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「解决方案」AI课堂系统解决方案

2020-10-18 16:21:45

 

 AI课堂系统解决方案

 目录

 第一章背景分析 1

 1.1理念背景 1

 1.2政策分析 1

 1.3现状与需求 2

 1.4总体目标 4

 第二章方案总体思路 5

 2.1设计原则 5

 2.2设计依据 6

 第三章方案总体设计 7

 3.1总体架构 7

 3.2亮点优势 8

 3.2.1先进的AI Cloud技术框架 8

 3.2.2领先的视频图像处理技术 8

 3.2.3便捷的Poe供电模式 8

 3.2.4无感式学生人脸点名 8

 3.2.5精准地师生行为分析 9

 3.2.6丰富的场景业务应用 9

 3.2.7高价值的业务数据 9

 第四章系统详细设计 10

 4.1学生人脸点名系统 10

 4.1.1系统架构 10

 4.1.2安装示意图 11

 4.1.3设备组成 11

 4.1.4功能亮点 13

 4.2学生行为分析系统 14

 4.2.1系统架构 14

 4.2.2安装示意图 15

 4.2.3设备组成 15

 4.2.4功能亮点 17

 4.3 2机位AI课堂系统 18

 4.3.1系统架构 18

 4.3.2安装示意图 19

 4.3.3设备组成 20

 4.3.4功能亮点 24

 4.4 3机位AI课堂系统 26

 4.4.1系统架构 26

 4.4.2安装示意图 27

 4.4.3设备组成 27

 4.4.4功能亮点 32

 第五章业务详细设计 35

 5.1业务概述 35

 5.2课堂考勤 35

 5.2.1业务背景 35

 5.2.2业务方案 36

 5.3课堂督查 40

 5.3.1业务背景 40

 5.3.2应用功能 41

 5.4资源管理 43

 5.4.1应用现状 43

 5.4.2应用功能 44

 5.5课堂分析 51

 5.5.1应用现状 51

 5.5.2 AI分析维度 53

 5.5.3课堂行为分析 54

 5.5.4课堂专注度分析 56

 5.6班牌发布 59

 5.7信息查询 60

 第六章成功案例 61

 6.1上海杨浦高级中学 61

 6.2济南市平阴县职业中等专业学校 61

 6.3杭州第11中学 62

 第七章项目配单 64

 图片目录

 图1.业务总体架构 7

 图2.系统架构1 10

 图3.安装示意图 11

 图4.二代学生人脸抓拍机 11

 图5.课堂人脸比对服务器 12

 图6.系统架构2 14

 图7.二代学生人脸抓拍机 15

 图8.课堂人脸比对服务器 16

 图9.系统架构3 19

 图10.安装示意图 19

 图11. K系列智能录播主机(poe) 20

 图12.教师4K深眸摄像机(poe) 21

 图13.二代学生人脸抓拍机 22

 图14.抗回音拾音器 23

 图15.录播触控键盘(无线接入) 23

 图16.系统架构4 26

 图17. K系列智能录播主机(poe) 28

 图18.教师4K深眸摄像机(poe) 29

 图19.学生4K深眸摄像机(poe) 30

 图20.二代学生人脸抓拍机 31

 图21.抗回音拾音器 32

 图22.录播触控键盘(无线接入) 32

 图23.考勤管理的重要性 36

 图24.教师画面 37

 图25.教师考勤记录 37

 图26.学生画面 38

 图27.人脸点名结果 38

 图28.考勤分析报表 39

 图29.巡查内容 40

 图30.实时巡课示意图 41

 图31.实时巡课评价示意图 42

 图32.智能巡课 42

 图33.巡课分析报表 43

 图34.全校课程 44

 图35. CS客户端 45

 图36. BS端直播 45

 图37.手机客户端直播 46

 图38.课程点播 47

 图39.校级优课评选 47

 图40.评选课程列表 48

 图41.评论打分 48

 图42.评论打分 49

 图43.个人中心 49

 图44.视频编辑 50

 图45.传统课堂 51

 图46. AI课堂 52

 图47. AI分析维度 53

 图48.行为分析种类 54

 图49.班级行为统计分析 54

 图50.班级行为对比分析 55

 图51.班级行为趋势分析 55

 图52.全校行为统计分析 56

 图53.学生专注度分析原理 57

 图54.学生专注度指数对比图 57

 图55.班级专注度对比图 58

 图56.班级专注度趋势图 58

 图57.成绩与专注度指数碰撞分析 59

 图58.电子班牌 59

 图59.消息推送 60

 图60.上海杨浦高级中学 61

 图61.平阴县职业中等专业学校 61

 图62.杭州第11中学 62

 第 一 章 背景分析

 1.1 理念背景

 因材施教是教学中一项重要的教学方法和教学原则,在教学中根据不同学生的认知水平、学习能力以及自身素质,教师选择适合每个学生特点的学习方法来有针对性的教学,发挥学生的长处,弥补学生的不足,激发学生学习的兴趣,树立学生学习的信心,从而促进学生全面发展。因材施教的教育理念最早出自《论语·先进篇》。

  子路问:“闻斯行诸?”

 子曰:“有父兄在,如之何其闻斯行之?”

 冉有问:“闻斯行诸?”

 子曰:“闻斯行之。”

 公西华曰:“由也问,闻斯行诸?子曰,‘有父兄在’;求也问闻斯行诸,子曰‘闻斯行之’。赤也惑,敢问。”

 子曰:“求也退,故进之;由也兼人,故退之。”

 上文讲述的是孔子与其弟子的一段对话,孔子面对不同弟子提出的同一问题,根据他们不同的秉性和条件,给出了不同的答案,可见“因材施教”这一理念对于教师、家长、学校以及教育公平的实现都具有重要意义。

  1.2 政策分析

 2014年8月29日中共中央政治局审议通过了《关于深化考试招生制度改革的实施意见》,意见中明确提出“增强高考与高中学习的关联度,考生总成绩由统一高考的语文、数学、外语3个科目成绩和高中学业水平考试3个科目成绩组成。保持统一高考的语文、数学、外语科目不变、分值不变,不分文理科,外语科目提供两次考试机会。计入总成绩的高中学业水平考试科目,由考生根据报考高校要求和自身特长,在思想政治、历史、地理、物理、化学、生物等科目中自主选择”。

  2017年1月国务院印发的《国家教育事业发展“十三五”规划》为各学校校园信息化建设指明了方向,规划中明确指出“要遵循教书育人规律、遵循学生成长规律,以学生为主体,以教师为主导,创新育人模式,培育和践行社会主义核心价值观,不断提高学生思想水平、政治觉悟、道德品质、文化素养,让学生成为德才兼备、全面发展的人才;全力推动信息技术与教育教学深度融合。建设课程教学与应用服务有机结合的优质在线开放课程和资源库,全面推进“优质资源班班通”,鼓励教师利用信息技术提升教学水平、创新教学模式,利用翻转课堂、混合式教学等多种方式用好优质数字资源。深入推进“网络学习空间人人通”,形成线上线下有机结合的网络化泛在学习新模式。引导学校与教师依托网络学习空间记录学生学习过程,进行教学综合分析,创新教学管理方式。鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈,为推动个性化学习和针对性教学提供支持。支持各级各类学校建设智慧校园,综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式。鼓励高等学校基于互联网开展学历与非学历继续教育。”

 2018年4月13日教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》中明确指出“以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础,依托各类智能设备及网络,积极开展智慧教育创新研究和示范,推动新技术支持下教育的模式变革和生态重构;构建智慧学习支持环境。加强智慧学习的理论研究与顶层设计,推进技术开发与实践应用,提高人才培养质量。大力推进智能教育,开展以学习者为中心的智能化教学支持环境建设,推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用,利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革,探索泛在、灵活、智能的教育教学新环境建设与应用模式。”

 这一系列政策有效地促进了人工智能技术与课堂教学的结合,这种结合不再是单一系统的建设,而是具备环境全面感知、网络无缝互通、海量数据支撑、开放学习环境、师生个性服务等特征。

