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基于人工智能的学生行为分析模型构建研究
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2019/8/2 9:04:44  

摘要:人工智能及大数据背景下的学生行为分析模型研究,可以提供以下帮助:(1)能够让学校、教师和家长了解和规范学生的相关校园行为,起到相应的监控与预警作用;(2)使教育机构更全面了解学生的各方面情况,让教育者的工作思路更清晰,给教育者提供教育工作中最优的解决方案;(3)让学生多自己有了更清晰的认识。

关键词:人工智能;大数据;学生行为分析;

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。2016年3月以来,谷歌的AlphaGo战胜了世界冠军柯洁、李世石,掀起了全球范围内新的一股人工智能发展潮流。李克强总理在今年政府工作报告中提出:发展壮大新动能,做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”。发展智能产业,拓展智能生活,运用新技术、新业态、新模式大力改造提升传统产业,加强新兴产业统计。

一、研究现状及意义

目前,人工智能+教育已经有了较为广泛的研究。教学领域,人工智能+教育的未来发展方向已经得到广泛的认同,主要表现在:在促进学生个别化学习中发挥作用;在促进学生学习理解上体现价值;在开放题的评价与实践能力评价上有所突破。如:人工智能可以将线上网络与线下课堂充分结合,通过对不同学生的不同需求和学业成绩测评,推出线上教学助理。人工智能时代的教育,利用人工智能大数据的学生行为分析帮助管理者对学生行为进行分析,探究出不同学生行为模式引导方法,进一步帮助教师研究各类学生的特点。针对不同学生制定出不同的教育管理模式,真正实施因材施教、有的放矢的辩证教育法,拉近教师与学生之间的距离。因而,教师的责任不单是教授知识,而更重要的是帮助学生成长,成为学生成长的人生导师或者心理咨询师,帮助学生发现优点,实现人生价值。

现阶段,人工智能+大数据学生行为分析方面依然缺少宏观架构和预见性的展望。大多数的学生管理工作者信息化及智能化意识不强,学生的管理工作中,习惯于传统的管理模式,容易犯经验主义和本位主义的错误。学生的行为获取及分析目前主要还是依赖于班主任的日常工作。即便部分学校已经开始了学生管理信息化建设,大部分也还处于探索阶段,更谈不上智能化。具体表现在两个方面:一是缺乏整体观和大局观,缺乏科学系统的顶层设计;二是存在经验主义的桎梏,对于人工智能的认识还不够深入,存在抵触心理。

2018年5月18日,一则杭州某中学引入“智慧课堂行为管理系统”的新闻在微博上引发大量转发。背后具体的技术应用正是人脸识别,一方面是通过实现“刷脸”完成实时考勤,另一方面是用来统计分析学生课堂行为,并对异常行为实时反馈。系统每隔30秒钟进行一次扫描,针对学生阅读、举手、书写、起立、听讲、趴桌子六种行为,再结合面部表情是高兴、伤心,还是愤怒、反感,分析出学生在课堂上的状态。这些状态可以很好地反映出学生在课堂上的实际情况,教师以此可以很好地找到应对方案。但即便如此,也并没有对这些学生状态做出智能分析和方案推荐等。这些课堂的状态可以很好地反映出学生在课堂上的实际情况,对这些学生的课堂状态的分析有助于我们对学生课堂情况展开分析。

二、学生情况信息采集分析

大数据+人工智能的学生行为分析是通过数据清理、数据集成转换、数据归一化约束对大量结构化与非结构化数据进行数据预处理,将数据转为单一构型。得到人工智能所需要的结构化数据,再通过基于深度学习的人工智能核心算法来进行行为分析,如何获取到想要的结构化与非结构化数据是基础。我们需要将数据分为两部类:一是属性(如个人的基本信息、性格色彩信息、入学成绩信息),即不变或在一段时间内不会发生变化的数据;二是动态数据或行为(如课堂情况、睡眠情况等)。进行行为分析所需的数据种类繁多,属性可以通过终端录入的方式途径采集,动态数据通过各种传感器采集得到。由于动态数据采集方式及环境因素复杂,因此需要多个数据采集端在不同环境中分工进行,且每种环境中又有不同行为影响表现数据。

需要较为全面大量准确的数据来支撑算法的准确性,以下是需要获取的信息及方式算法:

第一,学生的个人信息,包括学号、姓名、性别、年龄、名族、信仰、家乡、好友圈、升学成绩、心理状况等。将学号定为学生这个实体中的Key或主关键字。这部分信息为结构化数据,可直接用于人工智能算法。

第二,为了准确获取教室环境中对应的信息,需要在教室安装高清视频采集系统及音频数据采集系统,将音视频数据储存到非结构化存储单元,使用深度学习的高清视频多目标人脸及行为识别算法和语音分析算法确定出每位学生的课堂表现。为了进一步提高算法的精确度,采用贝叶斯算法,可对教师的话进行语义分析。根据关键词汇算法,将课堂环境进一步细化分解为以下几个阶段:授课阶段、提问阶段、测试阶段等,以便于更准确地确定学生的行为及正负影响因子。

