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          知識圖譜、專(zhuān)注力分析、情感計算等AI技術(shù)如何升級常態(tài)化錄播
          來(lái)源:www.fansheyoga.com 發(fā)布時(shí)間:2021年06月24日
          錄播系統記錄課堂全過(guò)程,是教學(xué)資源積累的早期方式。隨著(zhù)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)化錄播系統提出了更高的要求,記錄只是信息技術(shù)在課堂教學(xué)應用的開(kāi)始。
          將從常態(tài)化錄播面臨的挑戰、AI升級錄播的關(guān)鍵技術(shù)、AI升級錄播的4個(gè)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
          課堂錄播為整堂課的視頻錄制和播放提供支持,但面對數據驅動(dòng)教學(xué)教研的需求,常態(tài)化錄播存在以下2點(diǎn)局限:
          1、回顧課堂視頻費時(shí)費力
          一堂課通常有45分鐘,教師或管理者在復盤(pán)/回顧課堂視頻時(shí)需要花費大量時(shí)間,卻得不到直接有效的結果。這使教師使用錄播進(jìn)行教學(xué)研究、學(xué)情分析的積極性大打折扣。
          2、缺少數據作為教研依據
          除了整堂課的視頻沒(méi)有標記(如課堂視頻在某個(gè)時(shí)間段涉及的相關(guān)知識點(diǎn))、回顧費時(shí)費力以外,常態(tài)化錄播只有錄制和播放功能,不能提供數據分析作為教研、教學(xué)管理的依據。
          AI升級常態(tài)化錄播的關(guān)鍵技術(shù)
          1、基礎教育知識圖譜
          知識圖譜一般分成通用知識圖譜和領(lǐng)域知識圖譜,基礎教育知識圖譜屬于領(lǐng)域知識圖譜?;A教育知識圖譜的構建有準確性、全學(xué)科、全覆蓋、可用性四個(gè)方面的要求。
          準確性要求圖譜中的基礎教育知識必須準確,其知識來(lái)源必須是教材等權威資源;全學(xué)科要求圖譜必須覆蓋中國K12教育的主要九門(mén)學(xué)科(語(yǔ)文、數學(xué)、英語(yǔ)、歷史、地理、政治、生物、物理、化學(xué));全覆蓋要求每門(mén)學(xué)科的知識必須覆蓋教育部頒布的學(xué)科課程標準中規定的全部知識點(diǎn);可用性指圖譜中的知識檢索與訪(fǎng)問(wèn)效率要足夠高。
          2、專(zhuān)注力分析
          專(zhuān)注力可以反映出學(xué)生是否進(jìn)入學(xué)習狀態(tài)。傳統課堂,老師通過(guò)提高音量、增加互動(dòng)、改進(jìn)內容等方式提高學(xué)生的專(zhuān)注力,但由于教學(xué)任務(wù)重、班級人數多、精力有限,老師無(wú)法細致地了解每位學(xué)生每堂課的專(zhuān)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(guò)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,建立頭部三維空間姿態(tài)模型,通過(guò)頭部姿態(tài)在不同坐標系之間的相互轉換,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(xiàn)方向,對匯總數據進(jìn)行二次分析,從而計算出學(xué)生的社交專(zhuān)注保持力,這也是目前學(xué)習認知領(lǐng)域的分析技術(shù)。
          3、情感計算
          1997年,MIT(麻省理工)媒體實(shí)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(lèi)的外在表現,能夠進(jìn)行測量和分析并能對情感施加影響的計算。事實(shí)證明,情感計算與認知研究密不可分。
          在課堂場(chǎng)景中,利用深度學(xué)習算法對課堂教學(xué)過(guò)程進(jìn)行分析。通過(guò)采集設備獲取教學(xué)過(guò)程的圖像序列,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢測人臉位置區域,進(jìn)一步識別人臉關(guān)鍵點(diǎn),根據教學(xué)場(chǎng)景的特性進(jìn)行面部表情識別。然后再結合教學(xué)方法進(jìn)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,在此基礎上進(jìn)行教學(xué)指導,改進(jìn)教學(xué)效果。
          AI升級常態(tài)化錄播的4個(gè)方面
          1、從人工檢索到自動(dòng)標記
          錄播完成后,教師通過(guò)完整的課堂教學(xué)視頻回顧教學(xué)內容。但是如果教師想要回顧講到某個(gè)知識點(diǎn)時(shí),學(xué)生的課堂表現,則需要來(lái)回拖動(dòng)視頻進(jìn)度條,這是一個(gè)人工檢索信息的過(guò)程,視頻只完成了記錄的工作,為實(shí)際使用帶來(lái)了很大的困難。
          利用基礎教育知識圖譜技術(shù),將整堂課的關(guān)鍵知識點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)標記,由計算機代替人工,教師在回顧知識點(diǎn)時(shí)就會(huì )更加高效。除了標記知識點(diǎn),課堂專(zhuān)注力、學(xué)生情感變化也能直接呈現在視頻中。
          2、從回顧視頻到查看數據
          在回顧課堂視頻的基礎上,利用AI技術(shù)為教師和學(xué)校管理者提供課堂專(zhuān)注度、師生發(fā)言明細、教師的授課模式、學(xué)生的情緒變化等數據,能提高教學(xué)復盤(pán)的效率,從回顧視頻到查看數據,為教師成長(cháng)、教學(xué)管理提供數據支持。
          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(cháng)視頻,分享更使教學(xué)資源得到更有效地利用。
          同時(shí),AI技術(shù)自動(dòng)提取板書(shū)、整理課堂語(yǔ)音筆記、提取知識點(diǎn)等功能,不僅讓課堂教學(xué)資源得到有效積累,還可以直觀(guān)、清晰地反映教師的授課邏輯。
          4、量化過(guò)程性教學(xué)評價(jià)
          常態(tài)化錄播視頻也被學(xué)校管理者用作教師教學(xué)過(guò)程的評價(jià),管理者逐一觀(guān)看錄制好的課堂視頻,再進(jìn)行打分和評價(jià)。常態(tài)化錄播只解決了時(shí)間和地點(diǎn)的問(wèn)題,并沒(méi)有從根本上解決過(guò)程性評價(jià)缺少量化數據的問(wèn)題。
          教育評價(jià)是量化評價(jià)與質(zhì)性評價(jià)的結合,量化評價(jià)是指將評價(jià)內容化為可以量化的數據,并通過(guò)量化統計方法來(lái)分析這些數據,得到結果;而質(zhì)性評價(jià)關(guān)注評價(jià)主體與客體之間的互動(dòng)與理解。
          過(guò)程性評價(jià)也應該從量化與質(zhì)性?xún)煞矫孢M(jìn)行,AI技術(shù)為過(guò)程性評價(jià)提供了分析框架,可以幫助管理者更好地對課堂錄像進(jìn)行分析與理解,使過(guò)程性評價(jià)可用。
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