智慧校園建設中人工智能技術的應用研究

摘要：隨著數字化轉型，智慧校園建設成為提升教育質量和效率的關鍵。該文分析了人工智能技術在智慧校園中的應用，探討了物聯網、計算機視覺、心理健康預測模型等關鍵技術在校園管理、學生服務和智能教學系統中的具體應用，旨在為智慧校園建設提供參考，推動教育智能化發展。

關鍵詞：人工智能；智慧校園；應用

中圖分類號：TP393

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）15-0034-03

0引言

隨著信息技術的快速發展，人工智能（AI）正逐漸滲透到教育領域，為智慧校園建設提供了新的技術支撐。智慧校園是教育信息化的高級階段，旨在利用信息技術營造智能化的教育教學環境，提供個性化、高效的教育服務。人工智能通過賦能智慧校園的感知、理解、決策及學習能力，全面提升教育教學質量與效率，涵蓋課堂教學、校園管理、學生服務及教育決策等關鍵環節，構建智能高效的教學環境[1]。本文將探討人工智能技術在智慧校園建設中的應用，并分析其對未來教育發展的影響。

1智慧校園建設中常見的人工智能技術

1.1物聯網技術

物聯網技術在智慧校園中通過傳感器、藍牙及射頻識別設備，精準采集環境與設備數據，如溫濕度、設備運行參數等，并依循網絡通信協議將數據傳輸至中央管理系統，實現智能化監控與管理。在實驗室場景中，傳感器實時監測實驗設備參數，遇到異常情況即刻通知管理人員，保障實驗安全與設備正常運轉。在校園綠化灌溉方面，土壤濕度傳感器助力智能灌溉系統依據數據自動調控灌水量與頻率，達到精準灌溉，顯著提升資源利用效率，彰顯精細化管理優勢。

1.2計算機視覺技術

計算機視覺技術憑借深度學習算法賦予校園強大的智能視覺感知能力。在校園門禁系統中，借助卷積神經網絡精準提取和識別人臉圖像特征，通過海量人臉數據的訓練，確保人員身份的準確識別，有效阻攔無關人員入校。在課堂教學情境中，該技術能夠分析學生的動作和表情，運用目標檢測與行為識別算法判斷學生的課堂參與度，為教師教學策略的優化提供關鍵數據支持，促進教學質量的提升，推動教學方法的革新。

1.3心理健康預測模型

心理健康預測模型運用機器學習算法深入挖掘學生的心理狀態信息，基于對學生日常行為數據的分析，采用決策樹、支持向量機等分類算法構建模型。通過對學生數據的深度剖析，精準識別與心理健康問題相關的特征模式，提前預測潛在的心理危機，以便學校能夠及時干預。

1.4智能推薦系統

智能推薦系統主要運用協同過濾算法與基于內容的推薦算法開展數據分析。協同過濾算法通過深入剖析具有相似興趣愛好或學習行為的學生群體，為目標學生精準推薦其可能感興趣的學習資源與社團活動；基于內容的推薦算法則依據學生過往瀏覽與參與內容的特征，智能推送新項目，充分滿足學生個性化學習需求，激發學生的學習興趣與積極性，提升學習效果與體驗。

1.5聚類分析算法及自然語言處理技術

聚類分析算法依據學生數據的相似性實現群體的精準劃分。例如，運用K-Means聚類算法，結合學生的學習興趣、成績及學習時間等數據進行科學分類，學校據此制定差異化教學計劃，實現因材施教。自然語言處理技術基于自然語言理解與生成模型，通過詞法、句法及語義分析，將自然語言問題轉化為計算機可理解的形式，為學生提供準確解答，提升校園服務的智能化水平，增強學生的滿意度與獲得感。

2智慧校園建設中人工智能技術的應用

2.1人工智能在校園管理中的應用

2.1.1校園設施智能管理

智慧校園建設中，可借助人工智能技術以及物聯網技術開展校園設施的智能管理工作。將物聯網設備安裝在校園設施上，實時采集設施設備的能耗、溫濕度等數據。隨后，借助機器學習算法深入分析獲取的數據信息，對設備故障進行精準預測，科學開展維護工作，確保設備良好運行，同時進一步延長設備的使用壽命。例如，在智慧校園建設環節，可將電流、溫度等傳感器安裝在校園空調系統上，對空調運行電流、運行溫度等數據進行采集。借助時間序列分析算法，對空調能耗情況以及故障發生概率進行預測。當系統預測到空調可能會出現故障問題時，會向相關部門發送維護信息。空調能耗線性回歸預測模型為：

