人工智能助力職教改革及專業(yè)融入實證研究

摘 ?要：隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，智能教學輔助產品不斷創(chuàng)新，人工智能技術在職教改革發(fā)展中不斷起到推進助力作用，已經成為信息化職教改革發(fā)展的主要推動力。隨著人工智能技術的普及，為特定專業(yè)設計的人工智能產品也不斷出現(xiàn)，成為各專業(yè)學科領域技術革新的主要推動力。文章主要分析天津鐵道職業(yè)技術學院鐵道電信學院購置的人工智能機器人在助力職教改革發(fā)展及鐵道信號專業(yè)融入的實證研究。

關鍵詞：人工智能機器人;職教改革;專業(yè)融入

中圖分類號：TP399;TP18 ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）15-0177-03

Abstract：With the rapid development of artificial intelligence technology，intelligent teaching auxiliary products continue to innovate. Artificial intelligence technology plays an important role in promoting the reform and development of in-service education，and has become the main driving force for the reform and development of information-based vocational education. With the popularization of artificial intelligence technology，artificial intelligence products designed for specific specialties are constantly emerging，and become the main driving force of technological innovation in various professional disciplines. This paper mainly analyzes the empirical research of the artificial intelligence robot purchased by the School of Railway Telecommunications of Tianjin Railway Technical and Vocational College in assisting the reform and development of vocational education and the integration of railway signal automatic control specialty.

Keywords：artificial intelligence robot;vocational education reform;professional integration

0 ?引 ?言

人工智能軟硬件技術在2010年后的飛速發(fā)展，為人工智能技術的騰飛提供了必要的軟硬件環(huán)境支持，造就了人工智能飛速崛起[1]。人工智能技術已經在各行各業(yè)中得到了應用，成為各行業(yè)技術創(chuàng)新的主要動力之一[2]。人工智能技術已經悄然走進高職院校成為各院校職教改革發(fā)展的新動力。智慧教室、智慧選課平臺、智慧教學平臺等智能教學輔助設施推動著學校的信息化職教改革發(fā)展。人工智能設備成為學校提升信息化能力的新寵，而各專業(yè)的發(fā)展方向也瞄準了人工智能技術，人工智能設備成為專業(yè)創(chuàng)新的主要推動力。本文主要對學院購置的人工智能機器人助力職教改革發(fā)展及專業(yè)融入兩個方面進行實證研究。

1 ?智能機器人助力職教改革發(fā)展實證研究

傳統(tǒng)的課堂教學，由于教師忙于講授知識，學生人數較多，造成教師很難時刻關注每位學生的專注度，而導致部分學生的課堂學習效率低下。通過人工智能機器人，借助人工智能圖像識別技術的幫助，教師可以更加專注地投入到課堂教學工作中，而不是因學生課堂專注度問題而浪費精力。天津鐵道職業(yè)技術學院鐵道電信學院購置的人工智能機器人，在人工智能圖像識別領域有著運算速度快識別率高等技術優(yōu)勢。基于人工智能機器人移動巡查過程中攝像頭采集的圖像信息，識別鐵道信號專業(yè)學生在課堂上的行為、表情、微動作等要素，綜合評估學生上課專注度，為教師評估教學質量并采用針對性的提升方法提供精準依據[3]。對班級整體及單個學生的專注度進行全程評估，如果發(fā)現(xiàn)學生專注度下降，會移動到該生所在位置給與提示，并且記錄每位學生每節(jié)課程專注度數據，教師可以針對性進行課程知識點監(jiān)測和加強。

在對學生專注度檢測中，主要應用人臉檢測技術。本機器人中人臉關鍵點檢測通過定位并返回人臉五官與輪廓的關鍵點坐標位置，關鍵點包括人臉輪廓、眼睛、眉毛、嘴唇以及鼻子輪廓。本項目中人臉關鍵點定位技術主要通過級聯(lián)回歸，基于DeepID網絡結構。DeepID網絡結構和卷積神經網絡結構類似，主要區(qū)別在倒數第二層，DeepID網絡結構有一個DeepID層，它與卷積層4和最大池化層3相連，由于卷積神經網絡層數越高視野域越大，這種連接方式既要考慮局部的特征，又考慮全局的特征。這種人臉關鍵點定位技術可以提高定位的準確度、運算速度，從而提高智能設備的整體性能。

在人臉驗證階段通過分析兩張人臉屬于同一個人的可能性大小。輸入兩張人臉，得到一個置信度分數和相應的閾值，以便評估相似度。人臉屬性檢測主要通過人臉屬性辨識和人臉情緒分析來完成。可以進行人臉識別，可以給出人的年齡、是否有胡子、情緒（例如：高興、正常、生氣、憤怒等）、性別等。其主要實現(xiàn)代碼為：

images=load_and_align_data（args.image_files， args.image_size，args.margin，args.gpu_memory_fraction）

with tf.Graph（）.as_default（）：

with tf.Session（） as sess：

# Load the model

facenet.load_model（args.model）

# Get input and output tensors

images_placeholder = tf.get_default_graph（）.get_tensor_by_name（"input：0"）embeddings tf.get_default_graph（）.get_tensor_by_name（"embeddings：0"）

phase_train_placeholder = tf.get_default_graph（）.get_tensor_by_name（"phase_train：0"）

如果需要進行線上授課方式，可將專注度智能識別程序移植到手持終端設備中進行專注度監(jiān)測。

人工智能機器人助力職教改革發(fā)展的實證研究，為人工智能技術助力職教改革發(fā)展提供了研究途徑，助力方向，為今后人工智能在職教改革發(fā)展中的技術創(chuàng)新提供了參考依據，這也是本課題創(chuàng)新成果之一。

