面向精準(zhǔn)診斷的教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用

王鶴 廖敏 王培超 徐顯龍

摘 要 教學(xué)體征狀態(tài)的有效監(jiān)控是職業(yè)院校教學(xué)質(zhì)量診斷與改進(jìn)工作的前提和基礎(chǔ)，更是教師提高課堂教學(xué)質(zhì)量的主要途徑。以上海信息技術(shù)學(xué)校為例，設(shè)計(jì)與開發(fā)面向精準(zhǔn)診斷的教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)，通過初步運(yùn)行，表明它能夠?qū)φn堂教學(xué)全師生、全過程、全方位的音視頻狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別與分析，形成學(xué)生學(xué)習(xí)參與度大數(shù)據(jù)，構(gòu)建起教學(xué)診斷儀表盤，為教學(xué)質(zhì)量提升提供決策支持。

關(guān)鍵詞 教學(xué)診斷；教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)；職業(yè)院校；人工智能

中圖分類號(hào)：G712 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1671-489X（2018）22-0061-05

Abstract The effective monitoring of teaching signs status is the ba-sis for the diagnosis and improvement of teaching quality in voca-tional colleges， and is also the main method to improve the quality ofclassroom teaching for teachers. Taking Shanghai Information Tech-nology College for an example， the state system of teaching signs forprecision diagnosis is designed and developed. Through the prelimi-nary application， it shows that the system can classify and analyze the status data of teacher-student， whole process， and all-around au-dio and video in classroom teaching， big data of students on partici-pation in learning is formulated， and diagnostic dashboard for tea-ching is constructed. All these can provide decision-making support for the improvement of teaching quality.

Key words teaching diagnosis； sign status； teaching sign status sys-tem； vocational colleges

1 引言

教育部部長陳寶生在《努力辦好人民滿意教育》[1]中提出，要把質(zhì)量作為教育的生命線，堅(jiān)持回歸常識(shí)、回歸本分、回歸初心、回歸夢(mèng)想，深化基礎(chǔ)教育人才培養(yǎng)模式改革，掀起“課堂革命”。根據(jù)教育部發(fā)布的《關(guān)于深化職業(yè)教育教學(xué)改革，全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的若干意見》[2]和《關(guān)于做好中等職業(yè)學(xué)校教學(xué)診斷與改進(jìn)工作的通知》[3]

的要求，以提高人才培養(yǎng)質(zhì)量為根本，以促進(jìn)學(xué)校自主發(fā)展、內(nèi)涵發(fā)展為宗旨，堅(jiān)持“需求導(dǎo)向、自我保證，多元診斷、重在改進(jìn)”的工作方針，進(jìn)一步聚焦課堂、規(guī)范管理，完善課程實(shí)施條件，構(gòu)建全員、全程、全方位的內(nèi)部教學(xué)質(zhì)量診斷與改進(jìn)制度體系和運(yùn)行機(jī)制。

2017年7月8日，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4]，人工智能（AI）上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略。人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變?nèi)祟惿鐣?huì)生活、改變世界，人工智能將成為經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的新引擎。隨著人工智能相繼給消費(fèi)電子、電子商務(wù)、媒體、交通和醫(yī)療等行業(yè)領(lǐng)域帶來改變，其同樣會(huì)給教育行業(yè)帶來顛覆性的創(chuàng)新，能夠?yàn)槁殬I(yè)院校的教學(xué)質(zhì)量診斷與改進(jìn)提供支持。

本文以上海信息技術(shù)學(xué)校教學(xué)診斷與改進(jìn)工作為背景，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)工作診斷與改進(jìn)方面，改變傳統(tǒng)教學(xué)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的模式，克服了海量教學(xué)視頻圖像數(shù)據(jù)難以長期保存和分析利用的缺陷，在研究“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能領(lǐng)域新技術(shù)的基礎(chǔ)上，全面分析教學(xué)工作診斷與改進(jìn)關(guān)鍵要素，圍繞提高課堂教學(xué)質(zhì)量這一核心目標(biāo)，在學(xué)校原有標(biāo)準(zhǔn)化考場(chǎng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，接入智能識(shí)別系統(tǒng)。

