此研究用R撰寫與進行統計分析，所有情緒資料共約有20萬筆，主要有三個研究問題，research_1-1&3檔回答第一個研究問題的第一個子問題與第三個研究問題，research_2檔回答第二個研究問題，research_1-2檔回答第一個研究問題的第二個子問題，三個程式檔主要針對資料做處理與分析。詳細結果可參閱論文ppt檔。
一、目的
研究問題一:檢驗臉部情緒辨識系統的準確性。
研究問題二:將60位受試者學習過程的情緒資料做整合，並將資料視覺化呈現整體受試者學習過程的情緒變化。
研究問題三:探討學習目標、學生自信心與學習階段的建立是否對於學生學習時的情緒與學習成績有顯著影響。
二、方法
1-1:利用情緒問卷與情緒系統資料做相關性分析，檢驗系統偵測的情緒與受試者自平的情緒是否有顯著的相關性。
1-2:利用專家情緒編碼結果與情緒系統資料做一致性與相關性分析，檢驗系統偵測的情緒與肌肉變化與專家辨識的結果是否具顯著相關性。
2:由於情緒辨識系統只能辨識單一受試者，無法綜觀所有受試者，因此需要將所有受試者的資料作整合。此外系統有辨識時間不穩定之情況，大約1秒辨識一筆情緒資料，因此每位學生的資料總數並不相同。將學生的資料壓縮與平均，整合的過程架構與結果如下圖。
3:利用一般線性迴歸模型檢驗學習目標、學生自信心是否對學生學習成績有顯著影響。利用線性混合模型(Linear mixed model)檢驗學習目標、學生自信心與學習階段是否對學習情緒有顯著影響。
三、結果
1.系統辨識巨觀的情緒變化已具有一定的準確度，但微觀的情緒變化(如:特定情緒或臉部肌肉的偵測)還有待加強。此外，結果顯示系統辨識快樂情緒最為準確。
2.結果顯示學生學習時最容易出現的情緒為何，以及在什麼章節與時間點容易有困惑或是專注力下降的問題，並比較不同學習目標與成績高低的學生情緒變化差異。
3.結果顯示學習目標、學習階段與自信心會影響學生學習時的情緒反應。研究結果整合圖如下:
*本研究保密受試者資料因此不提供