基于用戶畫像的智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)設(shè)計

葉國升 李 軍

(湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院信息與機電工程學(xué)院，湖南 長沙 410205)

1 國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究動態(tài)

目前人工智能、大數(shù)據(jù)各種流行技術(shù)和各種平臺的不斷發(fā)展使得各種智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)應(yīng)運而生。但目前在智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)上也有很多的不足，比如功能太過單一、智能化不夠。

相對于國內(nèi),一些國外高校及研究所起步更為早些，如雷丁大學(xué)關(guān)注互動環(huán)節(jié)，研究學(xué)生們在班級中的交互動作(2005)；德堡大學(xué)的DEBBIE項目研發(fā)了課堂筆記的自動化程序；美國亞利桑那州立大學(xué)的智能教室利用PDA、情境感知中間件(Context-Sensitive Middleware)基于泛在計算和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)小組間的交流與合作學(xué)習[1]。

國內(nèi)的智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)研究的成果中有智慧教室設(shè)計和教學(xué)模式的建立等，對真正的實踐應(yīng)用還是缺少系統(tǒng)的實踐，而且國內(nèi)部分智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)完全是利用計算機網(wǎng)絡(luò)和一些傳感設(shè)備來進行，而該系統(tǒng)主要是利用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)來實現(xiàn)教學(xué)輔助，相比利用計算機網(wǎng)絡(luò)和傳感設(shè)備，該系統(tǒng)成本開銷少，實時、高效。目前國內(nèi)比較出名的智慧教學(xué)軟件包括清華大學(xué)的“雨課堂”，北京大學(xué)使用的“云課堂”及百度公司開發(fā)的智慧課堂等，利用移動設(shè)備端通過Wi-Fi或者移動數(shù)據(jù)接入互聯(lián)網(wǎng)，便于更好地獲得教學(xué)資源，教師利用多媒體教學(xué)設(shè)備連接網(wǎng)絡(luò)隨時查看學(xué)生的學(xué)習進程、個人的備課及開展科研項目等等。但對于學(xué)生的個性化需求及互動式教學(xué)過程的體現(xiàn)并不突出。

2 智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)存在的問題

2.1 平臺移植

目前，大部分的智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)采用基于物聯(lián)網(wǎng)的硬件系統(tǒng)，即軟硬件結(jié)合的方式，但這種方法卻使成本增加，所以考慮采用Android平臺的用戶畫像、場景識別等技術(shù)，便攜高效且成本較低，能夠滿足設(shè)想的要求，但是平臺的遷移問題需后續(xù)解決，即兼容IOS系統(tǒng)。

2.2 學(xué)生用戶畫像

利用學(xué)生的一些課堂表現(xiàn)和互動環(huán)節(jié)分析出學(xué)生符合哪些標簽[2]，并進行教學(xué)任務(wù)考核，但是在用戶簽到環(huán)節(jié)可能會存在無法識別是否在對應(yīng)教室簽到的問題，需要用戶客戶端與教室攝像頭同步進行確認簽到，但當上課人數(shù)較多時，也會因高并發(fā)存在卡頓等問題。

2.3 場景座椅等設(shè)備及學(xué)生特征檢測

教室里的人員或趴或坐，姿勢不一，難以找到有效的特征來判定該團塊是否為人(正常的人形匹配一般對頭肩部位置進行匹配)。若學(xué)生恰巧在區(qū)域邊緣，則將會丟失部分輪廓，此時的特征匹配將會產(chǎn)生很大的誤差。

2.4 語音交互及實時記錄

教師提前設(shè)置好問題或者由系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生的情況分析出一些問題，然后提問學(xué)生并實時記錄供教師查看。但是由于課堂多種不確定因素，提前設(shè)置的問題可能與實際課堂進度不統(tǒng)一，需要靈活地對問題進行更改等。

3 智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)的設(shè)計過程

3.1 智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計

智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)采用C/S架構(gòu)，服務(wù)器使用Tomcat,使用MySQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)完成后臺數(shù)據(jù)處理。客戶端目前支持Android平臺，對于IOS平臺暫不支持，學(xué)生與教師在客戶端登錄輸入賬號后，分別進入學(xué)生端與教師端，客戶端與服務(wù)器間采用Spring MVC框架。使用ArcFaceSDK進行用戶畫像識別，并與用戶注冊信息進行比對，完成考勤等任務(wù)[3]。

