基于人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)研究

梁家軍 劉剛 廖克順

【摘 要】本文對(duì)人工智能和課堂問(wèn)題行為的內(nèi)涵進(jìn)行分析與界定，針對(duì)當(dāng)前高職生課堂問(wèn)題行為管理存在的問(wèn)題，提出構(gòu)建基于人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)：建立高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警指標(biāo)體系和基于人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)框架等。

【關(guān)鍵詞】人工智能 高職生 課堂問(wèn)題行為 預(yù)警

【中圖分類號(hào)】G? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【文章編號(hào)】0450-9889（2021）27-0171-03

隨著中國(guó)高等職業(yè)院校的不斷擴(kuò)招，其生源結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和學(xué)生個(gè)體差異性勢(shì)必對(duì)學(xué)校教育教學(xué)的管理提出挑戰(zhàn)。課堂教學(xué)作為學(xué)校教育教學(xué)的主陣地，學(xué)生的課堂行為直接影響課堂教學(xué)的效果。如何科學(xué)、客觀、有效地對(duì)學(xué)生課堂問(wèn)題行為進(jìn)行管控已成為目前各高職院校較為棘手的問(wèn)題。近年來(lái)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代技術(shù)的廣泛應(yīng)用，人工智能在教育教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也得到很好的發(fā)展。運(yùn)用人工智能技術(shù)，對(duì)學(xué)生的課堂問(wèn)題行為進(jìn)行識(shí)別、采集與分析，能更為精準(zhǔn)地掌握課堂教學(xué)運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的精細(xì)化管控，并對(duì)其不良行為實(shí)行預(yù)警，提高了課堂教學(xué)效率，為教育決策提供支持。同時(shí)變革了教師以及相關(guān)教學(xué)管理人員傳統(tǒng)的課堂問(wèn)題行為管理的模式，對(duì)學(xué)校人才培養(yǎng)質(zhì)量穩(wěn)定、持續(xù)提升有著長(zhǎng)遠(yuǎn)的實(shí)際意義。

一、人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)相關(guān)概念的界定

（一）人工智能

1956年，馬文·明斯基等人工智能先驅(qū)在Dartmouth會(huì)議上第一次提出“人工智能”這個(gè)概念和學(xué)科。后來(lái)，人工智能的內(nèi)涵得到不斷深化與擴(kuò)充。McCarthy認(rèn)為，人工智能除了模仿人類智能，還包含超越人類的各種計(jì)算能力。目前大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，人工智能（Aritifical Intelligence）具有數(shù)據(jù)、算力和算法三要素，它是一門(mén)研究人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)并進(jìn)行模擬、延伸和擴(kuò)展的技術(shù)科學(xué)。在教育領(lǐng)域中，應(yīng)用較為普遍的人工智能技術(shù)有圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別和機(jī)器翻譯等。

（二）課堂問(wèn)題行為

美國(guó)教育心理學(xué)家林格倫（H.C.Lindgren，1983）認(rèn)為：“從廣義上講，‘問(wèn)題行為是一個(gè)術(shù)語(yǔ)，它指任何一種引起麻煩的行為（干擾學(xué)生或班級(jí)集體發(fā)揮有效的作用），或者說(shuō)這種行為所產(chǎn)生的麻煩（表示學(xué)生或集體喪失有效的作用）”。中國(guó)學(xué)者邵瑞珍等人認(rèn)為，課堂問(wèn)題行為是指兒童不能遵守公認(rèn)的正常兒童行為規(guī)范和道德標(biāo)準(zhǔn)，不能正常與人交往和參與學(xué)習(xí)的行為。綜上觀點(diǎn)并結(jié)合高職生的特點(diǎn)，本文將課堂問(wèn)題行為界定為：在課堂教學(xué)活動(dòng)中，學(xué)生做出與課堂教學(xué)行為規(guī)范和教學(xué)要求不一致的，并妨礙教師正常授課和對(duì)班集體、他人以及本身的學(xué)習(xí)效果造成影響的不良行為。

