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上一期我们一起学习了智能工业,今天我们一起研究人工智能在教育领域的应用。因为业余时间有限,所以每一篇文章很难满足所有订阅者的层次,大家可以举一反三自行研究。
课堂专注度分析解决方案
通过人工智能技术实现多维度精准分析学生上课专注度,全面评估教学效果,丰富学校、教育机构教学管理手段。
方案构成
基于摄像头采集的图像信息,识别学生在课堂上的行为、表情、微动作、物品等要素,综合评估上课专注度,为学校、教育机构评估教学质量并采用针对性的提升方法提供精准依据。
图片来自百度官网
方案包括以下几个模块:
脸部朝向检测:判断学生是否面向讲台正前方,分析脸部上下左右角度、正面的时间占比;
五官及情绪识别:对学生五官及微表情进行检测分析,例如:点头示意、微笑代表注意力集中;
行为识别:监测学生使用手机、交头接耳、低头不看黑板、伏案睡觉、举手等行为;
非学习物品识别:检测学生课堂中是否有非学习相关的物品,如饮料、零食、玩具、手机、pad等;
自定义规则配置:学校可根据自身情况自定义配置专注度参数,满足不同的教学质量评估标准要求;
方案流程
在教室正前方布设摄像头采集视频,通过前置计算设备或服务器集成的专注度分析模型进行检测识别,自动分析学生及班级的专注度,实时将专注度及各种行为统计结果反馈给学校管理系统,实现教学管理联动。
图片来自百度官网
应用场景
学校课堂:对班级整体及单个学生的专注度进行全程评估,帮助学校及教师全面了解教学状况,根据每节课程的专注度数据,针对性进行班级知识点测验和加强;
培训机构:辅助线下培训机构、双师课堂进行课堂质量评估;同时,机构可以分析旁听家长的专注度、满意度情况,提升试听课程转化率;
线上教学:对线上1对1或在线录播课程进行专注度分析,帮助在线教育平台有效评估课程质量、师资服务水平,学生家长可通过平台了解学生的在线学习质量;
企业培训:帮助企业了解和评估培训课程效果及员工专注度,对企业培训成本负责,最大程度将培训转化为生产力;
总结
都是一些常规的人工智能技术,主要是人脸识别、行为分析、物体识别等,是视频分析领域的常用技术。虽然此解决方案是专门针对教育或者课堂领域,但是也可以扩展到金融柜员服务分析、海关柜员、机场等多种场景,事先需要一定的数据标注来训练模型。欢迎大家举一反三进行场景落地。
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