Human Emotion Recognition is an exciting topic that has been attracting many researchers for a lengthy time. In recent years, there has been an increasing interest in exploiting contextual information on emotion recognition. Some previous explorations in psychology show that emotional perception is impacted by facial expressions, as well as contextual information from the scene, such as human activities, interactions, and body poses. Those explorations initialize a trend in computer vision in exploring the critical role of contexts, by considering them as modalities to infer predicted emotion along with facial expressions. However, the contextual information has not been fully exploited. The scene emotion created by the surrounding environment, can shape how people perceive emotion. Besides, additive fusion in multimodal training fashion is not practical, because the contributions of each modality are not equal to the final prediction. The purpose of this paper was to contribute to this growing area of research, by exploring the effectiveness of the emotional scene gist in the input image, to infer the emotional state of the primary target. The emotional scene gist includes emotion, emotional feelings, and actions or events that directly trigger emotional reactions in the input image. We also present an attention-based fusion network, to combine multimodal features based on their impacts on the target emotional state. We demonstrate the effectiveness of the method, through a significant improvement on the EMOTIC dataset.
본 연구는 청소년기 학생들이 자신을 이해하고 타인과 건강한 관계를 맺으며 건강한 공동체를 형성할 수 있는 교육을 제공하기 위한 이론적 관점으로서 사회정서학습(SEL)에 주목하여 2015 개정 가정과 교육과정에서 드러난 사회정서학습의 의미와 핵심역량을 분석하였다. 그 결과 가정과 교육과정의 성격, 목표, 교과 역량, 핵심 개념, 일반화된 지식, 성취기준에 사회정서학습의 핵심역량이 모두 포함된 것으로 분석되었다. 이에 대한 시사점은 첫째, 학교 현장에서 따로 사회정서학습 프로그램을 도입하지 않아도 가정과수업의 명시적 교육을 통해 사회정서학습 핵심역량이 충분히 함양될 수 있다. 둘째, 가정과교육은 실천을 강조하는 교과이기 때문에 사회정서학습의 역량들을 학교 밖에서의 실제적 삶과 연계하여 적용할 수 있다. 마지막으로 사회정서학습의 최종목표인 부모와 가정과의 연계를 중시하고 건강하고 안전하며 정의로운 커뮤니티 형성은 가정과교육의 목표와 유사성이 높으므로 가정과교육을 통해 사회정서학습의 실효성을 높일 수 있다.
Students' emotional attitude not only affects their achievement in a meaningful way but also is an important educational goal in its own right. This research investigated how students' interest in science varies among elementary, middle and high-school students based on a survey and reviews of previous research results. We analyzed students learning attitude in terms of interest in and enjoyment of science, instrumental motivation in science, science learning anxiety, and self-concept in science. Major findings are students showed more negative attitudes in intrinsic motivation, instrumental motivation, value perception of science, and confidence in science as they move in to a higher school level. According to students' explanation, science classes got bored in a higher grade because of difficult contents, lack of experiments and activities, and teachers' monotonous explanations. Based on the results, recommendations on how to improve students' attitudes towards science are suggested. First of all we need to secure more science instructional hours in the school curriculum than the 7th national curriculum to implement improved science teaching and learning methods.
A teacher's talk does not make a simple delivery of information. It reflects the role of the teacher, since the language used by a teacher intervenes in a crucial way in the complex mechanisms that underlie teaching and learning of foreign languages. In this sense, the ways in which teachers give feedback have an impact on the process, not only of learning, but also of teaching. The important role of emotional factors in learning has resonated strongly in the intuition of many second and foreign language teachers. As a result, over the past three decades, research on foreign language acquisition has confirmed the hypothesis that language learning is enhanced by rapport between teacher and student. This study analyses the positive feedback given by native Spanish teachers in the context of university classes in Korea. The positive words from a language teacher are related to forming emotional factors such as motivation, attitude, interest, self-confidence, self-esteem, anxiety, and empathy, which directly influence in the acquisition of Spanish. 35 hours of oral practical classes taught by three native teachers of Colombian, Spanish and Mexican nationality were examined. According to the result, almost all the correct answers from students were corresponded with some type of positive feedback. The most frequent strategies are making a compliment, an approval, a repetition, and laughter or non-verbal cues. It is interesting to observe that teachers don't use only a single strategy to provide positive feedback, but instead combine multiple ways to enrich the positiveness of the feedback.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.101-106
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2023
In this busy world actually stress is continuously grow up in research and monitoring social websites. The social interaction is a process by which people act and react in relation with each other like play, fight, dance we can find social interactions. In this we find social structure means maintain the relationships among peoples and group of peoples. Its a limit and depends on its behavior. Because relationships established on expectations of every one involve depending on social network. There is lot of difference between emotional pain and physical pain. When you feel stress on physical body we all feel with tensions, stress on physical consequences, physical effects on our health. When we work on social network websites, developments or any research related information retrieving etc. our brain is going into stress. Actually by social network interactions like watching movies, online shopping, online marketing, online business here we observe sentiment analysis of movie reviews and feedback of customers either positive/negative. In movies there we can observe peoples reaction with each other it depends on actions in film like fights, dances, dialogues, content. Here we can analysis of stress on brain different actions of movie reviews. All these movie review analysis and stress on brain can calculated by machine learning techniques. Actually in target oriented business, the persons who are working in marketing always their brain in stress condition their emotional conditions are different at different times. In this paper how does brain deal with stress management. In software industries when developers are work at home, connected with clients in online work they gone under stress. And their emotional levels and stress levels always changes regarding work communication. In this paper we represent emotional intelligence with stress based analysis using machine learning techniques in social networks. It is ability of the person to be aware on your own emotions or feeling as well as feelings or emotions of the others use this awareness to manage self and your relationships. social interactions is not only about you its about every one can interacting and their expectations too. It about maintaining performance. Performance is sociological understanding how people can interact and a key to know analysis of social interactions. It is always to maintain successful interactions and inline expectations. That is to satisfy the audience. So people careful to control all of these and maintain impression management.