智能識(shí)別系統(tǒng)能對(duì)課堂教學(xué)全員、全過程、全方位視頻狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別與存儲(chǔ)，利用計(jì)算機(jī)人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，創(chuàng)建課堂教學(xué)師生行為模型，形成學(xué)生行為大數(shù)據(jù)，借助可視化分析方法進(jìn)行教學(xué)數(shù)據(jù)決策分析，構(gòu)建起教學(xué)診斷儀表盤、質(zhì)量改進(jìn)駕駛艙，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理為載體，為學(xué)校持續(xù)改善辦學(xué)條件、完善保證體系、健全運(yùn)行機(jī)制、規(guī)范教學(xué)管理、優(yōu)化專業(yè)結(jié)構(gòu)、提升師生素養(yǎng)提供全過程、全方位和全員性的教學(xué)診斷與改進(jìn)的決策數(shù)據(jù)支持，有利于促進(jìn)教學(xué)工作健康發(fā)展。

2 教學(xué)體征狀態(tài)信息的需求

教學(xué)體征主要是指課堂教學(xué)中學(xué)生生理以及行為的狀態(tài)、特征與動(dòng)作。對(duì)課堂中學(xué)生的教學(xué)體征數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)合理的收集，進(jìn)而對(duì)課堂學(xué)生的教學(xué)體征數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，以便于更好地進(jìn)行教學(xué)診斷。其中，胡慶芳對(duì)課堂教學(xué)診斷的實(shí)踐流程進(jìn)行了改進(jìn)，提出“發(fā)現(xiàn)問題—診斷原因—實(shí)踐改進(jìn)”的診斷步驟[5]。黃厚江對(duì)課堂教學(xué)診斷的基本流程進(jìn)行了詳細(xì)闡述，提出“課堂考查—教學(xué)分析—矯正建議—時(shí)間改進(jìn)”四步診斷流程[6]。可見，教學(xué)診斷第一步要做的是發(fā)現(xiàn)、觀察課堂已有的問題，這就需要收集各方面的數(shù)據(jù)信息和分析各方面信息數(shù)據(jù)，而學(xué)生的教學(xué)特征正是其中的關(guān)鍵內(nèi)容，需要對(duì)學(xué)生課堂教學(xué)體征數(shù)據(jù)加以收集、分析。學(xué)生課堂教學(xué)體征數(shù)據(jù)主要包括學(xué)生課堂缺勤率、課堂睡覺、課堂隨意走動(dòng)以及后排聚集等方面，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和處理，能夠?qū)處熀徒虒W(xué)管理者提供決策支持。

教師根據(jù)教學(xué)體征狀態(tài)信息，主要用于課堂教學(xué)診斷和自身的教學(xué)反思。在支持課堂教學(xué)診斷方面，對(duì)課堂教學(xué)的學(xué)生出勤、課堂紀(jì)律、師生互動(dòng)、學(xué)生聽講等狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行全員、全景和全過程的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)采集，通過分析這些數(shù)據(jù)來反映課堂教學(xué)的組織實(shí)施狀態(tài)，并為進(jìn)一步分析課堂教學(xué)效果提供基礎(chǔ)；在支持教師的自我教學(xué)反思方面，主要是通過定期對(duì)教師授課班級(jí)學(xué)生的課堂教學(xué)體征狀態(tài)信息進(jìn)行分析，反映教師課堂教學(xué)組織實(shí)施的能力，為教師的自我監(jiān)督與提高提供數(shù)據(jù)支持。

學(xué)校管理者則根據(jù)教學(xué)體征狀態(tài)信息，主要用于教師、系和學(xué)校不同層面的教學(xué)質(zhì)量診斷和對(duì)于課堂教學(xué)異常進(jìn)行識(shí)別。在支持教學(xué)質(zhì)量診斷方面，通過對(duì)班級(jí)學(xué)生的課堂教學(xué)體征狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和統(tǒng)計(jì)分析，能夠反映教師、系和學(xué)校層面的教學(xué)質(zhì)量水平，有效地監(jiān)控教學(xué)過程，確保課堂教學(xué)有序進(jìn)行；課堂教學(xué)過程如果出現(xiàn)異常，則需要提供實(shí)時(shí)報(bào)警提示，教學(xué)監(jiān)測(cè)部門能及時(shí)處置，實(shí)現(xiàn)教學(xué)工作事前監(jiān)測(cè)與處置。

3 教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)

教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)業(yè)務(wù)分析 圖1為教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程圖，分析了系統(tǒng)內(nèi)各數(shù)據(jù)流之間的業(yè)務(wù)關(guān)系、作業(yè)順序和信息的流向。系統(tǒng)業(yè)務(wù)基本分為三個(gè)部分。

