情感计算在翻转课堂中的应用机制与效果研究 ——以课堂教学、个性化学习与心理健康教育为例

Abstract

当前，人工智能正推动教育形态从“数字化”向“智能化”跃迁，而情感计算（Affective Computing）作为连接认知智能与情感智能的关键技术，正成为重塑教学交互的新引擎。针对翻转课堂（Flipped Classroom）模式在实施中普遍存在的“课前自学情感状态难以量化监测”与“线下协作互动反馈滞后”等结构性问题，情感计算技术的深度融入能够实时捕捉并解码学习者隐性的情感诉求，为精准教学干预提供科学的数据支撑。本文从智慧教育生态出发，对情感计算的内涵、多模态识别与表达等关键技术和其在教育中的应用现状进行了阐述，建立了它在翻转课堂课前自适应个性化学习路径规划、线下教学质量实时监测、协作学习中心理健康隐性干预等主要场景中的应用模型。研究表明，经过“情感－认知”双维数据融合之后，可以明显改善翻转课堂师生交互的质量，提高学习者自我效能感以及深度学习的参与度，给创建带有情感温度的智慧教育生态给予理论参照和操作途径。