8月30日，中国教育电视台一套(CETV-1)播出新闻节目《e视界》。在系列报道《教育相册》第九集中，主题聚焦“AI+教育”领域，通过介绍我国十八大以来教育改革的各方面成就，展示人工智能等前沿技术如何推动教育创新。清帆科技(EduBrain)作为业内领先的专注于教育的人工智能公司，创始人兼CEO张文铸博士在本期节目中受访谈论了如何将情感计算等人工智能技术应用于课堂，真正实现个性化教育的美好愿景。
清帆科技创始人兼CEO张文铸(右)
近几年，大数据爆发和机器学习算法革新，让人工智能在走过60年的发展历史后，获得了性能上的极大提升，开始对各行各业产生不可估量的影响力。创新的人工智能技术将使人们能够更加有效地利用自己的时间做更有意义的工作——创造、想象和创新。在教育领域，同样如此。
人工智能有能力帮助教师从重复性工作中脱离出来，将更多时间用于个性化教学工作中，为学生带来高质量的学习体验。
情感计算：观察学生情绪变化，帮助老师及时获得课堂反馈
在课堂教学中，学生的表情变化可直接反映对教学内容的接受程度和对教师授课风格的喜好程度，全面、深入地了解学生的课堂情绪变化及心理特征，可以帮助老师及时调整教学内容和教学进度，有针对性地对学生个体进行教学指导，为学生带来更好的学习体验。
但由于精力和时间的限制，这对老师来说无异于天方夜谭。人工智能领域的新型感知技术——情感计算，恰好能支持老师完成这项工作。
清帆科技EduBrain智能云平台，课堂情绪识别演示
通过配置摄像头和高性能算力工作站等感知计算设备，情感计算中的面部表情识别技术可以对课堂的人脸关键点进行检测和定位，基于深度卷积神经网络提取人脸图像情感特征，实现高兴、中性、惊喜、伤心、生气、害怕、厌恶7种表情识别;语音情绪识别技术则可以通过提取课堂中的语音信号特征，分析课堂互动中的细微情绪变化。
最后结合教学方法论，对获得的课堂情绪数据进行深度分析和可视化呈现，帮助老师及时、全面、深入地了解全班学生的课堂情绪，有针对性地改进教学策略和进度，实现个性化教学。
人体行为识别：识别多种课堂行为，分析学生专注度和活跃度
情绪是反映学生学习状态的内在表现，而行为则是更加直观的外在表现。低头、趴桌等等常见的上课动作是表示学生听不懂老师的教学内容，还是对旧知识的厌倦呢?一天中哪个时间段、哪门课程是学生抬头次数最多的时候?这些我们习以为常的学生行为每时每刻都在发生，但大量的行为数据却一直没有得到深入的分析。
清帆科技EduBrain智能云平台，课堂活跃度演示
人体行为识别技术可以通过检测教学视频中头、颈、肩、肘、手、臀、膝、脚等多处人体骨骼关键点的组合和移动，识别学生上课举手、站立、侧身、趴桌、端正等多种课堂行为。根据反馈的数据对课堂中学生的学习专注度和活跃度进行分析，最终帮助老师了解课堂的关键活跃环节、学生的活跃区域分布等信息，帮助学校进行更细致的教学评估和更合理的教学管理工作。
“AI+教育”发展未来可期
在国家和社会发展的双重驱动下，人工智能技术正在持续带动教育创新变革，学校管理和建设面临着诸多挑战。教育已经进入教师与人工智能协作共存的时代，“科技不能取代教师，但是使用科技的教师却能取代不使用科技的教师”。
人工智能技术将如何突破传统教育局限拓宽教学边界，提高教育质量，值得我们思考和期待。清帆科技将继续专注技术创新和教育场景赋能，为实现更公平、更有质量的教育提供源源不断的创新力量。
