刘翔 王明忠 陈织光 吴斯杰 袁资桢

摘  要：为了满足教育信息化、现代化的要求，增强教师对课堂掌控和驾驭能力，在智慧课堂建设过程中，以广州东华职业学院软件技术专业为例，运用人工智能和大数据技术手段，实现自动考勤，学生学习状态自动获取，对学生行为自动干预，改进教学方式和节奏，提醒学生注意力集中，提高学习兴趣，让学生带着问题学，达到提高学生课堂学习效率的目的。

关键词：软件技术;智慧课堂;课堂考勤;人脸识别

中图分类号：G434;TP311.5      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）04-0145-03

Abstract：In order to meet the requirements of educational informatization and modernization，and enhance teachersability to control and control the classroom，in the process of intelligent classroom construction，taking the software technology major of Guangzhou Donghua College as an example，we use artificial intelligence and big data technology to realize automatic attendance，automatic acquisition of studentslearning status，automatic intervention of studentsbehavior，and improve teaching methods and rhythm In order to improve the efficiency of studentsclassroom learning，it is necessary to remind students to pay attention and improve their interest in learning.

Keywords：software technology;smart classroom;class attendance;face recognition

0  引  言

2018年4月教育部研究制定了《教育信息化2.0行動计划》，以充分激发信息技术革命性影响力。教育信息化不仅改变了教与学的方式，而且已经开始影响到教育模式、理念和文化，新形势下的教育变革势在必行。目前教育信息化是学校建设发展规划的重要内容。智慧课堂建设既是教育信息化的关键一环，也是学校建设和人才培养的重要组成部分，直接关系到学校整体的教学和管理水平。目前智慧课堂的建设多侧重在教学方法和教学手段的现代化，而忽略了对学生的监管，学生旷课、上课的精力不集中、玩手机、睡觉、聊天的很多，学习效果很差;软件技术专业是实践性很强的学科，一般都在多媒体机房上课，采用“边讲边练”的教学模式，有别于公共基础课程的教学方法，智慧课堂在软件开发类上要有特色体现。

1  软件技术课智慧课堂的特点

智慧课堂作为创新教学模式，打破传统的单向教学模式，实现师生双向互动，是未来教室的首选方案。智慧课堂在“项目（任务）为导向，案例驱动教学，边讲边练”教学思想的指导下，依据软件技术专业相应岗位的工作过程，分解成一系列的典型工作任务，把每个工作任务加工、提炼成教学中的一个典型项目案例，再将其细化成一个个任务，根据任务准备所需的知识点、技能和素质目标来组织课堂设计[1]。学生通过基于项目式教学的学习，逐步掌握专业岗位所需的技能。在智慧课堂建设中，全方位构建“课前微课导学、课堂互动探究、课后个性辅导”的教学模式，利用大数据、云计算、物联网与移动互联等新一代信息技术，最终实现教学内容数字化、教学决策数据化、交流互动多样化、评价反馈及时化、资源推送智能化，促进教师开展精准教学与个性化教学，切实提高教学质量和教学效率。智慧课堂有如下几个特点。

（1）资源共享。智慧课堂利用云技术，可以把课堂上学生精彩的讲解视频、精妙的解题过程、优秀的作品等一秒上传到云平台[2]，既可以作为日后教与学的素材，又可以作为学生在线学习的教学资源，可谓“一举多得”。

（2）教学智能。智慧课堂是一个数据精细采集、学习准确分析、按需精准推送的个性化教与学平台。它能运用大数据技术，实现学生终端数据的接收、处理，数据的实时分析可以给出教师需要的分析报告，让教与学更加高效、智能。

（3）教学互动。智慧课堂在软件系统上，运用现代信息技术，建立了功能齐全、交互迅速、使用便捷的“思维可视化”未来课堂教学支撑平台。互动包含两个方面：一方面是人机互动。支持触摸技术能让学生零距离地参与到教学互动中，发挥他们参与的积极性、主动性，开发创造性;另一方面是人员互动，支持分屏互动有利于开展小组教学，支持多屏互动便于开展一对一教学，实现师生之间、生生之间的充分互动，让思想迸射出更多的火花。

