基于5G+云计算+大数据+AI技术的教育教学改革探究

林家全

（贵州经贸职业技术学院 贵州都匀 558000）

5G专网建设是保障学校开展教学大数据分析实时分析的基础。5G专网具有流量低时延转发，节省带宽，增强用户体验的优点；能够提供高性能IT基础设施，满足媒体服务和AI智能计算需要。

一、5G专网建设

在现有的网络基础上，在学院内新建5G专网，通过5G宏站和5G室分站实现校内5G网络信号的全覆盖。同时，通过5G专用APN（接入点名称）网络服务提供数据从校园内到校园专属边缘服务平台的传输途径。

通过学院内搭建5G专网，可实现以下功能：一是依据特定APN对产生的数据流量进行统计和减免；二是通过专用Radius机制获取用户的MSISDN和终端IP地址的对应关系，从而确认用户身份，确保专网专用，提升业务体验；三是建立终端和服务器之间的内部网络，杜绝非APN用户使用该通道接入网络并访问指定的业务服务器，从而提升业务的安全性。

1.5G宏站的建设

5G宏站建设可保障校园内5G信号良好，用于教学楼内5G网络信号覆盖，并确保教学视频采集摄像头的视频可顺畅通过5G网络传输。

2.5G室分的建设

为确保教室内的视频图像可通过5G网络接入5G+MEC边缘计算云平台，需要首先保障校园范围内良好的5G信号覆盖，教室等室内场景采用5G室分系统覆盖。

二、构建5G+MEC边缘计算云平台

5G+MEC边缘计算云平台为实现全面深入的课堂视频分析提供AI驱动力。5G+MEC边缘计算云平台的服务器部署学院附近的5G基站内，从5G基站到核心网的物理传输距离被大大缩短，可以将传统组网模式下几十甚至几百毫秒的业务时延降低到毫秒量级，在智慧教育应用中，将大大提高视频业务的安全性和实时性，适配更丰富的场景。

5G+MEC边缘计算云平台包含视频分析与视频管理两部分功能。视频分析融合人工智能算法微服务架构、GPU管理机制，利用先进的人工智能技术进行音视频的分析与处理；视频管理主要实现管理视频和共享、存储、备份数据的功能。MEC服务器能够支持多间教室，每间教室多路视频的高并发请求，能够在高并发的情况下进行快速的视频分析与管理。

图1 5G+MEC边缘计算云平台架构图

此外，5G+MEC边缘计算云平台通过5G DDN软切片技术，能够在本地分流流量，保障用户隐私数据安全。所涉及的全部数据不上公网，通过5G APN切片，保证移动视频回传通过校园5G专网直连到5G+MEC边缘计算云平台，内网部署防火墙和安全策略确保本地数据不会访问公网。

5G DDN软切片技术为学校网络设定独立的逻辑隔离并设定业务优先，保障学校业务通畅的同时也保障数据的安全性。5G DDN软切片虚拟专网为学校开启专享的贵宾级网络服务，5G频段是运营商专属频段不会被干扰，不存在wifi的不稳定性问题。5G平均带宽是4G的10倍以上，相比学校现网宽带+wifi，时延可缩短80%以上。通过5G网络收发视频网络流畅，再无卡顿现象。

5G+MEC边缘计算云平台通过打造学院5G智能校园专属边缘服务平台，具有以下优势：一是校园数据不上公网，多层防护保障应用和数据安全；二是5G流量低时延转发，节省带宽，用户体验佳；三是提供高性能IT基础设施，满足媒体服务和AI智能计算需要；四是不同校区基于同一平台可共享教学资源，多应用基于同一套平台可快速推广；

三、5G+大数据+AI课堂互动教学人工智能算法模型训练

结合5G+大数据+AI+MEC技术，为学校提供课堂教学过程数据的全量采集和分析，以课堂场景为背景，用智能、全面、客观的教学分析数据深度辅助学校高效解决问题。为了保证人工智能算法在学院应用时的场景匹配性和分析数据的准确度，需要针对学校实际的课堂教学场景进行以下人工智能算法模型训练：

