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目前，通过数字媒体进行的线上学习和教学，并以数字方式展示课程的教学模式，孕育而生了形形色色的虚拟教师形象。
那么，当你的老师是一个虚拟动物机器人，会产生不同的课堂体验吗？
本研究团队探讨了在虚拟机器人动物作为虚拟教师时，学生面部情绪表达的变化，并利用面部表情分析系统（FaceReader）进行了客观分析（Sierra et al., 2023）。这将加深我们对虚拟动物外观与情绪表达之间关系的理解，也为未来人工智能和教育机器人领域准确识别用户情绪提供了重要参考。
虚拟教学环境会影响学生的情绪吗？
近年来，虚拟机器人动物作为虚拟教师的应用前景逐渐受到关注。先前的研究探讨了虚拟教师外观对学生知识回忆效果的影响，发现虚拟动物和人类外观在知识回忆方面显著优于虚拟机器人动物。然而，关于虚拟机器人动物外观设计对学生面部情绪表达影响的研究却相对匮乏。
而情绪是人类沟通中重要的一部分，面部表情作为情绪的主要载体，能够直观地反映个体的内心状态。在教育环境中，教师准确识别学生的情绪状态对于调整教学策略、提高学生学习动机和参与度至关重要。但传统上，教师对学生的情绪观察多基于主观判断，缺乏客观性和准确性。随着技术的发展，利用面部情绪识别技术客观分析学生情绪成为可能，为教育领域的情绪研究提供了新的视角。
本研究旨在深入分析在不同虚拟教师外观条件下，学生面部情绪表达的变化，为虚拟教育技术的发展提供科学依据。旨在回答以下两个核心问题：
虚拟机器人动物的外观设计是否会影响学生的面部情绪表达
在不同虚拟教师外观条件下，学生主要表现出哪些面部情绪？
借助FaceReader客观分析情绪变化
研究在哥伦比亚波哥大的两所公立中学进行，共招募131名年龄在11-17岁之间的学生参与。
实验设计为3（虚拟教师外观：虚拟机器人熊猫、虚拟熊猫、虚拟人类）X 2（教学主题：荷兰文化、机器人领域）（图1）。每个被试首先完成关于荷兰文化或机器人领域的知识前测；在正式实验中被试随机观看六种教学视频的其中一个，视频时长为540秒，同时同步记录面部表情；视频结束后，被试完成关于知识回忆和虚拟教师感知的在线问卷。
其中，使用诺达思的面部表情分析系统（FaceReader）对学生面部表情进行编码和分析（图2）。系统利用Viola-Jones算法进行面部检测，基于主动外观模型（AAM）和深度学习技术对468个关键面部点进行建模，能够识别快乐、悲伤、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶与中性情绪，并输出情绪效价与唤醒度。此外，软件能够识别不同文化背景下的面部表情，特别是东亚人群和儿童模型。
虚拟教师外观影响情绪反应
研究结果显示，虚拟教师的外观设计对学生面部情绪表达有显著影响（图3），而教学主题无显著影响。具体而言，相较于外观为为虚拟熊猫或虚拟机器人熊猫，当外观为人类时，学生表现出更高的悲伤情绪（χ2 (2)=7.588, p=0.023）；此外，虚拟教师的外观还影响了学生的唤醒度，当外观为人类时，学生的唤醒度较高（χ2 (2)=7.981, p=0.018）。
在六种不同条件下，学生的面部情绪表达呈现出一定的规律性。悲伤、惊讶和快乐是出现频率最高的三种情绪。特别是在外观为虚拟机器人熊猫时，学生的悲伤情绪较低，而惊讶情绪较高。此外，所有条件下的效价均为负值，表明学生对实验视频的整体感受是负性的；同时，唤醒度较低，表明学生在观看视频时反应较为平静。
这可能与人类对不同外观的认知和情感反应有关。人类教师外观可能更接近学生的日常经验，因此更容易引发学生的共鸣和情感反应；而虚拟动物或虚拟机器人动物教师则可能因其新颖性或趣味性而降低学生的悲伤情绪，提高惊讶等情绪。
关注未来教育技术发展
本研究通过FaceReader分析了在不同虚拟教师外观条件下学生面部情绪表达的变化。研究结果表明，虚拟教师的外观设计对学生情绪表达有显著影响，特别是悲伤和唤醒度方面。此外，不同条件下的学生情绪表达呈现出一定的规律性，为未来教育机器人的设计提供了重要参考。
同时，研究表明FaceReader的面部情绪识别技术在教育领域具有广阔的应用前景。通过客观分析学生情绪，教师可以及时调整教学策略，提高学生的学习动机和参与度。此外，还可以用于评估教育机器人的设计效果，为未来教育技术的发展提供科学依据。
参考文献
Sierra Rativa, A., Postma, M., & van Zaanen, M. (2023). Measuring Emotional Facial Expressions in Students with FaceReader: What Happens if Your Teacher is Not a Human, Instead, It is a Virtual Robotic Animal? International Conference on Robotics in Education (RiE) (pp. 367-379). Cham: Springer Nature Switzerland.
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