  1.3 现状与需求

 1) 走班考勤管理难

 新高考改革的实施,使得不少学校开始实行走班制教学模式,这就打破了传统教学中学生、教师、教室相对固定的局限,学生可以根据自己的学历和兴趣,选择自身发展的层次班级上课,不同班级的教学内容和层次要求不同。要想使走班制更好的应用到教学当中,发挥其应有的作用,就需要有相关配套设施提供保障,尤其是考勤应用显得尤为重要。走班制班级的考勤与传统班级有很大不同,它所涉及的学生信息更复杂,统计考勤的难度更大。用户对考勤管理的及时性、高效性都提出了更高的要求,无感地、自动的的考勤管理方式呼之欲出。

  2) 巡课督导实施难

 传统的人工巡课方式大多凭经验、靠感觉、简单描述课堂教学情况,难以及时地发现课堂中出现的问题,并且巡课记录难以有效地进行整合分析,而且巡课员往往精力有限,难以兼顾到每一个教室。复用原有教室点位进行在线巡课应运而生,但是往往大多数学校还是采取人工“看视频”的方式;随着AI技术的不断发展,通过图像分析和行为识别技术对日常课堂教学中出现的违纪行为进行自动识别,并输出每一堂课的巡课记录报表,真正实现管理部门对每节课的教学质量的有效监管。

  3) 教学质量缺乏量化分析手段

 教学质量的高低关系到学校的生存和发展,主要体现在教师教学能力水平、学生吸收知识的效率。不同的老师间,由于学历水平、知识结构、历史经验之间存在巨大的差异,会导致其教学能力水平有高低之分;不同的学生间,由于天赋秉性、理解能力不同,知识转化吸收的效率也不尽相同。由于缺乏量化的分析手段,无法及时发现“教”与“学”过程中存在的问题,也就无法在这些问题点/弱项上进行改进提升,提高教学质量也就成为一句空话。运用最新的人脸识别、行为分析、大数据、视频结构化等技术进行教学课程的量化分析逐渐成为一大趋势。

  4) 系统难以深度融合

 课堂作为教学的主阵地,为了营造一种较为轻松活泼的学习氛围,教室内往往不能安装过多的教学设备,课堂中常用的录播系统、监控系统、巡课系统往往相互独立,无法进行深度融合,造成资源的浪费。这就迫切要求设备能够复用,功能高度集成,实现“ALL IN ONE”的效果。

  1.4 总体目标

 以课堂为核心,聚焦人脸识别、行为分析、视频结构化、大数据技术与教学的深度融合。打通考勤、录播、教学分析等应用壁垒,实现人脸考勤管理、可视化巡课督导、视频资源管理、伴随式课堂分析、精准消息推送等功能,满足教师、学生、家长和管理者等多角色的需求。

  第 二 章 方案总体思路

 2.1 设计原则

 系统建设一般遵循如下几点原则:

  1) 统一标准,资源共享原则

 系统的建设需要充分考虑相关信息系统与学校所在省、市教育信息资源的共享,建立信息资源共享机制,充分利用网络基础、业务系统和信息资源,加强整合,促进互联互通,信息共享,使有限的资源发挥最大的效益;

 2) 开放性原则

 系统建设需要对开发平台、数据库和运行环境进行统一考虑。校内的应用和资源会越来越多,如果对各项应用缺乏有效的组织和管理,技术升级存在风险,那么系统维护的成本就会不断增加。

  3) 无缝集成原则

 在符合行业标准体系指导下,系统可以无缝集成学校已建和新建的业务应用系统,促进数据利用的最大化,最大程度融合数据交换集成、用户管理、统一身份认证、业务数据整合、信息资源展示等功能,以标准、数据、应用、用户作为重点要素进行规划和建设。

  4) 先进性原则

 系统应该采用先进的技术和产品,使其在面对物联网技术迅速发展的挑战时,能够保持系统架构的领先性。采用先进技术和产品,可以适应大量数据和多媒体信息传输、处理、交换的需要。系统还应该采用先进的理念、先进的技术和先进的系统工程办法,建设一个可持续发展的,具有先进性、开放性的智慧的系统。

  5) 系统安全性原则

 在系统建设过程中,应该充分考虑系统的安全,如数据安全、网络安全、传输安全、管理安全等。系统的安全性主要包括硬件平台的安全性、感知网络通信系统安全性、操作系统安全性、数据库安全性、应用软件系统安全性等等。

  2.2 设计依据

 解决方案的设计主要依据国家政策、相关法律规章、国家和行业相关标准、相关研究成果等资料进行规划设计,具体如下:

  1) 《国家教育事业发展“十三五”规划》

 2) 《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》

 3) 《教育部办公厅关于开展2016-2017年度“一师一优课、一课一名师”活动的通知》

 4) 《教学视听设备及系统维护与操作的安全要求》 GB12641-2007

 5) 《民用闭路监视电视系统工程技术规范》

  GB50198-1994

 6) 《建筑物电子信息系统防雷技术规范》

  GB50343-2004

 7) 《智能建筑工程质量验收规范》

  GB50339-2003

 8) 《演播室数字电视编码参数规范》

  GB/T 14857-1993

 9) 《音频、视频及类似电子设备 安全要求》

  GB 8898-2011

 10) 《工业、企业通信接地设计规范》

  GBJ79-85

 11) 《国际综合布线六类信道标准》

  ISO/IEC11801

 12) 《交换、控制技术要求》

  GB/T 28181-2011

 13) 《建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范》

 GB/T50312-2000

 14) 《电子计算机场地通用规范》

 GB/T 2887-2000

 15) 《计算机软件开发规范》

  GB8566-1988

 16) 《信息技术、软件包质量要求和测试》

  GB/T 17544-1998

 第 三 章 方案总体设计

 3.1 总体架构

 图1. 业务总体架构

 系统业务设计的针对用户为:老师、学生、家长和学校管理者,以课堂为核心场景,运用最新的技术和产品,构建“教”、“学”和“管”三大类的应用,总体架构详细说明如下:

  4种组合:根据不同的用户需求,可以将系统设备组合分为4大类,每大类对应不同的业务功能。

  6种应用:打通考勤、录播、教学分析等应用壁垒,实现人脸考勤管理、可视化巡课督导、视频资源管理、伴随式课堂分析、信息查询等功能,满足教师、学生、家长和管理者等多角色的需求。

  4类用户:学校是以“教”与“学”为核心目的的相对封闭的生态系统,一切工作都围绕着提升学生综合素质、学习各类知识。老师、学生和校内管理者构成了校园运行的基本要件,同时随着家校互动越来越紧密,家长渴望及时了解子女学习成长的点点滴滴、及时帮助子女。

  3.2 亮点优势

 3.2.1 先进的AI Cloud技术框架

 海康威视AI Cloud是基于云边融合的以视频为核心的智能物联网架构,通过边缘节点、边缘域和云计算中心三级有机结合,系统满足“边缘感知、按需汇聚、分级应用、多层认知”的业务需求。边缘节点能够对采集的数据进行结构化分析提取,具备感知理解能力。融合AI智能算法,具备感知理解更有效、更精准、目标细节传输更高效、减轻网络压力,智能算法调度更灵活及业务响应更敏捷等特性。

  3.2.2 领先的视频图像处理技术

 图像采集设备内嵌海康威视自主研发的智能跟踪算法,采用独特的人脸检测与头肩模型检测结合的方式,可以更加有效地实现对教师的跟踪及学生定位检测。同时,设备具备高效的宽动态和底噪度效果,能有效地防止高亮度的环境光干扰。

  海康威视在图像采集分析处理方面的技术能力在全球都处于领先地位,遍布全国的海康摄像头每时每刻都在监视着整个城市,震慑怀有不轨之心的人。在图像视频方面有着绝对的优势及自信,海康能够确保录播图像的清晰度,满足甚至超越精品视频对画质的要求。