2 ?智能機器人專業(yè)融入實證研究

人工智能技術在職業(yè)教育中融入專業(yè)創(chuàng)新的實證目前比較少。由于人工智能研發(fā)成本較高，融入專業(yè)需要為某個專業(yè)量身定制適合本專業(yè)的人工智能教學產品，這種方法需要大量的資金支持。如何能夠將人工智能技術在本專業(yè)技術創(chuàng)新中應用是目前各專業(yè)面臨的主要問題。通過人工智能機器人融入鐵道信號專業(yè)實證研究，為今后人工智能專業(yè)融入方面的創(chuàng)新發(fā)展探索了一條可行之路，也是本課題實證研究成果之一。以學院購置的人工智能機器人為軟硬件平臺，在原有SDK的基礎上進行定制開發(fā)，在信號專業(yè)師生的共同努力下，完成了智能機器人預警小車的設計工作。有“路徑規(guī)劃”、“返回充電”功能按鈕、“一鍵出發(fā)”和“一鍵返回”功能按鈕。

信號工上道作業(yè)前，先點擊“路徑規(guī)劃”功能按鈕，將定位點設置到作業(yè)防護點（防護距離根據作業(yè)線路允許通行速度而定）。隨后將智能小車放到鐵軌線路旁，點擊“一鍵出發(fā)”功能按鈕，智能小車將按規(guī)定好的路徑行走，到達指定位置（作業(yè)防護點）后，開始自動檢測是否有列車經過。當智能小車檢測到有列車經過時，手持終端設備通過APP會發(fā)出警報聲和震動，提醒信號工下道避讓，同時鐵路曲線故障檢測智能專家APP中的“足智車謀”界面右上角會給出列車速度和預計到達作業(yè)點時間。

維修維護作業(yè)完成后，點擊“一鍵收車”功能按鈕，智能小車將按原路線返回。若小車電量即將耗盡，點擊“返回充電”功能按鈕，智能小車將返回進行充電，如圖1所示，其中攝像頭檢測到視頻中的列車，在圖1（b）中用白色方框標注出來。

智能機器人識別列車的主要技術流程是，列車圖像采集及檢測、列車圖像預處理、列車圖像特征提取等技術流程。列車圖像預處理是基于列車檢測結果，對列車圖像進行處理，為后面的特征提取服務。其中列車圖像預處理的主要代碼為：

class_variance = np.zeros（（nrof_classes，））

class_center=np.zeros（（nrof_g_size））

distance_to_center=np.ones（（len（label_list），））

emb_array = np.zeros（（0，embedding_size））

idx_array = np.zeros（（0，）， dtype=np.int32）

lab_array = np.zeros（（0，）， dtype=np.int32）

列車圖像特征提取主要是將列車圖像信息數字化，將一張列車圖像轉變?yōu)橐淮當底帧＠锰卣鼽c間的距離、曲率和角度等提取出特征分量，最終把相關的特征鏈接成一個長的特征向量。

信號工在“天窗期”進行鐵路沿線信號設備搶修過程中存在安全隱患，智能機器人預警功能應用于鐵道信號專業(yè)實訓課程，為信號專業(yè)的學生實訓期間的安全作業(yè)提供了有力保障。該智能產品不僅得到了參與信號專業(yè)實訓學生的好評，在鐵路公司員工試用后也給與了很高的評價，是信號工安全作業(yè)的有力保障。智能機器人創(chuàng)新技術不僅融入了鐵道信號專業(yè)信息化教學改革發(fā)展過程中，同時也促進了鐵路行業(yè)信號工作業(yè)安全設備的智能創(chuàng)新。

3 ?智能機器人助力職教改革發(fā)展及專業(yè)融入實證研究項目取得成就

本文中所研究的人工智能機器人在職教改革和專業(yè)融入中的技術創(chuàng)新，不但使信息化教學方法得到創(chuàng)新發(fā)展，而且也在人工智能技術設計大賽中取得佳績。憑借人工智能機器人課堂專注度設計與人工智機器人信號工作業(yè)道路安全預警功能設計兩項職教改革及專業(yè)融入設計，人工智能技術創(chuàng)新團隊獲得2019年華北五省（市、自治區(qū)）大學生機器人大賽一等獎;2019年華北五省（市、自治區(qū)）及港澳臺大學生計算機應用大賽二等獎。

上述人工智能機器人助力職教改革發(fā)展及專業(yè)融入的實證研究項目，在比賽中得到了評委專家組的肯定，也間接地肯定了我們在人工智能助力職教改革發(fā)展及專業(yè)融入中做出的貢獻。同時提升了人工智機器人在課題中實證研究的價值，也為今后的實證研究工作指明了方向。

4 ?結 ?論

本文主要分析了人工智能機器人課堂專注度實證項目與人工智機器人信號工作業(yè)道路安全預警功能實證項目兩項職教改革發(fā)展及專業(yè)融入實證研究。為人工智能技術助力職教改革發(fā)展及專業(yè)融入提供了研究途徑。同時通過人工智能機器人助力職教改革發(fā)展及專業(yè)融入中取得的成就進一步說明了實證研究的方向正確性，為今后人工智能在職教改革發(fā)展中的技術創(chuàng)新提供了參考依據。

參考文獻：

[1] 樊占東，邢培振.淺析高職院校人工智能專業(yè)建設的必要性 [J].現(xiàn)代信息科技，2019，3（12）：184-186+188.

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作者簡介：董彧先（1981—），男，漢族，山東臨清人，講師，碩士研究生，主要研究方向：人工智能技術、大數據技術。