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表情與心跳的跨模態(tài)“對話”

更新時(shí)間:2026-05-18點(diǎn)擊次數(shù):95

游戲化學(xué)習(xí)環(huán)境通過游戲機(jī)制設(shè)計(jì)(如美學(xué)、敘事、激勵(lì))來激發(fā)有利于學(xué)習(xí)的情感體驗(yàn)。大量研究發(fā)現(xiàn),相比傳統(tǒng)教育方法,游戲化學(xué)習(xí)能夠提升學(xué)習(xí)效果、促進(jìn)更積極的情緒狀態(tài)并增強(qiáng)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。

然而,游戲化學(xué)習(xí)的效果因人而異,這可能與過程中發(fā)生的復(fù)雜情緒過程有關(guān)。

為了更全面、更準(zhǔn)確地測量和建模情緒,本文研究采用多模態(tài)方法分析了游戲化學(xué)習(xí)過程中面部表情與心率變異性之間的同步性,并評估了這種同步性與知識(shí)獲得和學(xué)習(xí)增益的關(guān)系,為游戲化學(xué)習(xí)環(huán)境的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)(Cloude et al., 2024)。

 
游戲化學(xué)習(xí)中的情緒
隨著教育技術(shù)的不斷發(fā)展,游戲化學(xué)習(xí)(Game-Based Learning, GBL)作為一種新興的教學(xué)模式逐漸受到關(guān)注。它通過游戲機(jī)制(如美學(xué)、敘事、激勵(lì)機(jī)制)設(shè)計(jì),旨在創(chuàng)造引人入勝且情感豐富的學(xué)習(xí)體驗(yàn),從而促進(jìn)學(xué)習(xí)效果。多項(xiàng)研究表明,相較于傳統(tǒng)教育方法,能夠提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績、積極情緒狀態(tài)和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。
情緒在學(xué)習(xí)過程中扮演著重要角色,既是學(xué)習(xí)的催化劑,也可能成為障礙??刂苾r(jià)值理論(Control-Value Theory, CVT)指出,情緒通過影響動(dòng)機(jī)過程和認(rèn)知資源(如注意力、記憶、問題解決)來調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)效果。情緒狀態(tài)是多維度的,由心理生理、行為、表達(dá)、主觀和認(rèn)知五個(gè)成分的復(fù)雜交互作用形成。然而,傳統(tǒng)研究方法往往依賴于單一數(shù)據(jù)通道(如主觀調(diào)查或日志文件),難以全面捕捉情緒的多維度特性。
 
 
使用多模態(tài)方法分析情緒的多維性

非線性動(dòng)力系統(tǒng)理論(Non-linear Dynamical Systems, NLDS)提供了一種研究復(fù)雜系統(tǒng)中多個(gè)成分如何相互作用并形成緊急狀態(tài)的方法。該理論認(rèn)為,系統(tǒng)成分隨時(shí)間變化并相互作用,產(chǎn)生更高層次的緊急行為或狀態(tài)。在教育研究中,NLDS方法已被用于研究理解、協(xié)作學(xué)習(xí)和情緒模仿等領(lǐng)域。通過結(jié)合NLDS理論和情緒成分過程模型,可以更全面地理解情緒的多維度特性及其對學(xué)習(xí)的影響。

盡管游戲化學(xué)習(xí)在提高學(xué)習(xí)效果方面展現(xiàn)出潛力,但其有效性在不同學(xué)習(xí)者群體中存在差異。因此,為了探究面部表情與心率變異性(HRV)等多情緒成分之間的同步性及其對游戲化學(xué)習(xí)成果的影響,具體研究問題包括:

  • 游戲化學(xué)習(xí)后,學(xué)習(xí)者的知識(shí)評估分?jǐn)?shù)是否存在差異?

  • 游戲化學(xué)習(xí)過程中,面部表情與HRV如何同步?

  • 面部表情與HRV的同步性與知識(shí)獲?。ㄇ?后)和學(xué)習(xí)增益之間是否存在關(guān)系?

 
如何捕捉表情與心跳的“對話"?

實(shí)驗(yàn)共招募了81名被試,平均年齡為26歲,性別分布均衡,最終納入分析的為58名。

采用一款名為Antidote 的電子游戲作為游戲化學(xué)習(xí)環(huán)境。被試到達(dá)實(shí)驗(yàn)室后完成前測。隨后,佩戴BioNomadix無線光電容積脈搏波(PPG)和皮膚電活動(dòng)(EDA)放大器,以記錄心率和皮膚電反應(yīng)。游戲在平板上進(jìn)行,持續(xù)1小時(shí),期間視頻攝像頭記錄被試的面部表情。游戲結(jié)束后立即完成后測,并靜坐1分鐘以記錄生理基線。

其中,使用諾達(dá)思的行為觀察記錄分析系統(tǒng)(The Observer XT)同步視頻、音頻、屏幕記錄和生理數(shù)據(jù)。使用面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)對視頻記錄中的面部表情進(jìn)行分類和強(qiáng)度評分(圖1)。系統(tǒng)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)識(shí)別468個(gè)面部標(biāo)志點(diǎn),并根據(jù)特定配置分類六種基本情緒(憤怒、恐懼、厭惡、快樂、悲傷、驚訝)和中性表情。

 

面部表情分析系統(tǒng) (FaceReader)

