DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 本研究以父母离异或丧亲家庭和有留守经历的大学生为研究对象，研究发现家庭处境不利青少年的自我分化发展与成长过程中和抚养者的情感互动方式密切相关。生命早期的母婴关系对个体心理发展非常重要，个体正是在与母亲或替代抚养人的交往中逐渐获得有关自我和以母亲为代表的客观世界的完整印象，最终形成心理功能，建立人际关系(缪小幼 & 李鸣，2009)。子女从父母身上学习情绪交流技巧，既有外显的沟通互动，也有潜移默化的感受体验，当父母缺位时势必减少与子女情感互动的经验。如果父母在子女很小就离家外出打工或者因夫妻关系问题无暇顾及子女的需要，子女很难建立基本的人际信任感，最初可能是出于防御和自我保护，但也导致在成年以后建立亲密关系仍然是困难的。离开父母庇护的子女较早学会独立，更有家庭责任感，同时发展出积极的自主感，但也有对被迫长大感到不满，认为父母其实可以有其他选择，进而怀疑自我价值，并在人际互动中表现出来。在关系中感到安全的个体才能耐受关系中的张力，既不担心因坚持自我破坏关系，也不因对关系焦虑而放弃自我，可见个体自我的表达在一定程度上受到早年经历影响，从小内化的关系模式逐渐发展为人际间的反应方式。 基于抗逆力视角研究发现，家庭处境不利青少年的自我分化发展在一定程度上与个体及人际的复原力有关。青少年的自我认知受周围环境影响很大，单亲家庭子女及留守儿童对社会评价都非常敏感，个体对外在评价的认知对心理社会发展具有重要影响。这可以用Lowell等(2012)提出的集体自我解释，即从群体成员的身份来定义与理解自我，同伴的同质性影响青少年对自我的态度。设立目标及为目标而努力的过程对青少年来说极为重要，随后获得的结果更是很好的强化，所带来的成就感推动个体追求独立的自我发展。尽管情绪控制不一定表达情绪，但和情绪压抑还是有区别的，在情绪控制之前有情绪体验和加工的过程，情绪控制没有表达是个体考虑到可能的影响而自主选择的结果，与压抑或隔离时情绪还停留在混乱状态是不同的。研究还发现，即使单亲家庭也是获得的家庭支持越多越好，即使留守老家也是与父母的联结越强越好，即使与父母不在一起生活，如果能经常联络在一定程度上可以满足子女情绪联结的需要，进而有力量去发展个体感，反过来家庭情绪系统相互隔离很容易造成子女情感交流的需要受挫。伴随长大同伴的重要性逐渐增加，同伴的行为模式成为个体社会学习的重要对象，包括恋爱关系的影响。这与Gray和Steinberg (1999)的研究是一致的，浪漫关系的发展有利于青少年完成从原生家庭的分离任务，促进个体化发展。青少年在同伴关系中的积极体验会延伸泛化，开始觉察原生家庭及其关系经验的局限性，更有力量通过主动的选择以及行动带给自己不同的生活。
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user: 5. 结论 本研究基于抗逆力视角探讨家庭处境不利青少年的自我分化发展，研究发现早年父母缺位或与父母分离对青少年情绪反应、自我位置、情感隔离及与人融合等自我分化发展构成一定的影响，但并不必然导致青少年的自我分化发展不良，自我分化发展与个人力以及支持力因素有关。
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user: 摘 要 为编制大学生手机依赖倾向问卷，并检验其信效度，本研究通过文献查阅、数据分析等方法编制题目。选取798名使用手机的在校大学生进行施测，对数据进行探索性因素分析(n = 232)和验证性因素分析(n = 566)。从探索性因素分析结果获得生活依赖、人际依赖、情感抚慰、强迫行为、戒断症状和工效下降6个因素。各因素负荷在0.42~0.78之间，累计方差贡献率为51.51%。验证性因素分析、克隆巴赫α系数和重测信度结果表明由34个题项组成的手机依赖倾向问卷具有较好的信度和效度，可作为大面积测评和相关研究的初步测量工具。 关键词 :手机依赖，大学生，问卷编制，现状调查 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自上个世纪九十年代中国迈入互联网时代以来，经过20余年发展，互联网已成为我国最具活力的领域。智能手机作为被人们频繁使用的互联网终端，已经成为了人们日常生活的基本配置。手机极大地改变了人们的生活方式。大多人每天早上起床第一件事情就是打开手机刷动态，晚上睡觉前做的最后一件事也是玩手机(赵兵辉 & 禹建，2013)；知时事的途径从看报纸转向看手机新闻客户端，交流的途径从面对面转向手机视频聊天，购买商品的途径从逛商场转向网上下单。 手机在给人们生活带来极大便利的同时，手机使用引起的负面效应也应引起社会的高度重视(王佩剑，2012)。手机的不当使用会导致不良的后果：学生在课堂上玩手机会分散对老师讲课内容的注意力(Hiscock， 2004; Selwyn， 2003)；在开车时用手机打电话会大大提高车祸的发生率(Pennay， 2006; Walsh， White， Hyde， & Watson， 2008)。手机的滥用，会导致手机使用者的心理和社会功能受损，严重时甚至出现手脚发麻、心悸、头晕、冒汗、肠胃功能失调等生理反应(沈清清 & 蒋索，2013)。长时间使用手机还会影响大脑发育，导致注意力不能集中，严重时会导致青少年和儿童产生人格障碍，极大地影响其社交行为和与人沟通的能力(Walsh & White， 2007)。人们对手机的使用还表现出了依赖性。刘传俊(2008)的调查研究表明，当大学生发现自己忘记带手机时，有40%的人会感到很不舒服，有37%的人会感到无法忍受，一定要取回来。 因为上述的不良影响，手机的不当使用受到了国内外学者的广泛关注。国外研究者率先借鉴成瘾行为的表现症状评判手机的不当使用行为，将其归结为一种新的成瘾行为，称作手机依赖(Mobile Phone Dependency; Park， 2005; Shnchez. Martinez， M. & Oterp， A. 2009)。手机依赖行为被归结为行为成瘾，主要源于其具有成瘾行为的核心特征，如缺少自我控制、情绪改变、耐受性、戒断症状、认知受阻和复发等特性(Griffith， 1995)。在国内，周挥辉等人(2011)用“手机依赖”和“手机成瘾”来形容人们被手机“绑架”的现状。韩登亮和齐志斐(2005)将手机依赖界定为一种病症，当个体过度的滥用手机，会出现生理或心理上的不适应。王晶(2010)认为手机依赖有别于成瘾，它是因为某些特殊原因，导致使用者对手机的使用表现出过度沉浸的状态，这个状态会损害使用者的社会功能，影响使用者的身心功能。