二、當(dāng)前高職生課堂問(wèn)題行為管理存在的問(wèn)題

（一）教學(xué)質(zhì)量管理體系不完善

各高職院校在教學(xué)質(zhì)量管理上參差不齊，普遍存在管理體系不完善的問(wèn)題。一是管理制度不夠細(xì)化或者未建立相關(guān)教學(xué)質(zhì)量管理制度，或有制度但部分院系未完全按學(xué)校管理要求落實(shí);二是檢查、管控的問(wèn)題行為指標(biāo)較少，例如只涉及遲到、睡覺(jué)、曠課、早退等，不能全過(guò)程地管控學(xué)生課堂的各種不良行為。對(duì)學(xué)生的課堂問(wèn)題行為，沒(méi)有較為嚴(yán)格的制度制約或制度執(zhí)行不到位等，導(dǎo)致學(xué)生課堂問(wèn)題行為得不到改善。

（二）高職生課堂問(wèn)題行為管控水平不高

目前，高職生課堂問(wèn)題行為管控模式主要分為三個(gè)層面：一是學(xué)校教務(wù)層面，普遍是安排教學(xué)督導(dǎo)到各院系巡查抽檢并采取紙質(zhì)手工記錄的方式，條件較好的高職院校教室配備有監(jiān)控錄像系統(tǒng)，可以把課堂情況記錄下來(lái)，對(duì)不良行為采取截屏通報(bào)的方式，缺乏對(duì)各種行為數(shù)據(jù)的智能統(tǒng)計(jì)與分析，總體上工作效率不高。二是各院系配備的教學(xué)督導(dǎo)人員較少，有的數(shù)據(jù)來(lái)源于學(xué)生干部協(xié)助巡查結(jié)果，信息可能會(huì)失真，導(dǎo)致管理效果不理想。三是任課教師普遍把重心放在教學(xué)上，對(duì)學(xué)生睡覺(jué)、玩手機(jī)等行為難以全面監(jiān)控，導(dǎo)致課堂教學(xué)與管理壓力較大。

（三）高職生自主管控能力與學(xué)習(xí)意識(shí)問(wèn)題突出

由于高職生源質(zhì)量不高而且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在自主學(xué)習(xí)管控能力方面與本科生比相對(duì)較弱。另外，大學(xué)的教學(xué)模式相對(duì)較為靈活，沒(méi)有升學(xué)壓力，學(xué)習(xí)強(qiáng)度與中學(xué)比相對(duì)較小一些。學(xué)生學(xué)習(xí)意識(shí)不強(qiáng)，不夠重視課堂學(xué)習(xí)，加上自我約束力不夠，曠課、睡覺(jué)等問(wèn)題很難杜絕。

三、基于人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建

（一）建立高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警指標(biāo)體系

高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警指標(biāo)的制定是預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)需求的關(guān)鍵點(diǎn)。這關(guān)系到科學(xué)采集行為數(shù)據(jù)的范圍以及預(yù)警系統(tǒng)的合理性、精準(zhǔn)性和有效性。通過(guò)研究分析相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)相關(guān)教學(xué)管理人員的訪談，選取高職生普遍存在、影響較大且出現(xiàn)頻率較高的課堂問(wèn)題行為，主要分為兩大類：不出勤和出勤中出現(xiàn)的問(wèn)題行為，如表1所示。

（二）建立基于人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)框架

在建立高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過(guò)研究分析人工智能技術(shù)原理及相關(guān)文獻(xiàn)，將課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)框架分為應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層和基礎(chǔ)設(shè)施層，并咨詢相關(guān)技術(shù)人員以及結(jié)合教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對(duì)框架加以提升、細(xì)化，構(gòu)建基于人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)框架，本框架共分為五層：用戶層、應(yīng)用層、AI算法層、數(shù)據(jù)集層、基礎(chǔ)設(shè)施層，如圖1所示。

1.基礎(chǔ)設(shè)施層

基礎(chǔ)設(shè)施層是預(yù)警系統(tǒng)的基礎(chǔ)保障，主要用于海量數(shù)據(jù)（包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的計(jì)算、存儲(chǔ)和分析處理等。由于需要采集大量且高質(zhì)量的視音頻數(shù)據(jù)，需配備高性能的CPU、GPU的服務(wù)器，以及運(yùn)用當(dāng)前較為穩(wěn)定和流行的Hadoop分布式并行處理計(jì)算框架，充分利用其集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。另外，在教室安裝布置多方位的高清智能攝像頭用來(lái)采集學(xué)生各種行為圖像數(shù)據(jù)，并安裝拾音器用來(lái)采集語(yǔ)音數(shù)據(jù)。同時(shí)，建設(shè)完善的運(yùn)維管理與服務(wù)體系，保障系統(tǒng)軟硬件的正常和穩(wěn)定運(yùn)行。

