本发明属于人工智能技术领域,具体为一种用于指导教学的双模态情绪分类方法。本发明通过实验对受试者脑电信号和人脸图像数据进行情绪分析，探究最能调动学生积极性的教学方式；包括：采集受试者在观看不同教学视频时的脑电信号和人脸视频数据；分别对两种数据进行预处理，将其输入到两个分类器中，包括采用SVM神经网络用于脑电信号分类；采用CNN神经网络用于人脸图像分类；最后将两个分类器的结果进行融合，得到最终的情绪分类结果；与目前常用的情绪分类方法相比，本发明可提高情绪识别准确率，并且可用于指导教师设计教学方法，提高教学过程的有效性。