基于深度学习的学习情绪分析：方法与应用

Abstract

学习情绪作为调节学习过程与成效的核心非认知因素，其精准识别与分析是落实《教育信息化2.0行动计划》中“发展智能教育”战略的关键突破口。本文基于深度学习技术构建面向教育场景的多维度情绪分析框架，重点解决教育情境特异性（如课堂/MOOC等）挑战。通过整合控制-价值情绪理论（Control-Value Theory）与多模态学习方法，建立包含文本语义特征（讨论区发言）、视觉行为特征（眼动/表情）及交互行为特征（点击流）的三维情绪表征体系。基于此构建的“情绪-认知-行为”动态干预模型，有效提升学习者课程完成率，缓解在线学习的高辍学率问题。