幼儿教师文化管理谈

作为一个教育团队,凝聚力是其战斗力的保障。而民俗“三个女人一台戏”和历来就有的“文人相轻”陋习．让团队成员主要由女性教师组成的幼儿园管理者必须思考制度建设之上的文化建设问题。一所幼儿园是否具备可持续发展力．园风是关键;一所幼儿园是否具有健康的园风,幼儿园文化是根本;而一所幼儿园是否能呈现文化,教师文化是基石。因此我认为关注绿色心态幼儿教师队伍的培植．     

基于微服务架构的乡村幼儿教师信息可视化管理系统设计

为改善当前乡村幼儿园对幼儿教师信息可视化管理不足的现状,本文基于微服务架构设计一种幼儿教师信息可视化管理系统.分析信息管理需求,构建系统整体架构.在架构基础上划分主要功能模块分别为登陆模块、工作绩效评价模块、后台管理模块和可视化处理模块,并设置相应的角色访问权限.经验证,本文设计的管理系统可实现乡村幼儿教师信息可视化处理,为实际应用提供一定参考价值.     

正念疗法与负性情绪管理

以“正念”为理论基础的心理疗法注重以特殊方法专注、自觉、开放、不批判、欣赏当下,与当下培养一种亲密感,其包括正念减压疗法与正念认知疗法。理论与实证研究发现,正念疗法可以有效管理负性情绪,降低其水平。但运用正念疗法管理负性情绪时,应注意坚持性、从容性等原则。     

浅谈新时期幼儿教师的角色定位

幼儿教师的角色新定位问题是幼儿教育领域一个基本而又重要的问题,对教师角色的认识与理解在相当长时间内影响着幼儿教育的改革。人类进入信息时代,重新认识、正确理解教师的角色对于促进幼儿教育的发展有重要的意义。     

幼儿教师角色的思考与定位

幼儿教师是孩子接受学校教育的首任老师,教师的教育方法和行为模式会对孩子产生很大影响,在孩子心中形成教师印象,因而对幼儿教师的角色进行定位对幼儿和教师自身都有积极作用。本文将根据新时代的幼儿教育要求对幼儿教师在教育中扮演的角色进行思考,并通过教学实践进行定位。     

基于情绪感染的赛场观众情绪建模

为了使虚拟观众的行为表现更加真实可信,提出了基于情绪感染的赛场观众情绪模型的构建方法.根据对影响观众情绪的赛场因素分析,构建了以赛事刺激、情绪感染、情绪衰减为核心的观众情绪强度计算方法.该方法不仅考虑了观众作为个体接受赛事刺激所具有的情绪特征,更从群体中一员的角度,分析了观众互动对个体情绪演化所产生的影响.以足球观众为例,对足球赛事过程中观众的不同情绪体验进行了模拟实验,实验结果表明,该模型基本能够体现日常生活中赛场观众因赛事刺激所做出的情绪反应和观众互动对个体情绪所产生的影响.     

一种基于情绪表达与情绪认知分离的新型情绪词典

目前的情绪词典通常对情绪词语进行情绪类别和强度的标注,但缺乏对词语的情绪表达和情绪认知结果进行区分的能力。同时,直接在词语条目上进行标注经常由于词语的语义歧义导致情绪标注结果存在歧义。该文在对个体情绪产生和迁移机制进行分析的基础上,建立了基于“刺激认知—反射表达”的文本情绪计算框架。并在此框架下对情绪相关词语的功能和特性进行分析,探索了一种新型情绪词典建设方法。首先,引入HowNet提供的词语语义信息,将同一词语转变为不同语义的多个词条进行标注减少情绪标注歧义。其次,将词语的情绪表达方式和情绪认知结果加以区分,分别标注从不同角度观测到的词条情绪类别和强度,同时对词语的情绪表达和情绪认知类型进行了细化分类。最终初步构建出一个具有清晰框架、丰富情绪信息和较低歧义的新型情绪词典。     