2  使用人脸识别技术实现自动考勤

人脸识别运用范围越来越广，可以应用在人脸考勤、人脸社交、人脸支付、手机解锁、移动支付等场合。在智慧课堂的工作流程是：学生进校的时候，每个同学人脸资料统一采集，形成人脸特征编码，保存到人脸数据库中。上课后，每隔60秒，高清摄像头开始在轨道车的上移动，开始对全班同学的图像进行逐排扫描，班上同学的图片信息提交给后台云服务器，供平台进行分析识别到场的每个同学。下课后，后台程序通过计算，生成学生考勤报表，反映学生上课情况，如迟到的人数、迟到的分钟数、早退的人数、旷课的人数，并及时反馈给辅导员和任课老师。

人脸识别技术是基于面部特征信息进行身份识别的一种智能识别技术。该技术在图片和视频中，从人脸的角度入手，识别出画面中的人物是谁。人脸识别采用基于一种比对性的深度学习算法，算法需要根据计算好的正确类别人脸特征进行模型的训练，再用模型对不知道的人脸图片信息进行机器的识别，人脸识别过程如下：

（1）人脸检测，找出所有的面孔。人脸检测通过一张图片或视频，在其范围内扫描，再逐個判定候选区域是否是人脸的，找出人脸图像所在区域位置，结论是零到多个人脸图像。人脸检测可以采用方向梯度直方图HOG（Histogram of Oriented Gradients）的方法，该方法将图像转换为黑白，根据黑白图像上的颜色梯度的变化趋势来找到人脸。人脸检测应用在相机上，就可确保在拍摄中能自动对焦到人脸上。

（2）人脸特征点定位。定位出人脸上特征点坐标位置。人脸特征点需要定位的数目与应用的场合有关，常用的有5点、68点、90点等[3]，如图1所示为68个特征点所处坐标序列。68个人脸上普遍存在的特征点，包括下巴轮廓17个点（0～16）、左眉毛5个点（17～21）、右眉毛5个点（22～26）、鼻梁4个点（27～30）、鼻尖5个点（31～35）、左眼6个点（36～41）、右眼6个点（42～47）、外嘴唇12个点（48～59）、内嘴唇8个点（60～67）。定位的过程：按照事先设定的规则扣出人脸检测获得的人脸区域，为了防止图片因拍摄姿势不正而错位变形，还要进行旋转、缩放和错切，使得眼睛和嘴巴尽可能靠近中心位置，缩放到固定尺寸，计算特征点的位置，调用机器学习算法后，能够在任何脸部找到这68个特定的点。

（3）人脸编码。人脸编码的方法是根据人脸五官特征点坐标将人脸对齐预定模式，然后计算特征，得出一串固定长度的数值。这串数值一般是128个测量值，具有表征人脸特征的能力。这128个测量值就相当于一个人的身份证号码一样，是人的唯一标识，记录了人的五官特征点相对位置。人脸编码也要采用深度学习算法，每次训练要观察三张不同的脸部图像：首先，加载一张已知的人的面部训练图像，加载同一个人的另一张照片，加载另外一个人的照片。然后，算法为这三个图片生成128个测量值。最后，稍微调整深度卷积神经网络，以确保第一张和第二张生成的测量值接近，而第二张和第三张生成的测量值略有不同。需要不断调整样本，重复以上步骤百万次，这是个巨大的挑战，但是一旦训练完成，它能轻松地找出人脸。目前国外有已经训练好的网络，直接使用该网络学习就不用部署复杂的机器学习。通过网络学习后，当电脑看到同一个人的两张不同照片时，人脸识别可以准确地得到几乎相同的数值[4]。

