基于5G+云計算+大數據+AI技術的教育教學改革探究

林家全

（貴州經貿職業技術學院 貴州都勻 558000）

5G專網建設是保障學校開展教學大數據分析實時分析的基礎。5G專網具有流量低時延轉發，節省帶寬，增強用戶體驗的優點；能夠提供高性能IT基礎設施，滿足媒體服務和AI智能計算需要。

一、5G專網建設

在現有的網絡基礎上，在學院內新建5G專網，通過5G宏站和5G室分站實現校內5G網絡信號的全覆蓋。同時，通過5G專用APN（接入點名稱）網絡服務提供數據從校園內到校園專屬邊緣服務平臺的傳輸途徑。

通過學院內搭建5G專網，可實現以下功能：一是依據特定APN對產生的數據流量進行統計和減免；二是通過專用Radius機制獲取用戶的MSISDN和終端IP地址的對應關系，從而確認用戶身份，確保專網專用，提升業務體驗；三是建立終端和服務器之間的內部網絡，杜絕非APN用戶使用該通道接入網絡并訪問指定的業務服務器，從而提升業務的安全性。

1.5G宏站的建設

5G宏站建設可保障校園內5G信號良好，用于教學樓內5G網絡信號覆蓋，并確保教學視頻采集攝像頭的視頻可順暢通過5G網絡傳輸。

2.5G室分的建設

為確保教室內的視頻圖像可通過5G網絡接入5G+MEC邊緣計算云平臺，需要首先保障校園范圍內良好的5G信號覆蓋，教室等室內場景采用5G室分系統覆蓋。

二、構建5G+MEC邊緣計算云平臺

5G+MEC邊緣計算云平臺為實現全面深入的課堂視頻分析提供AI驅動力。5G+MEC邊緣計算云平臺的服務器部署學院附近的5G基站內，從5G基站到核心網的物理傳輸距離被大大縮短，可以將傳統組網模式下幾十甚至幾百毫秒的業務時延降低到毫秒量級，在智慧教育應用中，將大大提高視頻業務的安全性和實時性，適配更豐富的場景。

5G+MEC邊緣計算云平臺包含視頻分析與視頻管理兩部分功能。視頻分析融合人工智能算法微服務架構、GPU管理機制，利用先進的人工智能技術進行音視頻的分析與處理；視頻管理主要實現管理視頻和共享、存儲、備份數據的功能。MEC服務器能夠支持多間教室，每間教室多路視頻的高并發請求，能夠在高并發的情況下進行快速的視頻分析與管理。

圖1 5G+MEC邊緣計算云平臺架構圖

此外，5G+MEC邊緣計算云平臺通過5G DDN軟切片技術，能夠在本地分流流量，保障用戶隱私數據安全。所涉及的全部數據不上公網，通過5G APN切片，保證移動視頻回傳通過校園5G專網直連到5G+MEC邊緣計算云平臺，內網部署防火墻和安全策略確保本地數據不會訪問公網。

5G DDN軟切片技術為學校網絡設定獨立的邏輯隔離并設定業務優先，保障學校業務通暢的同時也保障數據的安全性。5G DDN軟切片虛擬專網為學校開啟專享的貴賓級網絡服務，5G頻段是運營商專屬頻段不會被干擾，不存在wifi的不穩定性問題。5G平均帶寬是4G的10倍以上，相比學校現網寬帶+wifi，時延可縮短80%以上。通過5G網絡收發視頻網絡流暢，再無卡頓現象。

5G+MEC邊緣計算云平臺通過打造學院5G智能校園專屬邊緣服務平臺，具有以下優勢：一是校園數據不上公網，多層防護保障應用和數據安全；二是5G流量低時延轉發，節省帶寬，用戶體驗佳；三是提供高性能IT基礎設施，滿足媒體服務和AI智能計算需要；四是不同校區基于同一平臺可共享教學資源，多應用基于同一套平臺可快速推廣；

三、5G+大數據+AI課堂互動教學人工智能算法模型訓練

結合5G+大數據+AI+MEC技術，為學校提供課堂教學過程數據的全量采集和分析，以課堂場景為背景，用智能、全面、客觀的教學分析數據深度輔助學校高效解決問題。為了保證人工智能算法在學院應用時的場景匹配性和分析數據的準確度，需要針對學校實際的課堂教學場景進行以下人工智能算法模型訓練：

