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    知識圖譜、專注力分析、情感計算等AI技術(shù)如何升級常態(tài)化錄播
    來源:panilani.com 發(fā)布時間:2021年06月24日
    錄播系統(tǒng)記錄課堂全過程,是教學(xué)資源積累的早期方式。隨著AI視頻分析技術(shù)的成熟,技術(shù)與教育更深入的融合,教育信息化2.0對常態(tài)化錄播系統(tǒng)提出了更高的要求,記錄只是信息技術(shù)在課堂教學(xué)應(yīng)用的開始。
    將從常態(tài)化錄播面臨的挑戰(zhàn)、AI升級錄播的關(guān)鍵技術(shù)、AI升級錄播的4個方面,闡述AI如何升級常態(tài)化錄播,為教育工作者提供參考。
    常態(tài)化錄播面臨的挑戰(zhàn)
    課堂錄播為整堂課的視頻錄制和播放提供支持,但面對數(shù)據(jù)驅(qū)動教學(xué)教研的需求,常態(tài)化錄播存在以下2點局限:
    1、回顧課堂視頻費時費力
    一堂課通常有45分鐘,教師或管理者在復(fù)盤/回顧課堂視頻時需要花費大量時間,卻得不到直接有效的結(jié)果。這使教師使用錄播進行教學(xué)研究、學(xué)情分析的積極性大打折扣。
    2、缺少數(shù)據(jù)作為教研依據(jù)
    除了整堂課的視頻沒有標記(如課堂視頻在某個時間段涉及的相關(guān)知識點)、回顧費時費力以外,常態(tài)化錄播只有錄制和播放功能,不能提供數(shù)據(jù)分析作為教研、教學(xué)管理的依據(jù)。
    AI升級常態(tài)化錄播的關(guān)鍵技術(shù)
    1、基礎(chǔ)教育知識圖譜
    知識圖譜一般分成通用知識圖譜和領(lǐng)域知識圖譜,基礎(chǔ)教育知識圖譜屬于領(lǐng)域知識圖譜?;A(chǔ)教育知識圖譜的構(gòu)建有準確性、全學(xué)科、全覆蓋、可用性四個方面的要求。
    準確性要求圖譜中的基礎(chǔ)教育知識必須準確,其知識來源必須是教材等權(quán)威資源;全學(xué)科要求圖譜必須覆蓋中國K12教育的主要九門學(xué)科(語文、數(shù)學(xué)、英語、歷史、地理、政治、生物、物理、化學(xué));全覆蓋要求每門學(xué)科的知識必須覆蓋教育部頒布的學(xué)科課程標準中規(guī)定的全部知識點;可用性指圖譜中的知識檢索與訪問效率要足夠高。
    2、專注力分析
    專注力可以反映出學(xué)生是否進入學(xué)習(xí)狀態(tài)。傳統(tǒng)課堂,老師通過提高音量、增加互動、改進內(nèi)容等方式提高學(xué)生的專注力,但由于教學(xué)任務(wù)重、班級人數(shù)多、精力有限,老師無法細致地了解每位學(xué)生每堂課的專注力情況。
    伴隨式采集課堂教學(xué)視頻后(不干擾課堂教學(xué)),通過頭部姿態(tài)估計技術(shù),推斷出學(xué)生頭部在三維空間的姿態(tài)參數(shù),建立頭部三維空間姿態(tài)模型,通過頭部姿態(tài)在不同坐標系之間的相互轉(zhuǎn)換,判斷學(xué)生群體的頭部朝向。
    再利用頭部姿態(tài)追蹤人眼的視線方向,對匯總數(shù)據(jù)進行二次分析,從而計算出學(xué)生的社交專注保持力,這也是目前學(xué)習(xí)認知領(lǐng)域的分析技術(shù)。
    3、情感計算
    1997年,MIT(麻省理工)媒體實驗室的Rosalind Picard教授提出了“情感計算”的概念,她把“情感計算”定義為:針對人類的外在表現(xiàn),能夠進行測量和分析并能對情感施加影響的計算。事實證明,情感計算與認知研究密不可分。
    在課堂場景中,利用深度學(xué)習(xí)算法對課堂教學(xué)過程進行分析。通過采集設(shè)備獲取教學(xué)過程的圖像序列,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測人臉位置區(qū)域,進一步識別人臉關(guān)鍵點,根據(jù)教學(xué)場景的特性進行面部表情識別。然后再結(jié)合教學(xué)方法進行深度分析,幫助學(xué)校了解教師授課風(fēng)格及學(xué)生情感狀態(tài)變化,在此基礎(chǔ)上進行教學(xué)指導(dǎo),改進教學(xué)效果。
    AI升級常態(tài)化錄播的4個方面
    1、從人工檢索到自動標記
    錄播完成后,教師通過完整的課堂教學(xué)視頻回顧教學(xué)內(nèi)容。但是如果教師想要回顧講到某個知識點時,學(xué)生的課堂表現(xiàn),則需要來回拖動視頻進度條,這是一個人工檢索信息的過程,視頻只完成了記錄的工作,為實際使用帶來了很大的困難。
    利用基礎(chǔ)教育知識圖譜技術(shù),將整堂課的關(guān)鍵知識點進行自動標記,由計算機代替人工,教師在回顧知識點時就會更加高效。除了標記知識點,課堂專注力、學(xué)生情感變化也能直接呈現(xiàn)在視頻中。
    2、從回顧視頻到查看數(shù)據(jù)
    在回顧課堂視頻的基礎(chǔ)上,利用AI技術(shù)為教師和學(xué)校管理者提供課堂專注度、師生發(fā)言明細、教師的授課模式、學(xué)生的情緒變化等數(shù)據(jù),能提高教學(xué)復(fù)盤的效率,從回顧視頻到查看數(shù)據(jù),為教師成長、教學(xué)管理提供數(shù)據(jù)支持。
    3、更有效的教學(xué)資源積累
    完整的課堂視頻是一種教學(xué)資源,但是這種教學(xué)資源利用難度大。利用AI技術(shù)為教師提供課堂教學(xué)視頻剪輯,用短視頻替代長視頻,分享更使教學(xué)資源得到更有效地利用。
    同時,AI技術(shù)自動提取板書、整理課堂語音筆記、提取知識點等功能,不僅讓課堂教學(xué)資源得到有效積累,還可以直觀、清晰地反映教師的授課邏輯。
    4、量化過程性教學(xué)評價
    常態(tài)化錄播視頻也被學(xué)校管理者用作教師教學(xué)過程的評價,管理者逐一觀看錄制好的課堂視頻,再進行打分和評價。常態(tài)化錄播只解決了時間和地點的問題,并沒有從根本上解決過程性評價缺少量化數(shù)據(jù)的問題。
    教育評價是量化評價與質(zhì)性評價的結(jié)合,量化評價是指將評價內(nèi)容化為可以量化的數(shù)據(jù),并通過量化統(tǒng)計方法來分析這些數(shù)據(jù),得到結(jié)果;而質(zhì)性評價關(guān)注評價主體與客體之間的互動與理解。
    過程性評價也應(yīng)該從量化與質(zhì)性兩方面進行,AI技術(shù)為過程性評價提供了分析框架,可以幫助管理者更好地對課堂錄像進行分析與理解,使過程性評價可用。
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