（4）人脸识别。识别被检查的人脸对应的身份信息。拿第3步被检查人脸的人脸编码，与人脸库中已知身份的人脸编码进行逐个比对，找出一个与被检查人脸的人脸编码特征相似度最高的特征值。将该值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则表明识别成功，输出被识别人脸的身份信息，否则识别失败。

3  使用人脸识别技术获取学生的学习状态

人脸表情识别和上面所讲的人脸的身份识别基本原理相同，在进行人脸特征点定位的时候，不仅需要人脸五官特征点，还需要人脸表情特征点，特征点取值数目更多，可达到90个特征点，人脸表情识别算法也基于深度学习，通过人脸各种表情的识别学习，能准确识别学生的各种表情。在课堂上，分析出认真学习的学生、思考的学生、有疑问的学生、玩手机的学生以及睡觉的学生所占百分比，教师的电脑屏幕上会滚动着由大数据实时分析出的学生学习效果图。促使教师及时调整上课节奏，改进教学方法，提高学生上课效率的，比方说：如果学习气氛比较沉闷的话，老师可以讲一个笑话活跃气氛，或者请精神不集中的同学起来回答问题，让学生带着问题学;老师也可以适当降低演示案例的难度，使学生有成就感，提高学生兴趣等。

获取学生学习状态的另一种方式是，监测学生的脑电波，判断学生的专注情况。课桌的前方配备有脑电波传感器，判断学生上课是否精力集中，如果监测到哪位学生走神或者注意力不集中，课桌上的监控的指示灯马上就会变成黄色，并且给学生的专注情况打分，而且分数可以实时传输到老师的电脑上，记入学生的平时成绩。

4  对学生的行为进行干预

以学生课堂上坐的桌椅为载体，课桌上安装有摄像头，可以监督学生上课状态，如果发现学生上课在玩手机超过1～3分钟，座椅就开始晃动，并干扰其手机信号，使学生无法玩手机，提醒学生要认真听讲，注意力要集中。如果学生不及时地改正，座椅晃动的幅度会加剧，迫使他放弃玩手机为止。对于上课没有玩手机的同学，座椅可定时提供按摩服务，减轻疲劳，让学生身心放松，在轻松愉快的环境学习，提高学习效率。座位上的配备高清的摄像头还有另外的一个作用，它能捕捉每一个学生的面部表情，通过人脸识别技术，进行情绪识别和眼球识别，分析出学生以下8类情绪：高兴、厌恶、悲伤、疑惑、轻蔑、愤怒、专注、惊讶等。如果课堂效果较差，可以提醒教师，注意学生的听课状态，调整教学节奏、讲课的内容，以达到更好的教学效果。

5  结  论

随着信息技术的不断发展，智慧课堂的建设也在不断地推陈出新，智慧课堂要改变过去传统教学中以教师为主体的教学模式，变成以教师为主导，学生为主体的课堂氛围，在课堂上多关心、了解学生，实时掌握学生的上课吸收程度，及时调整学习节奏和进度，提高学生的学习兴趣，培养学生带着问题学，获得学习成就感，形成了开放和自主学习的教学环境，给学生的学习提供了更大的自由空间，促进学生自主合作探究学习，激发学生的学习兴趣，培养学生创新能力。

参考文献：

[1] 唐国纯，符传谊.基于工作过程导向的开放式教学模式研究 [J].软件导刊，2013，12（8）：176-178.

[2] 陈志强，高静慧.智慧课堂教学系统建设与应用研究——以山东省淄博市为例 [J].中国信息技术教育，2017（20）：76-79.

[3] CSDN博主（机械鸡_）.研究人脸识别的十大概念 [EB/OL].（2017-09-29）.https：//blog.csdn.net/gh13uy2ql0N5/article/details/78140679.

[4] 南有乔木NTU.基于深度学习的人脸识别算法 [EB/OL].（2018-12-14）.https：//blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/85008975.

作者简介：刘翔（1974.12-），男，汉族，湖北随州人，硕士，本科，主要研究方向：软件技术;王明忠（1971.10-），男，汉族，河南驻马店人，硕士，研究生，主要研究方向：大数据。