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學(xué)生在教室翻白眼很常見，但這是表達(dá)困惑還是對學(xué)舊東西的厭倦？

科學(xué)家們利用人工智能和認(rèn)知計(jì)算正在創(chuàng)造一種新的機(jī)器人，模擬人類思維并改變工業(yè)。這種尖端的新興技術(shù)就是情感計(jì)算， 它是一種新型感知技術(shù)。

這并不是說教機(jī)器人擁有情感，而是教他們通過信號識(shí)別人的情感，然后根據(jù)對人情感的判斷作出反應(yīng)。機(jī)器人在這方面可能比人類更有用，因?yàn)樗鼈儾粫?huì)被感性思維所左右，而是運(yùn)用智能技術(shù)來識(shí)別隱藏的反應(yīng)做出判斷。

那么我們?nèi)绾伟堰@項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到教室呢？它能幫助老師了解學(xué)生額外的需求，并且制定個(gè)性化的教學(xué)方案嗎？

面部識(shí)別測量學(xué)生理解程度

在美國，公立學(xué)校的預(yù)算限制導(dǎo)致大范圍的教師裁員和教室擁擠不堪。教師的時(shí)間已經(jīng)很緊，還要必須為每個(gè)孩子提供更廣泛的學(xué)習(xí)需求。結(jié)果就是，那些課業(yè)困難的孩子容易受到忽視。因?yàn)橹灰⒆硬惶岢鰡栴}，老師就不會(huì)關(guān)注到他。

在過去三年里，有企業(yè)把面部識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到了第一線教學(xué)當(dāng)中。在SensorStar實(shí)驗(yàn)室，他們用相機(jī)捕捉學(xué)生上課反應(yīng)，并且輸入到計(jì)算機(jī)里面，運(yùn)用算法來確定學(xué)生注意力是否轉(zhuǎn)移。這個(gè)叫EngageSense的技術(shù)，通過測量微笑、皺眉和聲音來測定學(xué)生課堂參與度。

心理學(xué)家Paul Ekman將這項(xiàng)研究提升到了一個(gè)新的層次。他對5000多種面部運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了分類，以幫助識(shí)別人類情緒。他的研究為Emotient Inc， Affectiva Inc和Eyeris等公司提供了幫助，這些公司將心理學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合，檢測人的細(xì)微表情，并對人的反應(yīng)進(jìn)行分類。

目前為止，這項(xiàng)技術(shù)的重點(diǎn)是協(xié)助聯(lián)邦執(zhí)法和市場調(diào)研。不過，圣地亞哥市的研究人員也在醫(yī)療行業(yè)試用這項(xiàng)技術(shù)，測定孩子接受外科手術(shù)之后的疼痛程度。

在教室中應(yīng)用面部識(shí)別技術(shù)，可以讓老師收集更多的數(shù)據(jù)來了解學(xué)生的理解程度。這可以針對單獨(dú)的學(xué)生使用，也可以應(yīng)用在整個(gè)教學(xué)中，以提醒老師采用不同的教學(xué)方法，關(guān)注到學(xué)生的個(gè)體需求。

從情感識(shí)別到情感計(jì)算

情感識(shí)別的下一個(gè)階段是情感計(jì)算，即能夠測量和解釋人的反應(yīng)或者給人的“影響”。加拿大軟件公司Nural Logix已經(jīng)開發(fā)了一種用以檢測人隱藏情感的專利技術(shù)，叫做透皮光學(xué)成像（Transdermal Optical Imaging）。這項(xiàng)技術(shù)使用特殊照相機(jī)來測量面部血液流動(dòng)信息，用來識(shí)別人眼不易發(fā)覺的面部表情所隱藏的情感。

MIT媒體實(shí)驗(yàn)室也正在展開一系列情感計(jì)算的研究項(xiàng)目。比如記錄人的腦電波來分析音樂給人帶來的不同情感，還有可穿戴的裝置來識(shí)別自閉癥譜系障礙（ASD）。