  3.2.3 便捷的Poe供电模式

 K系列智能录播主机支持对2个摄像机、拾音器进行供电,无需单独部署电源,大大节约了施工成本、简化了调试步骤。

  3.2.4 无感式学生人脸点名

 学生人脸抓拍机通过不断地扫描抓拍,并实时传到后台进行比对分析,可以精准地分析出考勤结果,及时报告考勤异常人员。

  3.2.5 精准地师生行为分析

 系统利用人脸比对和视频结构化技术,可以实现3种教师行为、7种学生行为识别与分析,这些可以作为学生成长的基础数据,奠定未来教育大数据新起点。

  3.2.6 丰富的场景业务应用

 系统可以实现多种业务应用,将课堂考勤、课堂督查、资源管理、课堂分析、班牌发布和消息推送等功能完整地整合在一起,满足了学校对于课堂的综合管理需求,保证了信息化建设投资的高利用率。

  3.2.7 高价值的业务数据

 系统通过专业的底层设备,可以精准地采集师生考勤数据(可结合图片、视频)、师生课堂行为数据(不同行为的精彩图片、各个行为的短视频)、学生专注度情况。这些数据可以对接到上层的家校通平台、在线教育平台、智慧校园平台中,助力这些业务的不断深化。

  第 四 章 系统详细设计

 4.1 学生人脸点名系统

 4.1.1 系统架构

 图2. 系统架构1

 系统由教室端和中心端组成,其中教室端主要由二代学生人脸抓拍机组成;中心端主要由课堂人脸比对服务器、存储设备、管理平台和相关服务器组成。一台课堂人脸比对服务器支持分析20个前端设备。

  4.1.2 安装示意图

 图3. 安装示意图

 二代学生人脸抓拍机居中安装,保证画面能够覆盖全体学生。

  4.1.3 设备组成

 4.1.3.1 二代学生人脸抓拍机

 图4. 二代学生人脸抓拍机

 设备型号:iDS-EPT8142-H/F (8-32mm)(2.8mm)

 学生人脸抓拍机,集合定点看全景、动点看细节的优势,采用一体化设计,达到单产品既能看全又能看清的效果。

  Ø 功能特点

 全景相机

 l 1/2.7" Progressive Scan CMOS,最高分辨率及帧率可达1920 × 1080@60fps

 l 视场角:水平105°

 l 星光级超低照度,0.01Lux/F1.0(彩色),0.005Lux/F1.0(黑白)

 特写相机

 l 1/1.8" 4MP Progressive Scan CMOS,最高分辨率及帧率可达2688×1512@30fps

 l 水平180°;垂直0°-90°

 l 超低照度,0.01Lux/F1.6(彩色),0.005Lux/F1.6(黑白)

 l 4倍光学变倍,16倍数字变倍

 系统参数

 l 支持标准的API开发接口,支持海康SDK、ONVIF、CGI、ISAPI、GB/T28181接入和E家协议接入

 l 支持1路音频输入和1路音频输出

 l 支持1路报警输入和1路报警输出,支持报警联动功能

 4.1.3.2 课堂人脸比对服务器

 图5. 课堂人脸比对服务器

 产品型号:iDS-ENS2016-M/E

 Ø 功能特点

 l 可接驳符合ONVIF、RTSP标准及众多主流厂商的网络摄像机;

 l 支持H.265、H.264编码前端自适应接入;

 l 支持GB28181协议;

 l 内置4块4T的硬盘,支持抓拍库存储;

 l 支持RAID0、RAID1、RAID5、RAID6和RAID10;

 l 支持硬盘配额、硬盘盘组、硬盘老化三种存储模式;

 l 支持重要录像文件加锁保护功能;

 l 四个千兆网卡,支持网络容错和多址设定应用;

 l 支持网络检测(网络流量监控、网络抓包、网络通畅)功能;

 l 支持同屏预览,可实现监控画面与报警信息同屏显示;

 l 支持可视化文件管理,可秒级查看历史录像文件、图片文件;Ÿ

 l 支持人脸检索功能,可按事件、姓名检索人脸,支持以脸搜脸;

 l 搭配教室里的学生人脸抓拍机,对图片中人脸进行智能建模和分析,实现课堂学生考勤;

 4.1.4 功能亮点

 4.1.4.1 人脸识别无感自动点名

 系统以人脸识别技术为基础,学生人脸抓拍机在上课期间对学生进行扫描抓拍,课堂人脸比对服务器将扫描抓拍的图片与人脸库中的图片进行比对分析,

 自动得出考勤结果,整个过程无须人工参与,有效地解决代答、代签以及占用教学时间等问题。

  4.1.4.2 多维数据综合考勤报表

 平台支持汇总显示多个维度的考勤数据,包括全校、各个班级课堂出勤统计值(到课率、出勤异常人次、旷课人次、迟到人次、早退人次);各个班级出勤排名;支持以课表形式展示课堂出勤记录;支持查看学生出勤详情。

  4.1.4.3 考勤异常补签审核机制

 由于人脸底图不清晰、学生长时间低头无法被抓拍等原因导致的考勤异常情况,支持通过管理平台手动补签,也支持学生通过H5页面主动发起补签申请,任课老师审核通过后即可变更考勤状态。

  4.1.4.4 数据应用学生专注度分析

 利用人脸识别数据与丰富的学生行为数据可以分析出每堂课中每位学生的课堂专注度,还可以分析出班级的专注度指数,运用这些数据可以进行统计、对比、趋势和碰撞分析。

  4.2 学生行为分析系统

 4.2.1 系统架构

 图6. 系统架构2

 系统由教室端和中心端组成,其中教室端主要由二代学生人脸抓拍机组成;中心端主要由课堂行为分析服务器、存储设备、管理平台和相关服务器组成。一台课堂行为分析服务器支持分析20个前端设备。

  4.2.2 安装示意图

 二代学生人脸抓拍机居中安装,保证画面能够覆盖全体学生。

  4.2.3 设备组成

 4.2.3.1 二代学生人脸抓拍机

 图7. 二代学生人脸抓拍机

 设备型号:iDS-EPT8142-H/F (8-32mm)(2.8mm)

 学生人脸抓拍机,集合定点看全景、动点看细节的优势,采用一体化设计,达到单产品既能看全又能看清的效果。

  Ø 功能特点

 全景相机

 l 1/2.7" Progressive Scan CMOS,最高分辨率及帧率可达1920 × 1080@60fps

 l 视场角:水平105°

 l 星光级超低照度,0.01Lux/F1.0(彩色),0.005Lux/F1.0(黑白)

 特写相机

 l 1/1.8" 4MP Progressive Scan CMOS,最高分辨率及帧率可达2688×1512@30fps

 l 水平180°;垂直0°-90°

 l 超低照度,0.01Lux/F1.6(彩色),0.005Lux/F1.6(黑白)

 l 4倍光学变倍,16倍数字变倍

 系统参数

 l 支持标准的API开发接口,支持海康SDK、ONVIF、CGI、ISAPI、GB/T28181接入和E家协议接入

 l 支持1路音频输入和1路音频输出

 l 支持1路报警输入和1路报警输出,支持报警联动功能

 4.2.3.2 课堂行为分析服务器

 图8. 课堂人脸比对服务器

 产品型号:iDS-ENS2016-H/E

 Ø 功能特点

 l 可接驳符合ONVIF、RTSP标准及众多主流厂商的网络摄像机;

 l 支持H.265、H.264编码前端自适应接入;

 l 支持GB28181协议;

 l 内置4块4T的硬盘,支持抓拍库存储;

 l 支持RAID0、RAID1、RAID5、RAID6和RAID10;

 l 支持硬盘配额、硬盘盘组、硬盘老化三种存储模式;

 l 支持重要录像文件加锁保护功能;

 l 四个千兆网卡,支持网络容错和多址设定应用;

 l 支持网络检测(网络流量监控、网络抓包、网络通畅)功能;

 l 支持同屏预览,可实现监控画面与报警信息同屏显示;

 l 支持可视化文件管理,可秒级查看历史录像文件、图片文件;Ÿ

 l 支持人脸检索功能,可按事件、姓名检索人脸,支持以脸搜脸;

 l 搭配教室里的学生人脸抓拍机,对图片中人脸进行智能建模和分析,实现课堂学生考勤;

 l 搭配教室里的学生人脸抓拍机,对人体进行分析,实现学生行为分析,同时将人脸数据与行为数据关联,构建学生个人大数据应用。

  4.2.4 功能亮点

 4.2.4.1 人脸识别无感自动点名

 系统以人脸识别技术为基础,学生人脸抓拍机在上课期间对学生进行扫描抓拍,课堂人脸比对服务器将扫描抓拍的图片与人脸库中的图片进行比对分析,自动得出考勤结果,整个过程无须人工参与,有效地解决代答、代签以及占用教学时间等问题。

