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摘要 大多数关于科学教育中情绪和行为的研究都使用了观察性或陈述性方法。这些方法具有某些优势，但它们对于深化我们对情感领域的理解具有重要的局限性。在这项工作中，我们开发了一种使用识别面部表情的人工智能系统分析探究活动期间情感变量动态的方法。虽然这项研究针对 12 名学生进行，但在这里我们分析了一个人的数据来详细描述该方法。使用输出行为和情绪信号的软件处理视频。为了分析它们，我们应用了不同宽度的中心移动平均线。这使我们能够调整和解释情绪、行为和学习行动的动态。当学生似乎实施了他们的模型并且他们的预测没有得到满足时，我们发现惊讶的峰值。我们的分析表明，探究式活动存在四个阶段，且具有特定的动态特征。这项工作为研究人员和教师开发监测情绪和行为的工具奠定了基础。
将人工智能融入情绪和行为研究中
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