（1）情感計算。通過面部表情識別技術，對課堂教學視頻中檢測到的人臉圖像定位關鍵點，判斷面部活動單元，再基于深度卷積神經網絡算法進行人臉圖像情感特征提取，得出情感特征向量。結合特定場景人物的情感狀態，合理設計情感分析的分類器，輸入情感特征向量，得出情感分析結果，實現高興、中性、驚喜、傷心、生氣、害怕6種表情識別。

（2）專注力分析。利用頭部姿態估計技術，從數字圖像或視頻序列中推斷出人的頭部在三維空間中的姿態參數，自動估計出面部朝向，通過歐拉旋轉角將頭部姿態轉換為三維歐幾里得空間中的一組角向量，由平動角（Yaw）、轉動角（Pitch）、滾動角（Roll）分別描述頭部姿態相對于三維空間坐標系坐標軸之間的夾角，從而建立頭部三維空間姿態模型。進一步結合教室部署場景信息建立空間坐標系，通過頭部姿態在不同坐標系之間的相互轉換，有效判斷學生群體的頭部具體朝向。通過建立教學場景下的專注度分析模型，提供專注度分析數據結果。

（3）語音分析。利用話音激活檢測技術，檢測當前語音信號中是否包含話音信號存在，將話音信號與各種背景噪聲信號區分，進一步提取分離各音頻信號，對語音進行預處理，提高語音質量。再利用說話人分類技術，通過循環神經網絡模型，提取語音的高維特征，從而實現說話人識別。應用于教學場景下，通過課堂發言分析，可辨識出教師發言和學生發言的時間區間與頻率。

（4）熱力分析。從視頻中分離出背景圖像后，基于深度學習算法對課堂一定時間段內前景中像素點的變化進行記錄與分析，進一步渲染生成動作熱力圖，可從側面反映出學生動作的活躍性。用熱力圖顏色的深淺代表學生動作活躍程度：顏色越深，代表單位時間內學生動作變化越大，狀態越活躍；顏色越淺，代表單位時間內學生動作變化越小，更趨向于靜止狀態。

（5）圖像增強處理。采用自適應閾值的二值化算法，實現板書圖片轉換為白紙黑字的效果，并完成對多余背景色彩信息干擾的有效去除；然后采用邊緣提取算法實現字體輪廓的精確獲取，極大地保留字體字跡等有效信息，并實現對未擦拭干凈黑板等情況所留下的殘留干擾信息的有效去除。鑒于部分板書圖像字跡模糊，對于辨識存在著極大的干擾，再基于上述操作，進一步地采用形態學濾波算法，消除板書內容噪聲干擾，并在一定程度上圓滑筆跡，實現對板書內容顯示效果的增強。

四、基于教學數據分析促進教育教學改革

教學數據分析應用多種適配于課堂教學場景的人工智能算法，通過對管理基礎數據與教學數據可視化，課堂實況觀察與視頻回看、課堂情感分析、課堂發言分析、課堂專注度分析、課堂熱力圖、課堂教學內容板書和課堂精彩時刻剪輯來促進教育教學改革。

1.通過課堂實況觀察與視頻回看促進教育教學改革

為了更好地幫助校領導了解課堂教學實際狀況，輔助教師進行課堂教學過程回顧，提供課堂實況觀察與視頻回看功能。可選擇查看任何一個班級正在進行中的課堂實況，實現遠程巡課和聽課。此外，使用課堂視頻回看功能，可以快速地回放各班級、各學科、各教師的課程，進行比對觀察。觀看時可任意切換學生路或老師路的視頻，分別呈現課堂中學生的學習狀態和教師的授課狀態。

