个性化家校共育

用全面、精细化的数据为学校和家长提供学生个性化数字画像

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为什么需要学生个性化数字画像?

数字画像是实施“个性化教育”的前提

个性化教育是根据学生的长处、需求和兴趣量身定制学习计划和内容,实现以学生为中心的教学模式。实施个性化教育,前提是为教师提供“学生个性化数字画像”,内容应包括学生的学习兴趣、课堂专注力变化等情况,有利于教师为每位学生提供更个性化、更有针对性的指导。

数字画像是“家校共育”的重要依据

家长期待了解孩子是否在课堂上认真听讲、对哪个学科比较感兴趣、上课坐的端不端正,但是教师的反馈一般基于主观观察和教学经验,缺少详细的数据支持,沟通周期长,以结果为导向、缺少体现学生学习过程的信息。“学生个性化数字画像”有利于家长全面、快速地了解孩子,是家校共育的重要基础。

数字画像可以提供学生健康分析

世卫生组织发布的数据显示,中国城市地区青少年近视率高达67%,儿童青少年近视防控形势严峻。学生在课堂上弯腰、趴桌等不良姿势,眼睛离课本过近是引起近视的原因。“学生个性化数字画像”可以呈现学生视力疲劳状况,有效预防儿童青少年近视问题的产生。

EduBrain®个性化家校共育解决方案

学生数字画像

个性化学习报告

为学校及家长提供每位学生的“个性化学习报告”。通过课堂教学中学生个体课堂表现,实现专注力与兴趣分析。根据学生在课堂上看黑板、坐姿端正、主动参与和记笔记四种行为,分析整体和各学科的专注力表现。根据学生在课堂上愉悦学习和主动学习的情况,形成学科的兴趣雷达图,分析学生各科的学习兴趣。

个性化近视风险报告

为学校及家长提供每位学生的“个性化近视风险报告”。基于课堂教学视频中的学生个体用眼习惯,实现3类近视风险分析。根据学生在课堂上眼贴书本、眯眼、眨眼频率计算近视风险指数。统计一段时间内学生近视风险指数,展示变化趋势。同时,从学生的饮食习惯、生活习惯、科学干预三个方面提供改进建议。
申请演示

如何实现

① 头部姿态分析

利用头部姿态估计技术推断出人的头部在三维空间中的姿态参数,建立头部三维空间姿态模型。

② 视线方向分析

结合具体部署场景信息建立空间坐标系,通过头部姿态在不同坐标系之间的相互转换,有效判断头部具体朝向。

③ 行为分析

对人体的18个骨骼关键点进行检测,识别出人体头部、躯干以及四肢关键节点;通过数据建模,实现抬头、低头、侧头、托下巴、趴桌等行为识别。

④ 情感分析

利用68个面部关键点,定位出人脸面部的关键区域位置,实现人脸检测;运用人脸对齐、人脸数据增强、人脸归一化及情感特征提取等情绪识别算法,实现高兴、惊喜、中性、伤心、生气、害怕和厌恶7种表情识别。

⑤ 眼部状态分析

利用骨骼关键点检测、人体姿态估计等行为识别技术,对学生眼睛与书本的垂直距离、眼睛大小和眨眼次数等数据进行有针对性的采集和归纳,进一步分析样布状态。

如何部署

个性化家校共育架构图

独特优势

技术领先

12项核心技术,知识图谱、情感计算、姿态识别达到国内领先水平;针对视频分析定制化训练算法,持续优化算法模型

高水平团队

清华大学、斯坦福大学等顶级名校的高水平团队背景依托清华大学智能教育技术创新联合研究中心,协同技术创新和产品研发

持续研发

鼓励客户参与创新,充分尊重一线需求,持续探索使用场景,支持响应各种应用

信息安全与保密

国家工信部软件评测信息安全认证;原始数据100%存放在本地,保存期限不超过15天;丰富完整的用户权限设置和用户隐私保护

专属服务

产品与售后服务有严格保证,专属客户经理,提供5*8小时专业服务;定期举办在线研讨会,及时汇报最新研发进展、培训产品新功能

数据积累

累积分析10万节课,2PB视频数据量;视频分析技术已成功应用于教学场景

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