从情绪共情到认知共情——智能教学系统中的人机共情研究反思

为了促进学生在学习过程中保持积极的学习情绪和长久的学习动机,在智能教学系统的设计中要高度重视人机之间的情感交互,即人机共情。本研究定义智能教学系统中的人机共情为:能够识别学习者情感并给予反馈,使得学习者感知到自己的情感被智能教学系统所理解,并保持较强的学习动机。该定义与人类共情的定义类似,既突出了情绪共情,也突出了认知共情。根据相关文献综述,当前关于智能教学系统情感方面的研究大多集中于情感识别方面,对共情策略的研究也仅仅停留在浅层。因此,本研究设计了一套考虑学生不同情感状态的人机共情策略框架,并对未来智能教学系统中的人机共情研究方向提出了建议。

“人机共情”的伦理风险及其治理路径

社交机器人的发展延伸了人类社会交往空间的界限,“人机共情”成为一个重要的话题。共情情感从人扩展到机器人,拟人化的技术使人机交互更加密切。人类共情和机器智能情感系统的本质决定了“人机共情”是一种不真实的、想象性的知觉现象,由此带来了自主性降低的伦理风险,具体表现为情感欺骗和行动力降低。通过反思经典的伦理学方法,从技术德性的角度出发,提出设计“有德性的社交机器人”和培养“人机共情”中人的德性两条路径,以规避伦理风险促进人机之间的深度融合。

“机器同伴”:新型亲密关系下的“人机共情”现象思考

随着社交机器人逐渐出现在家庭、医疗、教育等领域的日常生活与媒介交流环境里,他们与人的关系变得越来越紧密。在人与机器建立新型亲密关系的过程中,同理心扮演了重要的作用。人们通常认为与机器人的社会互动是基于"拟人化",即对人类社会能力的想象投射,然而此说法争议较大。本文拟将社交机器人作为研究对象,首先通过人机互动的现象描述,探讨我们能不能对机器人产生同理心这一认知谜题;然后进一步讨论"是否应该以及为什么需要对机器人移情"等问题;最后在直接感知理论(DPT)的基础上提出"非对称社会互动感知论"这一描述性框架,探索社会化在"人机共情"现象里达成的重要作用。