（1）情感计算。通过面部表情识别技术，对课堂教学视频中检测到的人脸图像定位关键点，判断面部活动单元，再基于深度卷积神经网络算法进行人脸图像情感特征提取，得出情感特征向量。结合特定场景人物的情感状态，合理设计情感分析的分类器，输入情感特征向量，得出情感分析结果，实现高兴、中性、惊喜、伤心、生气、害怕6种表情识别。

（2）专注力分析。利用头部姿态估计技术，从数字图像或视频序列中推断出人的头部在三维空间中的姿态参数，自动估计出面部朝向，通过欧拉旋转角将头部姿态转换为三维欧几里得空间中的一组角向量，由平动角（Yaw）、转动角（Pitch）、滚动角（Roll）分别描述头部姿态相对于三维空间坐标系坐标轴之间的夹角，从而建立头部三维空间姿态模型。进一步结合教室部署场景信息建立空间坐标系，通过头部姿态在不同坐标系之间的相互转换，有效判断学生群体的头部具体朝向。通过建立教学场景下的专注度分析模型，提供专注度分析数据结果。

（3）语音分析。利用话音激活检测技术，检测当前语音信号中是否包含话音信号存在，将话音信号与各种背景噪声信号区分，进一步提取分离各音频信号，对语音进行预处理，提高语音质量。再利用说话人分类技术，通过循环神经网络模型，提取语音的高维特征，从而实现说话人识别。应用于教学场景下，通过课堂发言分析，可辨识出教师发言和学生发言的时间区间与频率。

（4）热力分析。从视频中分离出背景图像后，基于深度学习算法对课堂一定时间段内前景中像素点的变化进行记录与分析，进一步渲染生成动作热力图，可从侧面反映出学生动作的活跃性。用热力图颜色的深浅代表学生动作活跃程度：颜色越深，代表单位时间内学生动作变化越大，状态越活跃；颜色越浅，代表单位时间内学生动作变化越小，更趋向于静止状态。

（5）图像增强处理。采用自适应阈值的二值化算法，实现板书图片转换为白纸黑字的效果，并完成对多余背景色彩信息干扰的有效去除；然后采用边缘提取算法实现字体轮廓的精确获取，极大地保留字体字迹等有效信息，并实现对未擦拭干净黑板等情况所留下的残留干扰信息的有效去除。鉴于部分板书图像字迹模糊，对于辨识存在着极大的干扰，再基于上述操作，进一步地采用形态学滤波算法，消除板书内容噪声干扰，并在一定程度上圆滑笔迹，实现对板书内容显示效果的增强。

四、基于教学数据分析促进教育教学改革

教学数据分析应用多种适配于课堂教学场景的人工智能算法，通过对管理基础数据与教学数据可视化，课堂实况观察与视频回看、课堂情感分析、课堂发言分析、课堂专注度分析、课堂热力图、课堂教学内容板书和课堂精彩时刻剪辑来促进教育教学改革。

1.通过课堂实况观察与视频回看促进教育教学改革

为了更好地帮助校领导了解课堂教学实际状况，辅助教师进行课堂教学过程回顾，提供课堂实况观察与视频回看功能。可选择查看任何一个班级正在进行中的课堂实况，实现远程巡课和听课。此外，使用课堂视频回看功能，可以快速地回放各班级、各学科、各教师的课程，进行比对观察。观看时可任意切换学生路或老师路的视频，分别呈现课堂中学生的学习状态和教师的授课状态。

