智慧教育體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)研究

王曉燕 余東先

【摘要】互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)目前已開始應(yīng)用于智慧教學(xué)?；诰W(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的各類教學(xué)設(shè)備、系統(tǒng)統(tǒng)一協(xié)作，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的集中智能管理，環(huán)境的智能適應(yīng)、學(xué)習(xí)方式的不斷進(jìn)步，全面實(shí)現(xiàn)信息化管理服務(wù)保障教學(xué)工作、逐步提升教學(xué)質(zhì)量，最終讓“智慧教學(xué)”無處不在。國家《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011-2020年）》提出到2020年，基本建成人人可享有優(yōu)質(zhì)教育資源的信息化學(xué)習(xí)環(huán)境，基本形成學(xué)校型社會(huì)的信息化支撐服務(wù)體系。本文結(jié)合大眾對(duì)快速、便捷、安全的智慧教育的廣泛需求，研究基于云計(jì)算的智慧教育應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)問題。主要闡述了智慧教育體系架構(gòu)及平臺(tái)基本功能，分析了智慧教育體系中人臉檢測(cè)技術(shù)、虛擬化技術(shù)、數(shù)字孿生技術(shù)等人工智能技術(shù)的使用。在此基礎(chǔ)上開發(fā)智慧教育應(yīng)用服務(wù)，進(jìn)一步豐富我國物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，滿足人們?cè)诠ぷ鞴?jié)奏加快環(huán)境下對(duì)高質(zhì)量教育的需求。

【關(guān)鍵字】智慧教育;云計(jì)算

2017年河南省教育廳河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目《基于云計(jì)算的智慧教育關(guān)鍵技術(shù)研究》，項(xiàng)目編號(hào)17B520016;河南省教育廳教育科學(xué)研究“十三五”規(guī)劃課題《智慧教育生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建與發(fā)展策略研究》，項(xiàng)目編號(hào)JKGHYB0433;河南省教育廳河南省職業(yè)教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目《智慧教育視域下的職業(yè)教育信息化發(fā)展路徑研究》，項(xiàng)目編號(hào)ZJB17233。

1. 智慧教育體系架構(gòu)

1.1 總體建設(shè)思路

按照智慧校園總體規(guī)劃，依托物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)舒適、智能、支持多種教學(xué)模式、留存所有教學(xué)數(shù)據(jù)、支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、持續(xù)改進(jìn)的智慧學(xué)習(xí)環(huán)境。

1.2 智慧教育平臺(tái)功能

1.2.1 綜合數(shù)字服務(wù)平臺(tái)

數(shù)據(jù)是學(xué)校重要資產(chǎn)，也是學(xué)校建設(shè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，通過數(shù)據(jù)治理服務(wù)進(jìn)行全校性數(shù)據(jù)治理解決數(shù)據(jù)問題，為后續(xù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用做好基礎(chǔ)準(zhǔn)備，提高信息化應(yīng)用水平，也是當(dāng)前高校在信息化發(fā)展中的必須步驟。數(shù)據(jù)治理服務(wù)將通過一套科學(xué)數(shù)據(jù)管理方法，對(duì)學(xué)校各業(yè)務(wù)域分散、重復(fù)、混亂的數(shù)據(jù)，進(jìn)行梳理、建模、整合、評(píng)價(jià)、控制，制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和工作規(guī)范，打破信息壁壘，消除信息孤島，提高數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管和安全控制，對(duì)數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、處理、整合、共 享、應(yīng)用、銷毀等全生命周期進(jìn)行管理，從而建立高質(zhì)量的數(shù)據(jù)管理體系和統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，支撐各相關(guān)業(yè)務(wù)高效運(yùn)行，支持學(xué)校管理者方便、安全、快速、可靠地利用數(shù)據(jù)進(jìn)決策。根據(jù)行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)治理是破解信息孤島、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、信息安全隱患等數(shù)據(jù)管理難題的行之有效做法。面向全校性數(shù)據(jù)治理工作，對(duì)全校數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)梳理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)治理體制機(jī)制建立等工作，并建立數(shù)據(jù)治理平臺(tái)。