师建国(2009)将手机依赖定义为一种痴迷状态，即使用者对手机的使用行为表现出失控，导致记忆以及社会功能明显受损，生理也受危害。本研究综合前人观点，认为手机依赖是对手机的过度使用，对身心健康、学习、工作和生活产生负面作用的行为，可表现为手机不离身并随时查看，信号或网络中断的失落感和焦虑感，电话交流取代面对面交流等。 由于手机依赖有着很多不良的影响，国内外对此问题的重视程度也越来越高，在对手机依赖测量工具的编制研究也越来越深入。澳大利亚学者Bianchi等(2005)首先提出问题手机使用(Problem Mobile Phone Use)，并且依据行为成瘾的研究基础，分析性别、年龄、外向性、神经质、自尊与问题手机使用的关联，检验问题手机使用人群的心理状态。他们的研究开启了问题手机使用行为研究先河，并且建立了第一份手机问题使用量表(Mobile Phone Problem Usage Scale， MPPUS)，该量表包含27个题目，测量戒断症状、耐受性、逃避行为、渴求使用，以及问题使用手机在社会、家庭、工作和经济等方面产生的负面影响。另外，Billieux，Van Der Linden和Rochat (2008)编制了《问题性手机使用问卷》 (PUMPQ)，测量内容主要包括禁止性使用、危险性使用、财政问题和依赖症状。国内研究当中，徐华等(2008)将手机依赖看作是“行为成瘾”，从行为耐受性、行为戒断、社会功能和生理反应4个维度编制了《大学生手机依赖问卷》(mobile phone dependence scale)。熊婕等(2012)借鉴网络成瘾的理论和模型，从戒断症状、突显行为、社交抚慰和心境改变4个维度编制了《大学生手机成瘾倾向问卷》 (mobile phone addiction tendency scale)。目前，国内普遍采用熊婕等(2012)编制的大学生手机成瘾倾向问卷和徐华等(2008)编制的手机依赖问卷，其分别侧重于测量手机成瘾的心理和外在表现。 Salehan等人(2013)研究发现社交功能提高了人们手机使用的依赖程度。然而影响手机依赖的因素可能是多方面的，如手机特定的功能，如资讯获取，购物需求，生活基本需求，人际交往等，都可能导致手机依赖，因此有必要从更加具体的角度切入考察手机依赖。国内的问卷主要着眼于手机的过度使用带来的消极影响和病理性依赖症状，但在维度的广度和手机依赖成因方面有所欠缺。本研究针对已有研究在研究内容上的不足，引入生活基本需求、资讯依赖、人际依赖、功效下降等维度，囊括了手机付款、手机点外卖、手机购物、手机获取新闻资讯等相关题目，更加贴近当代大学生手机使用的现状，为手机依赖的现状和解决提供更全面、深刻的理解。 本研究在前人研究基础上对手机使用现状的严峻性进行调查研究，同时进一步采用实证分析，从具体角度切入以探究不同功能对手机依赖程度的影响，编制一份适合当代大学生使用的手机依赖问卷。本研究拓展了手机依赖消极影响和依赖症状的维度，完善了具体手机使用用途对大学生手机依赖影响的研究，为更加准确、全面地测量大学生手机使用提供了工具基础。为相关研究提供理论和实证依据，并为高校加强预防手机依赖行为提供理论基础和实践基础。
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user: 2. 方法 2.1. 对象 本研究采用网上问卷和纸质版问卷结合发放的方式，初测阶段采用网上问卷方式，共发放问卷232份，无不良问卷，有效回收率100%；正式测验阶段采用方便抽样，选取广州市内2所高校大学生集中发放纸质问卷，并同时发放网上问卷，共发放586份问卷，得到有效问卷566份，有效回收率96.59%。被试具体情况见表1。 2.2. 问卷编制 2.2.1. 理论构想 本研究在综合各类文献中关于手机依赖的共性论述基础上，将从手机依赖的突显行为，消极影响，以及依赖致因三个方面确立研究假设。手机依赖的突显行为表现为多个方面，包括资讯依赖、消遣依赖、生活依赖以及人际依赖四个维度；而针对大学生这个群体，手机依赖的消极影响更多体现在对学习工作方面的阻碍，即导致工效下降。此外，依赖致因包括情感抚慰、戒断症状以及强迫行为三个维度。理论结构模型如图1所示。 Table 1 Demographic distribution of the subjects (n = 798 人口学变量 类别 数量 (%) 人口学变量 类别 数量 (%) 性别 男 238 29.82 专业 社会科学 497 62.28 女 560 70.18 理工类 280 35.09 年级 大一 278 34.84 艺体类 21 2.63 大二 371 46.49 独生子女 是 348 43.61 大三 121 15.16 否 450 56.39 大四 28 3.51 家庭状况 单亲 208 26.07 家庭所在地 农村 214 26.82 双亲 576 72.18 乡镇 178 22.31 重组家庭 14 1.75 城市 405 50.75 恋爱状况 单身 584 73.18 家庭年收入 10万以下 390 48.87 恋爱中 214 26.82 10~20万 282 35.34 手机价位 0~599 21 2.63 20~40万 83 10.40 600~999 74 9.27 40~80万 22 2.76 1000~1699 206 25.81 80~200万 15 1.88 1700~3399 262 32.83 200万以上 5 0.62 3400~4399 62 7.77 4400以上 173 21.68 表1. 被试的人口统计学分布(n = 798) 图1. 大学生手机依赖问卷维度构想 2.2.2 项目编制 基于本研究的理论构想，初步编制手机依赖倾向初始问卷共49个项目，8维度。既有正向题目，如：手机会让我觉得生活充实。也有反向题目(t10，t32，t48)，如：使用手机不会让我的心情变得更好。采用Likert 5点自评问卷编排，从“完全不符合”到“完全符合”分别评定为1~5分，反向题目计分方法为从“完全不符合”到“完全符合”分别评定为5，4，3，2，1分。问卷得分越高，表示大学生手机依赖的程度越严重。 2.3. 统计方法 用Excel进行初步的数据录入和管理。采用SPSS22.0进行描述统计、项目分析、探索性因子分析和信效度检验。采用Mplus7.0进行验证性因子分析。
