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發布時間：2019-11-13 00:00:00
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隨著5G的到來，教育形態也將會發生巨大變化，而智慧教育作為5G的一個重要應用，到底有哪些細分場景呢？
5G 虛擬現實教育
作為5G 智慧教育的主戰場，VR/AR 與教育結合呈現的全新的教學體驗，可極大地提升學生學習興趣及對知識的快速吸收，為師生提供互動化、個性化、沉浸式課堂教學體驗。
1、虛擬現實 課堂教學
在教育場景，虛擬現實技術可通過自然的交互方式，將抽象的學習內容可視化、形象化，為學生提供傳統教材無法實現的沉浸式學習體驗，提升學生獲取知識主動性，實現更高的知識保留度。
根據不同的學科，虛擬現實發揮著不同的作用，主要有立體物體的展示，立體空間的展示，展品的介紹，虛擬空間的營造與構建，虛擬場景的構造等方面的應用。
2、虛擬現實 科學實驗
一般學校現有的條件下，有許多實驗是根本不可能做的，如核反應實驗，還有些實驗是不能讓學生做的，如涉及到放射性物質或有毒物質的部分。利用虛擬現實技術，可以有效地解決實驗條件與實驗效果之間的矛盾。
在教學中，許多昂貴的實驗、培訓器材，由于受價格的限制而無法普及。如果利用虛擬現實技術，在多媒體計算機上建立虛擬實驗室，學習者便可以走進這個虛擬實驗室，身臨其境般的操作虛擬儀器，操作結果可以通過儀表顯示身體的感受反饋給學生，來判斷操作是否正確。
這種實驗既不消耗器材，也不受場地等外界條件限制，可重復操作，直至得出滿意結果。VR 實驗室的一大優點還在于其絕對的安全性，不會因操作失誤而造成人身事故。
3、虛擬現實 遠程教學
在遠程教學中，往往會因為實驗設備、實驗場地、教學經費等方面的原因，而使一些應該開設的教學實驗和課程無法進行。利用虛擬現實技術，可以彌補這些方面的不足，學生足不出戶便可以做各種各樣的實驗，獲得與真實實驗一樣的體會，從而豐富感性認識，加深對教學內容的理解。
4、虛擬現實 科技研究
科技研究與實驗觀測注重讓用戶觀察到更多更精確的有效數據以供后續分析或使用。
因此，這種應用重在以高度擬真的方式，將一些難以觀測的現象放到虛擬世界中，讓用戶以更為舒適便捷的視角或時間測度進行觀測，相應地也要由系統給出真實實驗中應當觀測到的數據。
利用 VR 系統重建某次天體碰撞的場面及數據分析，這種應用對硬件設備的要求不高，主要還是對計算機系統的運算能力有較高要求。
5、虛擬現實 仿真校園
教育部在一系列相關的文件中,多次涉及到了虛擬校園，閘明了虛擬校園的地位和作用。
虛擬校園也是虛擬現實技術在教育培訓中最早的具體應用，己由淺至深有三個應用層面，分別適應學校不同程度的需求:
①簡單的虛擬我們的校園環境供游客瀏覽。
②基于教學、教務、校園生活，功能相對完整的三維可視化虛擬校園。
③以學員為中心,加入一系列人性化的功能，以虛擬現實技術作為遠程教育基礎平臺。
5G 遠程互動教學
作為 5G 智慧教育的“最后一公里”的關鍵環節。以學生為中心的多種形式的互動教學，能更好地激發學習興趣，提升教學質量，促進有質量的教育目標實現。
6、互動課堂
實時雙向音視頻互動教學，支持數據與內容的多媒體交互。
7、名師講堂
通過互動課堂與錄播系統的結合，支持大并發的在線互動學習。
8、在線學習
通過互聯網進行學習，包括微課、MOOC、翻轉課堂等多種創新的學習模式。
9、全景課堂
互動教學引入全景視頻，全景攝像頭可架設在主講教室，通過 5G 網絡覆蓋。可通過大屏、VR一體機觀看全景直播，VR 一體機視角投屏到大電視。
10、AR/VR虛擬實驗
應用 3D、AR、VR、全息等現代化計算機圖形圖像技術，建設虛擬交互體驗實驗室。
11、遠程教師評測
對教師進行評測可通過 5G 遠程互動的方式進行，評測教師通過 5G 網絡遠程觀看老師授課。