面部表情分析系統(tǒng)是用于自動(dòng)分析面部表情的可靠的專業(yè)軟件,可以識(shí)別六個(gè)基本情緒:快樂,悲傷,憤怒,驚訝,害怕和EX,也可以識(shí)別“中立"狀態(tài)并識(shí)別“蔑視"表情。除此之外,系統(tǒng)還可以提供情感態(tài)度分析(感興趣,困惑和無聊等),心率,視線方向,效價(jià)和喚醒度,個(gè)人特征(如性別,年齡)等數(shù)據(jù)。 無論您的測試參與者是嬰兒,兒童,成人還是老年人,面部表情分析系統(tǒng)都會(huì)根據(jù)您的需要,調(diào)整至適合的分析模型。

知識(shí)評估包括18道題目(4道開放題和14道選擇題),基于游戲10級(jí)的內(nèi)容創(chuàng)建。學(xué)習(xí)增益通過標(biāo)準(zhǔn)化增益方程量化,基于前后測分?jǐn)?shù)變化計(jì)算。

使用交叉小波變換(XWT)分析面部表情和HRV時(shí)間序列在時(shí)間和頻率上的同步性。通過計(jì)算共同功率、總同步點(diǎn)和平均相對相位等指標(biāo),評估兩個(gè)信號(hào)之間的同步程度和相位關(guān)系(圖2)。

圖1 面部表情分布密度圖
圖2 XWT圖的示例。暖色表示同步的顯著峰值,冷色顯示較弱的相關(guān)性
 
中性表情與心率的同步性ZQ

對知識(shí)評估分?jǐn)?shù)分析結(jié)果顯示,游戲化學(xué)習(xí)后被試的知識(shí)評估分?jǐn)?shù)顯著提高,且GBL對獲得微生物學(xué)知識(shí)有顯著(但較?。┑挠绊?。這一發(fā)現(xiàn)支持了假設(shè),即游戲化學(xué)習(xí)對知識(shí)獲取有積極影響。研究結(jié)果與先前的研究一致,表明游戲化學(xué)習(xí)通過創(chuàng)造引人入勝且情感豐富的學(xué)習(xí)體驗(yàn),能夠促進(jìn)學(xué)習(xí)效果。然而,本研究發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)成果在性別之間無顯著差異,這與某些領(lǐng)域(如數(shù)學(xué))中觀察到的性別差異形成對比,可能歸因于研究領(lǐng)域的不同。

XWT結(jié)果顯示,中性表情與HRV之間的同步性最高,其次是憤怒和快樂,恐懼ZD。這可能是因?yàn)楫?dāng)被試處于中性狀態(tài)時(shí),會(huì)更專注于任務(wù)內(nèi)容,表現(xiàn)出較高的HRV,表明身體能夠有效調(diào)節(jié)應(yīng)激反應(yīng)并恢復(fù)平衡。此外,結(jié)果發(fā)現(xiàn)所有面部表情與HRV之間的平均相位差為0度,表明信號(hào)之間存在同相關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)支持了成分過程模型的觀點(diǎn),即多個(gè)情緒組分同時(shí)相互作用和同步,從而產(chǎn)生情緒狀態(tài)。

分析同步性與學(xué)習(xí)成果的關(guān)系,結(jié)果顯示盡管存在一些邊際顯著的相關(guān)性,如后測分?jǐn)?shù)與厭惡情緒和HRV之間的平均功率成正相關(guān),但在校正后,這些相關(guān)性不再顯著。同樣,學(xué)習(xí)增益與中性表情和HRV之間的平均功率之間也成邊際顯著的負(fù)相關(guān),但調(diào)整后亦不顯著??傮w而言,面部表情與HRV之間的同步性并未顯著影響知識(shí)獲取和學(xué)習(xí)增益。這一結(jié)果并不支持假設(shè)。

這一發(fā)現(xiàn)可能歸因于多種因素。比如除中性情緒外,其他情緒表情的強(qiáng)度普遍較低,從而限制了檢測同步性與學(xué)習(xí)結(jié)果關(guān)系的能力。其次,研究未針對游戲中的不同元素(如閱讀百科全書與應(yīng)用知識(shí))分析情緒成分,可能掩蓋了特定游戲交互對情緒和學(xué)習(xí)的影響。

 
多模態(tài)方法推進(jìn)游戲化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)

本研究采用多模態(tài)的方法探討了游戲化學(xué)習(xí)環(huán)境中面部表情與心率變異性之間的同步性及其對學(xué)習(xí)成果的影響。盡管游戲化學(xué)習(xí)顯著提高了被試的知識(shí)水平,但面部表情與HRV之間的同步性并未顯著影響學(xué)習(xí)成果。研究結(jié)果為游戲化學(xué)習(xí)環(huán)境的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。

未來研究應(yīng)探索構(gòu)建情感響應(yīng)型游戲化學(xué)習(xí)環(huán)境的可能性,通過定制游戲機(jī)制(如內(nèi)容、場景)以適應(yīng)特定情緒狀態(tài),從而優(yōu)化學(xué)習(xí)成果。這需要跨學(xué)科合作和多模態(tài)方法的應(yīng)用,以推動(dòng)游戲化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

 
 
參考文獻(xiàn)
  • Cloude, E. B., Dindar, M., Ninaus, M., & Kiili, K. (2024). Synchrony Between Facial Expressions and Heart Rate Variability During Game-Based Learning: Insights from Cross-Wavelet Transformation. In European Conference on Technology Enhanced Learning (pp. 90-104). 

 

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