一种基于情绪激励度的情绪词加权方法

在不同的上下文中,情绪词对情绪的激励程度会发生变化。现有情绪词典中大多数只标注了情绪词的情绪类别而未涉及情绪词的激励度。在极少数标注情绪强度的词典中,所标注的强度未考虑上下文的影响。提出一种根据上下文形成的情境评估情绪词对情绪的激励程度并据此对情绪词加权的方法。通过比较情绪词的共现模式与自身情绪类的分布模式计算情绪词的激励程度。然后根据激励程度计算情绪词的情绪权重并将其用于微博情绪识别。实验结果表明,与现有词典中的情绪强度相比,本文方法计算的情绪权重更准确地描述了情绪词在语料中表达的情绪,有效地提高了情绪分析的精度。并且本文方法还能够有效综合多个词典的优势,进一步提高微博情绪分析的准确率。     

基于情绪相关事件上下文的隐含情绪分类方法研究

情绪分类是情绪分析研究中的一个基本任务,旨在对文本表达的情绪进行分类。目前,该任务是自然语言处理研究中的一个热点问题。已有的研究一般借助于情绪关键词(例如,“高兴”,“伤心”)来进行情绪分类。然而,在实际中,存在大量的没有情绪关键词但表达情绪的文本,我们称这类情绪表达为隐含情绪表达。该文关注隐含情绪分类方法研究,提出了基于情绪关联事件的隐含情绪分类方法,我们认为情绪的关联事件可以用于对情绪类别进行分类。具体实现中,我们首先采用情绪关键词获得句子群;然后,去除情绪关键词,将上下文作为关联事件表达文本;最后,利用上下文进行情绪分类。实验结果表明,以上下文进行的情绪分类结果达到了一定的性能,远远好于随机分类结果。这一结果为进一步隐含情绪分类提供了良好的基础。     

一种消除情绪孤立点的中文微博情绪分析

随着互联网的迅速发展,微博已经成了人们抒发个人情绪的重要平台,对微博文本的意见挖掘和情绪分析也受到了大量学者的关注和研究.其中,由于微博主题的发散性以及情绪的多元性,导致微博文本中出现了大量的情绪孤立点,干扰了微博情绪的判断.因此,论文提出通过情绪相似度的方法来消除语料中的情绪孤立点,并利用规则方法来判断微博文本的情绪.实验表明,消除语料中的情绪孤立点有效地提高微博情绪分析的准确性和精确率.     

幼儿教师信息素养现状研究

教师的信患素养水平已经成为影响我国教育信息化进程的关键因素,本文针对幼儿教师信息素养存在的问题,提出相应对策。     

基于情绪感染的虚拟个体情绪模型

研究情绪感染对于群体情境中个体情绪变化、行为选择与决策的研究有着十分重要的意义.为了使虚拟个体在群体环境中行为更真实可信,提出以社会心理学基本理论为研究基础,采用群体环境中个体情绪模型的构建方法.依据情绪感染机制的研究成果,从群体环境中人员个性、个体关注度、群体规模三方面反映群体环境中个体情绪的变化过程,提出了个体情绪强度、情绪感染程度及情绪衰减的计算方法.通过仿真分析,表明所提出的模型是合理的,在适用范围上相比较于其它模型更加广泛.     

姿态情绪识别研究综述

从姿态信息采集、姿态情绪特征提取、姿态情绪识别算法和姿态情绪数据库几个方面对国内外姿态情绪识别研究进行了全面的总结,分析了姿态情绪识别研究存在的难点和挑战,提出姿态情绪识别的关键是姿态情绪特征提取和姿态情绪数据库的建立,最后探讨了姿态情绪识别研究的发展方向.     

面向微博的社会情绪词典构建及情绪分析方法研究

该文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法,并将其应用于社会公共事件的情绪分析中。首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典,然后利用深度学习工具Word2vec对社会热点事件的微博语料通过增量式学习方法来扩展基准词典,并结合HowNet词典匹配和人工筛选生成最终的情绪词典。接下来,分别利用基于情绪词典和基于SVM的情绪方法对实验标注语料进行情绪分析,结果对比分析表明基于词典的情绪分析方法优于基于SVM的情绪分析方法,前者的平均准确率和召回率比后者分别高13.9%和1.5%。最后运用所构建的情绪词典对热点公共事件进行情绪分析,实验结果表明该方法是有效的。     

