课堂智能评测系统在教学中的应用

1、人工智能课堂智能评测系统在教学中的应用2017年7月20日，国务院印发了新一代人工智能发展规划。规划中明确指出：“人工智能在教育等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活 品质。”在众多的人工智能技术中，我们选用了新颖的、基于心理学理论依据的生物识别人工智能技术微表情识别AI，研究开发出了课堂智能评测系统。前言目 录030102课评应用探讨课评应用实践课评实施方式第一部分课评应用探讨01PART 01偏重上课老师的讲课能力评价，较少考虑学生接受程度和课堂气氛的评测。希望从学生视角客观评测课堂整体气氛，以及对课程难易度的接受情况。评价内容主观性强，基本依靠教研老师的个人教学经

2、验，容易形成评价分歧。集众多经验老师、专家等评测观点于大成，通过大数据分析能够实现智能评价。课评表述笼统模糊，无法量化衡量，进而难以形成客观的横向对比。数字化和标准化呈现评测结果，可以为老师和家长提供客观的共识依据。内容描述抽象宽泛，被评老师无法直观再现感受，较难精确把握评价要点。提供分析结果和上课音视频的同步，再现上课的重要瞬间，直观了解被评重点。上课老师缺乏客观的教学水平提升自我验证手段，只能通过多次评价课检验。通过便捷的检索统计功能，方便老师进行学期、学年或者培训课程内的数据统计。上课老师较难掌握个体学生与整体学生的上课差异，无法进行针对性的个性化教育。能有效形成全班学生的的整体数据和每

3、个学生的个性化数据，方便老师因材施教。123456课堂教学评 价中的问题 和应用可能微表情识别AI课评应用可能性第二部分课评应用实践02PART 02源于麻省理工学院的AI源于麻省理工学院媒体实验室的美国Affectiva公司的微表情 识别AI是建立在心理学基础上的人工智能技术。该公司位列2017年度全球人工智能100强企业，和微软、谷歌、亚马逊、IBM等并列为AI技术主要供应商。微表情识别AI的理论基础是著名心理学家保罗艾克曼教 授确立的FACS，一种心理学可视化面部行为符号体系。该技术并且一直保持着对人类7种情感和21种基本表情 的多人同时识别分析准确率的全球领先地位。真的有基于心理学的A

4、I技术吗？ 真的有！课堂智能评测的应用实践课堂智能评测系统，通过连续完整地采集和评测学生上课时的微表情变化，能够实时分析课堂 整体的授课气氛转换、师生互动情况、老师的上课类型，也能够形成每位学生的注意力和课堂 活跃度等的听课数据集。通过整个课程单位的大数据分析等应用，能够提供老师和家长以相同 的客观数据，可以有针对性地共同帮助学生提高学习成绩。课堂智能评测系统工作原理课堂整体评测指标输出课堂智能评测系统的功能主要分成两大部分：整体评测部分和个体评测部分。个体评测主要集中在课堂活跃度和 上课注意力这两个关键的维度进行评测。整体评测部分主要通过“课堂气氛活跃度”、“学 生课堂参与度”和“授课类型”

5、三个维度进行评测分析。1课堂气氛 活跃度3学生课堂参与度2老师授课类型能够较为客观地反映师生间的互动 情况和学生们接受知识点时的兴奋、 平静、困惑等情绪变化，间接地反 映出老师的备课内容、课程设计等 课前准备和实际上课时的互动情况。主要通过分析学生在课堂上的情绪 及行为的转换频率反应学生对于教 师授课的参与程度。参与度的高低 和老师在这堂课上的教学手法及课 程节奏的把控息息相关。通过计量和分析学生的听课、讨论 和练习及实验的时间配比，结合各 年级的语文、数学等课型特点的大 数据分析，能够智能地分析出这堂 课属于讲授型、对话型等授课类型。课堂整体评测指标输出学生个体 活跃度2学生个体注意力1能够

6、连续动态地分析每位学生的思考、倾听、活跃等情绪 状态的变化。通过这些变化特点，能够较清晰地把握该学 生在课程各个节点的参与程度，帮助老师了解该学生在听 讲和掌握知识点时的特点，有利于精准分析以学生为单位 的讲课效果和了解不同类型学生的课程参与情况。主要通过追踪捕捉和分析每位学生的注意力集中与分散的比 例，数据化呈现以往只能靠老师主观描述的上课注意力的变 化情况。这个评测能够解决了老师无法准确把握每位学生上 课情况的难题，而且能够帮助尽早发现学生上课注意力不集 中的特点和原因，针对性地找出解决问题的办法。学生个体评测指标输出A老师教师培训的效果提升B老师C老师D老师教研评价自我提升相互借鉴经验学习1234第三部分课评实施方式03PART 03实时分析用部署实时分析用部署方案注重 分析结果的及时展现和快 速生成。该部署方案采用 简洁的直连式部署，通过 在每个教室里部署摄像头 和微表情处理服务器的方 式，能够以教室为单位独 立进行课堂智能评测。该方案能够实现边上课边 实时展示微表情分析结果， 在标准45分钟课程结束后 的几分钟内完成统计报表 的输出，非常适合校内公 开课、远程公开课、教学 示范课、教学研究课、教师 教学比赛等场合的使用。非实时分析用部署非实时分析用部署方案侧重于课堂评测数据的积累和分析。通过对多个教室多堂课高清录像的非实时的集