功能：多點遠程互動教學，教學場景自動跟蹤，識別和切換。主講教室畫面能夠自動在教室全景、教師特寫、板書特寫、學生特別、學生全景、電腦課件之間切換。
5G 人工智能教育
作為智慧教育的大腦，基于大數據和人工智能，對課堂、學習、運動和教學等行為進行智能分析和可視管理，更好地指導和促進智慧教學。
AI教育教學評測系統網絡架構圖
12、課堂情感識別與分析
人工智能智慧教學系統通過攝像頭收集的視頻數據，通過人工智能技術統計課堂情感占比，識別情感典型學生，分析學生情感變化，將統計后的數據通過可視化的形勢形象的展示出來，課堂中學生的情感變化一目了然，老師可以看出自己授課內容對學生的吸引力，并且關注到每個學生的學習狀態，從而調整教學進度和授課方式，提高教學實效。
13、課堂行為識別與分析
人體行為識別技術可以通過教室中布有的攝像頭收集上來的視頻檢測教學視頻中頭、頸、肩、肘、手、臀、膝、腳等多處人體骨骼關鍵點的組合和移動，識別學生上課舉手、站立、側身、趴桌、端正等多種課堂行為。
根據反饋的數據對課堂中學生的學習專注度和活躍度進行分析，最終幫助老師了解課堂的關鍵活躍環節、學生的活躍區域分布等信息，統計課堂行為占比、分析課堂行為趨勢，通過行為分析學生的學習態度，幫助學校進行更細致的教學評估和更合理的教學管理工作。
14、課堂互動識別與分析
人工智能智慧教學系統通過語音識別，收集課堂中師生互動的數據，將學生的發言及老師的授課內容通過文本的形式記錄下來，并通過文本技術，將非結構化的數據轉化為結構化的數據，提取互動的關鍵詞語，通過課堂氣氛的改變自動為這些詞語進行標記，提取出有助于課堂氛圍的正面詞匯。
同時，也可針對每個不同學生的互動情況提取對學生學習積極性調動正面詞匯，幫助教師及家長，提高教學互動效果，提升學生學習效率。
15、課堂活躍度
通過教室中的攝像頭收集上課數據，同時后臺人工智能智慧教學系統在后臺分析上課的情況，當后臺程序發現課堂上氣氛較為活躍，或者氣氛較為沉悶，就會將此間段的視頻提取出來，當老師下課回到辦公室時，可觀看這些視頻，分析原因。
16、課堂專注度
通過教室中的攝像頭收集上課數據，同時后臺人工智能智慧教學系統在后臺分析上課的情況，當后臺程序發現課堂上學生專注度較高，學生上課效果較好，或者此時學生專注度較差，就會這些時間內的視頻提取出來，當老師下課回到辦公室時，可觀看這些視頻，分析自己教學的得失。
17、課堂考勤
目前高等教育，課堂的出勤率一直是老師的心病，老師往往通過點名的方式對課堂學生進行考勤，但是，當點名遇到如公共科目這種大班課時候，課堂學生眾多，往往一次點名就會耗費半節課的時間，耽誤教學工作，同時，也會出現學生代替別人答到的情況，這種情況下，通過人工智能技術，對出席課堂的學生進行面部識別，統計課堂的出勤率、識別出勤的學生，有效的代替了傳統的點名方式進行考勤，節省老師上課的時間，同時，提高了學生的出勤率。
18、學業診斷
依托人工智能技術，基于伴隨式數據的采集與動態評價分析，通過線上線下相結合的測試手段，針對每一位同學輸出評測結果、學業報告和個性化的智能提升計劃。針對每一位同學的不同需求，精準化推送學習資源和知識點拆解。最終實現因材施教，幫助管理者全面督導和輔助決策。
19、多維度教學報告和個人成長檔案
針對不同用戶群體（例如主管、校長、教師、家長、學生等）輸出多維度、多層次的報告，并為適應不同區域要求，提供高覆蓋、貨架式靈活可定制的數據分析維度，從而滿足國內各區域、各類型、各用戶的分析需求。同時通過分析歷史數據，針對每一位學生，形成其個性化的個人成長檔案。
20、新高考下智能排課
通過人工智能技術找出全局最優的排課組合，實現傳統排課和分層走班排課的整合。另外，還可結合學生的歷史成績、評價數據、興趣愛好、職業生涯規劃等信息和教師的教學質量評價數據，基于深度神經網絡算法實現智能排課推薦。
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