人工智能時代下教師親和力探究

向鴻煉

摘 要：目前，國內(nèi)教育打著素質(zhì)教育的旗號卻依然將重點集中在學業(yè)表現(xiàn)上，對教學情感的關注尤其匱乏。為了改變這一現(xiàn)象，提高教師對素質(zhì)教育思想的認識，分別從教師面部表情親和力、聲音親和力、語言親和力、肢體語言親和力、服飾親和力等方面進行研究，促進教師更加意識到教學情感對學生發(fā)展的重要性，并借助人工智能技術使得教師更好地保持親和力狀態(tài)，也可為在線教學視頻開發(fā)、重構教師教學評價體系提供參考。

關鍵詞：教學情感;教師親和力;人工智能

0 引言

美國社會心理學家Albert Mehrabin[1]在20世紀末提出了親和力影響因素百分比，即7%為語言，38%為聲音，55%為臉部表情。他定義親和力特征為如下行為的綜合：會話量、目光交流、積極評價對方、愉快的面部表情等。在中國知網(wǎng)以CSSCI為來源類別，以主題“親和力”對期刊進行檢索，選擇“計量可視化分析”得到檢索結果如圖1所示。關于親和力的研究，1998年僅有2篇文獻，2017年文獻量突增，國內(nèi)對親和力的關注度呈上升趨勢。親和力的研究主體是學校教育、企業(yè)管理、商業(yè)吸引，其中教育類占38.03%，教育類中對“教育者”親和力的研究占有一定比例，但已有研究主要采用歸納總結法和文獻法研究教師親和力，且研究重點是非言語親和力。本文重點闡述人工智能技術支持下，表情、聲音、語言、肢體語言、服飾等多角度的教師親和力。

教師在教育教學中的情緒狀態(tài)會影響到學生的認知、心理等發(fā)展，如圖2所示[2]。教師的情緒在課堂教學中占主導作用，通常教師高興了學生也容易開心和放松，教師生氣，學生也容易緊張壓抑。我國心理學家的一項實驗表明，在一堂課上，教師保持快樂情緒時學生的學習效果比教師一般情緒狀態(tài)下學生的學習效果好;而教師情緒低沉時，學生學習效果效果要差于教師一般情緒狀態(tài)下學生的學習效果。因此，無論在傳統(tǒng)的課堂教學中，還是在網(wǎng)絡學習空間或智慧教育環(huán)境下，教師都應保持良好的情緒狀態(tài)。教師如何保持最佳親和力狀態(tài)，以及如何調(diào)整，都值得研究。

人工智能時代已經(jīng)到來，表情識別、語音識別、大數(shù)據(jù)等智能信息技術的興起為研究教學情感提供了技術支撐，使得教師親和力得以量化。例如：利用眼動追蹤技術可以測量教師的注視時間、瞳孔是否放大等，教師注重與學生進行目光交流也能表現(xiàn)出教學親和力。

1 教師面部表情親和力

面部表情（Facial Expression）是指通過顏面肌肉、眼部肌肉和口部肌肉變化表現(xiàn)出來的各種情緒狀態(tài)。日本教育心理學者木多克己[3]實施的“兒童所期望的教師形象”研究結果顯示，小學生喜愛的或者認為具有親和力的教師特征有溫和、親切、幽默、耐心、豪爽、指導熱心。將學生喜愛的教師特征與表情類型結合，引入情感計算研究、面部表情的情感分析以及學生學習狀態(tài)和面部微表情的關系，建立教師親和力情感表情特征模型，如圖3所示。

計算機視覺廣泛應用于醫(yī)學圖像處理、工業(yè)、軍事等領域，但是在教育行業(yè)應用較少。利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)、光敏攝像機等傳感器獲取教師面部表情數(shù)字圖像，經(jīng)過預處理、特征提取、檢測分割，最終識別教師表情是否具有親和力。比如：北京曠視科技有限公司的MegEye感知系列內(nèi)嵌人工智能算法，可實現(xiàn)全畫幅、全幀率的動態(tài)人臉檢測識別、高底庫實時比對識別以及人員屬性識別等功能。

2 教師聲音親和力

人類說話的聲音就是語音，語言的聲音和它所代表的意義是互相依存的統(tǒng)一體[4]。比如“你可真聰明”用不同的聲音可能是夸獎別人，也可能是譏諷。語音中所包含的情感往往體現(xiàn)在語音的韻律變化中，比如憤怒時語速通常較快，發(fā)音持續(xù)時間略短。

教學課堂中難免充斥著教師對學生的褒揚和貶責，褒揚應針對某具體行為或態(tài)度，而不是隨口一說“你今天表現(xiàn)不錯”。貶責時應該采取適當?shù)姆绞剑處熆陬^挖苦、辱罵學生或者體罰學生在一定程度上會影響學生身心健康發(fā)展。李善鵬[5]通過感知實驗和聲學分析，提取了基頻、時長、能量、嗓音等17個相關的聲學參數(shù)，通過多元方差分析、因子分析和判別分析，系統(tǒng)考察了褒貶態(tài)度與韻律參數(shù)之間的關系，比如褒揚態(tài)度的諧波噪聲比（9.654 dB）顯著大于貶責態(tài)度（9.177 dB），概括得出研究結果如表1所示。

