日前，国务院印发《新一代人工智能发展规划》(以下简称规划)将人工智能的应用提上日程。其中，规划明确提出的智能教育概念，为当下火热的人工智能教育产业又添了一把柴火。虽然目前已有多家企业宣称布局人工智能+教育产业，但是不少还停留在喊口号、蹭热度的阶段。北京中庆现代技术股份有限公司(以下简称中庆)基于教育信息化行业领军企业的站位，从教育大数据的积累到录播与人工智能在课堂教学过程的结合应用，引领了整个录播行业的技术革新风向。为什么中庆在人工智能的浪潮中能够窥见先机，推出中庆智课解决方案，它又是如何将人工智能深度融合于课堂教学和服务于教育科研的呢?教育装备采购网就此采访了中庆研发总监王为之。王为之是清华大学博士，作为人工智能专家王为之博士领导了中庆人工智能项目。
人工智能的抢先介入：课堂教学的数据采集与识别
上海杨浦区的录播课堂，正在呈现这样的场景：教师一进门，教室上方的摄像头进行身份认证后自动开启录播，采集课堂数据。另一台摄影机随即对课堂中学生数量进行探测并结合人脸识别技术，实时统计学生出勤率。课堂上，学生及教师的一举一动都被系统捕捉，并对其行为进行分析，并形成可视化数据表自动推送到教师个人空间。在学生举手发言、小组讨论的同时，录播系统通过人脸识别技术自动抓取精彩瞬间，并归档为课程行为数据形成多维成长档案，设置后即可实时推送到匹配的家长端。课堂结束后，教师可通过行为和知识点的时间节点反向定位到录制的音视频，实现个性化搜索......这些正是中庆将人工智能录播系统与课堂教学过程融合的开端。
“在很多人看来，录播就只有录制和传播的基础功能，这是我们一度对录播的理解。但是录播的作用远不止此。”王博士说：“在全国各省都陆续建立教育大数据战略的背景下，中庆一直在思考，如何去深度挖掘课程数据的价值，人工智能技术给我们提供了转型突破口。”纵观目前市场平台，人工智能技术无疑已成为教育的新风口，越来越多的企业加入AI教育大军，其中多是关注课前或者课后的学习，然而教育过程的80%都是发生在课堂中，课堂数据是整个教学过程中的重要环节。中庆以深耕录播行业20多年的敏锐嗅觉，准确判断市场趋势，另辟蹊径，聚焦教师与学生之间的教学过程，应用海量教育大数据，实时分析师生课堂动态，实现深度数据挖掘和超大计算量分析，为个性化学习平台提供了有力的课堂数据补充。
录播产品的智能转型：由“记录者”变成“分析者”
王博士表示，录播作为数据采集的终端，不同于其他的教学工具，它可以全面采集老师和学生课堂表现和教学内容。而中庆利用积累的数据样本训练成熟的神经网络模式，形成针对教学课堂的精准模型，从教学行为主体(教师、学生)和行为活动方式两个维度出发，对师生的近一百多种行为进行识别，并基于计算机视觉的行为分析、OCR的内容分析、语音识别的关键词和知识点的分析，将这些行为按照教学研究的角度进行分类，最终形成相应的行为分析报表服务于教研实践。这些举动成功地将录播由一个“记录者”变成一个“分析者”，建立起一个智能、快速、全面的教育分析系统。
分析数据覆盖教研员、教师、学生、家长等不同用户，为“教”与“学”提供有力支撑，全方位提升教学教研水平。学校管理者通过系统提供的数据统计和分析，可从宏观上了解教学情况，对症下药，提升区域或学校整体教学质量;教师实时获取分析教学和学生个体学习数据，不仅能看到自身不足，提升教学质量，同时能够因材施教实现个性化教育;对于学生而言，系统通过对课堂行为和知识点的识别分析，映射到知识图谱中，实时推送学习反馈和自动化辅导;家长作为课堂教学中的“局外人”，往往只能通过家长会和考试成绩获得孩子阶段性的学习成果，中庆智课系统为家长提供精准推送的教育服务，让家长融入到孩子整个学习过程中。
中庆颇具前瞻性地在录播系统中应用人工智能技术，不仅挖掘出课程数据的价值，同时一举数得，尤其突破了制约传统录播的瓶颈，真正让录播参与到课堂教学的过程中。据王博士介绍，传统录播录制一节课视频，大概会产生2