战斗行为情绪机制

应用情绪行为选择机制,以Dom World机制为基础,建立基于情绪的竞争行为机制,揭示前期竞争结果以情绪方式影响后续行为。借用Dom World实验设计方法和数据,运用人工生命Swarm软件平台进行仿真实验。仿真结果以人工社会典型特征－自组织（涌现）过程的实现为核心,证明了所建立机制的正确性。应用ADI、Netto方法评估分析两种机制的仿真结果,证明情绪机制优于Dom World机制。进一步,将反馈和无反馈情绪机制的仿真结果进行比较分析,揭示反馈机制增加了战斗强度,使得达尔文关于情绪机制加速自然选择过程的论断得到证明。     

对运用情绪主题绘本促进幼儿情绪能力发展的思考

幼儿的情绪能力作为其非智力因素中的核心要素,对幼儿的社会性发展、健康心理状态的形成乃至幼儿一生的发展都有着非常重要的意义。幼儿园作为影响幼儿成长的"重要环境",是开展幼儿情绪教育,促进幼儿情绪能力发展的主要基地。因此,本研究尝试利用情绪主题绘本作为幼儿园情绪教育活动开展的资源与媒介,探究可能的教育模式,形成一定的教育方案,为幼儿园开展促进幼儿情绪能力发展的教育实践活动提供一定的依据与参考。     

基于观点认同的群体情绪模型

为了能够有效地模拟群体环境中群体情绪的演化过程, 以情绪感染为理论基础, 提出一种新的基于观点认同的群体情绪模型。该模型引入个体观点值、情绪触发阈值来实现观点交互与认同对群体情绪演化所产生的影响作用。观点交互采用有界信任Deffuant模型来实现。通过模拟发现, 观点交互不仅加速了群体情绪融合过程, 而且在多观点群体环境中对群体情绪融合态势也具有决定性的作用。实验模拟结果表明, 本模型不仅能够体现情绪感染过程中个体的无意识、自动感染过程, 而且也能够体现个体对传染对象的选择性过程, 弥补了情绪感染过程中个体无认知的缺陷。     

基于社会网络的群体情绪模型

为了能够深入认识群体事件中群体情绪的演化过程,提出了基于社会人际关系的群体情绪模型构建方法。以小世界网络模型构建个体间社会关系,并通过引入情感关系参数表达现实生活中个体间的强情感、弱情感和陌生关系。基于Bosse等人提出的群体情绪模型,以社会网络作为情绪传播媒介对不同类别人际关系情境中群体情绪的演化态势进行了实验模拟,分析了近邻数K、重连概率P和情感关系R对群体情绪涌现所产生的影响。结果表明,情感关系越亲近、近邻数K越大,群体情绪最终的强度则越强烈,情绪涌现所需时间越短;重连概率P对群体情绪强度也有微弱影响,但作用并不十分显见。     

文本情绪分析综述

随着社交网络、电子商务、移动互联网等技术的发展,各种网络数据迅速膨胀.互联网上蕴含着大量带有情绪色彩的文本数据,对其充分挖掘可以更好地理解网民的观点和立场.首先介绍了情绪分析的相关背景知识,包括不同情绪分类体系和文本情绪分析在舆情管控、商业决策、观点搜索、信息预测、情绪管理等场景的应用;然后从情绪分类的角度整理归纳了文本情绪分析的主流方法,并对其进行了细致的介绍和分析对比;最后,阐述了文本情绪分析存在的数据稀缺性、类别不平衡、领域依赖性、语言不平衡等问题,并结合大数据处理、多媒体融合、深度学习发展、特定主题挖掘和多语言协同等研究热点对文本情绪分析的前沿进展进行了概括和展望.     

基于词典的中文微博情绪识别

微博等社交媒体已成为表达个人情绪和感受的重要平台。自动分析微博文本表达的情绪对于迅速了解大众情绪走向以及调节个人情绪有着重要的意义。文中首次针对中文微博中的情绪进行自动分析,识别微博表达的喜、哀、怒、惧情绪。提出以词典为依据的基于规则的方法,通过实验详细分析了中文情绪词典在社交媒体文本分析中的现状,讨论了存在的主要问题。并深入讨论了微博中情绪表达的语言特点,为建立高精度的情绪分析系统提供了依据。