  4.2.4.2 多维数据综合考勤报表

 平台支持汇总显示多个维度的考勤数据,包括全校、各个班级课堂出勤统计值(到课率、出勤异常人次、旷课人次、迟到人次、早退人次);各个班级出勤排名;支持以课表形式展示课堂出勤记录;支持查看学生出勤详情。

  4.2.4.3 考勤异常补签审核机制

 由于人脸底图不清晰、学生长时间低头无法被抓拍等原因导致的考勤异常情况,支持通过管理平台手动补签,也支持学生通过H5页面主动发起补签申请,任课老师审核通过后即可变更考勤状态。

  4.2.4.4 图像识别学生行为分析

 课堂行为分析服务器通过分析扫描抓拍的图片,可以识别分析出7种学生行为分析:阅读、书写、听讲、举手、起立、趴桌子、玩手机;管理平台通过汇总分析这些数据,可以实现学生行为的统计、对比和趋势分析。

  4.2.4.5 数据应用学生专注度分析

 利用人脸识别数据与丰富的学生行为数据可以分析出每堂课中每位学生的课堂专注度,还可以分析出班级的专注度指数,运用这些数据可以进行统计、对比、趋势和碰撞分析。

  4.3 2机位AI课堂系统

 4.3.1 系统架构

 图9. 系统架构3

 系统由教室端和中心端组成,其中教室端主要由教师4K深眸摄像机、二代学生人脸抓拍机、2个拾音器和一个智能录播主机组成;中心端主要由管理平台软件、存储设备和相关服务器组成。

  4.3.2 安装示意图

 图10. 安装示意图

 智能录播主机支持通过POE方式给前端2个摄像机供电,通过音频线给拾音器供电,无需单独安装电源线供电,极大简化了安装流程。

  4.3.3 设备组成

 整个系统由教师摄像机、学生摄像机、抗回音拾音器、录播触控键盘和K系列智能录播主机等部分组成,下面详细介绍一下每一个设备。

  4.3.3.1 K系列智能录播主机

 该设备作为系统的核心模块,采用海康威视自主研发的全新一代高清录播一体机,该设备融合了多项 IT 专利技术,集成了视频编码、混音控制、自动导播、录播控制等功能,满足常态化及精品教学要求,可广泛应用于校园精品课程建设、远程教学、校园活动直播等场合。

  图11. K系列智能录播主机(poe)

 产品型号:iDS-8104LHFH-K2/4P

 Ø 产品主要特点

 l 视频输入接口:

 poe接口≥4、SDI≥4、HDMI≥1、VGA≥1;视频输出接口:HDMI≥1、VGA≥1;以太网接口≥2;音频端子输入接口≥6;USB接口≥4。

  l 输出信号格式支持:1920*1080/60Hz;1280*1024/60Hz;1280*720/60Hz;1024*768/60Hz。

  l 所有通道最高支持1080p高清实时编码图像分辨率,信噪比≥35db,回放图像帧率≥25帧/s,监视水平分辨力≥900TVL,回放水平分辨力≥900TVL。

  l 支持基于录播摄像机实现多种课堂行为数据的结构化:阅读、书写、听讲、举手、起立、趴桌子、玩手机;

 l 录制模式支持电影模式、资源模式、画中画模式,其中资源模式录播时至少可有

 2画面、3画面、4画面三种组合方式可选。

  l 设备支持导播功能,具有自动、手动两种导播模式,可设置导播策略(是否学生全景过渡、是否师生双画面等),支持课件检测。

  l 支持RTMP、RTSP直播功能。

  l 支持自动混音功能,无需外接混音器。

  l 支持背景图片叠加功能。

  l 支持片头片尾添加功能。

  l 采用高品质AAC音频编码技术,采样率≥48KHz,实现环境声音的真实还原。

  l 支持自动导播,实现教师全景画面、教师特写画面、学生全景画面、学生特写画面、板书特写画面和HDMI/VGA多媒体信号自动切换录制,满足精品课件录制要求。

  4.3.3.2 教师4K深眸摄像机(poe)

 图12. 教师4K深眸摄像机(poe)

 产品型号:iDS-ECD8092-H/PT(6mm)

 l 三目摄像机与高性能GPU模块组成,内嵌双目立体视觉算法与深度学习算法;

 l 支持HD1920×1080p @30fps实时帧率,图像更流畅;

 l 码流平滑设置,适应不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求;

 l 支持H.265/H.264/MJPEG视频压缩算法,支持多级别视频质量配置、H.264编码复杂度Baseline/Main/High Profile;

 l 支持宽动态范围达120dB;

 l 支持ONVIF(profile S/profile G)、CGI、PSIA、ISAPI、GB/T28181和E家协议接入;

 l 支持防雷、防浪涌、防静电;

 l 支持标准的128G 及以下Micro SD/SDHC/SDXC卡存储;

 l 支持10M/100M/1000M自适应网口;

 l 支持1对音频输入/输出;

 l 支持2对报警输入/输出;

 l 支持三级用户权限管理,支持授权的用户和密码,支持IP地址过滤;

 l 支持HTTPS,支持创建证书;

 l 初始设备开机修改密码,保障密码安全;

 4.3.3.3 二代学生人脸抓拍机

 图13. 二代学生人脸抓拍机

 设备型号:iDS-EPT8142-H/F (8-32mm)(2.8mm)

 学生人脸抓拍机,集合定点看全景、动点看细节的优势,采用一体化设计,达到单产品既能看全又能看清的效果。

  Ø 功能特点

 全景相机

 l 1/2.7" Progressive Scan CMOS,最高分辨率及帧率可达1920 × 1080@60fps

 l 视场角:水平105°

 l 星光级超低照度,0.01Lux/F1.0(彩色),0.005Lux/F1.0(黑白)

 特写相机

 l 1/1.8" 4MP Progressive Scan CMOS,最高分辨率及帧率可达2688×1512@30fps

 l 水平180°;垂直0°-90°

 l 超低照度,0.01Lux/F1.6(彩色),0.005Lux/F1.6(黑白)

 l 4倍光学变倍,16倍数字变倍

 系统参数

 l 支持标准的API开发接口,支持海康SDK、ONVIF、CGI、ISAPI、GB/T28181接入和E家协议接入

 l 支持1路音频输入和1路音频输出

 l 支持1路报警输入和1路报警输出,支持报警联动功能

 4.3.3.4 抗回音拾音器

 采用抗回音拾音器对教师及学生音频进行采集,可根据教室大小布置拾音器数量,一般标准型的教室(70平米左右)安装2个。吸顶式安装,安装高度2.5米。拾音器实物图如下:

  图14. 抗回音拾音器

 4.3.3.5 录播触控键盘(无线接入)

 图15. 录播触控键盘(无线接入)

 产品型号:DS-EFK14-LB

 Ø 产品主要特点

 l 采用10.1英寸的触摸式液晶屏,Android系统

 l 支撑TF卡扩展,USB2.0 OTG接口

 l 支持录播与互动系统的教师视频画面、学生视频画面、课件、合成画面实时预览

 l 支持临时教学视频会议召集、点对点呼叫,会议提问,静音控制功能

 l 支持一键控制录播系统开始录制、暂停录制、停止录制,支持一键控制互动设备开始录制,停止录制

 l 支持一键屏蔽教学录制过程,录播系统停止录制,同时外界无法访问本教室录播系统

 l 支持一键下载随堂录制资源

 4.3.4 功能亮点

 4.3.4.1 人脸识别无感自动点名

 系统以人脸识别技术为基础,学生人脸抓拍机在上课期间对学生进行扫描抓拍,课堂人脸比对服务器将扫描抓拍的图片与人脸库中的图片进行比对分析,自动得出考勤结果,整个过程无须人工参与,有效地解决代答、代签以及占用教学时间等问题。