2.通過課堂情感分析促進教育教學改革

通過分析并展示整體學生在課堂教學過程中情感的分布和變化趨勢，為教師提供學生對教學內容、教學方式的真實情感反饋。

一是分析學生情感占比。根據課堂全部學生的情感數據計算課堂整體的不同情感占比，分為正面情緒（高興、驚喜）占比、中性情緒占比及負面情緒（傷心、生氣、害怕）占比。

二是分析情緒變化趨勢。按照時間維度分析課堂中學生正面情緒及負面情緒的變化情況，以連續曲線展示分析結果。

3.通過課堂發言分析促進教育教學改革

通過分析并展示教師和學生在課堂教學過程中發言的時長，綜合分析得到教師的課堂授課模式分析結果。為教師提供課堂互動狀況和個人教學方式的客觀反饋。

一是課堂發言統計。識別教師及學生課堂語音，統計教師發言和學生發言總時長，展示教師發言和學生發言的占比，以環形圖和數據方式展示[1]。

二是課堂授課模式.綜合本節課中教師及學生的發言分析，可以將課堂教學過程分為教師講授、師問生答、多維互動和學生探究四種授課類型，并以圖標展示。

4.通過課堂專注度分析促進教育教學改革

通過分析并展示整體學生在課堂教學過程中專注度的變化趨勢、抬頭率的變化以及教師需在教室內重點關注的學生關注度表現區域，為教師提供學生對課堂教學內容集中程度的真實反饋[2]。

一是課堂專注度變化。課堂專注度是抬頭專注度與低頭專注度的綜合分析結果。課堂專注度變化曲線反映學生注意力的整體變化趨勢。在回看課堂教學視頻時，課堂專注度變化曲線會融合到視頻回看進度條中，可將專注度的數值與視頻形成關聯性對應。

二是生抬頭人數變化。以5分鐘為基本統計單位，使用圖表方式展示課堂教學過程中學生抬頭人數的變化[3]。

三是學生專注度展示。在回看課堂教學視頻時，在學生路的視頻畫面上用藍色標記出整堂課中學生整體專注力較高的教室區域，用橙色標記出整堂課中學生整體專注力較低的教室區域。

四是課堂熱力圖。為了更好地輔助教師回顧課堂教學過程中班級課堂表現比較活躍的學生區域，通過課堂熱力圖為教師提供不同時間段內的學生活躍程度變化。以5分鐘為基本統計單位，以動圖形式展示課堂進行過程中學生動作活躍程度的變化。

5.通過課堂教學內容板書分析促進教育教學改革

教師在課堂教學過程中書寫的板書或使用的多媒體內容，可以完整的反映教學思路，對板書和多媒體結構、內容等進行記錄，可協助教師在課后反思教學方法和手段的改進方式。課程結束后，系統會自動提取板書，智能生成電子課堂筆記，將板書以圖片的形式展示。圖片可保存至手機或電腦。回看課堂教學視頻時，可從板書圖片直接跳轉至相應的課程時間節點，回顧該板書所對應的課程內容。

6.通過課堂精彩時刻剪輯促進教育教學改革

新教師在教學過程中，面對某些教學內容可能在短時間內自行找到合適的教學方法。此時可將校內富有教學經驗的優秀教師的授課視頻分享至新教師，協助新教師啟發教學思路。

五、5G+VR/AR沉浸式教育教學改革

充分利用5G、物聯網、云計算、大數據、人工智能等智能信息技術打造智能、高效、沉浸的一體化課堂。建構以學習理論為指導，以促進學生核心素養發展為宗旨，通過構建“云—臺—端”整體架構，創設網絡化、數據化、交互化、智能化、場景化的學習環境，實現線上線下一體化、課內課外一體化、虛擬現實一體化的全場景教學應用。

創設融合備課教研、數據采集分析、設施設備和管理機制為一體的教學環境，結合大數據精準教學系統，通過多維度的、全面的精準數據分析實現備、教、改、輔、研一體化管理。結合教研數據進行教學優劣勢分析，實現由經驗重復轉向數據實證的常態方法轉型，打通校本教研的創新路徑，逐步開展校本教研、校際教研活動。

教育教學改革是時代的要求，是學校內涵式高質量發展的的需要，我們只有充分應用好了大數據技術、人工智能等前沿技術，有效的、全面的掌握教師上課的情況，學生的學習專注情況，不斷反思，及時調整教學策略，才能不斷進步，學校的教育教學改革才能邁上新臺階。