葉吉祥[6]利用希爾伯特黃變換（ HHT）對情感語音進行處理，得到情感語音的希爾伯特邊際能量譜，發(fā)現(xiàn)在0～500 Mel頻段內(nèi)，高強度情感高興、生氣的能量幅值比低強度情感悲傷、厭倦、平靜明顯偏低。而在500～1000 Mel頻段內(nèi)，厭倦在該頻段出現(xiàn)明顯尖峰，其最大幅值約為平靜的1.5倍，平靜能量則更為集中，變化也更為平緩。總之，在教育教學過程中，教師應發(fā)音到位、音節(jié)飽滿、語調(diào)變化豐富。

聲紋數(shù)據(jù)采集終端不僅可以應用于基層公安機關采集目標嫌疑人的多信道聲紋數(shù)據(jù)，也適用于教育行業(yè)。現(xiàn)有智能系統(tǒng)若將聲紋數(shù)據(jù)采集終端和語音識別系統(tǒng)相結合，就可以獲取教師聲音基頻、時長、能量、嗓音等聲學參數(shù)，實時判斷教師的聲音是否具有親和力。像火車上的“煙霧報警器”一樣，當檢測到教師的語音缺乏親和力時，智能系統(tǒng)可以及時提醒教師調(diào)整好自己的情緒。

3 教學語言親和力

教學語言是一種符號系統(tǒng)，教師通過它向?qū)W生傳遞教學信息。缺乏溝通和語言的教學注定是失敗的，本文專指語言教學中所用的詞匯表達。在課堂教學過程中，教師的語言行為主要有以下4個方面：內(nèi)容講授、課堂提問、反饋、調(diào)節(jié)控制。

（1）內(nèi)容講授。內(nèi)容講授主要是指教師對教材內(nèi)容進行深度消化后向?qū)W生傳遞知識的過程。首先，教師要對教材文本有深入研究，消化徹底后結合自己的新體會進行講解時語言應扼要易懂;其次，教師需要遵循量力而為原則，講授的內(nèi)容難度應是學生通過努力可以咀嚼消化的;最后，教師的語言內(nèi)容應該是準確無誤、不會引起歧義的。

（2）課堂提問。課堂提問不僅能吸引學生的注意力，還可以讓教師了解學生知識技能的掌握情況。Mehrabian在《無聲的信息》第六章，從發(fā)話人如何描述距離感、如何稱呼對方、如何表示承擔責任等角度，簡單列舉了語言所富含的情感傳遞、態(tài)度評價等口頭表達方式[1]。因此，教師提問時，“這個同學讀一下課文”比“那個同學……”更有親和力，“我們要努力學習天天向上”比“你們要……”更有親和力，“我希望你們進步”比“我不得不希望你們進步”更有親和力。

（3）反饋。及時、具體以及解釋性的反饋對學生學習很重要，教師要準確掌握詞匯用法，注意語言的藝術性、實用性和幽默性，反饋內(nèi)容要言之有物，“我覺得某某同學今天表現(xiàn)很不錯”，而不具體指出該同學在哪個方面哪個行為上表現(xiàn)不錯，會使人覺得敷衍不真誠。“你在課堂上積極參與小組討論，還代表小組發(fā)言，聲音也響亮，有進步額”這樣具體的評價則會讓學生產(chǎn)生自豪感，激勵學生不斷進步。

（4）調(diào)節(jié)控制。教師調(diào)節(jié)控制行為可以看成是課堂上無關學習內(nèi)容的語言行為，比如“大家安靜”“大家做一下書上的習題”“這個同學，別開小差”等。教師在課堂上應注重自己組織語言內(nèi)容的時間性、有效性、針對性。語言行為的一個突出要求是聽者能識別詞，但研究表明這是相當難的，即使說話者說得很清楚，聽者非常專心。小學生的詞匯量有限，教師在通過語言傳授間接經(jīng)驗時還需要借助聲音、肢體動作、教學媒體等。

4 教師肢體語言親和力

廣義的肢體語言包括面部表情，本文探討的是狹義的肢體語言，只包括身體與四肢所表達的意義。教師的非語言親和力應該包括以下方面：與學生保持目光交流、放松的站姿、經(jīng)常在教室各處走動而不是站在黑板前、手勢語豐富等[1]。當教師對學生的講話感興趣或者表示認可時可以點頭或者將身體側向?qū)W生;表示中立時可以站得筆直、抬頭;表示否定或者不感興趣時可以低頭沉默或者拉開與學生的距離。教師用手掌伸向?qū)W生比用手指指著學生更有親和力，手掌向下且富有力度，則表明“大家安靜”;三指捏合，前伸定位，則表明“注意”，這可以是教師和學生之間一種專屬的表達方式。

