47、人机交互实验中学习者情绪分析

人机交互实验中学习者情绪分析

1 机器人在学习中的应用

在近期研究中，类人机器人和非类人机器人都被用于引导学习者参与学习任务，以提高他们的参与度。例如，像 Cozmo 和 Vectors 这样的小型非类人机器人被用作学习伙伴，引导学习者参与学习任务；类人机器人 NAO 则在一些研究中被用作教学助手、导师或学习伙伴。

虽然研究发现，学生与机器人一起学习时的学习效果并不比与人类教师学习时更好，但调查和访谈数据显示，大多数学生喜欢与机器人互动和学习。而且，当机器人作为学习伙伴而非导师时，孩子们的参与度更高，表现也更好、更快。

与屏幕上的虚拟形象相比，实体机器人在与学习者进行物理互动时，能在合作编程任务中提高学习效果。学习者从实体机器人那里获得反馈时，在解决一系列谜题时表现得更好。

在社交技能、动机和记忆力提升方面，针对自闭症儿童的研究表明，实体机器人有助于他们发展社交技能。为支持痴呆症或阿尔茨海默病患者而设计的护理机器人，可引导患者参与基于音乐的认知游戏。与实体机器人互动的用户能够维持并改善他们的记忆表现，而且与计算机系统相比，所有人都更倾向于与实体机器人一起玩游戏。

总体而言，与实体机器人互动能给学习者带来积极情绪，而以往研究中使用的情绪测量方法多为自我报告问卷或调查，可能并不合适。

2 学习情境中的情绪识别方法

在学习情境中，有多种方法可以检测情绪：
- 自我报告法 ：这种方法易于在大规模课堂中实施，因此被广泛使用。但它依赖于学习者对自己学习过程中情绪的认知评估，在跨文化情境中可能存在差异，并且与其他自主唤醒指标的相关性较弱。
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