基于人工智能的智慧校园建设

2020-01-05董亚蕾

科学技术创新 2020年14期

董亚蕾

（河北外国语学院，河北石家庄050000）

1 智慧校园

智慧校园是指以物联网为基础的，连接校园网中各个物件，将校园工作、学习和生活一体化的化境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将科研、教学、管理和校园生活进行充分整合，为学生、教师提供智慧化、个性化、精细化服务。智慧校园是数字校园的延伸。

智慧校园的建设要借助于新一代的信息技术（云计算、物联网、互联网等）来实现教育环境的智能化开发及利用。智慧校园建设能够为学校教育教学、科研、管理工作的发展提供有效的支持,是现代教育实现信息化发展的必然选择[2]。

随着物联网、云计算、大数据等信息技术的快速发展，越来越多的行业在广泛使用，世界也从信息化迅速发展为智能化，学校使用的传统的信息系统像简单的业务管理、数据查询已经无法满足教师学生的需求。教育部也提出《教育信息化2.0 行动计划》，提倡高校要"以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础，依托各类智能设备及网络，构建数字化、智能化的教育系统[1]。智慧校园的建设已经势在必行。

智慧校园的应用案列有很多，像手机考勤，课程结束后教师通过后台数据库精确学生的出勤情况，既节省时间，又防止出现别人带签到问题，给教学管理带来很大方便；车牌识别，教师、家长开车进出校园通过车牌识别系统，从出入视频抓拍车辆进行登记，能够清晰了解校园车俩数量等信息，提高管理人员工作效率和质量，增加校园安全性；手机借书，借助智慧校园系统将学生信息读入手机卡中，让同学轻松实现借阅、归还业务，也可通过微信小程序进行查询信息等。

2 人工智能

人工智能（Artifical Inteligence,缩写AI）由人制造出来的机器使用计算机模拟人的思维过程和智能行为。人工智能是计算机学科的一个分支，人工智能还将涉及到计算机科学、哲学方面、生物学、心理学等学科。

人工智能研究的领域包括语音识别、自然语言理解我们在生活中看到的天猫精灵就是用到了人工智能技术中的语音识别；还包括计算机视觉，图像识别，图像处理、人脸识别等。

随着教育信息化2.0 时代的到来，很多学校都加快了智慧校园的建设步伐，人工智能在提高教学管理水平的应用中提供科学决策，利用大数据挖掘出影响教学质量的一些关键性指标以及之间的关联性。

3 人工智能技术中人脸识别在智慧校园建设中的应用

人工智能中计算机视觉技术在不少应用取得令人瞩目的成绩。如图像分类、目标检测、图像分割、动作识别等。这些技术被广泛应用于金融、医学、工业等领域。人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种方法，人脸识别主要是通过采集人脸的视频或者是图片，在视频或者图片中追踪人脸，对检测到的人脸进行面部识别。人脸识别技术被广泛应用到很多场景，阿里巴巴的支付宝可以使用刷脸进行支付，利用人脸进行身份验证，提高支付效率；目前高校管理使用卡片芯片保存学生的信息，实现图书借阅、宿舍门禁、考勤打卡等，一卡通容易丢失、出现作弊冒用等情况，而人脸识别能够完美的解决这个弊端问题、提高安全性、考勤效率等。人脸识别技术可以直接通过校园网络监控获取视频、图片等信息，不用再硬件，这样可以降低学校的成本，符合我们所追求的智慧校园。

人工智能技术中人脸识别识别在智慧校园建设中可以应用下面几个场景。（1）安防监控。学生出入宿舍场景。在学生宿舍楼门口设置通道闸机，学生进出宿舍摄像头捕捉学生人脸信息进行人脸识别后，与数据库信息进行对比。如果是学生，放行并记录出入信息，如果是陌生人会产生报警信息。（2）上课管理，帮助老师进行上课签到，早退，听讲情况判断等。（3）食堂、超市刷脸完成支付。

人脸识别的工作原理是进行图像采集，在图像中进行人脸检测，将采集到的人脸图像进行特征提取，将其存储在数据库中；通过摄像头捕捉人脸图像，进行图像的处理，将处理后的图像与之前存储在数据库的人脸进行特征对比，得到识别的结果。人脸识别的步骤主要为首先对人脸检测定位，获得单独的人脸图像，然后对人脸图像进行预处理、第三步使用特征提取人脸特征进行对比识别。最后使用高精度分类算法进行精确分类[3]。

4 借助人工智能中的视频识别实现智慧校园中教师对学生的评价

学生的学习状态是教学中非常重要的一个环节，学生的状态如果只通过考试成绩来判断并不全面，仅仅依靠老师在上课过程中也不能完成对每一个同学学习状态的全面观察和评价，借助视频识别可以帮助教师客观对学生学习过程的学习进行评价，这正符合实现智慧校园建设中要求的以大数据来进行校园建设。

面部表情是我们最要的交流方式，通过我们的面部表情可以分析每一个人的心理状态，学生在上课过程中碰到自己喜欢的课程，会表现的积极高兴喜悦，比如面带微笑；如果遇到不喜欢的课程，学生面部会表现出消极的表情，比如撅嘴、皱眉等。通过视频获取学生的表情进行分析，可以更加客观分辨出学生学习过程中的兴趣所在。

面部表情是人工智能领域的一个重要组成部分，是机器视觉的重要基础。通过教师摄像头录取学生上课过程中的图像表情，通过对表情进行分析帮助教师实现对学生学习状态的客观评价。

首先采集学生在教学活动中的视频，视频中包含学生学习过程中表现出来的面部表情和特征，筛选有效帧进行面部特征分析，学生面部表情的分析是利用计算机检测人脸，对面部表情进行信息提取分析，获得表征学生学习情绪的特征，最后利用支持向量机（SVM）方法对课堂中的表情进行分类，帮助教师获得学生的兴趣所在[4]。

通过人工智能技术中视频分析进行表情判别分类，一方面，可以对学生在课堂中的表情表现分析评价进行评价，另一方面，也可以让教师可以对每一次的课堂、教学环节进行分析、评价，让教师根据分析结果进行自我调整完善，最终能够形成最优的教学效果。

5 利用人工智能技术打造智能化教学平台的智慧校园

智能化教学平台是一种以人工智能技术(包括语音识别、人脸识别、情感计算、机器学习以及数据挖掘等)为主体，将各种智能化的应用融入各类教学或管理中的系统。其主要过程是通过智能感知层获取学习者的学习状态和学习内容等，并将数据中心部署在云平台，利用云平台结合人工智能的算法为学习者提供个性化学习内容及学习方案，当然还可以在教学、科研、管理等方面进行应用。

近几年随着人工智能快速的发展，很多教育平台推出自己的智能教学平台。

如中国慕课、爱课程、爱课堂等等，这些教学平台为教师学生提供了个性服务、针对大家兴趣推送课程、精准教学。各个学校在建设智慧校园时，可以打造智能教育平台，促进教学模式和教学手段的改革，进而提高教学质量。