Уфа, Республика Башкортостан, Россия
Описывается подход к персонализированному оказанию услуг, основанный на применении технологий аффективных вычислений. Предлагаемый подход состоит из учета эмоциональных состояний клиентов и их индивидуальных особенностей в процессе оказания услуг. Процесс оказания услуг дополняется этапами формализации эмоциональных состояний и эмоциональной поддержки клиента. В качестве предметной области исследования в работе рассматривается дистанционное образование. Приведено общее описание процесса дистанционного обучения. Делается вывод об отсутствии коррекции эмоционального состояния обучающихся во время занятия. Выявлена зависимость уровня знаний обучающихся от их эмоционального состояния. Приведен обзор существующих подходов к учету эмоциональных состояний обучающихся в процессе дистанционного обучения. Проанализирована специфика поведения обучающихся во время занятия. Также рассмотрены особенности академических эмоций. Поставлена задача повышения эффективности дистанционного обучения за счет учета эмоциональных состояний обучающихся и их индивидуальных особенностей и осуществления эмоциональной поддержки в процессе обучения. Предлагается подход к формализации эмоциональных состояний обучающихся на основе применения движений мышц лица в качестве универсального способа распознавания эмоций. Также подробно описываются стадии распознавания эмоций обучающихся во время занятия. Поставлена задача подбора эмоциональной поддержки на основе классификации обучающихся по эмоциональному состоянию и их индивидуальным особенностям с применением метода ближайшего соседа.
персонализированные услуги, аффективные вычисления, распознавание эмоций обучающихся, дистанционное обучение, распознавание мимики, классификация, метод ближайшего соседа
1. Пырьев Е.А. Эмоции в структуре мотивации учебно-профессиональной деятельности студентов вуза // Вестник Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. 2016. №1.
2. Mohammad Nehal Hasnine, Huyen T.T. Bui, Thuy Thi Thu Tran, Ho Tran Nguyen, Gökhan Akçapınar, Hiroshi Ueda, Students’ emotion extraction and visualization for engagement detection in online learning, Procedia Computer Science. 2021. Vol. 192. P. 3423-3431.
3. Weifeng Liu, Lianbo Zhang, Dapeng Tao, Jun Cheng, Reinforcement online learning for emotion prediction by using physiological signals. Pattern Recognition Letters. 2018. Vol. 107. P. 123-130.
4. Ling Cen, Fei Wu, Zhu Liang Yu, Fengye Hu, Chapter 2 - A Real-Time Speech Emotion Recognition System and its Application in Online Learning, Editor(s): Sharon Y. Tettegah, Martin Gartmeier, In Emotions and Technology, Emotions, Technology, Design, and Learning. Academic Press. 2016. P. 27-46.
5. Aimee L. Whiteside, Amy Garrett Dikkers, Chapter 11 - Leveraging the Social Presence Model: A Decade of Research on Emotion in Online and Blended Learning, Editor(s): Sharon Y. Tettegah, Michael P. McCreery, In Emotions and Technology, Emotions, Technology, and Learning, Academic Press. 2016. P. 225-241.
6. Krystle Phirangee, Jim Hewitt, Chapter 4 - Loving this Dialogue: Expressing Emotion Through the Strategic Manipulation of Limited Non-Verbal Cues in Online Learning Environments, Editor(s): Sharon Y. Tettegah, Michael P. McCreery, In Emotions and Technology, Emotions, Technology, and Learning, Academic Press. 2016. P. 69-85.
7. Mathew Swerdloff, Chapter 8 - Online Learning, Multimedia, and Emotions, Editor(s): Sharon Y. Tettegah, Michael P. McCreery, In Emotions and Technology, Emotions, Technology, and Learning, Academic Press. 2016. P. 155-175.
8. D. Yang, Abeer Alsadoon, P.W.C. Prasad, A.K. Singh, A. Elchouemi, An Emotion Recognition Model Based on Facial Recognition in Virtual Learning Environment, Procedia Computer Science. 2018. Vol. 125. P. 2-10.
9. Maryam Imani, Gholam Ali Montazer, A survey of emotion recognition methods with emphasis on E-Learning environments, Journal of Network and Computer Applications. 2019. Vol. 147. 102423.
10. M. Bouhlal, K. Aarika, R. Ait Abdelouahid, S. Elfilali, E. Benlahmar, Emotions recognition as innovative tool for improving students’ performance and learning approaches, Procedia Computer Science. Vol. 175. 2020. P. 597-602.
11. X. Song and Y. Song, "Research and Implementation of Online Learning System Based on Electroencephalogram Emotion Computing," 2020 5th International Conference on Mechanical, Control and Computer Engineering (ICMCCE). 2020. pp. 1663-1666.
12. T. C. Sandanayake and A. P. Madurapperuma, "Affective e-learning model for recognising learner emotions in online learning environment," 2013 International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer). 2013. pp. 266-271.
13. C. Ma, C. Sun, D. Song, X. Li and H. Xu, "A Deep Learning Approach for Online Learning Emotion Recognition," 2018 13th International Conference on Computer Science & Education. 2018. pp. 1-5.
14. X. Zhang, C. Luo, T. He, X. Yang, Z. Lu and B. Huang, "Online learner emotional analysis based on big dataset of online learning forum," 2017 10th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI). 2017. pp. 1-5.
15. J. Min Han Pang, T. Connie and G. Kah Ong Michael, "Recognition of Academic Emotions in Online Classes," 2021 9th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT). 2021. pp. 445-450.
16. A. Jain, H. R. Sah and A. Kothari, "Study for Emotion Recognition of Different Age Groups Students during Online Class," 2021 8th International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom). 2021. pp. 621-625.
17. Iolie Nicolaidou, Federica Tozzi, Athos Antoniades, A gamified app on emotion recognition and anger management for pre-school children, International Journal of Child-Computer Interaction. Vol. 31. 2022. 100449.
18. Li Lyu, Ya Zhang, Meng-Ya Chi, Fei Yang, Shu-Gang Zhang, Peng Liu, Wei-Gang Lu, Spontaneous facial expression database of learners’ academic emotions in online learning with hand occlusion, Computers & Electrical Engineering, Vol. 97. 2022. 107667.
19. Soumya Kuruvayil, Suja Palaniswamy, Emotion recognition from facial images with simultaneous occlusion, pose and illumination variations using meta-learning, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. 2021.
20. Belinda Berweger, Sebastian Born, Julia Dietrich, Expectancy-value appraisals and achievement emotions in an online learning environment: Within- and between-person relationships, Learning and Instruction. 2022. Vol. 77. 101546.
21. Экман П., Фризен В. В. Система кодирования лицевых движений: метод измерения движений лица. // Консультации психологов Пресс, Пало-Альто. Калифорния. 1978.
22. Якупова А. В., Сметанина О. Н., Сазонова Е. Ю. Программное решение задачи сегментирования на основе интеллектуальных технологий // Вестник УГАТУ. 2021. Т. 25. № 3(93). С.132-144.
23. Iulamanova A., Bogdanova D., Kotelnikov V. Decision Support in the Automated Compilation of Individual Training Module Based on the Emotional State of Students // IFAC-PapersOnLine series. 2021. Vol. 54. Issue 13. P. 85-90.