1.2.2 教學(xué)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

教學(xué)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)作為教學(xué)數(shù)據(jù)分析結(jié)果和相應(yīng)業(yè)務(wù)模塊的展示端，是學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、教師、學(xué)生接觸的終端平臺(tái)，以業(yè)務(wù)模塊為架構(gòu)，對(duì)教學(xué)大數(shù)據(jù)的功能進(jìn)行展示，具體的業(yè)務(wù)模塊介紹如下：

綜合教情?；诮虒W(xué)工作的管理需求，將與高校教學(xué)工作密切相關(guān)的數(shù)據(jù)組織起來，以數(shù)字化方式呈現(xiàn)出來，形成系統(tǒng)化的反映高校教學(xué)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)集，可以直觀看到全校教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)，為相應(yīng)的決策做輔助。包括學(xué)生數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)、課程數(shù)據(jù)、教室畫像、預(yù)警數(shù)據(jù)。

學(xué)院教情。針對(duì)各學(xué)院、專業(yè)的教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的數(shù)字化呈現(xiàn)。包括學(xué)院整體的課程運(yùn)行狀態(tài)和相關(guān)指標(biāo)呈現(xiàn);學(xué)院整體在教學(xué)平臺(tái)上的教學(xué)資源建設(shè)情況;教學(xué)平臺(tái)上的課程運(yùn)行情況，如學(xué)院課程分析、教學(xué)建設(shè)數(shù)據(jù)、課程運(yùn)行數(shù)據(jù)。

教學(xué)狀態(tài)預(yù)警。建立全校、院系和專業(yè)的教學(xué)狀態(tài)預(yù)警指標(biāo)體系，綜合考慮不同變量對(duì)教學(xué)質(zhì)量的影響程度，設(shè)立不同級(jí)別的預(yù)警值。在預(yù)警指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，對(duì)不同指標(biāo)的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)對(duì)各級(jí)教學(xué)狀態(tài)數(shù)據(jù)的可視化管理。教學(xué)狀態(tài)預(yù)警包括課堂秩序預(yù)警、學(xué)業(yè)預(yù)警、學(xué)生到課率預(yù)警、督導(dǎo)評(píng)分預(yù)警和學(xué)生評(píng)分預(yù)警，將教學(xué)質(zhì)量監(jiān)督細(xì)化到每一節(jié)課，并有針對(duì)性的對(duì)預(yù)警進(jìn)行處理，提高教學(xué)質(zhì)量。

教室畫像。通過對(duì)教室分類、教室資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)、教室運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控以及教室使用情況匯報(bào)，全面了解學(xué)校當(dāng)前教室的資源情況和使用狀態(tài)，方便對(duì)教室資源進(jìn)行調(diào)配和維護(hù)。

教學(xué)數(shù)據(jù)報(bào)告。教學(xué)數(shù)據(jù)報(bào)告是根據(jù)不同角色及需求，將平臺(tái)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行整合后導(dǎo)出相應(yīng)的數(shù)據(jù)表，便于不同場(chǎng)合需求使用。具體內(nèi)容包括：教師個(gè)人畫像、教學(xué)行為分析、教學(xué)督導(dǎo)評(píng)價(jià)、學(xué)生評(píng)價(jià)、課程成績(jī)分析。

學(xué)生畫像。建立學(xué)生在學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)軌跡、學(xué)習(xí)成果以及生活方面的行為標(biāo)簽，為每類標(biāo)簽劃分等級(jí)，根據(jù)每位學(xué)生的實(shí)際行為習(xí)慣以學(xué)生年級(jí)、性別、民族、籍貫、學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)成果、學(xué)習(xí)軌跡、成績(jī)、消費(fèi)強(qiáng)度、運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度、網(wǎng)絡(luò)使用等為維度的行為個(gè)性標(biāo)簽分析和展示;呈現(xiàn)學(xué)生個(gè)性標(biāo)簽及詳細(xì)行為數(shù)據(jù)等。