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user: 3. 结果 3.1. 项目分析 在初测阶段，首先对232份数据进行项目分析，将数据按总分前27%和后27%的标准进行高低分组，然后对两组进行独立样本T检验，差异均显著。 3.2. 效度检验 3.2.1. 探索性因子分析 依据理论假设，对初测数据进行探索性因子分析，为保证探索性因子分析的可行性，首先进行Bartlett球形检验和KMO检验，结果显示，KMO的指标为0.828，Bartlett球形检验统计量为2673.974，p < 0.001，说明数据很适合进行因子分析。然后进一步采用主成分分析法和正交旋转法求出因素负荷矩阵。首先根据理论假设抽取8个因素，解释了51.73%的变异，以交叉负载大于1.5为标准依次删除15个题项：t4、t21、t27、t37、t11、t16、t43、t18、t41、t39、t25、t28、t38、t9、t19，并且以特征值大于1，结合碎石图提取因子，最终抽取6个因子，共解释总体变异量的51.51%，这6个因子分别可以解释总体变异量的12.53%，11.48%，9.05%，6.79%，6.74%，4.91% (见表2)。 根据探索性因素分析结果，将大学生手机依赖问卷分为6个维度，共包含34个题项(具体见表2)。基于各因子所包含的题目含义，将6个维度依次命名为“生活依赖” (指通过手机进行生活基本需要的满足，如网购、点外卖等)、“工效下降” (指过度使用手机而影响了工作学习，降低效率并造成拖延等不良习惯)、“情感抚慰” (指通过使用手机来达到心境的改变)、“戒断症状” (指一段时间不使用手机后出现的焦虑等负性情绪)、“强迫行为” (指在使用手机的过程中不自觉且较高频率地重复某一动作的行为)，以及“人际依赖” (指以手机为主要社交模式，如与好友在微信上交流、网上交友)。 3.2.2. 验证性因子分析 正式实测阶段共回收566份有效数据，采用Mplus7.0进行验证性因子分析，对探索性因子分析的6因子结构模型结果进行检验。6因子分别为生活依赖，工效下降，情感抚慰，戒断症状，强迫行为以及人际依赖。 首先对6因子模型进行模型设定，即每个观测变量仅与1个潜变量有路径关联。6个潜变量之间设定为两两相关。然后对初始模型进行拟合，考察修正指数(MI)和因子载荷，对6因子模型进行了残差相关的修订，结果显示， χ 2 / d f = 2 . 5 0 ，CFI = 0.85，TLI = 0.84，RMSEA = 0.05。模型拟合良好，符合统计学要求，可以接受为最终模型（结果见表3）。 3.3. 信度检验 对验证性因素分析之后的七因子问卷以及各维度进行信度检验，结果表明，问卷总体克隆巴赫α信度系数为0.896，除人际依赖以外，各因子内部信度均在0.60以上(见表4)，说明大学生手机依赖问卷具有良好的心理测量学特性和较好的稳定性。
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user: 4. 讨论 手机依赖的社会心理现象已经很大程度上改变了当今大学生的生活方式，为生活和学习带来便利的同时，也带来不可忽视的心理与行为问题。因此，本研究基于国内外已有的大量关于手机成瘾、手机依赖、网络成瘾的研究，依据当代大学生的特点，深入研究大学生手机依赖现状，对手机依赖、成瘾等相关 Table 2 Rotating component matrix of undergraduates’ mobile phone dependency questionnair 题项 成分 1 2 3 4 5 6 t31 0.71 t24 0.71 t23 0.65 t45 0.64 t34 0.63 t12 0.63 t2 0.55 t4 0.52 t17 0.49 t44 0.48 t3 0.78 t14 0.75 t5 0.74 t30 0.66 t32 0.63 t6 0.59 t33 0.48 t1 0.42 t20 0.76 t47 0.68 t8 0.67 t13 0.62 t10 0.61 t42 0.53 t22 0.62 t29 0.58 t15 0.57 t35 0.49 t48 0.49 t40 0.70 t46 0.62 t26 0.60 t49 0.70 t36 0.63 因子命名 生活依赖 工效下降 情感抚慰 戒断症状 强迫行为 人际依赖 特征值 7.01 3.26 2.52 1.91 1.43 1.38 贡献率 12.53% 11.48% 9.05% 6.79% 6.74% 4.91% 表2. 大学生手机依赖问卷旋转成分矩阵 注：1) t10，t32，t48为反向计分题。2) 最终得到6因素共34题的大学生手机依赖倾向的最终问卷，详见附录。 Table 3 Confirmatory factor analysis results of undergraduates’ mobile phone dependence tendency questionnaire (n = 566 χ 2 df χ 2 / d f CFI TLI RMSEA 1282.25 512 2.50 0.85 0.84 0.05 表3. 大学生手机依赖倾向问卷验证性因子分析结果(n = 566) Table 4 Reliability analysis of undergraduates’ mobile phone dependency questionnair 总问卷 生活依赖 工效下降 情感抚慰 戒断症状 强迫行为 人际依赖 α信度 0.896 0.839 0.764 0.671 0.729 0.641 0.494 表4. 大学生手机依赖问卷信度分析结果 研究进行补充，并在理论上提出指导性建议。在此基础上还对大学生手机依赖现状进行了调查，初步揭示了大学生手机依赖的影响因素并给出了一定的建议。 4.1. 问卷编制 首先，我们从文献资料中设定问卷的理论构念，然后结合访谈和半开放式问卷的结果，初步确定问卷的基本结构。在资料来源上，我们采用了理论和实际相结合的方式，参考了同类的测量工具，也通过半开放式问卷收集了相关资料。经过初测、正实施测等步骤，通过对问卷进行探索性因子分析，删去不恰当题项，并对个别题项进行调整，确定了最终问卷。随后进行验证性因子分析，结果显示各指标都达到了良好的统计学标准，数据拟合良好。 同时，本问卷项目具有一定的代表性与创新性，结合了手机使用者内部心理加工活动、社会交往的主观体验以及手机对使用者行为和社会功能等方面的影响，问卷项目更加贴近当代大学生生活，从通过手机付款、点外卖、购物，到获取新闻资讯，使用微信等社交应用聊天等方面，更深入、系统地探讨手机依赖的产生因素，并最终确定问卷的六个维度分别为戒断症状、人际依赖、强迫行为、生活依赖、工效下降、情感抚慰。 最后，研究采用Cronbach’s α系数对问卷各维度和总分的信度进行考察，结果表明信度水平都达到良好的标准，说明本问卷具有良好的稳定性和测量学特性。 4.2. 不足与建议 同时，本研究也存在一些不足，比如测试地点受局限和样本量不足。因此建议后人的研究可以在更广泛的地区及学校进行，采集更多地样本进行检验。 最后，本研究对于手机依赖的预防及辅导有几点重要的提示。首先，在现实生活中，大学生要学会与朋友间建立良好的社交关系，过度依赖手机会忽略现实中与朋友的交往。其次，家庭是孩子的成长沃土，父母应多陪伴孩子，多沟通与交流，及时了解孩子的想法并给出一些合理的建议。最后，学校应该多组织课余活动，丰富大学生的课余学习生活，让其培养更广泛的兴趣爱好，而不仅仅是将手机作为唯一的娱乐消遣活动，这样能够有效避免过度的手机依赖。