  4.3.4.2 多维数据综合考勤报表

 平台支持汇总显示多个维度的考勤数据,包括全校、各个班级课堂出勤统计值(到课率、出勤异常人次、旷课人次、迟到人次、早退人次);各个班级出勤排名;支持以课表形式展示课堂出勤记录;支持查看学生出勤详情。

  4.3.4.3 考勤异常补签审核机制

 由于人脸底图不清晰、学生长时间低头无法被抓拍等原因导致的考勤异常情况,支持通过管理平台手动补签,也支持学生通过H5页面主动发起补签申请,任课老师审核通过后即可变更考勤状态。

  4.3.4.4 2机位4画面录播精品化

 通过不断提升前端相机的图像处理分析能力,实现2机位4画面效果:教师全景、教师特写、学生全景和板书特写,达到“精品化”的录播效果。

  4.3.4.5 图像识别师生行为分析

 课堂行为分析服务器通过分析扫描抓拍的图片,可以识别分析出3种教师行为:走下讲台、板书和多媒体讲授;7种学生行为分析:阅读、书写、听讲、举手、起立、趴桌子、玩手机;管理平台通过汇总分析这些数据,可以实现师生行为的统计、对比和趋势分析。

  4.3.4.6 数据应用课堂专注度分析

 利用人脸识别数据与丰富的学生行为数据可以分析出每堂课中每位学生的课堂专注度,还可以分析出班级的专注度指数,运用这些数据可以进行统计、对比、趋势和碰撞分析。

  4.3.4.7 POE供电简化安装流程

 智能录播主机支持通过POE方式给前端两个摄像机供电,支持直接通过音频线给拾音器供电,大大节省了安装成本,简化了调试流程,实现“傻瓜式”安装部署。

  4.4 3机位AI课堂系统

 4.4.1 系统架构

 图16. 系统架构4

 系统由教室端和中心端组成,其中教室端主要由教师4K深眸摄像机、学生4K深眸摄像机、二代学生人脸抓拍机、2个拾音器和一个智能录播主机组成;中心端主要由管理平台软件、存储设备和相关服务器组成。

  4.4.2 安装示意图

 4.4.3 设备组成

 整个系统由教师摄像机、学生摄像机、抗回音拾音器、录播触控键盘和K系列智能录播主机等部分组成,下面详细介绍一下每一个设备。

  4.4.3.1 K系列智能录播主机

 该设备作为系统的核心模块,采用海康威视自主研发的全新一代高清录播一体机,该设备融合了多项 IT 专利技术,集成了视频编码、混音控制、自动导播、录播控制等功能,满足常态化及精品教学要求,可广泛应用于校园精品课程建设、远程教学、校园活动直播等场合。

  图17. K系列智能录播主机(poe)

 产品型号:iDS-8104LHFH-K2/4P

 Ø 产品主要特点

 l 视频输入接口:

 poe接口≥4、SDI≥4、HDMI≥1、VGA≥1;视频输出接口:HDMI≥1、VGA≥1;以太网接口≥2;音频端子输入接口≥6;USB接口≥4。

  l 输出信号格式支持:1920*1080/60Hz;1280*1024/60Hz;1280*720/60Hz;1024*768/60Hz。

  l 所有通道最高支持1080p高清实时编码图像分辨率,信噪比≥35db,回放图像帧率≥25帧/s,监视水平分辨力≥900TVL,回放水平分辨力≥900TVL。

  l 支持基于录播摄像机实现多种课堂行为数据的结构化:阅读、书写、听讲、举手、起立、趴桌子、玩手机;

 l 录制模式支持电影模式、资源模式、画中画模式,其中资源模式录播时至少可有2画面、3画面、4画面三种组合方式可选。

  l 设备支持导播功能,具有自动、手动两种导播模式,可设置导播策略(是否学生全景过渡、是否师生双画面等),支持课件检测。

  l 支持RTMP、RTSP直播功能。

  l 支持自动混音功能,无需外接混音器。

  l 支持背景图片叠加功能。

  l 支持片头片尾添加功能。

  l 采用高品质AAC音频编码技术,采样率≥48KHz,实现环境声音的真实还原。

  l 支持自动导播,实现教师全景画面、教师特写画面、学生全景画面、学生特写画面、板书特写画面和

 HDMI/VGA多媒体信号自动切换录制,满足精品课件录制要求。

  4.4.3.2 教师4K深眸摄像机(poe)

 图18. 教师4K深眸摄像机(poe)

 产品型号:iDS-ECD8092-H/PT(6mm)

 l 三目摄像机与高性能GPU模块组成,内嵌双目立体视觉算法与深度学习算法;

 l 支持HD1920×1080p @30fps实时帧率,图像更流畅;

 l 码流平滑设置,适应不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求;

 l 支持H.265/H.264/MJPEG视频压缩算法,支持多级别视频质量配置、H.264编码复杂度Baseline/Main/High Profile;

 l 支持宽动态范围达120dB;

 l 支持ONVIF(profile S/profile G)、CGI、PSIA、ISAPI、GB/T28181和E家协议接入;

 l 支持防雷、防浪涌、防静电;

 l 支持标准的128G 及以下Micro SD/SDHC/SDXC卡存储;

 l 支持10M/100M/1000M自适应网口;

 l 支持1对音频输入/输出;

 l 支持2对报警输入/输出;

 l 支持三级用户权限管理,支持授权的用户和密码,支持IP地址过滤;

 l 支持HTTPS,支持创建证书;

 l 初始设备开机修改密码,保障密码安全;

 4.4.3.3 学生4K深眸摄像机(poe)

 图19. 学生4K深眸摄像机(poe)

 产品型号:iDS-ECD8092-H/PE(4mm)

 l 三目摄像机与高性能GPU模块组成,内嵌双目立体视觉算法与深度学习算法;

 l 支持HD1920×1080p @30fps实时帧率,图像更流畅;

 l 码流平滑设置,适应不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求;

 l 支持H.265/H.264/MJPEG视频压缩算法,支持多级别视频质量配置、H.264编码复杂度Baseline/Main/High Profile;

 l 支持宽动态范围达120dB;

 l 支持ONVIF(profile S/profile G)、CGI、PSIA、ISAPI、GB/T28181和E家协议接入;

 l 支持防雷、防浪涌、防静电;

 l 支持标准的128G 及以下Micro SD/SDHC/SDXC卡存储;

 l 支持10M/100M/1000M自适应网口;

 l 支持1对音频输入/输出;

 l 支持2对报警输入/输出;

 l 支持三级用户权限管理,支持授权的用户和密码,支持IP地址过滤;

 l 支持HTTPS,支持创建证书;

 l 初始设备开机修改密码,保障密码安全;

 4.4.3.4 二代学生人脸抓拍机

 图20. 二代学生人脸抓拍机

 设备型号:iDS-EPT8142-H/F (8-32mm)(2.8mm)

 学生人脸抓拍机,集合定点看全景、动点看细节的优势,采用一体化设计,达到单产品既能看全又能看清的效果。

  Ø 功能特点

 全景相机

 l 1/2.7" Progressive Scan CMOS,最高分辨率及帧率可达1920 × 1080@60fps

 l 视场角:水平105°

 l 星光级超低照度,0.01Lux/F1.0(彩色),0.005Lux/F1.0(黑白)

