El objetivo de este trabajo es sugerir un sistema para entornos de aprendizaje inteligentes con robots que modelen la regulación de las emociones y la cognición basada en la motivación cuantitativa. Se propone una situación interactiva detallada para la enseñanza de palabras. En este estudio, introducimos un método de colaboración ascendente para la interacción emoción-cognición y la toma de decisiones de comportamiento. La integración con la teoría de la regulación bruta de las emociones permite que el sistema propuesto se adapte a las interacciones naturales entre los estudiantes y el robot en la interacción emocional. Se defienden cuatro ideas clave, que configuran conjuntamente un sistema de refuerzo de emoción-conocimiento (RECS). En primer lugar, la motivación cuantitativa se basa en la detección sensorial interactiva externa, que se ve afectada por la memoria y la preferencia. En segundo lugar, la generación de la emoción desencadenada por una motivación inicial, como el estímulo externo, también está influida por el estado en el tiempo anterior. En tercer lugar, la relación competitiva y cooperativa entre la emoción y la motivación interviene para tomar la decisión de la expresión emocional y las acciones de enseñanza. Por último, se introduce la reevaluación cognitiva, la estrategia de regulación de la emoción, para el establecimiento de la transición de la emoción combinada con la cognición personalizada. Mostramos que esta RECS aumenta el rendimiento interactivo emocional del robot y toma la correspondiente decisión de enseñanza a través del análisis conductual y estadístico.
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