教師肢體動作分為頭部姿態(tài)、手勢、腿姿、坐姿等，當前對肢體語言親和力的研究較少，缺少可靠的數(shù)據(jù)。但是太古計算已經(jīng)開發(fā)出動態(tài)情緒識別系統(tǒng)，通過分析身體的震動頻率和振幅計算出壓力、緊張等參數(shù)，從而分析人員精神狀態(tài)。龐雷，陳啟祥[7]提出基于HMM-NBC模型的手勢識別算法，崔景春，王靜[8]提出一種基于隨機森林算法的頭部姿態(tài)估計（RF-HPE）網(wǎng)絡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的模型。今后，動態(tài)情緒識別系統(tǒng)可通過教師的手勢、頭部姿態(tài)等肢體語言，計算出高興、驚訝、接受等參數(shù)，從而判斷出教師的肢體親和力。

5 教師服飾親和力

在對一個人進行觀察時，其中注意力的 70%～80%集中在服飾上[9]。課堂上教師的服飾樣式會對學生心理產(chǎn)生妙不可言的吸引力和影響力，比如講解《穿旗袍擺地攤的女人》時，教師穿著一件旗袍緩緩走上講臺，舉手投足都吸引著學生進入課文情境中。

色彩最大的作用就是引起人心理上的變化，當學生的視覺感官接收到服飾色彩時，必然會引起一系列聯(lián)想，從而影響學生的情緒、心理。高純度或者具有光澤感的色彩和對比強烈的色彩，會給人一種華麗感，低純度的灰暗色調(diào)則會表現(xiàn)出相反的樸素感，高純度的暖色給人以興奮激動的情緒。課堂教學中為了讓學生在視覺上沒有負擔，感覺輕松，在選擇色彩時多選用中明度的色彩或者中高明度、中低純度的色彩，如粉紅色、橘色、天藍色、草綠色等，色相上只要將冷色系的色彩適當?shù)靥岣呙鞫龋部梢允箤W生產(chǎn)生輕快的舒適感，從而塑造喜悅、快樂、活潑性格色彩的教師角色。過于強烈的純色對比會使學生感到不安，運用弱對比的色彩搭配給人營造人物快樂、喜悅的情緒[10]。教師服飾色彩還能渲染教學氣氛，拉近學生和教學內(nèi)容的距離，特別是語文學科，比如在講授《孔乙己》時，男老師可穿著暗淡的以黑白灰為主色調(diào)的麻布長衫，更符合《孔乙己》創(chuàng)作時代知識分子窮困潦倒的形象;又如學習《找春天》時，女老師可穿著白底小碎花長裙，佩戴小蝴蝶式樣的耳飾，營造一種春天到來萬物復蘇的生機景象，讓學生更好地進入到相關情境中。

傳統(tǒng)的顏色直方圖技術只能得到圖像中顏色的組成部分，有學者對顏色識別進行了深入研究，比如王延年等[11]將圖片進行顏色空間轉換，然后分別提取其在HSV和Lab空間的顏色分量，建立布爾矩陣，實現(xiàn)了顏色識別。全球首款人工智能色彩趨勢應用分析工具——“AI Color Trend”利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了顏色的系統(tǒng)化呈現(xiàn)，但是鮮有學者利用顏色識別分析服飾親和力。智能系統(tǒng)只需獲取教師服飾圖像，呈現(xiàn)其顏色，便可判斷其服飾是否具有親和力。

除以上提到的面部表情、聲音、肢體動作等可以反映教師的情緒狀態(tài)外，呼吸頻率、皮膚電反應、血壓、腦電也可以用來測量情感。比如：人在愉悅時每分鐘呼吸19次，消極悲傷時每分鐘呼吸9次、生氣時每分鐘呼吸40次。皮膚電反應（GSR）是指當一個人情緒發(fā)生時，自主神經(jīng)活動引起皮膚表面的導電系數(shù)發(fā)生相應變化，人在不同情感主觀狀態(tài)時的皮膚電反應情況如表2所示[2]，通過智能設備獲取教師課堂教學時的呼吸頻率、皮膚電反應等可以及時了解到教師的情緒狀態(tài)，督促教師做好調(diào)整。

6 結語

白居易《與元九書》有言，“感人心者，莫先乎情，莫始乎言，莫切乎聲，莫深乎義”。成功的教育一定離不開教師積極的教學情感，只有在表情、語言、聲音等多方面引起學生情感上的共鳴才能產(chǎn)生良好的教學效果。片面追求升學率的傳統(tǒng)教學缺乏對學生情感的關注，要想達到良好的教學效果，教師首先要意識到課堂情感的重要性，然后才能對自己的情緒進行調(diào)節(jié)以達到最佳親和力狀態(tài)。無論對傳統(tǒng)課堂教學還是智慧學習環(huán)境中的教學過程，通過攝像頭、錄像機、聲音采集器、傳感器等現(xiàn)代技術設備獲取教師圖像、語音、呼吸頻率、皮膚電等，利用微表情識別技術、語音識別技術、大數(shù)據(jù)等智能技術分析教師情緒狀態(tài)，感知教師在教學過程中的情緒變化，給予及時分析和干預，對提高教學效果具有重要意義。

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（責任編輯：孫 娟）