第三,对于寝室环境学生情况信息的获取。由于寝室属于较为私密场所,且寝室内就寝时间内学生人员确定,因此通过音频采集系统得到场景下的环境音频信息,使用单声道声音分离神经网络算法将学生音频信息分离。[1]经过基于深度学习以及改进的深度学习模型的声纹识别方法,[2]对于熄灯后的音频信息进行声纹识别,确认出具体违纪名单或进一步识别出语音内容。[3]

第四,平时学习生活中的,获取的主要是学生身体健康方面的信息。可通过学生体能测试信息、学生体检信息、可穿戴设备采集(如智能手环、智能胸牌等)三种方式获取,产生表现为健康状况的结构化数据。

三、基于人工智能的学生行为分析框架构建

完成了对数据类型及初步处理的要求分析,下面将对数据的使用做进一步的分析。

图1基于人工智能的学生行为分析流程基本框架图

通过不同途径采集到各类结构化和非结构化数据,这部分数据无法直接提供给人工智能引擎进行数据分析挖掘利用。因为这类各种途径采集到的原始数据中大多并不完整、结构不统一,还是有噪声的。因此,需要先进行数据清理、数据集成、数据转换、数据规约对采样到原始数据进行数据预处理,将数据转为统一的结构化数据。如:要对教室环境中非结构化的视频信息处理,转为考勤情况信息及学生行为信息等结构化数据。通过对多目标人脸识别算法进行人脸识别跟踪,人脸匹配技术匹配出学生属性的主关键字,记录学生匹配时间点,根据是否匹配及匹配时间点来获取学生考勤情况。使用音频分离技术,将教师的语音信息从复杂的教室环境中提取出来。再对其进行自然语言理解识别,用监督神经网络对当前课堂阶段进行判断分解,进而提供学生行为分析的后验信息。相同行为在不同课堂环境中又有不同的学生行为含义,如在课堂讨论阶段讨论问题与在考试阶段讨论问题。同样是讨论问题,由于课堂环境不同,所造成的影响及其行为含义不同,从而达到对学生行为更准确的定位。最后,基于人脸及人体姿态的感情计算分析算法,计算出学生的课堂表现。

图2学生行为分析原理及技术

四、基于人工智能的学生行为分析原理及技术分析

(一)人工智能学生行为分析的技术基础

(1)物联网与Internet技术,为信息的传输及信息的采集提供基础,是大数据采集和传输的基础。(2)Hadoop/MapReduce并行处理技术,数据的并行处理提供技术支持。[4](3)dataset、内存计算、连续计算/流式处理与实时处理技术,为系统的运行速度与实时性提供保障。(4)计算机视觉、音频处理技术,为准确采集音视频信息提供依据,是数据分析整合层的基础。(5)自然语言理解、图像识别、模式识别、机器学习、人工智能,是数据的理解及智能化核心,为人工智能核心算法层提供支持。

(二)每一层功能的介绍

(1)大数据采集层:采集需要的视频、音频等非结构化及结构化信息。(2)大数据分析整合层:将非结构化数据通过相关算法转化为结构化数据,然后统一进行归一化等处理。(3)人工智能核心算法层:将归一化后的结构化数据,通过数据挖掘、深度学习、决策树机制等算法进行分析。(4)人工智能应用及服务层:提供包括学生个性化分析、科学数据支持、教育方案推荐、班级评比、精准化教育、自动化测评等应用服务。

五、基于人工智能的学生行为分析的业务需求分析

对于基于人工智能的学生行为分析而言,数据是关键,技术是核心,而需求是根本。有了数据和技术的支撑,通过对校园全方位、多维度的大数据进行清洗、整合、挖掘,从中提取出有潜在价值的信息,为学校的学生工作的业务展开提供科学依据。根据需求可以开展的基础业务有四个:(1)学生个性化分析:对学生校园学习生活及基本情况进行智能引擎的分析,将学生进行归档分类。(2)精准化教育及教育方案推荐:对班级每位学生情况及班级总体情况进行学情智能化分析,可以得出每位学生最优的学习及思想教育方案。(3)班级评级:结合各班级学生总体情况进行智能分析,得出各项班级评级指标,便于对学校各班级进行考核评分。(4)自动化测评:根据智能化分析出来的每位学生的学情及个人信息自动生成测评方案。收集测评结果,通过测评结果完善个人信息,优化针对个体的个性化教育方案等。

综上所述,人工智能及大数据背景下的学生行为分析模型研究,可以提供以下帮助:(1)能够让学校、教师和家长了解和规范学生的相关校园行为,起到相应的监控与预警作用;(2)使教育机构更全面了解学生的各方面情况,让教育者的工作思路更清晰,给教育者提供教育工作中最优的解决方案;(3)让学生多自己有了更清晰的认识。

参考文献

[1]赵晶,叶茂,章毅,等.单声道声音分离神经网络新算法[C]//第十二届全国信号处理学术年会(CCSP-2005)论文集,2005.

[2]李晓坤,郑永亮,袁烺,等.基于深度学习的声纹识别方法研究[J].黑龙江大学工程学报,2018(1):64-70.

[3]申铉京,翟玉杰,卢禹彤,等.基于信道补偿的说话人识别算法[J].吉林大学学报(工学版),2016(3):870-875.

[4]杜江,张铮,张杰鑫,等.MapReduce并行编程模型研究综述[J].计算机科学,2015(S1):537-541,564.

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