智能錄播。教學(xué)過程中，通過錄播攝像頭對(duì)學(xué)生端和老師端進(jìn)行行為掃描，對(duì)師生課堂行為進(jìn)行觸發(fā)記錄，對(duì)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分析。首先對(duì)課堂行為進(jìn)行建模，在教學(xué)過程中對(duì)學(xué)生及教師行為進(jìn)行拍攝，掃描相應(yīng)主體的行為，與前面建立的模型進(jìn)行匹配，符合即觸發(fā)記錄，課程結(jié)束后輸出課堂行為報(bào)告，并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析。根據(jù)行為觸發(fā)報(bào)告對(duì)學(xué)生在課堂上的行為進(jìn)行分析，包括學(xué)生玩手機(jī)，趴桌子等，分析出該節(jié)課課堂秩序。根據(jù)行為觸發(fā)報(bào)告對(duì)教師在課堂上的行為進(jìn)行分析，包括教師授課、走下講臺(tái)、板書等行為的占比，分析出教師課堂授課風(fēng)格。

1.2.3 人工智能AI平臺(tái)

AI平臺(tái)是一個(gè)簡(jiǎn)單易用的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)智能化等多項(xiàng)人工智能技術(shù)。內(nèi)置豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)框架，提供數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、評(píng)估、預(yù)測(cè)、發(fā)布等功能，同時(shí)提供可視化建模界面，支持拖拽式交互，讓用戶可以快速、便捷的洞察數(shù)據(jù)價(jià)值，探索人工智能應(yīng)用。AI平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)集管理、任務(wù)管理、模型管理、人工智能實(shí)踐、自然語言處理、人臉識(shí)別6大模塊，涵蓋可視化建模及人工智能應(yīng)用。其在教學(xué)中的應(yīng)用場(chǎng)景譬如：

學(xué)業(yè)預(yù)警。使用全新計(jì)算模型對(duì)每個(gè)學(xué)生的行為模型進(jìn)行建模包括學(xué)習(xí)成績(jī)預(yù)測(cè)，學(xué)分情況，掛科情況，逃課情況，學(xué)習(xí)活躍度，并根據(jù)算法學(xué)習(xí)學(xué)生行為習(xí)慣，對(duì)預(yù)警值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，方便老師和領(lǐng)導(dǎo)及時(shí)介入、給予疏導(dǎo)和幫助，有利于學(xué)校加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的提高與管理。

學(xué)習(xí)軌跡分析。學(xué)生學(xué)習(xí)軌跡是綜合學(xué)生在教學(xué)平臺(tái)上的行為日志，學(xué)習(xí)時(shí)長，學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)偏好等信息，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為形成軌跡化圖表。并提供優(yōu)秀學(xué)生學(xué)習(xí)軌跡推薦，讓學(xué)生可以參考優(yōu)秀學(xué)生為榜樣進(jìn)行學(xué)習(xí)。

個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦。個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦是基于學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的測(cè)試成績(jī)、圖書館借閱信息、學(xué)習(xí)軌跡、學(xué)習(xí)習(xí)慣和興趣，為每位學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)資料推薦，包括網(wǎng)絡(luò)視頻資料、書籍資料、文字資料等，減少學(xué)生學(xué)習(xí)的盲目性，增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣，同時(shí)支持微信端展示，方便學(xué)生學(xué)習(xí)使用。

2. 核心技術(shù)解決方案

2.1 基于人臉識(shí)別技術(shù)的智慧校園“一臉通”解決方案

2.1.1 人臉識(shí)別技術(shù)

人臉識(shí)別，“是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別”。人臉識(shí)別主要包括人臉檢測(cè)和情緒識(shí)別，是自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)。人臉識(shí)別基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過本地上傳或上傳圖片地址，能夠檢測(cè)圖中的人臉進(jìn)行標(biāo)記并且進(jìn)行性別分類。同時(shí)可以識(shí)別人臉情緒，并顯示每種情緒的概率值。目前支持生氣、高興、厭惡、害怕、悲傷、驚訝、平靜7種人類面部表情。

