基金项目：广东理工学院2023年大学生创新创业训练计划省级项目“钻‘监’研微，学以‘智’用——城乡远程同步教学平台”（S202313720019）；广东理工学院2024年线上线下混合式一流课程（YLKCPY202491）

作者简介：黄晓霞（2003-），女，广东茂名人，广东理工学院日语专业本科在读。张萧杨、冯晴、原展毅、刘珊，广东理工学院本科在读。

*通信作者：张勇（1979-），男，湖南湘潭人，硕士，副教授，主要研究方向文化社会学，Email：kejizhangyong@126.com。联系电话：13827512899 地址：广东省肇庆市端州区西江南路江南苑A幢611。

近年来，伴随着信息技术的高速发展和深度应用，教育教学领域迎来了全新的发展机遇。2018年教育部印发了《教育信息化2.0行动计划》，提出到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标。其中，一大是指建成“互联网+教育”大平台。国家政策的细化颁布意味着对在线教学的发展有了更高的要求，重大公共卫生事件后在线教育发展愈发成熟。然而，目前线上教育课堂缺乏有效管理，市面上的监测系统质量良莠不齐，无法很好地进行教学监测^[1]。在这一背景之下，AI视觉监测系统与在线教学的融合具有显著的意义和潜力。

一、课堂监测系统应用的问题及挑战

当前，基于我国互联网资源长期向产业经济倾斜供给的现实，使得在线教学事业及相关产业方兴未艾。而同时，在线教育事业也面临着一些现实问题和挑战。例如，在线教学课堂中，学生上课容易因自律能力不足、监督缺位，不仅严重影响任务教学质量，而且从长远来看，长期低效的线上学习，会进一步影响学生的学习能力及学业水平。一方面，在线教育师生无法真正面对面交流互动，导致传统教学模式下“育人”的工作更加陷入困境。“网络一线牵”这一机制，导致教师无法通过直面交流获取更多数据信息，难以实时掌握学生的状态以及对知识的吸收情况，持续低效的在线教学也易导致师生倦怠和疲惫。因而，如何打破在线教学监督不足的困境成为线上教育高质量发展的关键。

目前AI视觉识别监测已有了相当规模的应用，很多专家学者也提出了视觉课堂监测系统应用。例如，北京师范大学郭俊奇教授等人设计的深度学习模型驱动的师生课堂行为识别系统，将三维卷积神经网络以动态性和多目标性为主要特征，进行课堂行为监测，有效提升多种课堂行为的识别准确率，然而由于缺乏开放大规模的标准数据集，难以达到数据量的要求^[2]。再如，西北工业大学李彬教授团队则基于Kinect构建课堂教学状态监测系统，可实时反映学生的听课状况，但对环境和硬件要求较高^[3]。科大讯飞等提出的智慧课堂，识别判定专业但售价较高，难以绑定学生用户。总的来看这些设计和系统还是难以满足在线教学高质量发展的需要。

二、AI视觉课堂监测系统的功能应用和系统架构

根据上述在线教学中产生的困境和难题，本课题组发现AI视觉对于在线教学的发展具有可行性和可实施性。AI视觉在教育场景中的应用具有革命性潜力，尤其是在实现远程教育和城乡教育平衡方面。针对原有交互应用存在的问题，本论将介绍一套基于AI视觉的课堂监测系统。该系统两大核心功能技术是AI视觉识别和AI智慧笔技术。不仅可以实时监测学生的学习状态，自动分析学生的行为和参与度，为教师提供有用的反馈，还能与各种在线教育平台无缝挂接，实现远程统一监督和监测信息共享。

（一）AI视觉课堂监测系统的技术路径

1. AI视觉识别

AI识别通过摄像头系统实时获取学生和教师的面部表情、身体动作以及与教材或屏幕的互动情况，然后对已识别图像进行预处理、特征提取和分类操作，处理后的数据将用于生成有关学生参与度、注意力和课堂行为的分析报告中^[4]。通过先前收集的大量样本，算法能够识别出哪些行为或表情与高度参与度或注意力不足有关。

在模型构建和训练阶段，本课题组将使用各种机器学习和深度学习算法来训练模型，并对模型进行优化以提高其性能。在模型评估和优化阶段，本课题组将使用各种评估指标来评估模型的性能，并对模型进行优化以提高其精度和效率。另外，AI识别技术将根据学生的学习情况，进行学习路径的规划、学习资源的推送、学习测试以及反馈指导等多条路径，助力学生的学习^[5]。

2.AI智慧笔技术

AI智慧笔技术于本系统中主要用于记录分析学生在桌面绘制及进行作答的内容，解析和学习收集的文字及握笔姿态等数据。首先智慧笔技术的核心是实现手写内容到电子文稿的实时转化及自动标注等功能，针对文科类型主观题作答内容，保持学生手写习惯的同时，也可以实现同选择题相同的实时查阅批改，进一步提升课堂学习可互动性及可触达性，增强教师对课堂节奏及教学质量的实时把握。而自动标注功能则针对学生在学习过程中所遇到的语法难题、陌生单词、理科公式等内容进行标注及记录，由系统进行整理汇总，形成专属课堂笔记。同时智慧笔的使用频率、使用状态也将实时传递作为课堂监测的一部分数据依据，通过对智慧笔的俯仰状态、核心温度、书写内容进行智能分析，实现状态监测从平面到指尖的跨越。该系统的一个关键优点是拥有自主学习能力：随着数据的不断收集和分析，算法将逐渐优化，使得课堂监测变得更加准确和高效。

