教育中的非语言亲密性分析：一种多模态计算模型

本文提出了一种新颖的计算方法，用于分析教育环境中的非语言社交行为。该模型整合了多模态行为线索，包括面部表情、手势强度和空间动态，对来自 RGB 教室视频的教师进行非语言亲密性（NVI）评估。为模型训练和验证构建了一个由德国教室400段30秒视频段组成的数据集。手势强度回归器的相关系数为0.84， perceived distance 回归器为0.55，非语言亲密性模型与中位数人类评分的相关系数为0.44。该模型证明了在非语言行为评估中提供有价值支持，准确度接近 individual human raters 的水平。该模型经过既问卷数据又经过训练的观察者评分验证，显示出与相关教育结果中等到很强的相关性，表明其在反映有效教学行为方面的有效性。该研究推进了非语言沟通行为的客观评估，为教育研究开辟了新的路径。