云计算、人工智能背景下的教育机器人系统研究

化希耀

（1.四川文理学院 智能制造学院；2.达州智能制造产业技术研究院,四川 达州 635000）

1 教育机器人系统架构

为满足课堂教学的需要，教育机器人软硬件需要配置高性能的控制器和先进的人工智能芯片，以增强视觉处理性能.同时为满足各个学科教学方式的不同，本文认为教育机器人系统还应包括二次开发平台.［1-2］教育机器人架构分为硬件层、系统软件层和应用层，其中硬件层和系统软件层合称为教育机器人本体，应用层又称为二次开发平台，如图1所示.

教育机器人硬件层主要由控制器、机械平台、I/O接口、机械臂和多种传感器组成.控制器是教学机器人的大脑，负责管理和控制机器人的所有软硬件资源.系统软件层包括机器人操作系统、路径规划和自主导航和各类硬件驱动程序.应用层包括语音库、脑肌电信号库、人脸识别系统、表情姿态特征库、课程资源库、智能答疑系统、机器学习及专家系统、授课方式库和学生特征库等模块组成；其中机器人操作系统主要完成教学任务的调度和执行；课程资源库是机器人完成教学任务所依赖的知识库，包括多媒体课件、习题库和语音库等，由教师在课程开始前开发，并输入机器人存储器中；智能答疑系统主要用于机器人教学过程中与学生进行沟通交流、回答学生提出的各种问题；机器学习及专家系统是机器人在教学过程中不断学习、积累经验和调整教学策略的决策系统；机器人本体手部由两个电机和两个手臂组成，主要用来表达各种肢体语言和抓取动作；机器人头部包括电机、超声波传感器、视觉传感器、麦克风和音响，其中电机控制机器人头部的转动和面部表情；超声波传感器用于检测障碍物和机器人移动过程中避开障碍物；视觉传感器用于学生身份识别和学生状态检测；麦克风和音响用于机器人讲课、与学生语音交互等.机器人腿部由两个电机、舵机、左车轮、右车轮和方向轮组成，主要用于机器人在教室里移动.另外，教育机器人可通过网络接口与互联网实时连接，可从网络上传和下载教学资源.［3］

图1 教育机器人系统架构图

2 教育机器人主持教学过程

2.1 教育机器人主持教学过程

教育机器人主持教学是指机器人完全代替教师开展教学活动.［4］如图2所示，机器人主持教学的基本过程大致可以分为准备、实施和总结三个阶段.

在教学准备阶段，教师需要了解学生的班级、年龄等情况，分析课程教学目标，通过对机器人编程构建机器人授课方式库，包括讲授式、情景式、讨论式和翻转课堂等，方便后续机器人在教学中根据授课情况优化选取合适的授课方式；构建机器人教学资源库，包括多媒体课件、语音库、习题课和专家系统库以及学生特征库，教学资源可为后续机器人教学过程中随堂调用；此时学生则应提前做好听课准备，熟悉机器人教学流程和教学特点.准备完成后，教师即可向机器人下达教学任务，远程启动机器人，开始授课任务.

在教学实施阶段，机器人首先分析学生的特征，确定授课方式，制定教学计划；然后围绕教学内容，机器人根据需要从教学资源库中调用教学资源，创设场景和问题，引导学生思考，通过对学生学习的观察以及学生回答问题的情况，对学生对知识的掌握情况做出判断，调整讲课策略；如果学生在学习中遇到问题，可以通过语言对话、网上提问等方式提出问题，机器人通过智能答疑系统给学生完成解答.

在教学总结阶段，机器人通过分析课堂记录、作业和测评成绩，对教学情况进行总结；学生则可通过教学评价系统对机器人教学进行评价；在教师的监督下，机器人通过分析总结、制定今后的教学改进计划.

图2 机器人主持教学过程

图3 机器人教学场景

2.2 教育机器人教学场景

机器人主持教学是由机器人完全代替教师完成课堂教学和课后辅导等教学工作，而教师则负责监控整个教学过程，对各个教学环节进行监督和管理.如图3所示为机器人教学场景.和传统多媒体教室类似，机器人主持课堂多媒体教室中安装有多媒体投影、无线网络和视频监控等设备，不同之处在于需要规划好机器人走动的空间，教育机器人可以设计为无轨道和有轨道行走两种类型，如果需要轨道，则教室里要安装行走轨道，以便于教育机器人在讲课过程中与学生开展互动交流.机器人通过网络可以控制教室里的多媒体投影、监控设备.在讲课过程中，教育机器人根据课程的需要自主地播放PPT课件和语音讲解，通过视频监控设备、人脸识别算法、表情识别算法，完成学生签到点名和学生的学习状态的识别，并根据课堂需要进行提问和答疑互动.而此时，教师作为教学管理者，则通过互联网和云计算平台，实时监控每个教室的上课状态.同时，还需要完成对机器人教学不足之处进行课后补充、教育机器人维护和教育资源库的开发.