1）原始體征信息的采集與分析，首先是采集視頻數(shù)據(jù)，接著按照系統(tǒng)作業(yè)順序經(jīng)過定義行為模型、標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)、產(chǎn)生識(shí)別模型、實(shí)時(shí)分析視頻，產(chǎn)生初步數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生關(guān)于原始體征信息。

2）外部數(shù)據(jù)的生成。一般分別采集教室信息數(shù)據(jù)、教師信息數(shù)據(jù)、班級(jí)信息數(shù)據(jù)匯總生成外部信息數(shù)據(jù)，從而為后續(xù)的綜合分析提供原始數(shù)據(jù)。

3）原始體征信息結(jié)合外部數(shù)據(jù)信息生成體征記錄以及分析處理，此部分將采集來的原始體征信息與外部數(shù)據(jù)經(jīng)過算法處理，采用人工智能等技術(shù)分析處理生成體征記錄，并根據(jù)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和報(bào)表處理，可以實(shí)現(xiàn)顯示實(shí)時(shí)分析信息、產(chǎn)生時(shí)間段報(bào)表、體征記錄以及時(shí)間段體征報(bào)表。

教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 系統(tǒng)功能則可以結(jié)合系統(tǒng)信息需求與系統(tǒng)業(yè)務(wù)分析得出系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)。如圖2所示，整體系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)主要分為四個(gè)功能子系統(tǒng)，分別為數(shù)據(jù)交互子系統(tǒng)、體征采集子系統(tǒng)、體征分析子系統(tǒng)、權(quán)限管理子系統(tǒng)。

1）數(shù)據(jù)交互子系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)外部數(shù)據(jù)的導(dǎo)入功能，可將外部的數(shù)據(jù)按照一定的格式批量化導(dǎo)入系統(tǒng)，包含三個(gè)功能，分別是教師數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能、教室數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能與課程數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能。

2）體征采集子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)體征狀態(tài)信息的采集功能，可將視頻采集而來的數(shù)據(jù)通過建模以及識(shí)別分析產(chǎn)生原始的體征信息，包含四個(gè)功能，分別是模型輸入功能、訓(xùn)練模型功能、行為識(shí)別功能以及實(shí)時(shí)圖像查看功能。

3）體征分析子系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)結(jié)合外部數(shù)據(jù)對(duì)原始體征狀態(tài)信息的處理和分析功能，包含三個(gè)功能，分別是體征記錄查詢功能、教師分析功能、班級(jí)分析功能。

4）權(quán)限管理子系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)用戶的權(quán)限分配與用戶管理功能，包含兩個(gè)功能，分別是模塊權(quán)限管理與用戶管理。

教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)

1）系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)方案。學(xué)生課堂體征智能診斷系統(tǒng)是一套基于人工智能的無侵入式校園全方位視頻智能識(shí)別分析軟件，能針對(duì)課堂教學(xué)存在的異?，F(xiàn)象，通過網(wǎng)絡(luò)攝像監(jiān)控，利用人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)課堂教學(xué)進(jìn)行全員、全景、全過程實(shí)時(shí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集、自動(dòng)預(yù)警、智能分析，構(gòu)成課堂教學(xué)體征大數(shù)據(jù)與決策分析平臺(tái)。在系統(tǒng)業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ)上，繼續(xù)將整體系統(tǒng)分為元數(shù)據(jù)采集部分、大數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換部分、數(shù)據(jù)倉庫部分、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分、數(shù)據(jù)集群部分、大數(shù)據(jù)分析部分和應(yīng)用部分。每個(gè)部分對(duì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)不同的功能，從而組成整個(gè)教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)，總體解決方案框架如圖3所示。

