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社会性交互及其在三维虚拟学习环境中的实现被引量：8: 2015年; 学习是一种社会化的过程,教学交互是影响学习效果的重要因素。教学交互分为个别化交互和社会性交互,社会性交互在学习过程中起着非常重要的作用,其教学功能可以强化学生的认知过程,社会功能可以强化学生的社会情感以及社会过程。国内外对社会性交互的研究和认识虽然起步时间不一致,侧重点略有不同,但都从最开始狭隘的社会存在感"媒介属性论",逐渐认识到社会存在感是动态的,促进社会性交互的关键在于建立和培养社会存在感。传统的二维虚拟学习环境虽然认识到教学智能体在支持教学交互方面的重要价值,但是对社会性交互支持有限。三维虚拟现实学习环境以其特有的化身技术、智能虚拟代理技术及3I特性,在社会性交互的交互范围、交互时间及交互深度上都具有独特的特点,为社会存在感的建立和培养、社会情感学习提供了更有效的环境和工具。基于三维虚拟学习环境建构的社会情感学习支持系统,通过赋予虚拟教师社会性交互能力来提高社会性交互的反馈速度,促进虚拟学习环境中社会性交互的产生与深入。; 刘永娜张树玲孙波; 关键词：社会性交互教学交互虚拟现实学习环境

英美澳远程教育质量评估体系研究及启示被引量：9: 2011年; 在高等教育大众化及教育现代化的背景下,远程教育质量已经引起世界各国的高度重视。不同国家或机构依据自身国情及教育环境,在不同的价值取向和质量观指导下,形成各自的远程教育质量评估体系。近十年我国远程教育质量评估文献表明:从外部评估角度来看,英国、美国、澳大利亚的现代远程教育质量评估体系在质量观、评估标准、执行者、过程及效果反馈等方面有各自的特征,且具有较好的实施效果。我国在建立远程教育质量评估体系时,可以在结合自身国情的基础上,借鉴他国的有益措施。; 张树玲陈丽孙波; 关键词：远程教育

基于张量分析的表情特征提取被引量：6: 2016年; 表情识别的性能依赖于所提取表情特征的有效性,现有方法提取的表情基本上是人脸与表情的融合体,然而不同个体的人脸差异是表情识别的主要干扰因素。在表情识别时,理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。针对此问题,在三维空间建立人脸张量;然后用张量分析的方法将人脸特征与表情特征进行分离,使获取的表情参数与人脸无关。从而排除不同个体的人脸差异对表情识别的干扰。最后,在JAFFE表情数据库上验证了该方法的有效性。; 孙波刘永娜罗继鸿张迪张树玲陈玖冰; 关键词：表情特征提取表情识别情感识别张量分析

过程建模技术研究综述: 本文在综合研究常用的过程建模技术基础上,对比了4种非形式化过程建模技术（RAD、IDEF、EPC、UML）和3种形式化过程建模技术（Z语言、π演算、Petri网）的建模过程及特点,并进一步总结了各建模技术的适用范围。为实...; 张树玲孙波田艳琴; 关键词：IDEF EPC UML Z语言 Π演算; 文献传递

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张树玲