随着“互联网+教育”的迅猛发展,在线学习已经成为一种新的学习形态。目前很多在线学习系统的时空分离使得学习者无法满足情感的交流而存在情感缺失,这会影响学生的认知学习甚至心理健康。因此,情感交互对于保障在线学习质量和提高教学效果具有重要意义。目前多数自适应学习推荐面向学生学习风格,却忽略了学生学习情感,随着人工智能与情感计算的发展,本文创新地将自适应学习系统与情感计算结合在一起,提出一种基于情感识别的智能自适应学习系统。本文从学生学业情绪数据库构建到建立学生学业情绪识别模型以及基于情感技术和自适应技术进行个性化的推荐三方面进行重点研究。以情感计算、教育心理学为理论基础,以面部情感识别、情感维度计算为技术,通过获取学生的学习风格和实时学业情绪,精准刻画学生学习画像并实时更新到学生情感模型,为自适应引擎提供相应数据并做出相应的情感鼓励、情感补偿和学习推送策略。本文从学习者角度出发、充分考虑学生学习特点,重点完善自适应学习系统中学生学习情感缺失,以期为自适应学习系统中情感交互的研究和应用提供参考。本文主要贡献和创新点如下:(1)基于情感识别与自适应学习系统理论基础,对基于情感识别的自适应系统的整体框架、工作流程和各单元模型进行设计。(2)参考目前已有的面部表情数据库,构建面向中学生的学业情绪数据库,详细描述数据库构建的前期准备、实验过程以及验证数据库质量。(3)基于卷积神经网络以及长短期记忆网络实现自适应学习学生学业情绪的精准检测,完成情感识别模型的训练、参数调优和预测工作。(4)对学生的学业进行实时诊断与干预,依据智适应学习情感调节诱导机制,保持学生在线学习峰值;对学生学习困惑等情绪进行对应的自适应学习策略推荐,保证学生持续高效地学习。