 特写相机

 l 1/1.8" 4MP Progressive Scan CMOS,最高分辨率及帧率可达2688×1512@30fps

 l 水平180°;垂直0°-90°

 l 超低照度,0.01Lux/F1.6(彩色),0.005Lux/F1.6(黑白)

 l 4倍光学变倍,16倍数字变倍

 系统参数

 l 支持标准的API开发接口,支持海康SDK、ONVIF、CGI、ISAPI、GB/T28181接入和E家协议接入

 l 支持1路音频输入和1路音频输出

 l 支持1路报警输入和1路报警输出,支持报警联动功能

 4.4.3.5 抗回音拾音器

 采用抗回音拾音器对教师及学生音频进行采集,可根据教室大小布置拾音器数量,一般标准型的教室(70平米左右)安装2个。吸顶式安装,安装高度2.5

 米。拾音器实物图如下:

  图21. 抗回音拾音器

 4.4.3.6 录播触控键盘(无线接入)

 图22. 录播触控键盘(无线接入)

 产品型号:DS-EFK14-LB

 Ø 产品主要特点

 l 采用10.1英寸的触摸式液晶屏,Android系统

 l 支撑TF卡扩展,USB2.0 OTG接口

 l 支持录播与互动系统的教师视频画面、学生视频画面、课件、合成画面实时预览

 l 支持临时教学视频会议召集、点对点呼叫,会议提问,静音控制功能

 l 支持一键控制录播系统开始录制、暂停录制、停止录制,支持一键控制互动设备开始录制,停止录制

 l 支持一键屏蔽教学录制过程,录播系统停止录制,同时外界无法访问本教室录播系统

 l 支持一键下载随堂录制资源

 4.4.4 功能亮点

 4.4.4.1 人脸识别无感自动点名

 系统以人脸识别技术为基础,学生人脸抓拍机在上课期间对学生进行扫描抓

 拍,课堂人脸比对服务器将扫描抓拍的图片与人脸库中的图片进行比对分析,自动得出考勤结果,整个过程无须人工参与,有效地解决代答、代签以及占用教学时间等问题。

  4.4.4.2 多维数据综合考勤报表

 平台支持汇总显示多个维度的考勤数据,包括全校、各个班级课堂出勤统计值(到课率、出勤异常人次、旷课人次、迟到人次、早退人次);各个班级出勤排名;支持以课表形式展示课堂出勤记录;支持查看学生出勤详情。

  4.4.4.3 考勤异常补签审核机制

 由于人脸底图不清晰、学生长时间低头无法被抓拍等原因导致的考勤异常情况,支持通过管理平台手动补签,也支持学生通过H5页面主动发起补签申请,任课老师审核通过后即可变更考勤状态。

  4.4.4.4 2机位5画面录播精品化

 通过不断提升前端相机的图像处理分析能力,实现2机位4画面效果:教师全景、教师特写、学生全景、学生特写和板书特写,达到“精品化”的录播效果。

  4.4.4.5 图像识别师生行为分析

 课堂行为分析服务器通过分析扫描抓拍的图片,可以识别分析出3种教师行为:走下讲台、板书和多媒体讲授;7种学生行为分析:阅读、书写、听讲、举手、起立、趴桌子、玩手机;管理平台通过汇总分析这些数据,可以实现师生行为的统计、对比和趋势分析。

  4.4.4.6 数据应用课堂专注度分析

 利用人脸识别数据与丰富的学生行为数据可以分析出每堂课中每位学生的课堂专注度,还可以分析出班级的专注度指数,运用这些数据可以进行统计、对比、趋势和碰撞分析。

  4.4.4.7 POE供电简化安装流程

 智能录播主机支持通过POE方式给前端两个摄像机供电,支持直接通过音频线给拾音器供电,大大节省了安装成本,简化了调试流程,实现“傻瓜式”安装部署。

  第 五 章 业务详细设计

 5.1 业务概述

 本方案的整体业务应用聚焦在“课堂”,主要包括课堂考勤、课堂督查、教学视频资源管理、课堂分析、班牌发布和消息推送共6类应用,下面详细介绍一下。

  5.2 课堂考勤

 5.2.1 业务背景

 课堂教学的高效开展,师生按时出勤是前提条件,不能遵守教学时间会影响到教学秩序,不利于学生养成良好的守时习惯,间接地影响到良好的学习氛围。因此加强和改进课堂考勤工作非常重要,考勤结果关系到如下几个方面:

  Ø 教师的日常考评:老师应该带头遵守时间,成为学生的表率;良好的出勤习惯反映出老师日常工作的计划性,能够有条不乱地安排自己的工作,积极地开展课堂教学,做到“不迟到”、“不早退”。

  Ø 学生的日常管理:随着班级学生人数的增多,有效地管理成为一大难题,经常迟到早退会严重影响到正常的教学秩序,不利于学生从小养成良好的守时习惯,个别学生的违规可能会引起示范效应,破坏良好的班风班貌,从而会影响到良好的学习氛围。

  Ø 学生的安全:千里之堤毁于蚁穴、一时的疏忽可能会造成严重的后果,学生安全问题具有随机性、难以及时发现,学生无故的缺勤可能预示着较大的安全风险,而不能及时地发现与干预,也会给学校管理者造成不好的影响。

  图23. 考勤管理的重要性

 5.2.2 业务方案

 结合用户的实际需要,在考勤管理上,一般会形成如下两种不同层次的需求:

  Ø 出勤率统计:复用现有满足性能要求的前端设备,不要求精确分析到每一个学生的出勤状态,只需能够分析出每节课到课的整体人数,得出每一节课的出勤率,并且这些数据可以通过平台进行检索查询;

 Ø 精确考勤:学校对每一个学生的考勤状态都比较关心,希望可以运用先进的系统进行自动、无感地考勤,数据尽量做到精确、统计的准确率较高。

  这两种需求就会产生两种不同性价比的解决方案:出勤率统计方案和课堂人脸点名方案。

  5.2.2.1 教师人脸考勤

 图24. 教师画面

 教师4K深眸摄像机内置深度学习算法,可以通过前端识别比对方式,分析出教师的考勤结果,如下图所示:

  图25. 教师考勤记录

 5.2.2.2 学生人脸点名

 统计分析出每一个学生的出勤状态需要更高清的前端设备和更高效地人脸分析比对后端设备,普通相机由于其分辨率有限,后排或者角落的学生成像像素比较低,难以进行比对分析,而学生人脸抓拍机由静点和动点两部分组成,静点负责拍摄教室学生整体画面,动点负责抓拍学生局部画面。

  其输出的画面比较适合后端的人脸分析设备进行比对分析,从而保证其准确率较高。后端的人脸分析比对设备也至关重要,比对的性能不足将会影响到最终的比对效率和准确率。

  图26. 学生画面

 管理平台可以汇总显示每一个学生的考勤状态,如果未抓拍到,可以进行及时地补录。

  图27. 人脸点名结果

 5.2.2.3 考勤分析报表

 图28. 考勤分析报表

 通过汇总每一个班级的考勤数据,可以分析出到课率、异常人数(旷课、迟到、早退等);同时可以将长期统计的数据进行趋势分析,看出各个班级整体情况。

  5.3 课堂督查

 5.3.1 业务背景

 图29. 巡查内容

 教学过程需要进行有效地监管,通过严格地监管能发现教学过程中发生的问题,巡课督导制度就是一种常态化的监管手段,巡课督导工作一般围绕下面几个维度进行:

  Ø 教学执教情况检查:老师教课的连续性、逻辑性,学生吸收知识的积极性、整体状态;

 Ø 多媒体辅助教学:课件PPT设计是否规范清晰、内容是否与当堂课目标一致,能否吸引学生的注意力;

 Ø 课堂行为表现:老师是否做到仪态端正、对待学生是否和蔼亲切,是否使用标准普通话,是否有体罚学生的行为;

 Ø 课堂教学组织纪律:学生上课是否做与上课无关事情,是否有玩手机、讲话、吵闹等现象;老师是否对学生违纪行为放任自流;

 Ø 是否按课表上课:老师是否有私自调换、挪用、挤占其他课程的现象;甚至是否有脱岗、中途离开课堂等现象。

  5.3.2 应用功能

 5.3.2.1 实时人工巡课

 传统的教学巡课需要巡课员到各个教室外进行实地查看统计,对是否按课表上课,教师上课情况,课堂要求进行统计并记录,这样会存在一些问题,包括会影响老师的发挥、给老师带来心理压力,学生的表现等等。通过本系统,老师可以不受时间、地域、方式的约束地实时在线进行巡课,避免以上问题,如下图所示:

