分析系统主要分为两个部分：课堂教学分析系统和数据采集与管理系统。

　　3.1课堂教学分析系统

　　3.1.1智能计算工作站

　　融合图形处理单元加速系统、并行计算控制系统、流媒体计算系统、大规模视频文件存储系统及容器化工具，对音视频设备传输的数据进行计算。应用深度学习框架，为人工智能功能模块提供高性能算力保障，全面保障数据安全。

　　以课堂视频为基础，聚焦情感计算、说话人识别、人体姿态检测等核心技术与教育场景的深度融合。通过摄像头、拾音器等音视频采集设备自动采集上课过程中学生及教师的面部表情、语音、行为等数据，工作站对课堂教学过程数据进行分析及深度挖掘，利用人工智能技术帮助教师全面、快速、深度了解授课过程中的学生反馈。

　　3.1.2智能云平台

　　智能云平台系统主要为云端部署，提供接口接受教学行为分析结果，进行数据的二次分析与挖掘，并将数据进行可视化展示。最终结果的不同层次与维度的信息可通过不同的终端形态（网页端和移动端）进行查看。

　　课堂教学数据融合、分析与可视化报告呈现平台，教学管理人员、教师可登录平台查看每节课的课堂教学分析报告，高效直观地了解课堂教学过程数据，及时发现教学中的问题并采取针对性解决措施。一方面，帮助老师深入了解学生的客观学习反馈，结合教学内容研究授课内容及方式与学生接受程度之间的关联，从而提高教学质量，为学生带来更好的学习体验;另一方面，有助于教学负责人全面、快速、客观地了解教师的授课情况及学生的学习情况，实现智能化科学化管理。

　　3.1.3智能教学分析软件

　　智能教学行为分析软件主要从情感、语音、行为等维度对课堂教学过程进行全面的细粒度分析，如统计学生不同情感占比、教师及学生发言时长及占比、学生行为变化趋势等多项基本参数，深入分析学生在课堂每个教学时段的情绪变化，分析教师授课模式，观测课堂活跃度变化趋势。通过人工智能技术对课堂教学过程数据进行深度挖掘，帮助校领导、教学负责人、教师深度了解授课过程中的学生反馈。

　　3.2数据采集与管理系统

　　数据采集系统包括三个层级：

　　最前端层级，在每间教室安装一套完整的音视频数据采集模块，在教室内前端安装双路高分辨率摄像机进行学生端视频数据采集，在教室内后端安装可变焦高分辨率摄像机进行教师端视频数据采集，在教室内安装全向性拾音器阵列以及混音器进行音频数据采集。

　　中继层级，在机房/设备间配置交换机和视频主机，进行音视频录制、存储及传输。

　　后端层级，在机房/设备间部署核心交换机，将中继层级获取到的信号进行汇总。

　　四、总结：

　　开展智能校园建设，推动人工智能在教學、管理、资源建设等全流程应用。开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台。开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统。建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化。

　　参考文献：

　　[1]《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）

　　[2]《教育信息化2.0行动计划》（教技〔2018〕6号）

　　[3]《中国教育现代化2035》中共中央、国务院印发

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