AI智慧课堂教学系统

AI智慧课堂教学系统

通过AI人工智能技术，采用ST教学分析方法、弗兰德斯互动分析法与人工智能技术相结合，建立数据分析模型实现对课堂中各种教学行为和教学内容进行自动分析，自动形成课堂教学行为和教学内容的分析数据，为师生的日常教学提供智能化的教学辅助，为教师和家长针对学生的教育指导提供客观真实的数据参考。 内置精确的AI智能分析系统，准确分析人脸、声音、表情、行为、姿态等，并将分析数据传到智慧教育管理平台，生成评价报告。通过人工智能手段及大数据个性化精准分析，从单一到多元，从封闭到开放，助力学校个性化教学的发展。 系统特色： 先进的AI智能识别分析技术：基于深度学习的人脸识别算法，准确识别视频中的单个个体人脸、表情、行为、姿态等信息，不受方向、人脸重叠影响。 精准的管理模式改变：通过大数据统计分析，对教学质量客观评价，审核关键环节，对教师、学生的教学过程日常行为分析，实现精准管理，有迹可循，教学管理智能、科学、利用，实现区域教育均衡发展。 多维度的学情分析：以图表和数据的方式，呈现学生活跃度统计、学生考勤、日常行为分析，教师行为分析、教学效果分析等学情大数据图表，精准分析每个学生的学习方式和特点，培养学生智慧学习方式。 基于多维度、多层级数据统计后的用户反思，助力教师专业成长：通过AI课堂教学过程数据采集与识别分析，记录教学过程， 开展互动教研服务、 教师培训服务等，精准观摩，教学反思，进行教学问题的诊断与改进，促进教师专业成长，提升教师的业务水平。 智慧学习方式转变：通过大数据统计监测学习效果及时评价，诊断学习中的问题，改进日常学习方式和行为，精准学习，培养学生智慧学习方式，并通过远程互动式课堂，使教与学双方之间的沟通交流不受时间和空间的限制，优质资源共享。 部署简单快捷： 一台AI分析主机、一个摄像机和一个云端服务器，即可实现视频采集、智能识别分析，高度集成化，连接、操作简便、维护方便，满足大规模常态化教室和分组教学智慧教室建设应用。 系统功能： AI课堂智能识别系统： 主要有人脸识别、表情识别、行为识别、姿态识别、声纹识别、知识点识别等应用构成。 人脸识别：主要是根据人的面部特征，自动进行身份鉴别的一种技术，通过人脸特征提取及相似度比对，应用知识模型对特征进行处理，在度量空间里计算两个特征的相似度。 人脸识别考勤:本模块对学生人脸进行智能识别，识别的人脸与录入的数据库进行相识度分析比对，可进行学生考勤，统计学生出勤人数，上传平台学生人脸抓拍图片及人脸数量。 表情识别：表情识别主要分为老师表情识别和学生表情识别。 老师表情识别主要是采集老师在教学过程中的表情并进行识别和分析，主要识别分为积极、消极、中性等表情。基于教师人脸型、嘴、鼻、眼、眉等的精准定位，从算法和数据两个维度深入研究人脸配准技术，识别教师上课的表情。 学生表情识别采集学生在上课过程中的表情并进行识别和分析，主要识别分为高兴、中性、惊讶、难过、愤怒、害怕、厌恶等表情。 行为识别：主要识别老师在讲授、板书、讲解PPT、演示、巡视、辅导、提问等行为；识别学生听讲、站立回答问题及其它行为。 采用人工智能技术的深度学习机器算法，依据建立的教师行为、学生行为的各种教学行为模型，智能识别教学过程中的各种行为，为教师的教学反思和学校的教研活动提供客观的数据支撑，形成课堂评价参考依据。 姿态识别：通过在教学过程中识别学生的姿态，分析学生的动作行为，如举手、站立、讲解题目等，并进行统计分析每个学生举手次数、站立次数、讲题次数等数据。 通过人体的四肢进行定位，确定人体的躯干关节位置，分析学生的动作行为。 声纹识别：声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。智能识别教学过程中老师和每个学生的声音，并进行统计分析教师讲课总时长和学生发言总时长、思考状态总时长、单次思考大时长、自习状态总时长等行为数据。 知识点识别：知识点是课程中信息传递的基本单元，知识点的表示与关联对提高课程的学习导航具有重要的作用。通过对老师在教学中播放的PPT内容进行识别，转成文字内容进行记录保存，形成知识点摘要。 AI智慧课堂分析评价系统： 主要有课堂分析评价、教师分析评价、学生分析评价。 课堂分析评价： 采用ST课堂性格分析、弗兰德斯互动分析、课堂效果分析技术与人工智能技术相结合，通过建立数据分析模型从行为分析/效果分析/内容识别等方面分析，提供真实有效课堂评价数据。从课堂音频、视频方面进行声纹数据、出镜数据、教师表情数据数学、课堂行为数据进行，自动形成课堂分析报告。 从课堂分析模型ST教学分析、弗兰德斯互动分析维度分析课堂性格、互动比例，自动形成课堂教学评价数据。从课堂考勤、知识点识别、声纹识别、姿态识别维度分析课堂的整体参与度，进而给教师提供改善建议。? 教师分析评价： 针对课堂性格评价，智能评价教师，给教师提供教学建议。进行精准观摩，结合图像识别、语音识别等数据分析评价结果，有效的识别学生对知识掌握情况，及时调整教学策略，提升教学水平。 通过对教师授课、板书、演示、巡视、辅导、提问等多种教学行为进行自动分析评价。针对教学视频进行精准观摩，结合图像识别、语音识别等数据分析评价结果，有效的识别学生对知识掌握情况，及时调整教学策略，提升教学水平。 针对课堂性格评价，结合评课模板，智能评价课堂，给教师提供教学建议。教学反思，为教研人员提供海量的教学分析数据，从而实现更精细、更准确、更全面的教学质量评估。借助教师分析报告实现更精细、准确、全面的教师评价，助力提升教学水平。 学生分析评价： 结合人工智能，通过分析学生的课堂表现、课堂考勤、课堂实时表情和行为分析生成学生个人分析分析报告，形成性格评价参考依据；直观展现课堂学习效果数据，给出学生评价，从而有针对性地为学生提供更个性化学习指导建议，转变学习方式。 通过语音智能识别，知识点视频摘要，为老师、家长关注学生学习效率提供有效的数据支撑。有针对性地为学生提供个性化指导，支撑学生个性化学习。通过AI大数据让教师和家长准确了解学生课堂习惯以及学情分析，转变学习方式。 智能巡课系统： 一种新的课堂观察记录工具，它将学校或区域内全体教师作为一个整体，采用数字化手段描述教师和学生的课堂行为。通过移动端实时记录和通用性的统计分析，使教育者更容易发现教学过程与教学成果之间的联系，有助于改变课堂生态、提高教学有效性、提升教学质量和教育管理水平。?