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user: 5. 结论 首先，大学生手机依赖问卷的结构主要由戒断症状、人际依赖、强迫行为、生活依赖、工效下降、情感抚慰6个维度构成；其次，大学生手机依赖问卷具有良好的信效度，且6因素结构模型具有良好的拟合度，说明大学生手机依赖问卷适合作为大学生手机依赖倾向的测量工具；最后，大学生手机依赖倾向在性别，是否为独生子女以及家庭状况这三个变量上存在一定差异。
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user: 摘 要 通过前人的研究发现人们对持有优秀特性的人的态度是矛盾的，共情作为目前心理学研究领域的热点，很少有关于优秀特性对共情反应影响的研究。通过层层递进的三个实验，在探究优秀特性对共情反应影响的同时，也以优秀者和熟悉的优秀者为基础分别对熟悉性和喜好偏向进行探讨。最后得出以下结论：1) 相较于不优秀的人，人们可能因为对优秀者更有好感，从而产生更强烈的共情反应；2) 相较于陌生的优秀者，人们会对熟悉的优秀者更容易产生共情反应；3) 相较于讨厌的熟悉的优秀者，人们会对自己熟悉又喜欢的优秀者更容易产生共情；而相较于喜欢的熟悉的优秀者，人们会对自己讨厌的熟悉的优秀者产生更快的共情。 关键词 :共情，优秀特性，主观评定 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 共情(empathy)来源于德国美学家Einfulung，其最初的含义是“体验”。后来，共情是指个体在认识到自身产生的感受来源于他人的前提下，通过观察、想象或推断他人的情感而产生的与之同样的情感体验状态(Vignemont & Singer， 2006)。目前，大多数在该领域的研究者将研究的焦点放到了疼痛共情。如功能磁共振(functional magnetic resonance imaging， fMRI)研究发现，与观看他人处于不痛的情境相比，观看他人处于疼痛情境的图片或者影像能够激活与被试自身感受疼痛所激活的疼痛矩阵(Pain Matrix)相重合的脑区，包括扣带前回，前脑岛，杏仁核等(程家萍，罗跃嘉，& 崔芳，2017)。疼痛共情有助于激活个体应对危险情境的相关区域，从而理解和间接体验他人的痛苦、增进亲社会行为，以维持良好的人际关系和社会稳定。 “见贤思齐焉，见不贤而内自省也。”自古便有儒学大家孔子教导学生向优秀的人学习，这体现了中华民族对优秀的人的推崇。有研究证明，对一个著名的、积极内涵的漫画人物共情，会减少侵略性和增强亲社会行为，而对扮演一个著名的反派时是相反的(Happ， Melzer， & Steffgen， 2013)。人物的积极特性可以促使我们产生共情，而消极的特性则会削弱我们的共情反应。而Takahashi等人发现，我们经常从社会比较中评价自我和他人，当目标人具有优越和自我相关的特征时，我们会感到嫉妒，而当嫉妒者失宠时，就会产生幸灾乐祸(Takahashi， Kato， Matsuura， Mobbs， Suhara， & Okubo， 2009)。也就是说，一个人的优秀并不意味着他会获得大众的支持，甚至可能引发一些更冷漠的反应。这可能是因为优秀者使个体感受到了一种威胁，一种威胁性的情境可能会抑制对他人痛苦的共情反应(Cui， Zhu， & Luo， 2017)。同时，也有研究发现，人们对弱势群体更容易持支持的态度。学生和老师一致认为，成绩不佳的学生得到更多的老师帮助和支持，压力更小(Blöte， 1995)。将注意力转移到视频游戏中的受害者身上，可以增强玩家的共情(Konijn， Nije Bijvank， Walma Van der Molen， et al.， 2008)。由此可见，人们对于优秀这个特性的态度其实是矛盾的，那么优秀特性是如何影响共情反应的呢？个体是否会因为一个人足够优秀而更容易对他产生共情反应，是否会因为一个人不够优秀而不容易对他产生共情？ 大量的研究已经证明了观察者和接受痛苦刺激的人物之间的联系会对疼痛评估产生影响。如Bucchioni等人发现，人们想象最爱的人在痛苦的情境下有较高的疼痛评分和较低的反应时间，而想象最讨厌的人在痛苦的情境下则会产生较低的疼痛评分和较高的反应时间(Bucchioni， Lelard， Ahmaidi， Godefroy， Krystkowiak， & Mouras， 2015)。共情具有一定的偏好性，个体会对自己所爱的人产生更强烈和更快的共情，而对自己所讨厌的人则产生相对较弱和较慢的共情。此外，亲密能调节自下而上的疼痛共情过程，Pillai Riddell等人观察到，父母、护士和儿科医生对孩子常规注射的疼痛评分有差异：父母的疼痛程度高于护士和儿科医生(Cheng， Chen， Lin， Chou， & Decety， 2010; Pillai Riddell， Oberlander， & Gibbins， 2007)。所以我们推测，在优秀者的基础上，当观察者与被观察者之间的关系处于一种喜爱又熟悉的亲密状态时，观察者会对被观察者产生更强的共情反应。 在共情的PAM模型中，Preston和de Waal (2002)提到，主体通过客体自身的自我表征了解客体的主观状态是共情能力的核心。主体与客体之间的熟悉度越高，主体越能识别客体的情绪状态，从而增强主体的共情反应(Preston & de Waal， 2002)。产生共情的人与被共情对象之间的熟悉性对两者之间的共情反应有着显著的影响。最近有研究发现，仅在高熟悉度群体中高共情能力才有助于降低精神疾病歧视，对低、中熟悉度人群高共情个体可能仅仅更“害怕”精神病患者(张锡萍，雷威，陈晶，梁雪梅，& 刘可智，2017)。拥有高共情能力的人虽然能够更加深刻地体会到别人的不幸，但如果共情对象不够熟悉，也同样不能引起其更多反应。那么，在基于优秀者的基础上，相较于陌生的对象，个体依然会对熟悉的对象产生更强烈的共情反应吗？