式中，E表示空調能耗，T表示環境溫度，t表示運行時間，β0、β1、β2為待估計系數，?為隨機誤差項。

通過歷史數據訓練確定系數值，實現精準的能耗預測。同時，結合校園人員分布與使用需求，智能控制空調的運行，以降低能耗，提升能源利用效率，優化校園設施管理的效能。

2.1.2校園安全智能監控

在校園安全智能監控方面，人工智能技術的應用主要體現在計算機視覺技術上。通過在校園內各個區域安裝攝像頭，借助人臉識別技術實現人員身份識別與考勤管理。人臉識別的流程如下：首先，攝像頭采集人臉圖像；接著，對圖像進行預處理，包括灰度化、降噪、歸一化等操作，以提升圖像質量；然后，利用深度學習算法提取人臉特征，如五官特征、輪廓特征等；最后，將提取的特征與數據庫中的人臉特征進行匹配，依據匹配結果確定人員身份。除了人員識別外，計算機視覺技術還能夠進行行為分析，檢測校園中的打架、翻越圍欄、火災隱患、盜竊跡象等異常行為。通過構建行為模型，對監控視頻圖像進行實時分析，當檢測到異常行為時，立即向安保人員發出警報通知，并精準定位異常行為發生的位置，提升校園安全防范水平，確保校園安全穩定，營造安全和諧的校園環境。

2.2人工智能在學生個性化服務中的應用

在智慧校園建設中，學校能夠借助人工智能技術實現學生心理健康的監測與輔導。首先，全方位收集學生在校園內的學習行為（包括作業完成質量、考試成績變化等）、消費情況（如日常消費金額、消費頻率）和社交互動（如參與社團活動的積極性、與同學和老師交流的頻次）等數據[2]。接著進行數據預處理，清理數據中的錯誤和重復部分，對缺失數據進行合理估算，并將各類數據標準化。隨后進行特征工程，提取能反映學生心理狀態的有效特征，例如從學習行為中獲取學習投入程度特征，從社交互動中得到社交焦慮特征等，并篩選出關鍵特征用于模型構建。利用機器學習算法構建心理健康預測模型，將收集到的數據劃分為訓練集、驗證集和測試集，以進行模型的訓練和評估。模型訓練完成后，用于預測學生的心理狀態，分為重度壓力、中度壓力、輕度壓力和正常四類[3]。當預測到學生存在心理壓力時，將為其推薦相應的心理輔導資源。此外，還能夠提供個性化服務，例如基于學生學習情況，若發現學生在某學科上學習吃力且心理壓力較大，可為其推薦該學科的基礎鞏固學習資料和趣味學習方法；在職業規劃方面，若學生在社交互動數據中顯示出較強的組織能力和溝通能力，且心理狀態正常，則可為其推薦管理類職業方向，并提供相關的職業規劃講座和實習機會等。

2.3人工智能在智能教學系統中的應用

2.3.1個性化學習路徑規劃

將人工智能技術應用于智能教學系統中，主要是通過采集學生的學習數據，并借助機器學習算法對獲取的數據進行分析，為學生規劃個性化學習路徑。在此環節，需要對學生學習數據進行預處理，通過數據清洗的方式去除重復數據、噪聲數據和無價值數據，并對不同格式的數據進行統一處理，以提升數據標準化水平。此外，還需要將文本類數據轉化為數值型數據。完成數據處理工作后，借助聚類分析算法按照學生的學習風格、學習能力等對學生進行分組。針對不同學習能力的學生，可劃分為三組，分別為高能力組、中能力組和低能力組。對于高能力組的學生，學習路徑應更加關注拓展性學習任務、學科競賽準備等；對于中能力組的學生，學習路徑應更加注重綜合應用能力的提升和基礎知識的鞏固；而對于低能力組的學生，學習路徑需要側重基礎知識的學習[4]。例如，針對數學學科，可為高能力組學生推薦奧數課程學習和數學建模活動；為中能力組學生提供同步拓展課程與專項練習；為低能力組學生重點推薦觀看基礎概念講解視頻和練習簡單的練習題。這一過程旨在滿足不同學生的學習需求，提高學習效果與學習動力，激發學生的學習潛能。

