基于人工智能表情识别与差异分析的游戏化学习投入状态研究

打开文本图片集

摘要：当前，游戏化学习凭借其增强学习动机的优势，受到教育领域的广泛关注，学习投入作为学生在游戏化学习中取得优异学业表现的关键因素，已成为当下研究者关注的重点方向，然而传统问卷调查方法在分析游戏化学习中的学习投入方面仍存在局限性。为了更加客观、准确、高效地探究游戏化学习中的学习投入状态，文章首先梳理了该领域的研究现状；然后，文章对学生的面部表情进行视频记录，并基于面部表情分析和K-means聚类方法，发现学生呈现了三种不同类型的情绪状态，即快乐学习型、愤怒焦虑型、认真谨慎型；最后，文章为探析不同情感投入类型下的差异性特征，对过程中的表情数据、游戏后台数据与学业成绩进行关联分析，发现快乐学习型和认真谨慎型的学生在分数概念性知识的后测中有较好的成绩表现。（剩余17481字）