是本研究将要解决的问题之一。 人们在不同情境下对不同优秀特性的人会有不同的态度，过去的研究主要以人们对不同群体的共情为主，但很少探讨引起人们共情的原因是否与共情对象本身的特质有关。在本研究中，我们将通过以优秀特质为例，对共情对象本身的特质进行探究。因为主要的研究群体为大学生群体，所以根据张慧和王宇红(2007)研究的优秀大学生素质模型，从人格、能力及知识素质方面对优秀者进行定义，一个优秀的人应该具有迎难而上、乐于助人、能力出众和成绩优异等特点。因此，本研究首先在实验一中通过优秀与不优秀两个水平探讨优秀特性对共情反应的影响。接着，我们在实验二中优秀者的基础上，探讨熟悉性中熟悉和陌生对共情反应的影响。最后，实验三在熟悉的优秀者的基础上，我们通过喜欢和讨厌两个水平探讨喜好偏向对共情反应的影响。基于前人的研究，通过层层递进的实验，我们提出以下假设：1) 人们可能会对优秀的人更有好感，从而产生更强烈的共情反应；2) 相较于陌生的优秀者，人们会对熟悉的优秀者更容易产生共情反应；3) 相较于讨厌的熟悉的优秀者，人们会对自己熟悉又喜欢的优秀者更容易产生共情。
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user: 2. 实验一 2.1. 研究方法 2.1.1. 被试 广州高校的大学生85名，其中男生30名(20.43 ± 1.98)，女生55名(19.67 ± 0.86)，平均年龄为19.94 ± 1.40岁。被试身体健康，无生理或精神方面的疾病，皆为右利手，视力或矫正视力正常。实验结束后被试将获得实验报酬。 2.1.2. 实验设计 实验采用两因素重复测量设计，其中一因素为被观察者的优秀特性(优秀vs.不优秀)，另一因素为痛苦评定角度(他人vs.自己)，因变量是痛苦评定分数和反应时，采用E-prime1.1记录。 2.1.3. 实验材料和仪器设备 采用一台分辨率为1440 × 900的Spirit NeXus-10显示器呈现刺激，用键盘进行反应。32个负性事件作为刺激材料，用E-prime1.1随机呈现。赵轶然(2015)等人通过图书、期刊、网络等媒体途径搜集个体在日常生活各方面中可能遭遇的负性事件，创建负性事件库。他们采取问卷法让被试对40个负性事件的程度从最消极到最不消极的程度进行顺序评价，最终筛选出32个负性事件作为正式实验材料，如感情受挫、游玩摔伤、被找假钱等。 2.1.4. 实验程序 在开始实验之前，每个被试填写一系列标准化问卷，其中包括贝克抑郁量表(BDI)和基本共情量表(BES) (Beck & Beamesderfer， 1974; Jolliffe， Farrington， 2006)。BDI评分高于19分为排除标准(诊断轻度抑郁症的截止分数为20)。 实验开始时，呈现指导语告诉被试实验任务，在本次实验中一共有两个人物，一个是优秀者E，另一个是不优秀者F。在第一个阶段，被试需要在他人遭遇不幸事件时对他人的痛苦程度进行评定，被试在明确指导语后按Q键进入实验阶段。首先，在屏幕中央呈现一个注视点“+”1000 ms。接着，呈现两段描述，先呈现的一段是描述优秀的E，后呈现的一段是描述差的F，让被试判断E和F是否优秀，只有准确判断的被试的数据才进入分析。然后，呈现“对他的痛苦评定”的指导语，将E/F分别与负性事件随机匹配，每个负性事件均会与E和F各自匹配一次，让被试想象这个人经历负性事件的状况，然后让被试从他人痛苦进行不痛苦到非常痛苦(1~6)选择。完成对他人痛苦的评定以后，被试将进入第二个阶段，在他人遭遇不幸事件时对自己的痛苦程度进行评定。同样，将E/F分别与负性事件随机匹配，每个负性事件均会与E和F各自匹配一次，让被试想象这个人经历负性事件的状况，然后让被试从自己角度进行不痛苦到非常痛苦(1~6)选择。 2.1.5. 结果 通过实验前问卷筛选排除掉贝克抑郁量表得分在20分以上的被试，同时在实验中不能正确判断A与B是否优秀的被试也被排除。 1) 分数评定 根据表1，对数据进行重复测量方差分析得出，优秀特性的主效应显著F(1， 73) = 22.30，p < 0.001，η² = 0.23，同时评价对象的主效应也显著F(1， 73) = 31.95，p < 0.001，η² = 0.30。进一步对数据进行配对样本T检验，在对他人的痛苦评定中，被试对优秀者痛苦的评定分数明显高于对不优秀者痛苦的评定分数t(73) = 3.62，p < 0.05；在对自己的痛苦评定中，被试对优秀者痛苦的评定分数明显高于对不优秀者痛苦的评定分数t(73) = 4.66，p < 0.001。当优秀者遭遇负性事件时，被试对他人痛苦的评定分数明显高于对自己痛苦的评定分数t(73) = 4.26，p < 0.001；当不优秀者遭遇负性事件时，被试对他人痛苦的评定分数明显高于对自己痛苦的评定分数t(73) = 5.18，p < 0.001。 2) 反应时 根据表2，对数据进行重复测量方差分析得出，优秀特性的主效应显F(1， 73) = 4.05，p = 0.048，η² = 0.05，同时评价指向的主效应也显著F(1， 73) = 119.82，p < 0.001，η² = 0.62。进一步对数据进行配对样本T检验，在对他人的痛苦评定中，被试对优秀者痛苦评定的反应时与对不优秀者痛苦评定的反应时差异不显著t(73) = −1.65，p = 0.10；在对自己的痛苦评定中，被试对优秀者痛苦评定的反应时与对不优秀者痛苦评定的反应时差异不显著t(73)= −1.44，p = 0.15。当优秀者遭遇负性事件时，被试对他人痛苦评定的反应时明显高于对自己痛苦评定的反应时t(73) = 10.92，p < 0.001；当不优秀者遭遇负性事件时，被试对他人痛苦评定的反应时明显高于对自己痛苦评定的反应时t(73) = 9.31，p < 0.001。 2.1.6. 结论 无论是从遭遇负性事件对象的角度还是自身的角度，人们对于优秀的人遭遇负性事件时候的痛苦评分 Table 1 The mean and standard deviation of the scores in Experiment 痛苦评定 他人痛苦 自我痛苦 X SD X SD 优秀 4.19 0.63 3.86 0.79 不优秀 3.86 0.67 3.43 0.79 表1. 实验1中对他人和自己痛苦评定分数的平均值和标准差 Table 2 The mean and standard deviation of the response to the assessment in Experiment 痛苦评定 他人痛苦 自我痛苦 X SD X SD 优秀 3359 1222 2457 885 不优秀 3470 1356 2528 1062 表2. 实验1中对他人和自己痛苦评定反应时的平均值和标准差 明显高于不优秀的人。无论是从优秀的人的角度还是从不优秀的人的角度，人们对他们遭遇负性事件时他人的痛苦评定明显高于对自己的痛苦评定。这表明，相较于不优秀的人，人们对优秀的人遭遇不幸时更容易产生共情；而相较于自我痛苦，人们对他人痛苦的感知程度会更高。无论是从优秀的人的角度还是从不优秀的人的角度，人们对他们遭遇负性事件时痛苦评定的反应时明显高于对自己痛苦评定的反应时。这表明，相较于不优秀的人，当优秀的人遭遇不幸时人们会更快地产生共情反应。
