一、方案概述
中慶智課以課堂為核心，聚焦人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、音視頻技術(shù)與教育教學(xué)的深度融合。通過人工智能對課堂數(shù)據(jù)深度挖掘，實現(xiàn)教育基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的常態(tài)化、伴隨式采集和即時化分析，所形成的師生行為數(shù)據(jù)、教學(xué)內(nèi)容數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等，經(jīng)過智能分析后服務(wù)于現(xiàn)場教學(xué)、教研和學(xué)生個性化學(xué)習(xí)。
二、中慶智課整體架構(gòu)
三、應(yīng)用方向
中慶智課基于課堂教學(xué)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)為教育提供分析評測、高效教研、創(chuàng)新教學(xué)服務(wù)。
1 分析評測
中慶智課通過布設(shè)在教室中的智課終端采集課堂教學(xué)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，經(jīng)過人工智能技術(shù)對數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，在多維成長平臺中以直觀的數(shù)據(jù)量表形式呈現(xiàn)，方便用戶查看和使用。
1.1課堂觀察
通過人工智能的圖像識別和語音識別等技術(shù)，經(jīng)過海量數(shù)據(jù)的自我學(xué)習(xí)，可以準確識別課堂教學(xué)過程中的師生行為特征，實現(xiàn)量化的課堂觀察。
1.1.1 活動行為觀察
對于課堂活動行為的觀察主要包括教師行為、學(xué)生行為和班級整體行為。
1.1.2 教學(xué)內(nèi)容觀察
通過OCR文本識別技術(shù)、語音識別技術(shù)對課堂中的知識點信息和課堂問答信息進行識別和統(tǒng)計分析。
1.1.3 表情行為觀察
記錄學(xué)生面部表情變化，了解學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的心理狀態(tài)，分析課堂教學(xué)效果，了解學(xué)生個人學(xué)習(xí)習(xí)慣。
5.1.2 多維成長平臺
經(jīng)過人工智能課堂觀察獲得的數(shù)據(jù)匯總到多維成長平臺，以圖表形式直觀呈現(xiàn)。
1.2.1 服務(wù)于教育管理
對于教育管理者，大數(shù)據(jù)可以輔助學(xué)校進行科學(xué)的數(shù)據(jù)化管理，實現(xiàn)對師生個人的精細化管理;同時個體大數(shù)據(jù)的匯集，可以形成區(qū)域常模(學(xué)�；蚪處�)，通過對個體和常模的比對可以清晰了解個體的優(yōu)勢與不足。
1.2.2 服務(wù)于教師
教師可以了解自己的課堂教學(xué)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，進行教學(xué)分析，幫助教師進行課堂回顧和課堂反思。通過同課異構(gòu)活動，對比各個課堂的教學(xué)行為。
1.2.3 服務(wù)于學(xué)生、家長
記錄學(xué)生的課堂學(xué)習(xí)行為、個人榮譽和課堂精彩瞬間，結(jié)合數(shù)據(jù)對學(xué)生進行客觀評價。學(xué)生數(shù)據(jù)還可以定向推送給家長。
2高效教研
在傳統(tǒng)教研中，教研活動多是經(jīng)驗性的感性判斷。隨著教研的發(fā)展，依托于數(shù)據(jù)實證的教研探索已經(jīng)展開，以數(shù)據(jù)分析為根據(jù)，人工智能可以自動對課堂教學(xué)行為進行量化的實時分析，提高數(shù)據(jù)化教研的效率和準確性。
人工智能自動數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計、分析與課堂同步，即時得到分析報表
2.1 量表輸出
人工智能對課堂教學(xué)行為的數(shù)據(jù)分析，可自動生成S-T行為分析表、弗蘭德斯課堂觀察表等通用的量表，或者按照學(xué)校的需要定制相應(yīng)的數(shù)據(jù)化表格。
2.2 專項研究
針對具體的課堂行為，可以通過行為標簽，快速回看相應(yīng)的課堂視頻進行專項研究。
3創(chuàng)新教學(xué)
3.1 資源建設(shè)和數(shù)據(jù)采集
優(yōu)質(zhì)課程資源建設(shè);課堂教學(xué)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)采集。
3.2 豐富的課堂互動
專遞課堂：異地多個教室間開展跨校際的互動教學(xué);
課中互動：單屏多屏互動，提供授課、互動環(huán)境下的屏幕切換和顯示。
4典型用戶：
湖南省株洲市荷塘區(qū)教育局、上海楊浦區(qū)教師進修學(xué)院附屬中學(xué)、蘭州安寧區(qū)教育局
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