.12.001

本文為國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目“虛擬現(xiàn)實技術(shù)支持的移動APP微課資源創(chuàng)新設(shè)計與開發(fā)研究”（項目編號：201510320033Z）、江蘇省普通高校學(xué)術(shù)學(xué)位研究生創(chuàng)新計劃項目“基于行為數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)預(yù)警機制設(shè)計”（項目編號：KYZZ15_0381）的階段性研究成果，并受江蘇省333高層次人才培養(yǎng)工程資助。

晉欣泉，在讀本科，研究方向為教育大數(shù)據(jù)和移動學(xué)習(xí)，郵箱為18361350815@163.com。

2016年8月22日