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user: 3. 实验二 3.1. 研究方法 3.1.1. 被试 广州高校的大学生84名，中男生30名(20.43 ± 1.98)，女生54名(19.69 ± 0.87)，平均年龄为19.95 ± 1.41岁。被试身体健康，无生理或精神方面的疾病，皆为右利手，视力或矫正视力正常。实验结束后被试将获得实验报酬。 3.1.2. 实验设计 实验采用两因素重复测量设计，其中一因素为熟悉性(熟悉vs.陌生)，另一因素为痛苦评定角度(他人vs.自己)，因变量是痛苦评定分数和反应时，采用E-prime1.1记录。 3.1.3. 实验材料和仪器设备 采用一台分辨率为1440 × 900的Spirit NeXus-10显示器呈现刺激，用键盘进行反应。32个负性事件作为刺激材料，用E-prime1.1随机呈现。赵轶然(2015)等人通过图书、期刊、网络等媒体途径搜集个体在日常生活各方面中可能遭遇的负性事件，创建负性事件库。他们采取问卷法让被试对40个负性事件的程度从最消极到最不消极的程度进行顺序评价，最终筛选出32个负性事件作为正式实验材料，如感情受挫、游玩摔伤、被找假钱等。 3.1.4. 实验程序 实验开始时，呈现指导语告诉被试实验任务，在本次实验中一共有两个人物，一个是熟悉的优秀者C，另一个是陌生的优秀者D。在第一个阶段，被试需要在他人遭遇不幸事件时对他人的痛苦程度进行评定，被试在明确指导语后按Q键进入实验阶段。首先，在屏幕中央呈现一个注视点“+”1000 ms。接着，会呈现一段关于优秀者的描述，被试只有正确判断优秀特性才可以进一步参与实验。然后，呈现“对他的痛苦评定”的指导语，将C/D分别与负性事件随机匹配，每个负性事件均会与C和D各自匹配一次，让被试想象这个人经历负性事件的状况，然后让被试从他人痛苦进行不痛苦到非常痛苦(1~6)选择。完成对他人痛苦的评定以后，被试将进入第二个阶段，在他人遭遇不幸事件时对自己的痛苦程度进行评定。同样，将C/D分别与负性事件随机匹配，每个负性事件均会与C和D各自匹配一次，让被试想象这个人经历负性事件的状况，然后让被试从自己角度进行不痛苦到非常痛苦(1~6)选择。 3.1.5. 结果 1) 分数评定 根据表3，对数据进行重复测量方差分析得出，熟悉性的主效应显著F(1， 79) = 44.12，p < 0.001，η² = 0.36，同时评价指向的主效应也显著F(1， 79) = 25.55，p < 0.001，η² = 0.24。进一步对数据进行配对样本T检验，在对他人的痛苦评定中，被试对熟悉的优秀者痛苦的评定分数明显高于对陌生的优秀者痛苦的评定分数t(79) = 6.08，p < 0.001；在对自己的痛苦评定中，被试对熟悉的优秀者痛苦的评定分数明显高于对陌生的优秀者痛苦的评定分数t(79) = 6.16，p < 0.001。当熟悉的优秀者遭遇负性事件时，被试对他人痛苦的评定分数明显高于对自己痛苦的评定分数t(79) = 5.09，p < 0.001，当陌生的优秀者遭遇负性事件时，被试对他人痛苦的评定分数明显高于对自己痛苦的评定分数t(79) = 3.61，p < 0.05。 2) 反应时 根据表4，对数据进行重复测量方差分析得出，熟悉性的主效应显著F(1， 79) = 7.75，p < 0.05，η² = 0.09；评价指向的主效应也显著F(1， 79) = 37.74，p < 0.001，η² = 0.32；熟悉性与评价指向之间交互作用显著F(1， 79) = 7.43，p < 0.05。进一步进行简单效应分析发现，他人痛苦条件下，对熟悉的优秀者的反应时显著快于陌生的优秀者的反应时F(1， 79) = 13.9，p < 0.001；自我痛苦条件下，对熟悉的优秀者的反应时与陌生的优秀者的反应时差异不显著F(1， 79) = 0.14，p = 0.71。熟悉的优秀者条件下；自己指向的反应时显著快与他人痛苦的反应时F(1， 79) = 18.23，p < 0.001；陌生的优秀者条件下，自己指向的反应时显著快与他人痛苦的反应时F(1， 79) = 18.23，p < 0.001。 3.1.6. 结论 无论是从遭遇负性事件对象的角度还是自身的角度，人们对于熟悉的优秀者遭遇负性事件时候的痛苦评分明显高于陌生的优秀者。而无论是从熟悉的优秀者的角度还是从陌生的优秀者的角度，人们对他人的痛苦评定分数明显高于对自己的痛苦评定。这表明，相较于陌生的优秀的人，人们对熟悉的优秀的 Table 3 The mean and standard deviation of the scores in Experiment 痛苦评定 他人痛苦 自我痛苦 X SD X SD 熟悉 4.13 0.78 3.91 0.87 陌生 3.62 0.95 3.38 1.01 表3. 实验2中对他人和自己痛苦评定分数的平均值和标准差 Table 4 The mean and standard deviation of the response to the assessment in Experiment 痛苦评定 他人痛苦 自我痛苦 X SD X SD 熟悉 2497 894 2180 831 陌生 2745 1030 2202 811 表4. 实验2中对他人和自己痛苦评定反应时的平均值和标准差 人遭遇的不幸更容易产生共情；而相较于自我痛苦，人们对他人痛苦的感知程度更高。相较于陌生的优秀的人，当熟悉的优秀的人遭遇不幸时人们会更快地做出反应；无论是熟悉的优秀的人遭遇不幸还是陌生的优秀的人遭遇不幸，人们会更快地对自己的痛苦程度做出反应。