2）視頻大數(shù)據(jù)處理。學(xué)校監(jiān)控錄像視頻數(shù)據(jù)更是可以用海量來形容。然而大量的視頻數(shù)據(jù)難以長期保存，且無法得到有效應(yīng)用，主要原因是視頻數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無法進(jìn)行分類、索引，其存儲(chǔ)與分析需要大量時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本。大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)人類的數(shù)據(jù)駕馭能力提出新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。該系統(tǒng)采用多種并行計(jì)算技術(shù)，集群化計(jì)算方式，具有海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的快速分析能力，根據(jù)應(yīng)用需要進(jìn)行線性擴(kuò)展，支持海量視頻攝像頭的接入，能對(duì)實(shí)時(shí)視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、分類存儲(chǔ)，支持更好的數(shù)據(jù)挖掘和分析利用，能對(duì)教學(xué)不良狀態(tài)起到提前預(yù)警的作用。系統(tǒng)在視頻數(shù)據(jù)錄入的同時(shí)，自動(dòng)對(duì)視頻中的目標(biāo)信息進(jìn)行格式歸一化與智能預(yù)處理分析，對(duì)視頻進(jìn)行快速處理，提取視頻中關(guān)鍵目標(biāo)的相關(guān)信息作為智能元數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫中，在之后的相關(guān)操作、狀態(tài)舉證等智能檢索時(shí)，就不用再做復(fù)雜的解碼以及智能分析的工作，而是直接從智能元數(shù)據(jù)中提取，極大地提高了工作效率。同時(shí)提供對(duì)事件的統(tǒng)計(jì)與查詢功能，可極快地定位有效視頻位置。

為了支持多機(jī)、多核的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)，同時(shí)，每個(gè)服務(wù)器上運(yùn)行多個(gè)功能與作用都不同的進(jìn)程，最大限度利用CPU多核并發(fā)性能。同時(shí)采用多進(jìn)程與多線程技術(shù)，分析核心程序使用的是多進(jìn)程結(jié)構(gòu)，其內(nèi)部亦采用多線程技術(shù)。該系統(tǒng)的視頻分析核心軟件實(shí)時(shí)、不間斷地采集攝像頭的圖像，并判斷是否需要發(fā)送警告。

3）背景建模方法。采用背景建模作為對(duì)視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行分析的基本分析方法。一旦背景模型建立，將當(dāng)前的圖像與背景模型進(jìn)行某種比較，根據(jù)比較結(jié)果確定前景目標(biāo)，再對(duì)前景進(jìn)行識(shí)別處理。背景建模方法流程如圖4所示。首先進(jìn)行背景建模，具體是將訓(xùn)練視頻輸入給背景建模算法，讓其進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，從而提取這個(gè)視頻序列中的背景特征，以建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型來描述這個(gè)背景。分析階段，用背景模型對(duì)需要分析的視頻序列進(jìn)行處理，一般采用背景相減法，提取出當(dāng)前圖像中與背景模型中性質(zhì)不同的像素點(diǎn)，這些像素點(diǎn)組成的圖像是運(yùn)動(dòng)前景。

4 教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)主要功能實(shí)現(xiàn)

教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)結(jié)合最前沿的智能視覺分析技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)，能夠通過純視頻的方式，在遠(yuǎn)程分析中心對(duì)異地的多個(gè)視頻數(shù)據(jù)采集區(qū)域內(nèi)發(fā)生的各類學(xué)生異常行為進(jìn)行智能行為分析，如上課睡覺、隨意走動(dòng)、后排聚集等，及時(shí)進(jìn)行檢測(cè)與報(bào)警，將教學(xué)異常行為的分析與發(fā)現(xiàn)由“事后”轉(zhuǎn)為“實(shí)時(shí)”；還可以通過異常抓拍，分析潛在的威脅，實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警通知。教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的主界面如圖5所示。

系統(tǒng)管理 系統(tǒng)管理功能主要包括用戶管理、組織管理、角色管理、權(quán)限管理和數(shù)據(jù)字典五部分，其中，用戶管理和組織管理是系統(tǒng)管理的基礎(chǔ)，為系統(tǒng)提供組織和用戶基礎(chǔ)信息，對(duì)外提供接口，方便其他模塊調(diào)用；角色管理和權(quán)限管理是系統(tǒng)權(quán)限管理的組成，由角色關(guān)聯(lián)權(quán)限，給用戶分配角色，即可使用戶具有相應(yīng)的權(quán)限，對(duì)外提供接口，使其他模塊可以方便地查詢用戶權(quán)限的相關(guān)情況；數(shù)據(jù)字典是系統(tǒng)公用數(shù)據(jù)信息，以接口形式提供給其他模塊調(diào)用，如性別、報(bào)警類型等，為系統(tǒng)提供公用信息管理，方便統(tǒng)一修改變更。

主要功能 教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)課堂教學(xué)狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)診斷與分析，其主要功能包括三個(gè)方面。