  图30. 实时巡课示意图

  针对有监控中心大屏的学校,可以方便地将需要关注的教室画面拖动上墙,实现便捷的操作。

  针对每个巡课的教室,可以直接在平台上进行记录评价,评价的维度和分值权重可以根据实际情况来设置,如下图所示:

  图31. 实时巡课评价示意图

 5.3.2.2 智能巡课

 一个巡课员如果同时负责巡查多个教室的话,很难及时发现课堂中存在的违纪问题,通过自动分析出课堂中重点行为:趴桌子、起立等,可以从一定程度上辅助巡课员更加高效地开展工作。

  图32. 智能巡课

 5.3.2.3 巡课分析报表

 图33. 巡课分析报表

 通过汇总所有班级的巡课记录,可以清晰地展示人工巡课次数、智能巡课情况、每个班级的巡课结果等。

  5.4 资源管理

 5.4.1 应用现状

 课堂是教学的主要阵地,教课的水平与课程学习吸收的效率息息相关,以前限于技术瓶颈,老师无法及时回顾当堂课教与学的情况,无法进行教学过程的“复盘”,学生也渠道获取当堂课音视频。近几年来,技术发展日新月异,对于教学课程视频的需求逐渐浮出水面,主要表现如下:

  Ø 教学经验的传承:优秀老师的授课经验是经过长时间的打磨、改进获得的,是学校的宝贵财富,需要被记录和传承,录制保存为系列课程,作为新进

 老师学生的模板;

 Ø 老师课后反思的实际需要:当堂课的教学情况,需要及时“复盘”分析,借助音视频工具找出不足、不到位的地方;

 Ø 学生的自主学习的支撑:限于吸收知识的水平,当堂课可能无法及时地掌握知识点,借助录制好的课程来进行自主学习无疑是比较好的办法;

 Ø 在线教学评比:学校为了培育良好的竞争氛围,会组织校内的讲课比赛,限于场地和时间,在线评课、移动评课逐渐成为常态。

  5.4.2 应用功能

 课程视频资源的应用功能主要包含课程展示、全资源点播、在线直播、优课评选、个人空间、在线编辑等功能。

  Ø 课程展示

 通过将全校录制的所有课程视频资源,按照年级、学科、老师等条件分门别类地展现,有利于形成校内视频资源库,用户可以根据筛选条件快速检索。

  图34. 全校课程

 Ø 在线直播

 受限于场地和时间,通过网络的方式进行课程的直播逐渐成为趋势。系统提供3种观看方式有:CS客户端、BS客户端、手机客户端。

  下图是CS客户端:

  图35. CS客户端

 下图是BS客户端

 图36. BS端直播

 下图是手机客户端:提供直播、点播、个人中心等基本功能

 图37. 手机客户端直播

 Ø 全资源点播

 平台支持“立体式”资源整合,围绕课堂视频,用户可上传相应文档,类型如:教案、课件、课程设计、案例文档、辅助图片等,格式支持PDF、office、jpg等,实现课堂资源包的共享方式,相关文档亦可如课堂视频一样,实现在线查看,通过立体式的资源包共享方式,解决用户全方位理解以及学习课程的需要。

  图38. 课程点播

 Ø 优课评选

 校级平台设置有优课评选模块,可支持校级优课评比活动。在评比活动期间,教师可查看评比活动详情,如活动名称、活动进展、活动介绍、参赛作品(未设置成果时显示)、成果展示(设置成果后显示)。

  图39. 校级优课评选

 活动的评委在活动评分有效期内进行评分。点击轮播图上的“进入评分”按钮,查看活动评分列表,如下图:

  图40. 评选课程列表

 a) 课程评分

 点击“评分”,显示播放视频,评分指标和权重,评语。评委可拖动评分也可手动输入,“当前得分”会根据单个指标的评分实时变化。评分过程中,为防止数据丢失,会每

 5分钟自动保存。评委还可以对所评课程设置专家评语。如下图:

  图41. 评论打分

  评分完成后,点击“提交”按钮,保存评分和评语,评委完成评分。

  b) 结果查看

 评委评分后只能查看评分,不能再次设置。查看评委评分,页面形式与评分时类似,如下图:

  图42. 评论打分

 Ø 个人空间

 平台支持教师与学生的个人空间。个人空间中教师可以管理自己的课程和视频,还可以查看自己已收藏的课程、查看观看历史、修改个人资料、修改个人密码。

  图43. 个人中心

 Ø 视频编辑

 知识点标记:平台支持知识点标记技术,实现知识点打点信息与视频进度关联的效果,用户可通过搜索,实现所搜即所得,可以很方便将45分钟的课堂视频的各个知识点,随意搜看,而无须为了某个知识点

 费力的看完整节课程,充分满足移动学习者的需求。

  在线编辑:平台支持对视频进行在线编辑,主要可以进行视频裁剪和添加片头片尾。通过视频裁剪功能,教师可以选取保留的视频片段,丢弃不需要的视频片段;也可对视频添加片头片尾。

  视频编辑功能满足教师最常用的功能,且没有繁复的客户端操作,有益于教学资源的高效生成。

  图44. 视频编辑

 5.5 课堂分析

 5.5.1 应用现状

 图45. 传统课堂

 全世界都在实践的传统教学模式在过去100年间基本没有变化:学生早上来到学校,和其他几十个学生一起坐在教室里,面对着老师,听他滔滔不绝地讲解45分钟,休息10分钟后换一个老师,换一个话题,接着来。这样每天6到8个小时,所有的孩子读着同样的课本,解答同样的习题,背诵同样的诗文。这种模式下存在如下几点问题:

  1) 学习效率低:每个学生的思维方式不一样,学习能力和进度不一样,教师往往“照本宣科”,难以顾及每一个学生,学习的效率其实是很低的;

 2) 被动式教育:传统的课堂教学模式难以调动学生的逻辑思考和分析问题的能力,被动接受各种信息。但是很多科学研究表明,学生如果用自己天性喜欢的方式来学习,则学得更快,知识在大脑里留下的印象更加深刻;

 3) 无法及时反馈:任课老师无法兼顾到每一个学生,对学生在学习中的进度无法及时了解,由于性格等原因,学生也很少向老师反馈学习疑惑。

  图46. AI课堂

 随着人脸识别、行为分析、视频结构化等技术的快速发展,利用这些技术进行课堂数据的“伴随式”和“即时式”采集越来越成为一种趋势。这种AI课堂教学模式存在如下优点:

  1) 可量化:教师和学生在课堂中的一举一动都可以统计分析出来,准确地展现课堂中发生的各种活动,使从“主观感受”变为“客观数据”成为可能;

 2) 易管理:通过将师生行为和情绪量化为数据,可以清晰地发现问题学生(学习效率低、表情消极等),及时地进行干预和引导;

 3) 精细化:以前由于教师精力有限难以深度了解每一个学生的学习情况,现在有了这些可以量化的报表就可以比较精确地、针对性地教学。

  5.5.2 AI分析维度

 图47. AI分析维度

 海康威视基于现有的技术条件,主要聚焦课堂行为分析和课堂专注度分析两大类。

  课堂行为分析包括:

  Ø 班级行为统计分析

 Ø 班级行为对比分析

 Ø 班级行为趋势分析

 Ø 全校行为统计分析

 课堂专注度分析包括:

  Ø 学生专注度对比分析

 Ø 班级专注度对比分析

 Ø 班级专注度趋势分析

 Ø 考试成绩&专注度碰撞分析

 5.5.3 课堂行为分析

 5.5.3.1 行为分析种类

 图48. 行为分析种类

 3种教师行为:走下讲台、板书、多媒体讲授;

 7种学生行为:阅读、书写、听讲、举手、起立、趴桌子和玩手机;

