نموذج ذكاء اصطناعى مقترح للتعليم المخصص باستخدام الكشف عن انفعالات الوجه | ||
| مجلة التربية وثقافة الطفل | ||
| Volume 35, Issue 1, July 2025, Pages 263-287 PDF (683.56 K) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/jkfb.2025.419938.1504 | ||
| Author | ||
| Mohamed Saied Amer* | ||
| مدينة 15 مايو - مجاورة 2 - حى م - عمارة 8 شقة 1 | ||
| Abstract | ||
| شهدت التطورات الحديثة في مجال تعلّم الآلة (ML) تقدماً ملحوظاً في التعرّف على الانفعالات الوجهية من خلال توظيف خوارزميات مبتكرة لتحليل البيانات السلوكية والمؤشرات الفسيولوجية. وتستند هذه النماذج، التي تتضمن تقنيات مثل التعلّم العميق وانتقاء الخصائص، إلى القدرة على تحديد الأنماط في التفاعلات الاجتماعية، وأساليب التواصل، والسلوكيات المتكررة، مما يتيح تشخيصاً مبكراً وأكثر دقة مقارنة بالأساليب التقليدية. ويُقترح في هذا البحث نموذج جديد يركّز على تعليم الأطفال استناداً إلى استجاباتهم الانفعالية، بحيث لا يقتصر دوره على الكشف عن الانفعالات، بل يمتد ليقدّم تدخلات تعليمية مصمّمة خصيصاً لتلبية الاحتياجات العاطفية للأطفال. تم تطوير آلية رصد الحالات الانفعالية بالاعتماد على تقنية YOLOv8، التي توفّر إمكانيات التعرّف الفوري على الوجوه وتحليل الانفعالات باستخدام تقنيات متقدمة في الرؤية الحاسوبية. ويتيح هذا النظام تقييم تعابير الوجه ولغة الجسد بغية تحديد المؤشرات الانفعالية بدقة عالية. كما أن دمج هذه النتائج في المحتوى التعليمي يوفّر تجارب تعلم شخصية تراعي الخصائص العاطفية والمعرفية الفريدة لكل فرد. ويمكن توظيف إطار عمل YOLOv8 في الكشف عن الانفعالات الوجهية بما في ذلك تحديد المواضع الدقيقة للعينين والأنف والفم عقب التعرّف الناجح على الوجه. ولا يسهم هذا النهج في تعزيز فهم الديناميكيات العاطفية فحسب، بل يوفّر كذلك بيئة تعليمية داعمة تساعد على تنمية المهارات الاجتماعية وتحسين تنظيم الانفعالات. | ||
| Keywords | ||
| الانفعالات الوجهية; استراتيجيات التعلّم; النمو الانفعالي; التعزيز الإيجابي | ||
|
Statistics Article View: 2 |
||
