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传统学习者情感识别方法存在识别率低、算法复杂、鲁棒性差等问题，并且容易丢失面部表情特征的关键信息。本文提出一种基于卷积神经网络的学习者情感识别方法，该网络包括3个卷积层、3个池化层和1个全连接层。然后在自主搭建的大规模学习者情感数据库上进行了训练和实验，实验结果表明该方法能够快速、准确地识别学习者情感。未来，该方法可应用于智慧学习环境建设，为完善学习者模型、实现情感交互、挖掘学习行为等提供技术支撑。