1）出勤人數(shù)的智能統(tǒng)計(jì)。系統(tǒng)采用基于矩陣低秩稀疏分解的雙背景模型，綜合利用幀間差分與低秩稀疏分解預(yù)判與運(yùn)動(dòng)區(qū)域，根據(jù)當(dāng)前視頻幀像素與預(yù)判的運(yùn)動(dòng)區(qū)域的位置關(guān)系，運(yùn)用不同的參數(shù)更新背景模型，然后利用背景差分法獲取運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)前景區(qū)域，最后對(duì)獲取的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行二值化、形態(tài)學(xué)處理連通區(qū)域預(yù)判等一系列操作，以消除噪聲影響來實(shí)現(xiàn)初步學(xué)生圖像提取。此后采用深度學(xué)習(xí)，采集教室視頻數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析建立學(xué)生出勤模型，實(shí)現(xiàn)教室課堂出勤人數(shù)的統(tǒng)計(jì)。

2）監(jiān)測(cè)課堂教學(xué)基本狀態(tài)。通過對(duì)采集的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得學(xué)生在教室里的正常聽課、睡覺、隨意走動(dòng)和后排聚集等行為的視頻數(shù)據(jù)；根據(jù)這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生可用于識(shí)別的行為模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析，用于診斷課堂教學(xué)的基本教學(xué)體征。使用可視化方法，對(duì)出勤、正常、睡覺、隨意走動(dòng)和后排聚集等行為進(jìn)行綜合排名，為教學(xué)診斷提供基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)支持。

3）教學(xué)狀態(tài)數(shù)據(jù)交換。依據(jù)教育部發(fā)布的《關(guān)于中等職業(yè)學(xué)校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集試行工作的通知》（教職成司函〔2016〕139號(hào)）[7]要求，按照“中等職業(yè)學(xué)校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集與管理平臺(tái)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”和五縱五橫的總體目標(biāo)，對(duì)基礎(chǔ)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和清洗，建立人才培養(yǎng)工作大數(shù)據(jù)中心，為教學(xué)體征智能診斷分析系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)交換。

展示與報(bào)警管理 展示與報(bào)警管理功能主要包括視頻矩陣、圖像報(bào)警和語音報(bào)警。視頻矩陣主要功能是將視頻畫面以矩陣的形式展現(xiàn)給用戶，用戶可以選擇1×1、2×2、3×3、4×4、5×5等不同的矩陣規(guī)則查看，并且可以對(duì)單個(gè)攝像頭進(jìn)行控制查看操作。圖像報(bào)警是當(dāng)智能分析服務(wù)器分析出不良行為報(bào)警時(shí)，相應(yīng)的視頻上會(huì)在報(bào)警區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)，能夠清晰地提示哪個(gè)攝像頭的相關(guān)區(qū)域出現(xiàn)問題。語音報(bào)警是當(dāng)智能分析服務(wù)器分析出報(bào)警情況時(shí)，展示與報(bào)警會(huì)根據(jù)報(bào)警類型進(jìn)行語音提示。報(bào)警之后，所有的報(bào)警信息就可以跟報(bào)警管理功能對(duì)接，實(shí)現(xiàn)報(bào)警處置。

5 教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)的決策應(yīng)用

教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)借助視頻分析技術(shù)對(duì)授課教師和學(xué)生的教學(xué)狀況進(jìn)行識(shí)別與統(tǒng)計(jì)，也可針對(duì)授課教師和班級(jí)學(xué)生在指定時(shí)間段（如該學(xué)期、上月、上周）的教學(xué)體征（如出勤率、正常聽講、缺課率、課堂睡覺、隨意走動(dòng)和后排聚集）進(jìn)行可視化分析，通過數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析處理，形成課堂教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)的質(zhì)量報(bào)告，作為授課教師和班主任改進(jìn)教學(xué)與管理的依據(jù)。

學(xué)生上課出勤行為診斷 優(yōu)秀的教風(fēng)、學(xué)風(fēng)是確保和提高學(xué)校教育教學(xué)質(zhì)量的重要條件，而學(xué)生課堂出勤率是衡量教風(fēng)、學(xué)風(fēng)的重要數(shù)據(jù)。教學(xué)體征狀態(tài)診斷系統(tǒng)的初步應(yīng)用，表明能對(duì)學(xué)生上課出勤情況做出精準(zhǔn)診斷，減輕教師人工考勤工作量，避免了傳統(tǒng)的RFID一卡通考勤、指紋考勤和人臉考勤存在的缺陷。教師也可借助可視化數(shù)據(jù)的決策分析，查找出勤率較低的根源，為改進(jìn)策略提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。