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user: 4. 实验三 4.1. 研究方法 4.1.1. 被试 广州高校的大学生84名，其中男生30名(20.43 ± 1.98)，女生54名(19.67 ± 0.86)，平均年龄为19.94 ± 1.40岁。被试身体健康，无生理或精神方面的疾病，皆为右利手，视力或矫正视力正常。实验结束后被试将获得实验报酬。 4.1.2. 实验设计 实验采用两因素重复测量设计，其中一因素为喜好偏向(喜欢vs.讨厌)，另一因素为痛苦评定角度(他人vs.自己)，因变量是痛苦评定分数和反应时，采用E-prime1.1记录。 4.1.3. 实验材料和仪器设备 采用一台分辨率为1440 × 900的Spirit NeXus-10显示器呈现刺激，用键盘进行反应。32个负性事件作为刺激材料，用E-prime1.1随机呈现。赵轶然(2015)等人通过图书、期刊、网络等媒体途径搜集个体在日常生活各方面中可能遭遇的负性事件，创建负性事件库。他们采取问卷法让被试对40个负性事件的程度从最消极到最不消极的程度进行顺序评价，最终筛选出32个负性事件作为正式实验材料，如感情受挫、游玩摔伤、被找假钱等。 4.1.4. 实验程序 实验开始时，呈现指导语告诉被试实验任务，在本次实验中一共有两个人物，一个是喜欢的熟悉的优秀者A，另一个是讨厌的熟悉的优秀者B。在第一个阶段，被试需要在他人遭遇不幸事件时对他人的痛苦程度进行评定，被试在明确指导语后按Q键进入实验阶段。首先，在屏幕中央呈现一个注视点“+”1000 ms。接着，会呈现一段关于优秀者的描述，被试只有正确判断优秀特性才可以进一步参与实验。然后，呈现“对他的痛苦评定”的指导语，将A/B分别与负性事件随机匹配，每个负性事件均会与A和B各自匹配一次，让被试想象这个人经历负性事件的状况，然后让被试从他人痛苦进行不痛苦到非常痛苦(1~6)选择。完成对他人痛苦的评定以后，被试将进入第二个阶段，在他人遭遇不幸事件时对自己的痛苦程度进行评定。同样，将A/B分别与负性事件随机匹配，每个负性事件均会与A和B各自匹配一次，让被试想象这个人经历负性事件的状况，然后让被试从自己角度进行不痛苦到非常痛苦(1~6)选择。 4.1.5. 结果 1) 分数评定 根据表5，对数据进行重复测量方差分析得出，喜好偏向的主效应显著F(1， 81) = 115.25，p < 0.001，η² = 0.59，同时评价指向的主效应也显著F(1， 81) = 36.12，p < 0.001，η² = 0.31，喜好偏向与评价指向之间交互作用显著F(1， 81) = 35.17，p < 0.001。进一步进行简单效应分析发现，他人痛苦条件下，对喜欢的熟悉的优秀者的痛苦评定分数显著高于讨厌的熟悉的优秀者的痛苦评定分数F(1， 81) = 43.67，p < 0.001；自我痛苦条件下，对喜欢的熟悉的优秀者的痛苦评定分数显著高于讨厌的熟悉的优秀者的痛苦评定分数F(1， 81) = 150.69，p < 0.001；喜欢的熟悉的优秀者条件下，自己指向的痛苦评定分数显著低于他人痛苦的痛苦评定分数F(1， 81) = 4.1，p < 0.046；讨厌的熟悉的优秀者条件下，自己指向的痛苦评定分数显著低于他人痛苦的痛苦评定分数F(1， 81) = 41.36，p < 0.001。 2) 反应时 根据表6，对数据进行重复测量方差分析得出，喜好偏向的主效应不显著F(1， 81) = 1.11，p = 0.30，η² = 0.01，而评价指向的主效应显著F(1， 81) = 9.97，p < 0.001，η² = 0.11。进一步对数据进行配对样本T检验，在对他人的痛苦评定中，对喜欢的熟悉的优秀者的反应时与对讨厌的熟悉的优秀者的反应时差异不显著t(81) = 0.39，p = 0.97；在对自己的痛苦评定中，对喜欢的熟悉的优秀者的反应时与对讨厌的熟悉的优秀者的反应时之间的差异呈现边缘显著t(81) = 1.91，p = 0.06。当喜欢的熟悉的优秀者遭遇负性事件时，被试对他人痛苦评定的反应时明显高于对自己痛苦评定的反应时t(81) = 1.84，p = 0.069；当讨厌的熟悉的优秀者遭遇负性事件时，被试对他人痛苦评定的反应时明显高于对自己痛苦评定的反应时t(81) = 3.27，p < 0.001。 4.1.6. 结论 相较于讨厌的熟悉的优秀的人，人们对喜欢的熟悉的优秀的人遭遇不幸时更容易产生共情；无论是喜欢的熟悉的优秀的人遭遇不幸还是讨厌的熟悉的优秀的人遭遇不幸，他人痛苦的共情反应强于自我痛苦的共情反应。无论是从遭遇负性事件对象的角度还是自身的角度，人们对于喜欢的熟悉的优秀的人遭遇负性事件时候的反应时与讨厌的熟悉的优秀的人没有太大差别；当看到喜欢的熟悉的优秀者和讨厌的熟悉的优秀者遭遇负性事件时，人们明显对讨厌的熟悉的优秀者的反应时更短。
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user: 5. 综合讨论 人际距离对共情反应的影响主要受到三方面因素的调控：自我和他人的相似性，喜好程度，从属于相同群体的程度(Song， Guo， Zhang， et al. 2016)。主体对客体的感情可以灵活地跨越时间和情境对心理化的过程产生影响(Kozak， Marsh， & Wegner， 2006)。喜好偏向与共情反应之间的相互影响，恰好再次证明了以上的理论。人们会因为自身喜欢的情感对熟悉的优秀者的不幸感同身受，而对于讨厌的优秀者会有较低的共情。有证据表明，情感反应发生得更快，甚至不需要对态度对象进行认知评估。例如，Schwarz发现，在反复接触刺激后，即使没有意识的评估，人们也会开始对一个曾经新颖的态度对象做出更积极的反应(Schwarz， 2007)。事实上，推断另一个人的心理状态的能力要求我们能够抑制以自我为中心的偏见，通过这种偏见，我们将自己的意图、信仰或情感归因于第三方(Bucchioni， Lelard， Ahmaidi， Godefroy， Krystkowiak， & Mouras， 2015)。因此，在本实验中被试可能受到自己态度的影响从而对讨厌又熟悉的优秀者更快地做出反应。 Table 5 The mean and standard deviation of the scores in Experiment 痛苦评定 他人痛苦 自我痛苦 X SD X SD 喜欢 4.14 0.75 4.05 0.84 讨厌 3.38 1.10 2.64 1.07 表5. 实验3中对他人和自己痛苦评定分数的平均值和标准差 Table 6 The mean and standard deviation of the response to the assessment in Experiment 痛苦评定 他人痛苦 自我痛苦 X SD X SD 喜欢 2428 994 2284 869 讨厌 2425 969 2172 908 表6. 