3.AI视觉课堂监测系统与在线教学的融合

本系统信息化集成于远程云端服务器，无需校方单独部署运维，通过API接口和微机服务架构，AI视觉监测系统可以轻松地与现有的在线教育平台集成。这意味着教师和学生无需更改现有的工作流程或习惯，即可直接从AI监测系统中获益。除了实时追踪学生的参与度和注意力，系统还能根据学生的行为模式生成个性化的学习建议和教学反馈。这样教师可以根据每个学生的需要进行更有针对性的教学。实时的数据分析还能帮助教育平台及教师更准确地评估教学质量和效果，进一步优化教育资源配置。

（二）AI视觉课堂监测系统关键功能模块

AI视觉课堂监测系统关键功能主要包括三个关键模块：实时监测模块、数据分析模块和反馈生成模块。

实时监测模块。该模块利用计算机视觉技术，通过课堂摄像头实时捕获学生和教师的行为和表情。这些信息用于评估学生的参与度和注意力水平。通过实时监测，教师能及时了解学生的上课状态，调整教学方式。

数据分析模块。这一模块运用机器学习算法对实时监测模块获取的数据进行深入分析。通过对大量数据的学习和模式识别，系统可以准确地识别出哪些学生表现出高度的参与度或者是可能存在学习困难^[6]。此外，这一模块还能对课堂整体的活跃度和氛围进行评估。

反馈生成模块。基于数据分析的结果，反馈生成模块能够自动产生个性化的学习建议和教学反馈。这不仅包括学生个体的表现，也涵盖了课堂整体的教学质量。教师可以根据这些反馈调整教学方法或者提供更针对性的辅导。

三、AI视觉课堂监测系统的实现策略

个性化学习的AI视觉课堂监测系统是以智能分析与个性化推荐技术为核心的基于人工智能的学习系统，其系统的实现主要通过四个专区：学习专区、测试专区、学习状态记录专区和专家系统专区。

学习专区用于提供各类的教育视频、在线题库和练习资料；测试专区用于执行测试以评估各学生的知识水平和能力；学习状态记录专区将各学生的学习行为记录在系统日志中，以供进一步分析；专家系统专区用于分析学生的情感状态，并根据学生的情感状态和知识水平确定每个学生的学习内容，实现学习过程的人本化。

测试专区中的对话式交互与智能性服务是其核心特征，基于人工智能技术，它能够有效地干预学习过程，提供即时性的学习支持，为学习者提供更好的建议和服务。智能助手的定位是助教、学习伙伴，能够提醒学生参加学习活动、完成作业等。

学习状态记录专区能够实时监测教学活动，通过分析学生的学习行为和表现，为每个学生提供个性化的学习建议，帮助他们更有效地学习，同时通过收集和分析课堂数据，学校管理者可以更准确地作出基于数据的决策，如调整课程设置、资源分配等，帮助教师了解学生的学习状态和课堂互动情况，从而及时调整教学方法。

专家系统专区是以教育与人工智能技术结合，为跨学科研究提供了新的机遇^[7]，其应用促进了计算机视觉、数据分析等领域的技术进步，有助于推动传统教育向现代化、信息化转型。

四、结束语

对AI视觉课堂监测系统的研究，不仅是教育技术领域研究内容拓展和深化的具体体现，也是当代在线教育发展的理论需要，其既有益于推动教育信息化的发展，也有益于推动在线教学高质量发展，促进整个教育行业大发展。高质量的教育不仅可以提供更好的就业机会，还能在更广泛的层面上提升人们的生活质量和社会福利。除此之外，其融合可以为实现乡村振兴做好人才储备，是缓解教育焦虑、促进教育绿色可持续发展为目的的教育实践。该系统还具有应用于高等教育、职业培训和企业内部培训等多个领域的潜力。未来随着更多先进技术和应用场景的融合，该系统有望实现更高层次的教学质量和社会影响。

参考文献：

[1] 武慧敏.智慧课堂迎来AI老师[N].人民日报海外版,2023-09-11(008).

[2] 郭俊奇,吕嘉昊,王汝涵等.深度学习模型驱动的师生课堂行为识别[J].北京师范大学学报(自然科学版),2021,57(06):905-912.

[3] 李彬,谢翟,段渭军等.基于Kinect的课堂教学状态监测系统[J].传感器于微系统,2017,36(01):67-70.

[4] 张赛宇,马志强,董延庆等.人工智能赋能规模化课堂中的个性化学习何以可能? ——基于近十年国际AI课堂教学应用研究[J].开放学习研究,2023,28(05):42-50.

[5] 徐丹,赵文杰,李晶.线上线下同步异步融合教学研究与实践[J].高教学刊,2023,9(19):80-84+89.

[6] 乐传永,叶长胜.中国远程教育研究的百年嬗变与前瞻[J].远程教育杂志,2023,41 (05): 3-15.

[7] 罗清红,薛涓,高瑜.云端引领优教共享——共享教育的实质与实践[J].中国教刊,2021(05):93-98.