MIT情感計(jì)算團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)世界上第一個(gè)可穿戴的情感計(jì)算技術(shù)設(shè)備：一個(gè)具有社交智能的假肢，用來實(shí)時(shí)檢測自閉癥兒童的情感。這個(gè)裝置用一個(gè)小型照相機(jī)，分析孩子的面部表情和頭部運(yùn)動(dòng)來推斷他們的認(rèn)知情感狀態(tài)。還有一個(gè)類似的，叫“galvactivator”的工具，通過測量穿戴者的皮膚電流數(shù)據(jù)，推斷孩子的興奮程度。這個(gè)像手套一樣的設(shè)備可以利用發(fā)光二極管描繪出人體生理機(jī)能亢奮程度的圖譜。這種可視化的展現(xiàn)方式，能夠清晰地展示出人的認(rèn)知情感水平。

機(jī)器學(xué)習(xí)定制學(xué)生課堂學(xué)習(xí)內(nèi)容

這種感覺技術(shù)能幫助計(jì)算機(jī)調(diào)整課程和教學(xué)方法，來匹配學(xué)生的表現(xiàn)指標(biāo)嗎?

TechCrunch公司的員工也在設(shè)計(jì)在線教育平臺(tái)，來提供一對一指導(dǎo)和精熟學(xué)習(xí)（mastery learning）。這是應(yīng)用創(chuàng)新型思維，通過實(shí)時(shí)的評估和定制化的學(xué)習(xí)方式，有效地解決本杰明提出的著名的“Sigma 2 Problem”。

注：本杰明提出用一對一輔導(dǎo)和精熟學(xué)習(xí)的方式提升學(xué)生課堂聽課效果，由下圖綠色的曲線代表，相較于以橙色為代表的傳統(tǒng)教育方式下的聽課曲線，平均聽課效果有顯著提升。

深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)將學(xué)生學(xué)習(xí)效果數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并且在此基礎(chǔ)上制定相關(guān)的教學(xué)內(nèi)容。該系統(tǒng)還可以推薦附加練習(xí)，并且根據(jù)學(xué)生個(gè)人能力和教學(xué)要求，實(shí)時(shí)推薦課程內(nèi)容，調(diào)整教學(xué)速度。

北卡羅來納州州立大學(xué)研究員開發(fā)了一種軟件，通過攝像頭捕捉和分析學(xué)生面部表情，以此改變在線課程。

目前，大多數(shù)情感計(jì)算技術(shù)還僅僅停留在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。但是，我們可以看到已經(jīng)有公司開始應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)，并能成功地分辨學(xué)生表情，并根據(jù)他們的學(xué)習(xí)能力和方式，來自動(dòng)調(diào)整適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容和環(huán)境。英特爾公司正是這其中的一員。

有了這些學(xué)生表情數(shù)據(jù)，可以讓“Emoshape”這樣的情感計(jì)算智能系統(tǒng)，自動(dòng)分析情感，并做出適當(dāng)回復(fù)。這些系統(tǒng)具備了解決個(gè)體問題的能力，也使老師能夠提供高度個(gè)性化的內(nèi)容來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

人工智能和大數(shù)據(jù)已經(jīng)促成了大部分行業(yè)的技術(shù)革新，從電子商務(wù)到交通、金融，甚至醫(yī)療。人工智能和大數(shù)據(jù)已經(jīng)在教育方面取得進(jìn)展，盡管有些反對的聲音，比如說如何保護(hù)學(xué)生隱私、提高教學(xué)效益等。

這些技術(shù)的應(yīng)用最終并不是要代替老師。而是，扮演支持輔助老師的角色，識(shí)別學(xué)生的個(gè)體需求，以制定更加智能的教學(xué)方案。

人工智能可能不像我們擔(dān)心的那樣沉悶或反烏托邦?；蛟S，在未來，人機(jī)協(xié)作的方式會(huì)帶來更高質(zhì)量的教育，而人的反應(yīng)和情感是其中的關(guān)鍵。

本文由智能觀（zhinengguanym）編譯，來源EdSurge，作者Ron Spreeuwenberg。