3.2 基于虹軟SDK實現(xiàn)的用戶畫像識別過程介紹

3.2.1 用戶畫像注冊過程

首先導(dǎo)入虹軟人臉SDK的包文件，自定義程序的人臉信息庫,使用List容器進行信息存儲，系統(tǒng)中體現(xiàn)為txt文本文件。而人臉信息保存在AFR_FSDKFace類中，為進行注冊，再定義一個類將人臉信息與用戶姓名關(guān)聯(lián)，方便進行后臺考勤登記。本系統(tǒng)在起初，需要用戶將本人人臉信息注冊到人臉庫中，可以采取使用攝像頭現(xiàn)場拍照，也可以使用用戶客戶端本地圖片庫中個人照片信息進行注冊。過程如圖1所示：

圖1 用戶畫像注冊過程

3.2.2 用戶畫像識別過程

用戶畫像的驗證與識別使用ExtGLSurfaceView的擴展庫CameraGLSurfaceView，ImageView和TextView顯示檢測到的人臉和相應(yīng)的描述信息。將NV21的引擎圖像格式，與攝像頭中的NV21圖像格式對應(yīng)，使用EF庫從攝像頭識別人臉信息，調(diào)用識別函數(shù)再調(diào)用FR中的人臉信息特征提取數(shù)函數(shù)，即將人臉特征信息與系統(tǒng)其它信息進行比對[4-5]，當特征值大于0.6表示用戶信息匹配完成，畫像識別成功[6]，意味著考勤完成。過程如圖2所示：

圖2 用戶畫像識別過程

4 智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)的功能模塊設(shè)計

基于學(xué)生畫像的智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)由一個核心模塊和其它功能模塊組成，核心模塊是用戶畫像識別模塊，其它功能模塊包括APP客戶端功能模塊和服務(wù)器端功能模塊。

具體的APP主要功能模塊如下：控制硬件來調(diào)取攝像頭模塊：該模塊主要是控制硬件來調(diào)取攝像頭捕獲圖像并把采集到的數(shù)據(jù)傳送至服務(wù)器進行分析。教室場景識別和出勤率統(tǒng)計模塊[7]：該模塊主要是利用場景識別技術(shù)實現(xiàn)教室的場景識別，并統(tǒng)計出該教室有多少座位并統(tǒng)計出出勤率，讓教師知曉當前課堂學(xué)生的出勤情況。學(xué)生用戶畫像模塊：利用用戶畫像技術(shù)給學(xué)生貼上標簽供教師作為教學(xué)依據(jù)參考。課堂教學(xué)互動壞節(jié)模塊：利用語音交互技術(shù)，實現(xiàn)交互問題提問及語音識別記錄。 APP加密模塊：將獲取的用戶畫像、語音交互產(chǎn)生的信息及用戶的身份加密。APP通信模塊：向服務(wù)器傳遞加密驗證數(shù)據(jù)，并接收服務(wù)器的驗證結(jié)果。服務(wù)器主要功能模塊如下：服務(wù)器通信模塊：接收從客戶端傳遞的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)分析模塊得出的認證信息返回。服務(wù)器解密模塊：對加密驗證的數(shù)據(jù)進行解密，得到用戶身份信息并進行分析。用戶畫像處理模塊：接收客戶端傳送過來的圖像并分析出該學(xué)標簽屬性，并返回結(jié)果。數(shù)據(jù)分析模塊：完成數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析。

系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)模塊如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)模塊圖

5 結(jié)語

該系統(tǒng)的應(yīng)用可以有效提高高校教師的教學(xué)質(zhì)量，能夠取代傳統(tǒng)的課堂簽到環(huán)節(jié)，提升課堂考勤的效率，系統(tǒng)也能夠豐富課堂教學(xué)形式，使學(xué)生投入到課堂中，活躍課堂氛圍，教師教學(xué)任務(wù)能夠更好地開展，并且也能夠為期末同學(xué)的綜合成績的評定起到幫助作用。相信在移動平臺、用戶畫像、深度學(xué)習和場景識別等技術(shù)的飛速發(fā)展下，智慧教學(xué)輔助系統(tǒng)會有更加廣泛的發(fā)展前景。同時也需注意到該系統(tǒng)目前存在的問題，后期進行完善時需進行多平臺應(yīng)用的擴展，將人臉識別的檢測效率不斷提高，還需要解決高并發(fā)引起的系統(tǒng)卡頓問題等。