2.3 教师需要新的教育技能

传统教学方式，教师常常采用黑板和粉笔进行讲述，它的优势在于学生可以根据教师的思路看到知识点推导的详细过程，但不足之处是它呈现的信息量较少，也不能图文并茂，缺乏生动性.根据国内外一些教学实践表明，机器人教学可以极大地激发学生的学习兴趣，海量的教学资源库提供了丰富的教学内容，按照学生学习需求随时改变教学策略，可以达到教师教学难以达到的教学效果.

机器人代替教师进行课堂教学、课后答疑和互动.一方面可以减轻教师的教学压力，更重要的是提高了教学效果.此时，教师需要掌握机器人操作技能，包括机器人的启动停止、知识库的建立、语音库的开发以及机器人教育技术与课程整合的技能.教师首先对机器人进行编程，扩充机器人的专家知识库、教学策略库以及学生特征库，然后调试好机器人和教学媒体，通过控制机器人和教学媒体间接向学习者传递教学信息，且不直接根据学习情况来获得反馈.通过设置任务型的学习目标让学习者自主学习，学习者则可通过操作教学媒体或机器人实时从网上资源库、专家知识库中获得与教学内容相关的知识信息.［5］

3 教育机器人如何完成授课

教育机器人集成了许多人工智能技术，包括语音识别、语音合成、人脸识别、机器学习、专家系统、云计算等，智能化程度非常高，通过移动底盘和机械臂完成行走和肢体语言，语音合成和多媒体设备完成课堂内容的讲解.机器人的授课方式可借鉴吸收全世界范围内众多教师的优秀成果，构建讲授式、讨论式、情景式、翻转课堂等多种授课方式库，由机器人根据学生特征和教学需要灵活调用.我们将通过以下六个方面来阐述教育机器人如何开展授课任务.

第一，教育机器人类似于服务机器人，应该具备移动底盘和灵活的机械臂；同时，为保证机器人与学生进行互动，教育机器人应该设计为人型机器人，还应具有丰富的表情.为满足这些场景需要，教育机器人应该配置高性能处理器，才能完成较复杂的计算任务.在教育机器人软件方面，可以充分利用现有的开源软件，如ROS机器人操作系统、TensorFlow机器学习框架等.

第二，为完成课堂内容的讲授，教师利用语音合成技术将授课内容转化成语音，输入教育机器人存储器中.机器人在讲课过程中，在播放多媒体课件的同时进行语音讲解.学生可以通过麦克风进行提问，教育机器人利用语音识别技术理解问题，在本地知识库中进行查询、组织内容和解答，完成课堂师生互动交流.

第三，教育机器人配备了先进的视觉传感器，如Kinect等，在上课前，可以通过人脸识别技术，完成点名和签到任务.授课过程中，通过表情识别，可以实时掌握每个学生的学习状态，根据情况灵活决定下一步该怎么讲解，是否需要调入一些有趣的话题提高学生的积极性；还可通过人脸识别和语音识别技术，进行提问.

第四，为充分模仿人类教学，教育机器人除了在外观上友好之外，还需要有丰富的肢体语言来表达知识和开展人机互动交流.教育机器人设计时，要借鉴人类肢体动作，构建教育机器人肢体语言库，供教育机器人在讲课和互动过程中与语音同步表达.

第五，教育机器人在授课过程中与学生互动，需要随时在教室中移动和行走，借助GPS、视觉传感器和激光雷达等多种传感器，可以完成教育机器人在教室中定位和导航.一般来说，教室里的物体如课桌和椅子摆放相对固定，这样教育机器人移动可以采用固定轨道，类似于餐厅服务机器人，也可采用先进的SLAM技术，完成地图构建、路径规划和自主导航.

结 语

自2016年以来，人类已然进入了数字经济时代，以人工智能、大数据、云计算和边缘计算为代表的数字技术与实体经济深入融合，推动了社会进步，改变了人们的思维和生活方式.在全世界掀起STEAM和创客教育的浪潮下，教育机器人走向课堂已逐步成为可能.未来教师需要掌握更多的信息技术，需要与教育机器人协同工作，共同完成教学任务.同时我们也看到，本文涉及的许多技术尚未完全成熟，构建一台高度智能化的教育机器人需要众多技术的融合，这些问题还有待进一步研究.