2.1.2 算法驅(qū)動(dòng)

研發(fā)的一整套基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別相關(guān)算法模型，包括人臉檢測(cè)，關(guān)鍵點(diǎn)定位，情緒識(shí)別，活體檢測(cè)，人臉認(rèn)證等，準(zhǔn)確率業(yè)界領(lǐng)先，并且后續(xù)還將持續(xù)不斷優(yōu)化和豐富算法模型。在人臉識(shí)別的算法和技術(shù)基礎(chǔ)上，推出了人臉識(shí)別服務(wù)平臺(tái)。將人臉識(shí)別技術(shù)全面運(yùn)用于智慧校園管理和服務(wù)，“人臉識(shí)別服務(wù)平臺(tái)”管理全校所有師生的人臉識(shí)別特征庫，以人臉識(shí)別為基礎(chǔ)支持，實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景、跨應(yīng)用的系統(tǒng)性整合。

當(dāng)前，校園資產(chǎn)面臨分布廣而散、資產(chǎn)種類多數(shù)量大、人員流動(dòng)，責(zé)任人不明確、盤點(diǎn)耗時(shí)耗力，不準(zhǔn)確等問題，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融入到智慧教室建設(shè)方案中。

2.1.3 場(chǎng)景應(yīng)用案例——智能無感知考勤

課堂無感知考勤解決方案，人臉識(shí)別服務(wù)平臺(tái)提前采集學(xué)生的人臉庫，并設(shè)置上課考勤時(shí)間，在開始上課前，人臉識(shí)別服務(wù)平臺(tái)的課堂無感考勤模塊啟動(dòng)，實(shí)時(shí)捕獲、識(shí)別人臉信息，形成課堂考勤記錄。同時(shí)，自動(dòng)將數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總，形成報(bào)表或圖形反映學(xué)生出勤情況。人臉識(shí)別系統(tǒng)能有效地解決代簽到、代上課等學(xué)生管理頑疾，同時(shí)不占用課堂教學(xué)時(shí)間，全流程自動(dòng)監(jiān)控，逃課、遲到、早退系統(tǒng)自動(dòng)記錄，顯著提升學(xué)生出勤率，提高教學(xué)質(zhì)量。無感知考勤系統(tǒng)通過前端教室內(nèi)的攝像頭采集人臉圖像，經(jīng)過人臉識(shí)別服務(wù)器比對(duì)，對(duì)學(xué)生的身份進(jìn)行識(shí)別，從而做到無感知，解決傳統(tǒng)刷卡考勤、指紋考勤、二維碼考勤效率低、代打卡等問題。課堂無感知考勤結(jié)果實(shí)時(shí)顯示，包含到課率、應(yīng)到人數(shù)、實(shí)到人數(shù)、請(qǐng)假人數(shù)、曠課人數(shù)。

智慧校園“一臉通”解決方案基于人臉識(shí)別技術(shù)，圍繞校內(nèi)場(chǎng)所規(guī)范管理、校區(qū)安全管理、智能化教學(xué)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，結(jié)合校園攝像頭、Wi-Fi、一卡通系統(tǒng)等數(shù)據(jù)，通過部署校園人臉采集工具、人臉識(shí)別服務(wù)平臺(tái)，基于各場(chǎng)景的應(yīng)用模塊，解決照片采集、人臉識(shí)別、數(shù)據(jù)存檔分析等問題，實(shí)現(xiàn)校園安全可視化管理，及時(shí)預(yù)警危險(xiǎn)信息，保障校園秩序，提升校園信息化建設(shè)水平。

2.2 基于虛擬化技術(shù)的數(shù)字資源整合方案

通過計(jì)算、存儲(chǔ)和容量資源的虛擬化技術(shù)為基礎(chǔ)設(shè)施的整合與重構(gòu)提供技術(shù)支撐，建立彈性云服務(wù)，整合數(shù)據(jù)資源，為校園用戶提供便捷、易用和安全可靠的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。