Mathematics is the subject that requires high mental function such as the ability of logically thinking and investigating. Because of the reason there exists much greater difference in students' individual scholastic abilities in mathematics class than in other classes. Recently many schools organize students into two or three level-based mathematics classes according to each student's level to solve the problem. But in spite of its many merits the new system of class organization has some problems. The problem which is pointed out as the most serious thing frequently is that many teachers still use the same textbook and the same teaching method for all students, not considering student's level. Obviously it causes the reduction of students' interest and motivation. In this point of view, I tried to solve such a problem by development and application of level learning materials reconstructed text book according to students' abilities and levels through this research. As the result of the research to examine the changes of students' emotional factors such as the recognition, interest, and attitude which influence on improving self-educability in learning mathematics has occurred, the following conclusion comes out. 1. Through the mathematics class utilizing level learning materials reconstructed textbook, students come to recognize that level learning materials are more effective than uniformed contents of the same textbook and get more active learning attitude. 2 The application of level learning materials in a level-based class has contributed to increasing students' interest in mathematics. Furthermore it was also effective in the positive changes of students' emotional factors such as the recognition, interest, and attitude which influence on improving self-educability in learning mathematics.
The important issue of emotion recognition from speech is a feature extracting and pattern classification. Features should involve essential information for classifying the emotions. Feature selection is needed to decompose the components of speech and analyze the relation between features and emotions. Specially, a pitch of speech components includes much information for emotion. Accordingly, this paper searches the relation of emotion to features such as the sound loudness, pitch, etc. and classifies the emotions by using the statistic of the collecting data. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.
과학 교사의 주요한 역할 중 하나는 학생들이 과학 수업의 주체로서 활발하게 참여할 수 있도록 돕는 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 한 초등학교 과학 전담 교사가 어떻게 학생들의 정서적 자원을 활용하여 정서적 반응적 교수를 수행하였고 그 결과는 무엇이었는지 기술하였다. 연구의 참여자는 교사 자신과 그가 가르치고 있는 6학년 학생들이었으며, '다양한 생물과 우리 생활' 단원의 수업에 교사의 정서적 반응적 교수가 적용되었다. 교사의 개인 일지, 수업 녹화본, 학생들과의 면담을 포함한 다양한 종류의 자료를 수집하였으며, 이들을 질적인 방법으로 분석하고, 셀프 스터디의 방식으로 연구 결과를 기술하였다. 교사는 학생들의 세 가지 정서적 자원(캐릭터 그리기, 티셔츠 디자인, 랩)을 활용하여 정서적 반응적 교수를 수행하였다. 교사의 정서적 반응적 교수는 학생들의 긍정적인 정서 및 활발한 수업 참여, 지식의 탐색과 정당화를 포함하는 인식적 실천, 일상생활의 맥락을 고려한 지식의 재구성이라는 효과를 가져왔다. 이에 따라 정서적 반응적 교수가 초등학생들의 과학 수업 참여를 촉진하면서 정서적, 인식적, 개념적 측면에서 유의미한 학습 결과를 가져올 수 있음을 논의하였다. 따라서 정서적 반응적 교수의 특징과 세부 교수 전략들을 이해하기 위한 후속 연구가 수행되어야 할 것이다.
This study aimed to understand communicative and socialization practices of immigrant bilingual families in everyday learning situations by examining interactions between parents and children in the United States. Drawn on language socialization theory and socio-cultural factors influencing immigrants, this study explored how three Korean American mothers struggled as they helped their children with homework by interviewing the mothers and observing mother-child interaction during homework time. The study paid attention to the emotional values of immigrant parents that they tried to teach their children who are members in two distinctive communities, such as Korean American and mainstream American. The findings showed that parental socialization practices had effects on children's emotional and social competence and at the same time the socialization process was bidirectional. Mothers started with Korean values, but they faced challenges with the English language, different demands for American homework, and children's rejection of their attempts. Mothers needed to change their strategy and borrow American ways of keeping emotional distance from their children by acknowledging their independence. Their struggles are discussed with attention to their language choice and culture.
본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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