 5.5.3.2 班级行为统计分析

 图49. 班级行为统计分析

 通过不断扫描抓取课堂中师生行为数据,汇总展示3种教师行为和7种学生行为数据,这些数据能够反应课堂气氛、教学效果。

  5.5.3.3 班级行为对比分析

 图50. 班级行为对比分析

 通过将各个班级的数据整合在一起比较,可以看出各个班级之间的差异,表现在课堂气氛、违纪情况和师生互动等情况,这样的数据为“同课异构”分析提供基本的依据。

  5.5.3.4 班级行为趋势分析

 图51. 班级行为趋势分析

 通过长期观察记录课堂行为数据,可以看出各个班级的课堂行为趋势,从而为班主任或者学校领导辅助决策提供依据。

  5.5.3.5 全校行为统计分析

 图52. 全校行为统计分析

 通过将学校各个班级的师生行为数据汇总在一起,可以看得出学校课堂整体教学成效,为校领导辅助决策提供依据。

  5.5.4 课堂专注度分析

 5.5.4.1 课堂专注度原理

 专注度原来只是一个感性的词语,形容学生上课时专注程度,限于技术条件,无法进行量化。运用学生人脸抓拍机进行预置点位之间的扫描轮巡就可以实时地、准确地反映出学生专注状态。

  图53. 学生专注度分析原理

 具体实现原理如下:

  Ø 数据清洗:由于学生人脸抓拍机在各个预置点的视野有重复,会导致间隔较短时间同一学生上传多张抓拍数据,如果不进行过滤,就会造成统计的不准确,得到的指数也无法表征实际专注情况。

  Ø 分配权重:同一时间抓拍到的学生图片越多,这些学生分配的权重越大,上课期间,不断地分配权重,并进行累计。

  Ø 归一化处理:由于最终统计的数据范围可能不在一个范围内,需要将这些数据转化在同一范围内才能有可比性。

  5.5.4.2 学生专注度对比分析

 如下图所示:设定横轴为学生,纵轴为学生专注度指数,就可以发现学生间专注度情况,及时发现离群学生。

  图54. 学生专注度指数对比图

 1) 中位数:通过一定的建模运算,可以得出这类指数的中位数,特别指出该指数不是平均数,而是表征一个符合实际的“标准值”;

 2) 通过发现“离群学生”(偏离中位数范围的学生),针对这类学生进行线下谈话,辅助教学管理。

  5.5.4.3 班级专注度对比分析

 设定横轴为班级,纵轴为班级专注度指数,偏离群体的班级将会受到特别关注。

  图55. 班级专注度对比图

 各个班级在同一时间内的专注度指数展现在一个坐标里面,主要是用来发现“离群”班级,该类班级明显偏离中位数,值得特别关注。

  5.5.4.4 班级专注度趋势分析

 设定横轴为时间,纵轴为班级专注度指数,就可以形成该班级指数的趋势图,根据整体趋势就可以精确发现到问题班级。

  图56. 班级专注度趋势图

 通过将每一个班级在每一个学科的专注度指数展现在一条曲线图上面,可以看得出这个学科在该班级的教学效果,如果整体趋势长期线下,可以与相关任课老师进行交流谈话,督促其改进教学方式。

  5.5.4.5 考试成绩与专注度碰撞分析

 设定横轴为学生专注度指数,纵轴为考试成绩。系统导入班级学生成绩,就可以形成专注度指数-成绩的对应图,从而发现坐标离群的学生。

  图57. 成绩与专注度指数碰撞分析

 通过将成绩和专注度指数碰撞分析,主要是发现“离群”学生:

  1) 类型1:上课专注,学习成绩较好;

 2) 类型2:上课不认真、成绩不好;

 3) 类型3:虽然上课较认真,但是学生效果较差,成绩不好;

 4) 类型4:虽然上课不认真,但是学习能力较强,学习效果较好。

  5.6 班牌发布

 图58. 电子班牌

 随着新一轮的高考改革的推进,越来越多的学校开始实行“走班制”教学,打破了原有固定班级上课的现状,使教师、学生、教室、学科都不固定

 ,迫切希望有一种更加及时地、高效地、动态地信息传递方式,电子班牌系统应运而生。班牌终端通过统一的后台进行管理,可以发布如下信息:

  Ø 音视频:课程短视频、录播课程视频等;

 Ø 图片:班级风采图片、新闻公告图片等;

 Ø 文字:校园通告、先进事迹、名篇佳作等;

 Ø 课表信息:班级课表、老师课表、学生课表等;

 Ø 师生行为数据:专注度情况、师生行为统计等;

 Ø 考勤记录:实时反馈师生考勤记录;

 Ø 请假管理:该终端可以作为学生请假管理的载体,通过页面提交请假申请,老师、家长通过App审核通过后方能放行。

  5.7 信息查询

 图59. 消息推送

 平台H5客户端支持如下功能:

  Ø 学生:支持显示每一节课出勤状态、如果出勤结果与实际不符,可以通过补签功能进行补签;

 Ø 任课老师:支持显示已上课程的整体出勤状态,包括:到课率、异常情况(异常、旷课、迟到、早退等);还支持审批学生补签申请;

 Ø 班主任:可以看到所负责班级的出勤状态、也可以审批学生补签申请;

 Ø 学校领导:支持查看学校各个班级出勤整体情况、异常情况等。

  第 六 章 成功案例

 6.1 上海杨浦高级中学

 图60. 上海杨浦高级中学

 上海市杨浦高级中学是上海市教委命名的首批上海市实验性、示范性高中,学校创建于1953年,是当时上海市政府建设的11所现代化寄宿制高中之一。近年来学校开始实行走班制教学,走班制下学生考勤管理问题日益突出。学校寻求通过人脸识别技术解决这一难题。学校相关领导开始接触多个厂家的课堂人脸点名系统,并安排实地测试,在PK测试过程中,我司采用的专用人脸抓拍机(全景+特写双镜头),测试效果优于其他竞争对手,最终校方选择我司产品。

  6.2 济南市平阴县职业中等专业学校

 图61. 平阴县职业中等专业学校

 平阴县职业中等专业学校坐落于山东省会济南的市郊,是首批全国中等职业教育改革发展示范学校,首批山东省示范性中等职业学校建设工程立项单位。今年以来该校牵手海康威视共同打造“课堂人脸点名系统”,目前系统在45间教室中平稳运行。该系统能对学生进行无感考勤,可以分析出迟到、早退、旷课等异常情况;相较于传统考勤方式(人工喊到/刷卡签到等),无须占用正常上课时间,而且还能分析出学生上课专注情况,为精准教学提供数据支撑。

  6.3 杭州第11中学

 图62. 杭州第11中学

 浙江省杭州第十一中学,成立于1904年,是杭州市第一批“智慧校园示范学校”,也是浙江省办学历史最悠久的百年名校之一。近年来该校提出打造“五星工程”-智慧校园、智慧食堂、智慧课堂、智慧管理和智慧物联,希望运用人工智能技术创造新时代的美好教育。2018年5月15日,在该校承办的“未来智慧校园的探索与实践”研讨活动中亮相的“慧眼智慧课堂行为管理系统”引起了国内30多家媒体(浙江卫视、杭州日报、央广网、新京报等)的积极报道,反响强烈。

  该系统主要由“学生人脸抓拍机”、“K系列智能录播主机”和中心管理平台组成,主要实现如下功能:

  l 人脸点名:基于人脸识别比对技术,将扫描抓拍的图片与后台图片进行比较,快速得出结果,分析学生出勤状态;

 l 行为分析:可以分析出阅读、书写、听讲、起立、举手、玩手机等多种行为,并进行统计、对比、趋势分析;

 l 专注度分析:综合抓怕结果、抓拍质量和行为数据量化分析出学生上课专注指数,用来表征其专注情况;

 l 表情分析:可以分析出高兴、害怕、难过、惊讶、悲伤等表情,判断出学生上课情绪心理变化。

  第 七 章 项目配单

 详见《03

 AI课堂系统解决方案配置清单V1.1.xlsx》

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