基于深度学习的情绪识别在学习分析中应用的研究，写出这个研究的申请书的研究方法部分。

研究方法

1. 数据采集

本研究将收集学生在学习过程中的多种数据，包括学生的学习日志、课堂笔记、作业提交情况等。同时，我们将利用传感器采集学生的生理数据，如心率、皮肤电反应等，以获取更准确的情绪信息。为了保护学生隐私，我们将对数据进行匿名化处理，并获得学校伦理委员会的审批。

2. 情绪标注

为了训练情绪分类器，我们需要将采集到的数据进行情绪标注。我们将依据已有的情绪分类体系，如Valence-Arousal Space（VAS）模型，将情绪标签分为积极、消极和中性三类。为了确保标注质量，我们将聘请多名经验丰富的标注员对数据进行标注，并计算标注的一致性得分。

3. 情绪识别模型设计

本研究将采用基于深度学习的情绪识别模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。我们将在标注好的数据集上进行模型训练，并通过交叉验证等方法优化模型的参数。同时，我们还将采用迁移学习等技术，利用已有的情感数据集进行预训练，提高模型的泛化能力。

4. 情绪识别与学习分析

通过情绪识别模型，我们可以将学生的情绪识别结果与其它学习数据结合，如学习时间、作业成绩、课堂参与度等，进行综合分析。我们将采用机器学习和数据挖掘等技术，对学生的学习行为和情绪变化进行建模和分析，探索情绪与学习行为之间的关系，并提取出对学习有帮助的特征。

5. 评估与验证

我们将采用交叉验证等方法对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标，并与已有的情感识别模型进行比较。同时，我们还将进行实验验证，通过对照组和实验组的对比，评估模型在学习分析中的应用效果。最终，我们将对研究结果进行统计分析，总结结论并提出建议。