計(jì)算虛擬化。將多臺(tái)物理機(jī)的計(jì)算資源虛擬為資源池，合理分配、提供給多個(gè)虛擬機(jī)使用，有效地解決了資源分配、安全隔離等問題;虛擬化引擎則帶來了管理上的便利，提供高可用、遠(yuǎn)端維護(hù)等功能;從規(guī)劃和資源合理利用上，進(jìn)行全局規(guī)劃，而不再按需申請(qǐng)物理設(shè)備。

存儲(chǔ)虛擬化。建立存儲(chǔ)資源池，將面向單一應(yīng)用的存儲(chǔ)資源進(jìn)行整合，采取統(tǒng)一管理。按其系統(tǒng)特征，設(shè)置FC、IP、NAS、SSD固態(tài)硬盤等多種訪問模式，對(duì)后端存儲(chǔ)差異進(jìn)行封裝。從全局角度對(duì)數(shù)據(jù)分層、高速緩存等進(jìn)行設(shè)計(jì)，按需分配存儲(chǔ)資源。存儲(chǔ)虛擬化采用先進(jìn)的預(yù)分配虛擬容量技術(shù)，按照實(shí)際使用情況實(shí)時(shí)調(diào)整物理資源，有效地解決了物理資源何莉配置問題。

資源虛擬化帶來的好處是從全局角度統(tǒng)一規(guī)劃，隨業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)行分步建設(shè)。

2.3 基于RFID技術(shù)和數(shù)字孿生技術(shù)的全生命周期資產(chǎn)管理方案

智慧教室包含9大智能硬件AIoH子系統(tǒng)：AIoH視頻顯示子系統(tǒng)、AIoH中央控制子系統(tǒng)、AIoH交互討論子系統(tǒng)、AIoH遠(yuǎn)程求助子系統(tǒng)、AIoH感知子系統(tǒng)、AIoH電子班牌子系統(tǒng)、AIoH錄播子系統(tǒng)、AIoH無線投屏子系統(tǒng)、AIoH擴(kuò)聲子系統(tǒng)等9大智能硬件AIoH子系統(tǒng)。當(dāng)前，校園資產(chǎn)面臨分布廣而散、資產(chǎn)種類多數(shù)量大、人員流動(dòng)，責(zé)任人不明確、盤點(diǎn)耗時(shí)耗力，不準(zhǔn)確等問題，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融入到智慧教室建設(shè)方案中。通過RFID技術(shù)的全生命周期資產(chǎn)管理模塊，為每個(gè)被管理設(shè)備貼上對(duì)應(yīng)的有源或無源標(biāo)簽，實(shí)時(shí)檢測(cè)設(shè)備的在位狀態(tài)，設(shè)備離位告警，到達(dá)資產(chǎn)防盜的目的，同時(shí)還能實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)設(shè)備數(shù)據(jù)，達(dá)到資產(chǎn)自動(dòng)盤點(diǎn)，解決了人工盤點(diǎn)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的現(xiàn)象。

數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建全新一代管理平臺(tái)，實(shí)時(shí)反饋全校、每棟樓、每層樓、每間教室所有設(shè)備運(yùn)行的實(shí)時(shí)狀態(tài)，比如：當(dāng)前有多少設(shè)備是在使用狀態(tài)，有多少設(shè)備是異常狀態(tài)，有多少設(shè)備發(fā)生了故障進(jìn)入每間教室后，每種設(shè)備的工作狀態(tài)，都實(shí)時(shí)呈現(xiàn)在圖中。

