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人工智能进入学校课堂，还好我毕业的早
九月刚开学没几天，网络上突然出现的一个热搜 “还好我毕业的早”，这个话题不断的刷屏，很多媒体和大V都开始讨论这个话题，为什么会突然火了呢？原因是几张摄像头拍摄的照片，内容是一个叫做“课堂呵护系统”的AI程序。大家开始惊叹，现在人工智能发展这么快？已经走进课堂了么？
那什么是课堂呵护系统？简单来说是：利用大数据以及深度学习等技术手段，对教室安装的摄像头所采集的高清视频进行人像、行为识别和数据分析，将从教育学、行为学、心理学等角度进行专业分析生成多方报告及时推送，为学校管理、教师教学、学生成长、家庭教育提供科学的数据支撑和决策依据。
网友评价
网友纷纷表示，还好我毕业的早，安装了这个系统可是让学生们欲哭无泪，都开始担心自己的学校生活。“原来上课困了还能休息一会，以后这个福利都没有了。”“上课同学之间讨论问题怎么办，这样算是交头接耳吗，这是不专注吗？”而且大家都觉得自己的隐私受到了侵犯，表示无奈。
技术实现
系统通过视频对教室中学生进行实时识别并输出统计数据，再结合教育心理学相关理论，从中提炼出具有代表性的行为动作，比如:专注、书写、回答问题、瞌睡、嬉闹等等，每周数据做出行为分析，在第二周成 报告，发送给学校管理层、老师和家长，从而为学校管理、教师教学、家庭教育、学生发展提供有力的数据支撑和优化建议。
校长可以及时了解到老师的教学质量，以便于和老师及时调整教学方式；各科目老师可以及时了解到学生在课堂上的学习情况，以便于和学生及其家长做沟通；家长也能及时了解到孩子在每门课上的表现，以及孩子的表现在全年级处于什么样的水平。
试点的学校校长介绍，技术人员在他们学校做了一次为期两天左右的测试性实验，获取了一些数据。“当时我们学校刚好要对一个学生做违规处理，于是就让技术人员把这个学生两天里的监控统计数据发给我们看看，结果他们的数据显示这个学生整体的分数确实是班上最低的。这和我们人力观察的结果基本吻合。
我专门看了一下这个产品的官方介绍，基本上这个就是人脸识别的应用加上一些判断逻辑和报表推送。结合图片展现的内容 ，推测其原理是这样的：判断学生的人脸是否是面向讲台的，来判定是否“专注”；人体站立状态来判断是否是“回答问题”；还有就是人脸和身体的相对位置来判断状态为“非专注”。基本上只使用了图像判断，没有其他辅助的技术。算法也不复杂，都是已有的技术做了整合的应用。但这样判断的准确度就不会太高，比如图片中右侧学生低头打开书包也会被判断为“非专注”，肯定会有许多误报的情况发生。
实践意义
好的方面：
1. 减少班主任的管理工作量，智能的分析每个学生在课堂上的表现状况，监督学生的行为;
2. 学生学习过程的行为数据化，可量化，能够在过程中发现问题，及时给与关注和协助；
3. 校长也可以看到孩子们的各种真实反应，掌握学校的教学数据，家长可以最直观的看到自己孩子在学校的表现
不足的方面：
1. 学生的隐私，上课学习过程中，有的人侧重听课和理解，有的人则是记笔记课后再复习，学习方法是确实存在差异化的，而使用统一标准来衡量，难免会出现问题。如果要大规模推广，这个问题就必须解决。方法是通过更多的数据观察个体学生的行为，AI建立几种类型的模式识别，根据不同的模式使用不同的标准，这样才能更加准确。
2. 高清摄像头还有人工智能的应用，对于学生会产生一定的心理压力，特别是如果学生不了解其原理的话，其影响是很难评估的。一种可能的情况是学习好的同学影响比较小，学习差的同学更大的心理负担，更加容易造成两极分化。这个问题也是要考虑清楚后果和对策的。
3. 对于学生内在的心理活动，以及学习成果没有考量，只是看出勤率和看不看黑板，有可能“出工不出力”的情况，报表显示专注的时候也许学生只是在发呆。系统还需要结合其他的人工智能系统，综合多个维度的数据才能给出判断，否则对于学生来说就可能是不公平的。
总结一下
总的来说这是一次非常有意义的尝试，更多的人会关注AI与教育的结合，一起探讨未来的发展方向。从趋势上来看，AI辅助教育系统一定会出现，这是不可避免的事情。但需要搭建更加综合、更加多维度的评价体系，给予学生最适合的教育内容，真正达到“因材施教”的效果。人工智能可以把学生、教师、课程的安排三者合理的结合起来，才是面向未来的智能教育。现在的这些实验性质的尝试，作为辅助手段和数据收集还是有很大意义的，唯一需要担忧的是，现在引入这些还不完善的系统，作为学生在校表现主要评价手段，甚至是唯一评价手段，很容易导致以罚代管，那样将会带来一些新的问题。
今天的内容就到这里，希望你喜欢，我们下期再见。
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