國內人工智能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，尤爲是1七、18年，能夠看到線上教育機構以及一些基於教室監控的人工智能輔助系統逐漸成熟。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。html

首先明確人工智能在教育領域的應用集中在情緒識別和專一度評價兩點上。web

文章目錄

• 國內人工智能在教育教學的應用匯總
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• 海風教育AI系統好望角（線上）
• 杭州中學「智慧課堂行爲管理系統」（線下）
• 漢王教育公司「CCS課堂呵護系統」（線下）[^3]

海風教育AI系統好望角（線上）

具體狀況：ide

國內線上教育機構已有多家推出輔助的人工智能系統來優化教育教學的效果，基本上都是和第三方機構合做並不是自主研發的，且目前看來很多都仍是紙上談兵的情況，就算應用也很是簡單粗暴，參考價值低。svg

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，可以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狀況，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當中，是國內K12在線教育領域首個落地AI應用成果。¹學習

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探討：大數據

好望角聽說是國內首個落地的線上AI應用成果，據我瞭解，其餘機構的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。優化

好望角的這個系統作了兩件事，情緒識別和眼球識別，都是人臉識別的範疇。其中情緒應該是分爲如下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「專一、驚訝」。人工智能

效果能夠從圖片中看出能夠提醒教師學生的聽課狀態，調整教學節奏，作得仍是不錯的，整個在教育學應用的邏輯基本是合情合理自圓其說的。code

線上平臺的一大優點就是視頻圖像清晰，一般是一對一教學，不管是教師仍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，數據量老是足夠的。

除了海風的好望角，推出人工智能系統輔助教學的線上平臺還有：

• 掌門1對1與人工智能企業商談科技戰略合做（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，生成屬於每一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睦氛等。項目未見落地。

• 好將來（學而思）與FaceThink合做AI Lab

除高興、生氣、驚訝、懼怕、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「專一度」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爲 94% 和 91%，隨着數據量的增長，識別率還有繼續進步的空間。

典型的情緒識別和專一度評價兩個系統，AI Lab介紹連接見此，項目未見落地。

• VIPKID深度融合人臉技術（2017年）

在教學過程當中VIPKID經過人臉識別、情緒識別等技術抓取用戶上課數據（如孩子在學習過程當中的瞳孔和表情變化等），對師生的表情進行分析，計算分析用戶的視線關注狀況。

這個也是落地了的，看上去比較成熟。

杭州中學「智慧課堂行爲管理系統」（線下）

具體狀況：

2018年5月，杭州第十一中學試行「智慧課堂行爲管理系統」，經過教室內安裝組合攝像頭，捕捉學生在課堂上的表情和動做，經大數據分析計算出課堂上學生的專一度，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，現場攝像頭經過對教室內學生「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種行爲，以及高興、反感、難過、懼怕、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。「咱們會對學生的6種行爲賦予不一樣的分值，經過這個系統，咱們能夠看到哪些同窗在專一聽課，哪些同窗在開小差，再結合他們高興、傷心、憤怒、反感等面部表情，能夠分析出學生在課堂上的學習狀態。

咱們會設置一個最低賦分值，若是某學生課堂分低於該值則表明其不專一。在每節課第20分鐘的時，系統會向設置在講臺上的顯示屏推送提醒，內容只有老師可見。²

探討：

這個系統明確作了兩件事，行爲識別和表情識別，其中表情識別和以前的好望角的分類略有區別，最大的差異在於這裏沒有「專一」這一分類，專一與否是結合了動做和表情進行判斷的，我認爲這種判斷專一的方式更爲科學合理，畢竟專一併非一個表情就能決定的，固然，越專一越好嗎？固然不是，這個他們都沒有考慮，還要另說。

經過圖片展現的應用結果，能夠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，仍是隻是一個使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、行爲狀態信息，而非課堂的實時錄像。

還有一種質疑是說這個系統起到了監視做用，學生可能會應對這個系統而作出動做僞裝在閱讀之類，干擾結果。

漢王教育公司「CCS課堂呵護系統」（線下）³

具體狀況：

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

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，圖片的信息量仍是很大的。

首先是一個人臉識別考勤，再者是一個「專一」和「非專一」的兩分類問題，其次還有「回答問題」、「書寫」、「瞌睡」的動做識別。

整體來講在輔助教學上用的是行爲識別而非人臉識別，從結果來看，比較關鍵的是一個專一時長的判斷，這個數據最多隻能用做參考，用此來判斷學生是否好好學習了仍是不太靠譜，對教學輔助的意義較小。