2.4 基于自然語言處理技術(shù)的課堂行為深度智能分析方案

自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)，人工智能，語言學(xué)關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類（自然）語言之間的相互作用的領(lǐng)域。包含文本分詞、詞頻分析和情感分析三個(gè)功能點(diǎn)。文本分詞是將連續(xù)的自然語言文本，切分成具有語義合理性和完整性的詞匯序列的過程，支持輸入或粘貼需分詞文本，并提供分詞結(jié)果展示。詞頻分析是統(tǒng)計(jì)給定文本中分詞的出現(xiàn)頻率，并按照頻率排序展示，同時(shí)提供幾十種詞云圖樣式，用戶可選擇想要的樣式，將分詞一鍵生成詞云圖并下載。情感分析是自動(dòng)對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感極性判斷并給出置信度。情感極性我們分為正負(fù)兩極，當(dāng)極性置信度大于50%為正極，小于50%為負(fù)極。情感分析是一種常見的自然語言處理（NLP）方法的應(yīng)用，特別是在以提取文本的情感內(nèi)容為目標(biāo)的分類方法中。情感分析可以被視為利用一些情感得分指標(biāo)來量化定性數(shù)據(jù)的方法。情感分析分為：基于情感詞典的傳統(tǒng)情感分析和基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法或者深度學(xué)習(xí)的情感分析。

利用自然語言處理技術(shù)對(duì)課堂行為進(jìn)行深度智能分析。通過對(duì)教師課堂語言進(jìn)行分析，并進(jìn)行語音編碼。語音編碼首先是對(duì)已經(jīng)錄制完成的語音進(jìn)行分解，分解為時(shí)長為1分鐘的音頻，對(duì)每個(gè)音頻進(jìn)行語音轉(zhuǎn)碼，將音頻文字化，之后對(duì)具體的內(nèi)容進(jìn)行分析歸類，得到課堂行為數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以教師和學(xué)生的發(fā)言內(nèi)容為分析基礎(chǔ)，教師發(fā)言以產(chǎn)生效果分類，情感的表達(dá)：如接納學(xué)生感受，表揚(yáng)或鼓勵(lì)，接納學(xué)生觀點(diǎn)等;廣泛的表達(dá)：如對(duì)課堂尚未指定學(xué)生回答的提問內(nèi)容等屬于間接影響：指示性語言：如講解、發(fā)表個(gè)人看法，給予學(xué)生指令等;針對(duì)性語言，如對(duì)特性學(xué)生進(jìn)行批評(píng)等，屬于直接行為。

3. 智慧教育技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值

教育管理決策更加科學(xué)-通過教學(xué)靜態(tài)數(shù)據(jù)、教學(xué)互動(dòng)數(shù)據(jù)、教學(xué)行為數(shù)據(jù)等全方位、多維度的數(shù)據(jù)分析，為教學(xué)管理決策提供客觀的數(shù)據(jù)支撐。

教育教學(xué)模式更加精準(zhǔn)-根據(jù)專業(yè)知識(shí)點(diǎn)與社會(huì)需求的匹配，不同課程與教學(xué)模式的匹配，不同學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)方法的匹配，實(shí)現(xiàn)教學(xué)模式的精準(zhǔn)化，學(xué)生學(xué)習(xí)的個(gè)性化。

學(xué)生學(xué)習(xí)方式更加個(gè)性化-針對(duì)學(xué)生的專業(yè)、學(xué)習(xí)軌跡、學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)行相關(guān)資源的推送及幫扶人員的精準(zhǔn)幫扶。

教育評(píng)價(jià)方法更加公平-教學(xué)過程數(shù)據(jù)的可采集、可分析，補(bǔ)充了教學(xué)評(píng)價(jià)中確實(shí)的環(huán)節(jié)，更能客觀反映教育過程的真實(shí)情況，實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)更加公平。

科學(xué)研究路線更加客觀-針對(duì)知識(shí)圖譜、專業(yè)語料庫、名師語料庫這些擁有著巨大潛力的教學(xué)數(shù)據(jù)挖掘方向，針對(duì)教學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)教學(xué)改革的影響等領(lǐng)域，做好數(shù)據(jù)的積累和機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)備。

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作者簡(jiǎn)介：王曉燕，女，鄭州，1977年2月，碩士，講師，研究方向：人工智能、教育信息化技術(shù)。