隨意走動(dòng)行為診斷 隨意走動(dòng)行為診斷是指通過采集課堂上教學(xué)狀態(tài)視頻數(shù)據(jù)，分析課堂教學(xué)秩序。如果課堂上出現(xiàn)比較多的學(xué)生隨意走動(dòng)情況，說明課堂教學(xué)秩序比較混亂，教師管教、管導(dǎo)職責(zé)落實(shí)不夠到位，課堂紀(jì)律管控失常，是衡量教師教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。教學(xué)體征狀態(tài)診斷系統(tǒng)的應(yīng)用能夠識(shí)別課堂上隨意走動(dòng)的情況，提示給教學(xué)管理人員，實(shí)現(xiàn)對(duì)可能產(chǎn)生的違規(guī)行為進(jìn)行預(yù)警。

正常和異常行為診斷 正常行為診斷是指通過采集課堂教學(xué)狀態(tài)視頻數(shù)據(jù)，分析學(xué)生聽講時(shí)的專注情況。學(xué)生睡覺行為診斷是通過采集課堂教學(xué)狀態(tài)視頻數(shù)據(jù)，分析學(xué)生聽講情況。如果教師的授課風(fēng)格生動(dòng)幽默，教學(xué)內(nèi)容吸引學(xué)生，讓學(xué)生感興趣，這種情況下學(xué)生就不會(huì)睡覺。這些狀態(tài)數(shù)據(jù)都是衡量教師教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，而教學(xué)體征狀態(tài)診斷系統(tǒng)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)正常和異常行為分析。

后排聚集行為診斷 后排聚集行為診斷是通過采集課堂上教學(xué)狀態(tài)視頻數(shù)據(jù)，分析課堂教學(xué)秩序和課外的學(xué)生活動(dòng)秩序。如果教室內(nèi)出現(xiàn)后排聚集甚至打架的情況，那么說明課堂教學(xué)秩序特別混亂，甚至極有可能出現(xiàn)打架事件，可實(shí)現(xiàn)學(xué)生違紀(jì)的提前預(yù)警。而教學(xué)體征狀態(tài)診斷系統(tǒng)的應(yīng)用能夠準(zhǔn)確識(shí)別這種行為的發(fā)生。

6 總結(jié)

學(xué)校教師、教研人員與管理人員可以通過教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行有效的教學(xué)診斷，大大提高診斷效率和質(zhì)量。面向精準(zhǔn)診斷的教學(xué)體征狀態(tài)系統(tǒng)經(jīng)過分析、開發(fā)與應(yīng)用，已經(jīng)在上海信息技術(shù)學(xué)校部署實(shí)施，并取得初步的應(yīng)用成效。利用“互聯(lián)網(wǎng)+”、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)等新興技術(shù)，為職業(yè)教育乃至各類教育提供更好的教學(xué)診斷以及其他有助于教育事業(yè)的服務(wù)，不僅有助于我國教育技術(shù)的提高，也有助于我國教育事業(yè)水平的提高。

參考文獻(xiàn)

[1]陳寶生.努力辦好人民滿意的教育[N].人民日?qǐng)?bào)，2017-09-08（07）.

[2]教育部關(guān)于深化職業(yè)教育教學(xué)改革全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的若干意見[DB/OL].[2016-04-07].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A07/moe_953/201508/t20150817_200583.html.

[3]關(guān)于做好中等職業(yè)學(xué)校教學(xué)診斷與改進(jìn)工作的通知[DB/OL].[2015-07-29].http：//www.moe.gov.cn/s78/A07/A07_gggs/A07_sjhj/201604/t20160408_237263.html.

[4]國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[DB/OL].[2017-07-20].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[5]胡慶芳.課堂教學(xué)診斷改進(jìn)系統(tǒng)的重建[J].思想理論教育，2009（4）：41-47.

[6]黃厚江.語文課堂教學(xué)診斷[M].南京：江蘇教育出版社，2011.

[7]關(guān)于中等職業(yè)學(xué)校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集試行工作的通知[DB/OL].[2016-10-13].http：//www.moe.edu.cn/s78/A07/A07_gggs/A07_sjhj/201610/t20161014_284821.html.