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1、智能agent是人工智能非常重要的一個(gè)研究領(lǐng)域,因其自治性、主動(dòng)性、社會(huì)性的特點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用。越來(lái)越多的智能教學(xué)系統(tǒng)開始采用智能agent作為構(gòu)建體系結(jié)構(gòu)的支撐技術(shù),并由此形成了教學(xué)agent這一新的研究方向?,F(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)生理科學(xué)的研究顯示情感對(duì)人類的認(rèn)知具有重要的影響。而教育科學(xué)研究領(lǐng)域也從未停止過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中情感體驗(yàn)的關(guān)注。因此,賦予教學(xué)agent情感處理的能力就成為該領(lǐng)域一個(gè)非常明確的研究目標(biāo)。 受心理學(xué)關(guān)于情感
2、模型研究的啟發(fā),智能agent研究領(lǐng)域也開始關(guān)注情感要素在智能系統(tǒng)建模中的作用,并陸續(xù)出現(xiàn)了一些智能agent的情感模型。然而,當(dāng)前的大部分模型仍集中于agent的外部反應(yīng)行為而很少考察其內(nèi)部狀態(tài)。因此,當(dāng)前的情感模型多是基于一些靜態(tài)規(guī)則和預(yù)先定義的領(lǐng)域知識(shí)生成情感,缺乏自適應(yīng)性。同時(shí),現(xiàn)有智能agent的情感模型對(duì)情感信息的處理還是基于二值邏輯,沒有體現(xiàn)出情感本身的動(dòng)態(tài)性和模糊性的本質(zhì)。 另一方面,本文針對(duì)教學(xué)agent的比較
3、研究發(fā)現(xiàn),盡管現(xiàn)有一些設(shè)計(jì)已嘗試?yán)脤W(xué)生的情感狀態(tài)去選擇更適合學(xué)生的教學(xué)方法,卻鮮有激發(fā)和調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極情感從而對(duì)學(xué)生形成情感支持的研究。此外,現(xiàn)有的教學(xué)agent即使已嘗試情感建模,但僅停留在增強(qiáng)可信性的層次上,尚未真正賦予教學(xué)agent情感識(shí)別的能力和情感合成機(jī)制。 本文提出了基于模糊邏輯的教學(xué)agent情感建模方法,體現(xiàn)了情感動(dòng)態(tài)型和模糊性的本質(zhì);使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)教學(xué)agent情感經(jīng)驗(yàn)信息的學(xué)習(xí),增強(qiáng)了模型的自適應(yīng)
4、性。在此基礎(chǔ)上,本研究設(shè)計(jì)了一個(gè)能夠識(shí)別學(xué)生情感,具有情感表現(xiàn)能力,能為學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中提供情感支持,并最終促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)效果的教學(xué)agent——情感教學(xué)agent(Emotional and Pedagogical Agent,EPA)。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括: (1)提出了基于模糊邏輯和機(jī)器學(xué)習(xí)的情感建模方法。 使用模糊集合表征事件對(duì)目的影響程度,目的重要程度和期望程度,并探索了基于模糊邏輯規(guī)則的情感評(píng)估方法,以相
5、對(duì)少的模糊規(guī)則實(shí)現(xiàn)在可觀測(cè)事件和情感狀態(tài)上的平滑轉(zhuǎn)換,體現(xiàn)了人類情感動(dòng)態(tài)性和模糊性的特點(diǎn);使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了教學(xué)agent對(duì)事件預(yù)期值等經(jīng)驗(yàn)信息的學(xué)習(xí),增強(qiáng)了教學(xué)agent情感模型的自適應(yīng)性。 (2)提出了基于學(xué)生動(dòng)機(jī)類型的情感識(shí)別方法。 有關(guān)學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的研究顯示,學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)類型(表現(xiàn)取向,掌握取向)對(duì)其學(xué)習(xí)中可能的情感狀態(tài)產(chǎn)生重要影響。本研究在情感識(shí)別方法中引入學(xué)生的動(dòng)機(jī)類型,體現(xiàn)了學(xué)生情感識(shí)別過(guò)程中的個(gè)體差
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