1.這篇文章究竟講了什麼問題？
從適切性，現狀，存在問題和提升路徑幾個角度來研究學習者情緒識別方法

2.這是否是一個新的問題？
不是

3.這篇文章要驗證一個什麼科學假設？
沒有要驗證的假設

4.有哪些相關研究？如何歸類？誰是這一課題在這領域值得關注的研究員？

1. Happy S L， Dasgupta A， Patnaik P， et al. Automated Alertness and Emotion Detection for Empathic Feedback during e -Learning [C]//2013 IEEE Fifth International Conference on Technology for Education. IEEE：47-50.
2. 童瑩.基於空間多尺度 HOG特徵的人臉表情識別方法
3. Whitehill J， Serpell Z， Lin Y C， et al. The Faces of Engagement： Automatic Recognition of Student Engagementfrom Facial Expressions [J]. IEEE Transactions on Affective Computing， 2014， 5（1）： 86-98.

5.論文中提到的解決方案之關鍵是什麼？
論文提了一下自然環境下的學習者情緒識別的方法：
a) 面部表情資料庫的共建共享
b) 融合多種特徵的識別方法
c) 結合人工設計特徵和自動學習特徵的識別方法

6.論文中的實驗是如何設計的？
沒有實驗

7.用於定量評估的資料集是什麼？程式碼有沒有開源？
無

8.論文中的實驗及結果有沒有很好地支援需要驗證的科學假設？
無實驗

9.這篇論文到底有什麼貢獻？
本文是一個綜述性質的論文，從適切性，現狀，存在問題和提升路徑幾個角度來研究學習者情緒識別方法。為研究工作者提供了一些思路，關於學習者情感識別。

10.下一步呢？有什麼工作可以繼續深入？
a)建立自然環境下的學習者表情資料集
b)在資料集基礎上建立學習方法
c)智慧系統的閉環測試，利用方法，看看是否提高教學效果