实验3中对他人和自己痛苦评定反应时的平均值和标准差 Anderson等人研究发现，熟悉度的增加能够促使主体和客体之间的情感趋于相同(Anderson， Keltner， & John， 2003)。也就是说，当观察对象跟被试的关系越来越熟悉时，被试对观察对象所遭遇事件的反应会和自己同样遭遇事件的反应越一致。有研究结果表明，群体情绪传染在熟悉群体中的作用强于陌生群体，与陌生人在一起的压力可能是对陌生人的痛苦缺乏同情的原因(Du， Fan， & Feng， 2014; Martin et al.， 2015)。人们可能会因为对熟悉的优秀的人的关注多于对陌生的优秀的人，所以对其不幸更容易共情并且更快地对熟悉的优秀的人的不幸做出反应。因此，较高的熟悉度使得人们对熟悉的优秀者的不幸给予更多的理解。但是人们能认识熟悉的优秀的人的痛苦，自身却没有产生相应的痛苦。 先前的研究发现，积极情感和共情之间存在着适度的显著关系，在这种关系中，当人们处于积极情绪时，他们表现出更高水平的共情反应(Likowski， Muhlberger， Seibt， Pauli， & Weyers， 2011; Rehberger， 2014)。在本研究中，不同的优秀特性会对人们的共情反应造成不同的影响，从共情反应的结果来看，人们对优秀者的共情反应强于不优秀者，这可能是优秀这个积极特性所导致。相较于不优秀的人，当优秀的人遭遇不幸时，人们会更快地产生更高程度的共情反应，这可能是因为人们对优秀的人的关注度高于不优秀的人。但是优秀特性与共情反应之间不存在相互影响，相互制约的关系。判断痛苦的严重程度，纯粹是判断有该行为的人的心理状况(Nordgren， Mcdonnell， & Loewenstein， 2011)。人们从旁观者的角度出发，自身的痛苦程度会明显低于他人的痛苦程度。一般情况下，人们会更加了解自己的心理状况，所以能更快地对自己的痛苦程度做出反应。 实验二与实验三是在优秀者的基础上对前人研究结果验证，事实证明，优秀者并不会影响人们对喜爱和熟悉的人的共情反应。实际上，三个实验都支持了共情的“同族偏好性”，人们经常对属于不同种族、政治或者社会群体的陌生人表现出较少的共情，在某些情况下，人们甚至会在对外群体成员的困境体验到快乐情绪(幸灾乐祸)，对于他们的胜利感到不愉悦(Cikara， Bruneau， Bavel， & Saxe， 2014)。对于喜欢、熟悉以及优秀的个体，人们可能自动将他们归为自己的同族，所以会产生更强的共情反应。本研究没有在不优秀基础上对熟悉性和喜好偏向进一步探讨，未来可以对此进行更多的探索，从而进一步发现优秀特性与熟悉性以及喜好偏向之间的关系。
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user: 摘 要 准确而快速地发现学习者的情绪变化，对提高慕课的教学质量具有极为重要的价值。然而面向慕课的情绪识别工具必须解决鲁棒性和实时性这两个关键问题。在这项研究中，我们提出了使用Computer Unified Device Architecture (CUDA)技术来对深度时空推理网络进行加速，从而快速而准确的识别学习者的面部情绪状态。我们利用添加不同噪声的AR数据来测试了我们的方法，并将结果同其他深度学习方法进行了对比。实验结果证明了我们的方法的有效性。 关键词 :慕课，情绪识别，人工智能 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着大规模开放网络课程(Massive Open Online Courses， MOOC，以下简称慕课) [ 1 ] 和其它类型的E-learning方法的兴起，越来越多的知识交互活动，借由这些新的形式开展。如何借助新的技术手段，来提高相应的教学活动质量，具有重要的研究价值，同时也极具挑战。较传统的教学手段而言 [ 2 ] ，这类新兴的技术手段有很多优势，但与此同时也存在着一些新特性，需要加以认真考虑 [ 3 ] 。例如，授课教师往往与学生不在同一地点，从而使得教授者难以及时发现而如何加强教学活动中的交互质量，是评价慕课是否真正成功的重要依据。 众多已有的研究已经表明，情绪对学习的效果 [ 4 ] [ 5 ] 有着至关重要的影响。这也意味着，学习者的情绪会严重影响其知识掌握程度和总体学习目标。因此，对于以慕课为代表的E-Learning来说，有效教学活动的前提条件之一是教师能够快速响应学生的情绪变化。然而，如何在复杂的学习环境中准确、快速地理解学生的情感互动仍然是一项非常具有挑战性的任务。 利用人工智能技术来提高教学质量的需求吸引了相当多的研究者的兴趣 [ 6 ] [ 7 ] 。在许多尝试中，使用新的模式识别技术来检测学习者情绪变化的方法被认为是一种有效的方法。例如，在 [ 6 ] 中，我们提出了一种基于深度学习的方法来检测学习者面部表情，从而判断其情绪的变化。在 [ 7 ] 中，作者提出了一种基于AdaBoost的人眼状态检测方法，并使用该方法来判断学习者的情绪状态。AutoTutor [ 8 ] 研究项目希望检测和利用学习者的情绪，以加强学习和教学过程。在 [ 9 ] 中，构造了一个神经网络体系结构，能够处理语音中的面部特征、韵律和词汇内容的融合。Yau等人在其论文 [ 10 ] 中提出了一种鲁棒的人脸表情识别方法。 深度学习 [ 11 ] 是近年来在人工智能领域受到极大关注的创新性技术手段，这类方法较其他模式识别方法而言，具有的最大优点是能够自动抽取出非常高质量的特征，而高质量的特征是一个成功的情感识别系统的重要组成部分。 依据我们已有的研究成果，EM-DeSTIN [ 12 ] 方法在处理噪声图像时非常有效，而在E-Learning系统中获得的图像通常包含噪声，因此，使用EM-DeSTIN方法能够帮助我们准确地识别特定场景下参与者的情绪。但是，在交互学习的过程中，我们往往要求情绪识别系统具有较好的实时性，换句话说，现实世界中的E-Learning要求系统必须能够较快的识别出学习者的情绪变化。而现有的深度学习方法，尤其是深度时空推理网络，往往需要很长的训练时间。 因此，在本文中，我们利用了一种基于CUDA架构的深度时空推理网络 [ 13 ] ，CUDA-DeSTIN，来构建面向E-Learning环境的情感识别系统。该系统的特点在于，它不仅能够在高噪声的环境中工作，同时其学习速度较现有的方法也有了较大的提升，更加适合慕课等新兴的教学方法。 本文的其余部分整理如下。在第二节中，我们将简要介绍深空推理网络(DeSTIN)和CUDA技术，第三节我们介绍基于CUDA架构的深度时空推理网络CUDA-DeSTIN。在第四节中，我们将介绍实验内容以及实验结果。最后，在第五节中，我们将给出了一个简短的结论和未来的研究方向。