國內人工智慧在教育教學的應用匯總

zhimahuuu發表於2018-09-14
人工智慧

國內人工智慧在教育教學的應用匯總

深度學習或是人臉識別技術在國內教育領域已有一些實踐和應用，尤其是17、18年，可以看到線上教育機構以及一些基於教室監控的人工智慧輔助系統逐漸成熟。本文對這些應用進行梳理，簡析原理並探討其優劣和是否真正有價值。

首先明確人工智慧在教育領域的應用集中在情緒識別和專注度評價兩點上。

文章目錄

海風教育AI系統好望角（線上）

具體情況：

國內線上教育機構已有多家推出輔助的人工智慧系統來優化教育教學的效果，基本上都是和第三方機構合作並非自主研發的，且目前看來不少都還是紙上談兵的狀況，就算應用也非常簡單粗暴，參考價值低。

2018年4月，海風推出“好望角”AI系統，宣佈上線情緒識別功能，藉助人臉識別技術，能夠基於人臉表情來分析學生情緒，基於眼球焦點分析學生注意力情況，並將分析結果即時反饋給老師。據鄭文丞介紹，海風教育將情緒識別和眼球識別技術應用到教學過程中，是國內K12線上教育領域首個落地AI應用成果。1

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好望角AI系統的應用（紅色圓圈出為自動提示）
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好望角四大功能

探討：

好望角據說是國內首個落地的線上AI應用成果，據我瞭解，其他機構的AI系統確實都沒有看到真正在客戶端的落地應用，只能藉助新聞了解一二。

好望角的這個系統做了兩件事，情緒識別和眼球識別，都是人臉識別的範疇。其中情緒應該是分為以下8類：正面情緒“高興”；負面情緒“厭惡、悲傷、疑惑、輕蔑、憤怒”；中性情緒“專注、驚訝”。

效果可以從圖片中看出可以提醒教師學生的聽課狀態，調整教學節奏，做得還是不錯的，整個在教育學應用的邏輯基本是合情合理自圓其說的。

線上平臺的一大優勢就是視訊影象清晰，通常是一對一教學，不論是教師還是學生都是一人一個畫面，人臉始終位於畫面大幅面的區域，人臉識別的分析效果顯然會比較準確。另外只要平臺大，資料量總是足夠的。

除了海風的好望角，推出人工智慧系統輔助教學的線上平臺還有：

  • 掌門1對1與人工智慧企業商談科技戰略合作（2018年）

藉助攝像頭系統捕捉學生上課時的喜怒哀樂，結合面部表情識別系統，生成屬於每個學生的學習情緒報告，輔助老師隨時掌握課程動態、提醒老師及時調整上課節奏和氣氛等。專案未見落地。

  • 好未來（學而思）與FaceThink合作AI Lab

除高興、生氣、驚訝、害怕、厭惡等常見的情緒指標外，FaceThink（德麟科技2016年初成立） 針對教育場景下最重要的“專注度”進行了建模，力圖讓機器識別的結果逼近有豐富經驗的教師。根據測試，FaceThink 在一對一和雙師課堂兩個場景下的識別率分別為 94% 和 91%，隨著資料量的增加，識別率還有繼續進步的空間。

好未來AI+EDU

典型的情緒識別和專注度評價兩個系統，AI Lab介紹連結見此，專案未見落地。

  • VIPKID深度融合人臉技術（2017年）

在教學過程中VIPKID通過人臉識別、情緒識別等技術抓取使用者上課資料（如孩子在學習過程中的瞳孔和表情變化等），對師生的表情進行分析，計算分析使用者的視線關注情況。

這個也是落地了的，看上去比較成熟。

杭州中學“智慧課堂行為管理系統”（線下）

具體情況：

2018年5月，杭州第十一中學試行“智慧課堂行為管理系統”，通過教室內安裝組合攝像頭，捕捉學生在課堂上的表情和動作，經大資料分析計算出課堂上學生的專注度，從而促進教學改進。

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使用該系統，後臺會預先錄入課堂應到學生名單，現場攝像頭通過對教室內學生“刷臉”匹配，從而完成考勤。此外，該系統會對學生閱讀、書寫、聽講、起立、舉手和趴桌子6種行為，以及高興、反感、難過、害怕、驚訝、憤怒和中性7種表情，以30秒一次進行掃描，從而實現時時統計。“我們會對學生的6種行為賦予不同的分值，通過這個系統，我們可以看到哪些同學在專注聽課，哪些同學在開小差，再結合他們高興、傷心、憤怒、反感等面部表情，可以分析出學生在課堂上的學習狀態。

我們會設定一個最低賦分值，如果某學生課堂分低於該值則代表其不專注。在每節課第20分鐘的時，系統會向設定在講臺上的螢幕推送提醒，內容只有老師可見。2

探討：

這個系統明確做了兩件事，行為識別和表情識別，其中表情識別和之前的好望角的分類略有區別，最大的差別在於這裡沒有“專注”這一分類，專注與否是結合了動作和表情進行判斷的，我認為這種判斷專注的方式更為科學合理，畢竟專注並不是一個表情就能決定的，當然，越專注越好嗎？當然不是，這個他們都沒有考慮，還要另說。

通過圖片展示的應用結果，可以看到識別表情的結果是以次數來統計判斷的，這個是否合理，還是隻是一個令人反感的沒有實際意義的冰冷數字，還待討論。

關於隱私問題的解釋：系統只會採集學生的表情、行為狀態資訊，而非課堂的實時錄影。

還有一種質疑是說這個系統起到了監視作用，學生可能會應對這個系統而做出動作假裝在閱讀之類，干擾結果。

漢王教育公司“CCS課堂呵護系統”（線下）3

具體情況：

2018年1月開始，CCS課堂呵護系統（漢王教育公司開發）v3.0版本已經上線釋出，並在浙江、江蘇、河南、內蒙古等地教育部門確立戰略合作意向。

CCS

介面

探討：

這個系統沒有公佈具體識別方法的細節，就從公佈的圖片來探討了，圖片的資訊量還是很大的。

首先是一個人臉識別考勤，再者是一個“專注”和“非專注”的兩分類問題，其次還有“回答問題”、“書寫”、“瞌睡”的動作識別。

總體來說在輔助教學上用的是行為識別而非人臉識別，從結果來看，比較關鍵的是一個專注時長的判斷，這個資料最多隻能用作參考，用此來判斷學生是否好好學習了還是不太靠譜，對教學輔助的意義較小。

  1. 好望角介紹：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598580283935115452&wfr=spider&for=pc ↩︎

  2. 智慧課堂行為管理系統：http://www.sohu.com/a/232188256_198170 ↩︎

  3. CCS課堂呵護系統：http://www.hanwangjiaoyu.com/classCare ↩︎

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