在美国,情感计算是如何应用到课堂教学中的?

2019-10-09 15:08:53 作者:   |   浏览(269)

在美国,情感计算是如何应用到课堂教学中的?

学生在教室翻白眼很常见,但这是表达困惑仍是对学旧东西的厌恶?

科学家们运用人工智能和认知核算正在发明一种新的机器人,模仿人类思想并改动工业。这种顶级的新式技能便是情感核算, 它是一种新式感知技能。

这并不是说教机器人具有情感,而是教他们经过信号识他人的情感,然后依据对人情感的判别作出反响。机器人在这方面或许比人类更有用,由于它们不会被理性思想所左右,而是运用智能技能来辨认躲藏的反响做出判别。

 

那么咱们怎么把这项技能运用到教室呢?它能帮忙教师了解学生额定的需求,而且拟定个性化的教育计划吗?

 

面部辨认丈量学生了解程度

在美国,公立学校的预算约束导致大范围的教师裁人和教室拥挤不堪。教师的时刻现已很紧,还要有必要为每个孩子供给更广泛的学习需求。成果便是,那些课业困难的孩子简单遭到忽视。由于只需孩子不提出问题,教师就不会重视到他。

在曩昔三年里,有企业把面部辨认技能运用到了第一线教育傍边。在SensorStar实验室,他们用相机捕捉学生上课反响,而且输入到核算机里边,运用算法来确认学生注意力是否搬运。这个叫EngageSense的技能,经过丈量浅笑、蹙眉和声响来测定学生讲堂参加度。

心理学家Paul Ekman将这项研讨进步到了一个新的层次。他对5000多种面部运动进行了分类,以帮忙识他人类心情。他的研讨为Emotient Inc, Affectiva Inc和Eyeris等公司供给了帮忙,这些公司将心理学和数据发掘相结合,检测人的纤细表情,并对人的反响进行分类。

现在为止,这项技能的重点是帮忙联邦法律和市场调研。不过,圣地亚哥市的研讨人员也在医疗职业试用这项技能,测定孩子承受外科手术之后的痛苦程度。

 

在教室中运用面部辨认技能,可以让教师搜集更多的数据来了解学生的了解程度。这可以针对独自的学生运用,也可以运用在整个教育中,以提示教师选用不同的教育方法,重视到学生的个别需求。

 

从情感辨认到情感核算

情感辨认的下一个阶段是情感核算,即可以丈量和解说人的反响或许给人的“影响”。加拿大软件公司Nural Logix现已开发了一种用以检测人躲藏情感的专利技能,叫做透皮光学成像(Transdermal Optical Imaging)。这项技能运用特别照相机来丈量面部血液活动信息,用来识他人眼不易发觉的面部表情所躲藏的情感。

MIT媒体实验室也正在打开一系列情感核算的研讨项目。比方记载人的脑电波来剖析音乐给人带来的不同情感,还有可穿戴的设备来辨认自闭症谱系妨碍(ASD)。

 

MIT情感核算团队正在开发世界上第一个可穿戴的情感核算技能设备:一个具有交际智能的假肢,用来实时检测自闭症儿童的情感。这个设备用一个小型照相机,剖析孩子的面部表情和头部运动来揣度他们的认知情感状况。还有一个相似的,叫“galvactivator”的东西,经过丈量穿戴者的皮肤电流数据,揣度孩子的振奋程度。这个像手套相同的设备可以运用发光二极管描绘出人体生理机能兴奋程度的图谱。这种可视化的展现方法,可以明晰地展现出人的认知情感水平。

 

机器学习定制学生讲堂学习内容

这种感觉技能能帮忙核算机调整课程和教育方法,来匹配学生的体现目标吗?

TechCrunch公司的职工也在规划在线教育渠道,来供给一对一教导和精熟学习(mastery learning)。这是运用创新式思想,经过实时的评价和定制化的学习方法,有效地处理本杰明提出的闻名的“Sigma 2 Problem”。

注:本杰明提出用一对一教导和精熟学习的方法进步学生讲堂听课作用,由下图绿色的曲线代表,相较于以橙色为代表的传统教育方法下的听课曲线,均匀听课作用有明显进步。

 

深度学习体系将学生学习作用数据进行分类,而且在此基础上拟定相关的教育内容。该体系还可以引荐附加操练,而且依据学生个人才能和教育要求,实时引荐课程内容,调整教育速度。

北卡罗来纳州州立大学研讨员开发了一种软件,经过摄像头捕捉和剖析学生面部表情,以此改动在线课程。

现在,大多数情感核算技能还只是停留在学术研讨范畴。可是,咱们可以看到现已有公司开端运用这项技能,并能成功地分辩学生表情,并依据他们的学习才能和方法,来主动调整合适的学习内容和环境。英特尔公司正是这其间的一员。

有了这些学生表情数据,可以让“Emoshape”这样的情感核算智能体系,主动剖析情感,并做出恰当回复。这些体系具有了处理个别问题的才能,也使教师可以供给高度个性化的内容来激起学生的学习爱好。

 

人工智能和大数据现已促成了大部分职业的技能革新,从电子商务到交通、金融,乃至医疗。人工智能和大数据现已在教育方面获得发展,虽然有些对立的声响,比方说怎么维护学生隐私、进步教育效益等。

这些技能的运用终究并不是要替代教师。而是,扮演支撑辅佐教师的人物,辨认学生的个别需求,以拟定愈加智能的教育计划。

人工智能或许不像咱们忧虑的那样烦闷或反乌托邦。或许,在未来,人机协作的方法会带来更高质量的教育,而人的反响和情感是其间的要害。

 

 

来历:EdSurge作者:Ron Spreeuwenberg智能观 编译

—完—

亲爱的朋友:关于面部辨认、情感核算等技能在教育中的运用,对立与拥护的声响都有。你怎么看?安!智能观 一米2018-5-27 于北京中关村

声明:编译文章旨在帮忙读者了解职业新思想、新观念及新动态,为原作者观念,不代表智能观观念。

 

 

 

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