2.數(shù)據(jù)集層

學(xué)生課堂問(wèn)題行為的識(shí)別模型的科學(xué)性和精準(zhǔn)性，需要制作高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，其中包括訓(xùn)練集和測(cè)試集。攝像頭和拾音器獲取高質(zhì)量的視音頻數(shù)據(jù)，并將視音頻數(shù)據(jù)通過(guò)錄播系統(tǒng)自動(dòng)合成為教學(xué)視頻，存入視頻數(shù)據(jù)庫(kù)中。按照已制定好的學(xué)生課堂問(wèn)題指標(biāo)特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析進(jìn)而對(duì)其歸類貼標(biāo)簽（lable），將標(biāo)好的圖像數(shù)據(jù)存入訓(xùn)練圖像庫(kù)和測(cè)試圖像庫(kù)，形成完善的學(xué)生課堂問(wèn)題行為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

3.AI算法層

AI算法層即要實(shí)現(xiàn)行為的識(shí)別與計(jì)算，利用合適的算法根據(jù)輸入的各類指標(biāo)特征信息對(duì)學(xué)生課堂問(wèn)題行為類型特征的判斷、計(jì)算和分類。本系統(tǒng)模型包括活動(dòng)行為、情感行為和語(yǔ)音行為的判斷等。一是針對(duì)活動(dòng)行為lable（請(qǐng)假、曠課、遲到、早退、東張西望、睡覺(jué)、玩手機(jī)、吃零食、低頭、課中過(guò)久無(wú)故外出、暈倒、捉弄他人、吵架、打架等）和情感行為lable（發(fā)呆、厭煩神態(tài)等）可運(yùn)用3D卷積層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D CNN）算法模型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行圖像組合分析和特征檢測(cè)，從而進(jìn)行判斷和組合，并將結(jié)果傳遞給下一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)分層的方式進(jìn)行復(fù)雜的模式識(shí)別。二是針對(duì)言語(yǔ)行為lable（閑聊、高聲喧嘩等）可運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）對(duì)學(xué)生課堂言語(yǔ)信息進(jìn)行處理，識(shí)別分析具體的言語(yǔ)行為。

4.應(yīng)用層

應(yīng)用層是整個(gè)預(yù)警系統(tǒng)功能模塊可視化的層面。為了便于學(xué)校對(duì)學(xué)生課堂問(wèn)題行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和管控，將管控的范圍分為學(xué)校、二級(jí)學(xué)院、專業(yè)、課程、班級(jí)、學(xué)生等六個(gè)層面，并對(duì)各維度的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)警和決策。例如，對(duì)學(xué)校這一層面可以實(shí)時(shí)監(jiān)控到全校學(xué)生課堂實(shí)際情況，并可按設(shè)定好的預(yù)警指標(biāo)實(shí)現(xiàn)預(yù)警提醒（可查看詳細(xì)情況），同時(shí)展現(xiàn)可視化的學(xué)生課堂問(wèn)題行為圖表，為學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)提供決策支持。另外，專業(yè)、課程、班級(jí)和學(xué)生各維度同樣按照各自的范圍實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)警和決策等功能。

5.用戶層

用戶層主要分為管理者、教師、學(xué)生、家長(zhǎng)。管理者包括學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)和教務(wù)處、質(zhì)量辦和學(xué)工處等相關(guān)職能部門(mén)，可對(duì)學(xué)校層面的學(xué)生課堂問(wèn)題行為進(jìn)行管控。教師用戶包括各院系領(lǐng)導(dǎo)、學(xué)生科、專業(yè)負(fù)責(zé)人和班主任，可對(duì)學(xué)院、專業(yè)、課程、班級(jí)、學(xué)生層面的課堂問(wèn)題行為指標(biāo)進(jìn)行逐層管控。學(xué)生用戶實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人課堂問(wèn)題行為的實(shí)時(shí)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)不斷提醒自己以及提高課堂問(wèn)題行為糾正的意識(shí)。另外，家長(zhǎng)用戶同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)自己孩子的課堂行為進(jìn)行監(jiān)控，掌握其課堂出勤、課堂不當(dāng)行為等情況。對(duì)用戶層的權(quán)限管理可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行對(duì)各層面權(quán)限的劃分。