2.3.2智能答疑系統

智能答疑系統中包含自然語言處理技術，可以對學生提出的問題進行分析，并為其提供準確的解答。當學生提出問題后，系統首先對問題進行文本預處理，接著借助詞向量模型將文本轉換為向量表示，從而確保計算機可以對問題的語義進行理解。最后，在語義匹配算法的應用下，系統從問題庫中查找相似問題，以向學生提供最終答案。如果未能有效匹配到問題，系統將根據基于深度學習的生成式模型自動生成答案。

例如，當學生提問“如何求解一元二次方程的根？”時，系統首先對問題進行預處理，將其轉換為計算機可理解的向量形式，然后在問題庫中查找相似問題。若找到相似問題，如“一元二次方程求根方法有哪些？”，則將對應的答案“可以使用求根公式，也可以通過因式分解法求解”提供給學生；若未找到相似問題，則利用基于深度學習的生成式模型，根據已有的數學知識圖譜和大量的數學問題與答案數據，生成詳細的求解步驟和相關知識點講解作為答案。這樣，系統為學生提供及時、準確、詳細的學習支持，提升學生學習效率與自主學習能力。

2.3.3智能作業批改與分析

借助人工智能技術，可以進行學生作業的智能批改與分析。對于填空題、選擇題等客觀題，主要通過預設答案及規則實現自動批改；而對于簡答題、作文等主觀題，則主要利用文本相似算法和自然語言處理技術進行批改。通過對比分析學生的作文與標準范文，能夠了解兩者在詞匯使用、語句結構等方面的差異，經過綜合分析后給出相應的分數[5]。主觀題批改中，文本相似性評估時，應用的計算公式為：

式中，S（A，B）為兩篇文本A和B的相似度，ωi為第i個特征的權重，si（A，B）表示第i個特征在兩篇文本中的相似度函數值，n為特征總數。

對于詞匯使用特征，可以通過計算兩篇文本中共同詞匯的比例來確定其相似度函數值；對于語句結構特征，則可分析句子的語法結構和各類句式的占比情況來判斷相似度。教師通過分析作業數據，深入了解學生對知識點的掌握情況，精準發現教學中的薄弱環節，從而及時調整教學策略[6]。例如，可以針對學生普遍存在的問題進行集中講解，為個別學生提供針對性輔導，并優化教學內容與教學方法等，以提高教學質量與教學效果，促進教學相長。

3結束語

綜上所述，在新時代教育變革的浪潮中，人工智能技術與智慧校園建設深度融合，為教育教學的創新發展帶來了前所未有的機遇。各學校應緊密結合自身建設需求，全面深入地應用人工智能技術于校園管理、學生服務和智能教學系統等核心領域，加速推進教育現代化進程，提升教育質量與競爭力。

展望未來，智慧校園建設中人工智能技術的應用研究仍面臨諸多挑戰與機遇。在數據隱私與安全方面，需要進一步加強加密技術、訪問控制技術等的研發與應用，確保學生和教師數據的安全性與保密性；在人工智能模型的可靠性和可解釋性方面，應著力探索可解釋性人工智能算法，使模型決策過程更加透明、易懂，增強用戶對人工智能技術的信任；在技術融合與創新應用方面，持續深化物聯網、大數據、區塊鏈等新興技術與人工智能的融合，拓展智慧校園的應用場景與服務功能，例如構建智能教育生態系統、開展虛擬校園實踐教學等，為教育教學改革注入新的活力與動力，培養具有創新精神、實踐能力和全球視野的高素質人才，推動教育事業邁向更高質量、更具活力的發展階段，引領教育領域的創新發展潮流，為社會進步做出更大貢獻。

參考文獻：

[1]馬廣建.人工智能技術支撐下的智慧校園建設及應用[J].中國設備工程，2023（9）：28-30.

[2]王軼男.人工智能技術在智慧校園中的應用[J].集成電路應用，2023，40（12）：258-259.

[3]張峰，張紅榮，于萬清.物聯網技術在職業院校智慧校園建設中的應用研究[J].工業技術與職業教育，2023，21（1）：9-13.

[4]張奔，栗延斌，楊宏寶.信息化2.0時代職業院校智慧校園建設研究與實踐[J].職業教育（漢斯），2023（4）：470-474.

[5]BABAK，ELFADDOULINE，CHEIMANOFFN.Theroleofin?formationandcommunicationtechnologiesindevelopingasmartcampuswithitsfourpillars’architecturalsketch[J].Edu?cationandInformationTechnologies，2024，29（12）：14815-14833.

[6]QURTUBIA.Digital-basedsmartcampusattelkomuniversity，Indonesia[J].EducationQuarterlyReviews，2022，5（3）：259.

【通聯編輯：張薇】