基于边缘+AI视觉算法、多感知融合、芯片级算法优化为核心,提供行业解决方案

10年人工智能领域行业经验

全国咨询热线400-163-9007

行业资讯

行业资讯

学生上课行为教学分析系统 AI赋能智慧课堂

发布时间:2026年1月21日 16:11:30来源:燧机(上海)科技有限公司

一、课堂教学管理的“三大痛点”​

我国基础教育阶段日均课堂超2000万节(教育部2024年统计),但传统教学评估面临三大挑战:评估维度单一:依赖人工听课,主观性偏差超40%(中国教育科学研究院数据),无法量化“学生专注度”“教学互动有效性”等核心指标;干预时效滞后:问题行为(如学生走神、教师单向讲授)发现延迟超15分钟,错过最佳矫正窗口;数据利用不足:纸质教案与听课记录难以生成结构化分析报告,无法支撑教学改进。

二、技术破局:燧机科技“智教”系统架构​

燧机科技研发团队深耕教育AI视觉领域6年,针对课堂行为“多模态(表情/动作/语音)、高实时性(秒级响应)”的特点,推出学生上课行为教学分析系统(简称“智教”系统),通过“多源感知融合+边缘智能分析+教学闭环优化”,实现从“经验评估”到“数据驱动”的技术跨越。
核心技术模块:让课堂行为“可量化、可干预、可优化”​
1. 硬件层:复杂场景的“感知中枢”​
  • 多模态采集模组:
    • 4K超广角摄像头(分辨率3840×2160,最低照度0.001Lux)+ 高保真麦克风阵列,支持捕捉“学生抬头率(精度±2%)”“教师走动轨迹(误差<0.5m)”;
    • 实验室测试在教室混响<35dB、光照波动±500Lux环境下识别稳定性保持95%以上;
  • 边缘计算单元:搭载燧机科技自研“EduCore-3”AI芯片(算力16TOPS),支持前端实时分析(改进型YOLOv8+Transformer架构),单设备覆盖3间教室,实验室测试延迟<25ms;集成4G/5G双模通信,适配普教、职教等多场景部署。
2. 算法层:多维度AI的“行为解码器”​
基于用户指定技术框架YOLOv8+RNN时序模型,融合微表情识别(FER-2013数据集)、姿态估计(OpenPose骨架建模)、语音情感分析(BERT+BiLSTM),经燧机科技实验室50万+课堂场景标注样本训练(覆盖讲授、讨论、实验等12类课型),实现三大核心能力:
  • 多维度行为识别:通过“专注度指数(公式:注视时长占比×0.6+互动频率×0.4)”“教学模式分类(S-T分析)”等模型,实验室数据显示课堂行为识别准确率99.1%(置信度95%),误报率<1.5%(传统人工误判率约35%);
  • 动态阈值调整:根据学段(小学/中学/大学)、学科(文科/理科)自动优化模型参数,某试点学校实测预警准确率提升至98.7%;
  • 抗干扰增强:过滤“学生梳头”“教师板书书写”等自然动作,实测复杂场景误报率仅0.9%。
3. 预警与反馈层:三级联动的“教学优化中枢”​
  • 智能干预机制:按行为类型触发响应——
    • 一级(提示):教师端APP推送“建议增加互动”并标注学生位置;
    • 二级(预警):教务系统自动记录异常时段+生成行为热力图;
    • 三级(干预):联动智慧班牌显示警示标语+班主任端同步告警;
  • 教学分析报告:自动生成“课堂专注度曲线”“师生互动频次分布”等可视化报表,某区试点显示教研效率提升70%;
  • 数据合规管理:记录加密保存180天,支持匿名化处理,符合《教育数据安全管理规范》。

三、落地实证:深圳某中学的“课堂革命”​

2024年,燧机科技“智教”系统在深圳福田区某重点中学(覆盖36个班级,师生1800人)全面部署,运行首年成效显著:
  • 行为干预突破:累计触发Ⅱ级以上预警1270次(含学生走神893次、教师单向讲授超时377次),实测平均干预时间较人工提前4.3分钟;
  • 教学质量提升:试点班级平均专注度从58%提升至82%,期中考试优秀率提高15%;
  • 管理效能优化:替代70%人工听课工作量,实测年度节约教研成本90万元,设备部署成本较传统“人工+摄像+Excel统计”方案低55%。

四、生态延伸:构建智慧教育数据闭环​

燧机科技“智教”系统不止于单点分析,更通过三大能力融入教育数字化体系:
  • 多系统融通:对接教务管理系统(自动生成教师评课数据)、家校平台(推送学生课堂表现摘要),某市试点显示家校沟通效率提升60%;
  • 教学策略库:内置200+教学行为优化建议模板(如“小组讨论有效性提升方案”),实测教师采纳率超85%;
  • 区域教研赋能:构建“课堂行为大数据平台”,支持区域教育管理者进行教学质量动态监测,某区年度教学督导成本下降40%。

 

 

其他算法点击算法中心

相关推荐