2.通过课堂情感分析促进教育教学改革

通过分析并展示整体学生在课堂教学过程中情感的分布和变化趋势，为教师提供学生对教学内容、教学方式的真实情感反馈。

一是分析学生情感占比。根据课堂全部学生的情感数据计算课堂整体的不同情感占比，分为正面情绪（高兴、惊喜）占比、中性情绪占比及负面情绪（伤心、生气、害怕）占比。

二是分析情绪变化趋势。按照时间维度分析课堂中学生正面情绪及负面情绪的变化情况，以连续曲线展示分析结果。

3.通过课堂发言分析促进教育教学改革

通过分析并展示教师和学生在课堂教学过程中发言的时长，综合分析得到教师的课堂授课模式分析结果。为教师提供课堂互动状况和个人教学方式的客观反馈。

一是课堂发言统计。识别教师及学生课堂语音，统计教师发言和学生发言总时长，展示教师发言和学生发言的占比，以环形图和数据方式展示[1]。

二是课堂授课模式.综合本节课中教师及学生的发言分析，可以将课堂教学过程分为教师讲授、师问生答、多维互动和学生探究四种授课类型，并以图标展示。

4.通过课堂专注度分析促进教育教学改革

通过分析并展示整体学生在课堂教学过程中专注度的变化趋势、抬头率的变化以及教师需在教室内重点关注的学生关注度表现区域，为教师提供学生对课堂教学内容集中程度的真实反馈[2]。

一是课堂专注度变化。课堂专注度是抬头专注度与低头专注度的综合分析结果。课堂专注度变化曲线反映学生注意力的整体变化趋势。在回看课堂教学视频时，课堂专注度变化曲线会融合到视频回看进度条中，可将专注度的数值与视频形成关联性对应。

二是生抬头人数变化。以5分钟为基本统计单位，使用图表方式展示课堂教学过程中学生抬头人数的变化[3]。

三是学生专注度展示。在回看课堂教学视频时，在学生路的视频画面上用蓝色标记出整堂课中学生整体专注力较高的教室区域，用橙色标记出整堂课中学生整体专注力较低的教室区域。

四是课堂热力图。为了更好地辅助教师回顾课堂教学过程中班级课堂表现比较活跃的学生区域，通过课堂热力图为教师提供不同时间段内的学生活跃程度变化。以5分钟为基本统计单位，以动图形式展示课堂进行过程中学生动作活跃程度的变化。

5.通过课堂教学内容板书分析促进教育教学改革

教师在课堂教学过程中书写的板书或使用的多媒体内容，可以完整的反映教学思路，对板书和多媒体结构、内容等进行记录，可协助教师在课后反思教学方法和手段的改进方式。课程结束后，系统会自动提取板书，智能生成电子课堂笔记，将板书以图片的形式展示。图片可保存至手机或电脑。回看课堂教学视频时，可从板书图片直接跳转至相应的课程时间节点，回顾该板书所对应的课程内容。

6.通过课堂精彩时刻剪辑促进教育教学改革

新教师在教学过程中，面对某些教学内容可能在短时间内自行找到合适的教学方法。此时可将校内富有教学经验的优秀教师的授课视频分享至新教师，协助新教师启发教学思路。

五、5G+VR/AR沉浸式教育教学改革

充分利用5G、物联网、云计算、大数据、人工智能等智能信息技术打造智能、高效、沉浸的一体化课堂。建构以学习理论为指导，以促进学生核心素养发展为宗旨，通过构建“云—台—端”整体架构，创设网络化、数据化、交互化、智能化、场景化的学习环境，实现线上线下一体化、课内课外一体化、虚拟现实一体化的全场景教学应用。

创设融合备课教研、数据采集分析、设施设备和管理机制为一体的教学环境，结合大数据精准教学系统，通过多维度的、全面的精准数据分析实现备、教、改、辅、研一体化管理。结合教研数据进行教学优劣势分析，实现由经验重复转向数据实证的常态方法转型，打通校本教研的创新路径，逐步开展校本教研、校际教研活动。

教育教学改革是时代的要求，是学校内涵式高质量发展的的需要，我们只有充分应用好了大数据技术、人工智能等前沿技术，有效的、全面的掌握教师上课的情况，学生的学习专注情况，不断反思，及时调整教学策略，才能不断进步，学校的教育教学改革才能迈上新台阶。