四、人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)建議及展望

第一，在系統(tǒng)的應(yīng)用與管理過(guò)程中，由于目前的人工智能技術(shù)尚未能百分之百識(shí)別和判斷學(xué)生的各項(xiàng)課堂問(wèn)題行為，只有通過(guò)不斷優(yōu)化算法模型，加強(qiáng)模型的訓(xùn)練，才能不斷提高識(shí)別精準(zhǔn)度以及增強(qiáng)評(píng)判的客觀性和有效性。

第二，對(duì)學(xué)生課堂問(wèn)題行為的管控，僅僅依靠系統(tǒng)管理具有一定局限性，還需要相關(guān)職能部門(mén)建立較為完善的課堂教學(xué)管理制度，構(gòu)建學(xué)校管理層、教師、學(xué)生和家長(zhǎng)有機(jī)協(xié)調(diào)的管控機(jī)制，采取有效的措施，對(duì)學(xué)生課堂問(wèn)題行為進(jìn)行監(jiān)控和干預(yù)等。

第三，學(xué)生課堂問(wèn)題行為影響因素較多，有內(nèi)在的也有外在的。其中最為關(guān)鍵的一個(gè)因素是教師個(gè)人的教育教學(xué)方法和方式問(wèn)題。教師在課堂教學(xué)過(guò)程中，需要不斷發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)與反思，提升個(gè)人的教學(xué)能力，認(rèn)真研究教育教學(xué)規(guī)律，采用有效的教學(xué)方式激發(fā)學(xué)生對(duì)課程學(xué)習(xí)的興趣。只有這樣才能進(jìn)一步管理好課堂，提升教學(xué)效果。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，基于人工智能的高職生課堂問(wèn)題行為預(yù)警系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)不斷迭代。在識(shí)別技術(shù)上，做到更為精準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)更為科學(xué)、客觀和有效地管控學(xué)生課堂問(wèn)題行為;在監(jiān)控指標(biāo)上，構(gòu)建更為細(xì)化和完善的課堂問(wèn)題行為指標(biāo)體系（例如微表情分析等）;增加教師課堂教學(xué)行為分析等，從而全面變革學(xué)校課堂管理的模式，提高教育教學(xué)效果。

【參考文獻(xiàn)】

[1]林格倫.課堂教育心理學(xué)[M].章志光，譯.昆明：云南人民出社，1983.

[2]邵瑞珍.學(xué)與教的心理學(xué)[M].上海：華東師范大學(xué)出版社，1990.

[3]胡小玲.高校課堂管理現(xiàn)狀及對(duì)策分析[J].揚(yáng)州大學(xué)學(xué)報(bào)（高教研究版），2018（3）.

[4]姜樂(lè).高職學(xué)生課堂問(wèn)題行為與管理策略研究[D].廣州：廣州大學(xué)，2018.

[5]李勝男.基于人工智能技術(shù)的課堂教學(xué)行為的分析框架構(gòu)建研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2019.

[6]劉清堂，何皓怡，吳林靜，等.基于人工智能的課堂教學(xué)行為分析方法及其應(yīng)用[J].中國(guó)電化教育，2019（9）.

注：2020年度廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目（2020KY30009）研究成果

【作者簡(jiǎn)介】梁家軍（1985— ），男，廣西北流人，碩士，南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)處高級(jí)工程師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、現(xiàn)代教育技術(shù);劉 剛（1980— ），男，河北保定人，碩士，南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院現(xiàn)代教育技術(shù)中心高級(jí)實(shí)驗(yàn)師，研究方向?yàn)榻逃畔⒒?廖克順（1966— ），廣西鳳山人，碩士，南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院人工智能學(xué)院教授，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

（責(zé)編 黃 煌）