G数据。而通过人工智能的技术对教学过程中的文本和语音进行识别，转换以图片、文字为主的结构化数据，大小仅为几十K，大大节省了存储空间;系统实时传输分析所得数据，也弥补了时间上的滞后;同步上传的不再是一个完整的音视频，而是加密的结构化数据，数据安全得到了保障;人工智能录播系统通过识别精度已达到99.5%的人脸识别技术将孩子动态匹配到家长端，提供精准推送的教育服务，不仅减轻了老师的负担提高了沟通效率，同时又很好的保护了每个学生的隐私;最后录播设备本地空间可存储数据，存储过程中并不占传输带宽，大大提高了传输速度，也消除了不同学校在建设过程对带宽的顾虑。
录播系统的教研升华：开展数据化和可视化诊断
据王博士介绍，传统教研往往受制于空间、时间、人力的限制而得不到很好的发挥。传统教研平均需要6-8个教师去记录课程数据。就上海地区而言，开展教研每个教师需要拿两张表格，一张是填写本堂课的基础信息和教师对本节课的主观评价，另一张详细记录课堂内发生的事件。比如，教师几分几秒时提了一个问题，学生几分几秒回答这个问题，课堂是否组织了小组讨论，教师通过何种手段来授课等等。完成数据记录后教研组需要对数据进行统计分析，得出结论后再与授课教师沟通，而这期间往往已经过去一周甚至更长的时间。教育发达地区的教研尚如此繁琐，偏远地区组织一次教研的成本更高，且不具有普遍适用性。中庆认识到，仅仅依靠于人力，教研活动很难达到常态化的应用。
王博士认为，录播作为完全不改变正常课堂秩序、不影响师生的课堂节奏的旁观者，正符合教研在教学场景中的需求。中庆在传统录播系统中嵌入人工智能模块，一台机器就可以替代之前人力的采集方式，减少了不必要的人力劳动，教研组可以更专注于授课教师所讲授的内容课堂情景的整体把握。同时，系统自动对实时采集到的数据进行分析，并输出可视化图表数据，包括这节课采集的行为记录、知识点、教师的讲解风格、动态数据跟踪等，让教研数据一目了然，大大提高了教研的准确性和效率。在难以开展数据化教研的地区，普通教师也可直接在线上观看与地区优秀教师模型之间的数据对比，自主提升教学质量。
针对地区教育水平差异化的情况，中庆因地制宜地推出了两种模式的教研标准，为均衡提升教学质量提供常态数据支持，更全面更高效地提高教学水平。在教育相对落后且教研活动开展困难的地区，中庆提供与教科院合作推出的标准化数据参考，适用于大多数教师的教学模式。而在已形成自己的评价标准且有教研团队的地区，中庆提供个性化定制服务，在系统中套用当地的表格。不过，目前机器能够进行的只是统计型数据的输出和简单的诊断，理解诊断则靠教研专家依据相关数据来判断和实现。据王博士透露，中庆已经在与教研专家接洽，期望建立专家团队，日后在线通过数据，即可高效完成诊断，缩减教研时间与地域差。虽然人工智能技术仍在探索阶段，但中庆人工智能录播系统已在教研中走出了关键的一步。在上海杨浦区的试点学校中，人工智能录播系统实际应用的分类精度已达到90%，完全打破了传统教研的数据统计常模。
可视化图表数据
数据对比
参与《规划》内部讨论工作的浙江大学教授、海云数据首席数据科学家陈为博士曾表示，大数据可视化和可视分析是一种人机融合或者说是人机混合智能关键技术。在如今风起云涌的教育市场，谁能够切实将人工智能深度应用到教学过程中，提供更加优质的用户体验，让人工智能这一工具更好地为教师和学生服务，谁就是人工智能时代的真正赢家。中庆人工智能录播系统针对课堂数据的可视化分析正与陈博士不谋而合，这也正得益于中庆多年来对教育变革与发展的深刻理解，而这对于全面提高普教教学质量和水平无疑是一个福音。
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