• AI+学生专注力分析

    教育教学过程中最有效、最直观的反馈

    在丰富的课堂数据中,“课堂关注度”在衡量课堂质量、优化教学设计方面的价值受到教育工作者的认可。课堂上学生的专注力如此重要,传统课堂却缺少工具帮助老师了解学生是否进入学习状。“课堂专注度”应运而生,它以时间顺序反映了课堂上学生专注力变化的整体趋势,以及哪个时间专注度最高,哪个时间最低。课堂专注度用计算机代替了人工的课堂观察和记录,能够最大程度上确保数据的客观有效,数据的处理和提取也更加方便,因此能为教学研究和学校管理带来价值。
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为什么专注力分析如此重要?

教育教学过程中最直观、最有效的反馈

专注力分析能直接反映出学生是否进入学习状态,体现了学生与教师之间的交互层次与深度,通过专注力分析可以获取最直观、最有效的教学反馈。

汇总学生学习状态和学习心理

课堂上的学生专注力分析能表现出学生的学习状态和心理。专注力程度越高,说明学生的学习状态和学习心理状态更好,学习效果更佳。

帮助教师调整、优化教学设计

根据专注力变化分析课堂教学内容是否吸引学生、授课方法是否适用等,教师可以及时调整教学设计,提高学生在课堂上的积极性。

AI如何实现专注力分析?

专注力分析流程

学生是否集中注意力,会透过他们的头部行为体现出来。例如,老师在讲课时,学生抬头听讲被看做是注意力集中的表现。所以,判断学生在课堂上的头部姿态是计算课堂专注度的重要依据。以清帆提出的“SAHP专注力分析技术”为例,伴随式采集课堂教学视频后(不干扰课堂教学),通过头部姿态估计技术,推断出学生头部在三维空间的姿态参数,建立头部三维空间姿态模型,通过头部姿态在不同坐标系之间的相互转换,判断学生群体的头部朝向。


再利用头部姿态追踪人眼的视线方向,对汇总数据进行二次分析,从而计算出学生的社交专注保持力(SAHP, Social Attention Holding Power),这也是目前学习认知领域最先进的分析技术。头部姿态追踪人眼的视线方向,对汇总数据进行二次分析,从而计算出学生的社交专注保持力(SAHP, Social Attention Holding Power),这也是目前学习认知领域最先进的分析技术。教学场景的多变意味着技术的实际应用要比想象中更加复杂,课堂上的抬头行为并非都是注意力集中的表现。比如,课堂练习时,低头书写才是专注的表现。因此,在分析课堂专注度时还要区别具体的教学场景。


清帆认为科学有效的“课堂专注度”应该符合以下标准:

1、课堂专注度不等于学生抬头率

2、课堂专注度必须区分课堂教学场景

3、课堂专注度以头部朝向和视线方向为依据

通过分析您能得到什么?

多人专注力检测

多人专注力检测

图中纵坐标代表专注力绝对值,数值越高表示专注程度越好。分析结果根据全体学生头部姿态、头部转角、视线集中程度等数据经过二次分析得出。横坐标为时间轴,每秒计算一次并利用自然语言理解技术(Natural Language Understanding)输出文本解释协助教师解读数据。

单人专注力检测

单人专注力检测

图中纵坐标代表专注力绝对值,数值越高表示专注程度越好。分析结果根据单人头部姿态、画面中人脸比例、头部转角等数据经过二次分析得出。横坐标为时间轴,每秒计算一次专注力数值。

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为什么选择我们?
​WHY US?

区分多人分析和单人分析

适配不同教学场景,使用更灵活


区分不同的教学场景

根据教师讲课、学习练习等不同的教学场景优化模型和算法,结果更精准

应用多种数据和多重算法

不简单将课堂专注度等同于抬头率,综合多种数据因素分析

适配解决方案

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