人脸表情识别技术在师范生教态训练中的应用研究

2023-01-02 09:10张新燕
中国设备工程 2022年11期
关键词:教态师范院校人脸

张新燕

(江西师范高等专科学校,江西 鹰潭 335000)

随着人工智能的迅猛发展,在教育领域掀起了巨大波澜。人工智能和教育的有机融合,有助于改造传统教育生态,探索新型教育模式,提升教育教学质量。作为培养未来教师的师范院校亟待深化改革,加强师范生职业技能训练模式改革,探索适应新形式、新要求的师范生职业训练新模式。大部分师范院校目前仍是应用比较传统的微格教学设备及模式训练学生的教学技能,而在人工智能时代我们更应探索教态训练的智能化、自主化,减少技能训练中教师对师范生教态方面的重复低效率指导,从而教师能针对师范生技能训练中的教学设计、教学实施等内涵方面给予更多的指导练习,改善师范生教学技能训练效果,提高师范院校人才培养质量。教态训练是师范生教学技能训练的一个基础方面,而课堂教学教师表情是教态的一部分。本文结合实际情况探究人脸识别技术在师范生教态训练中应用的可行性。

1 人脸表情识别技术的概述

人脸表情识别技术的提出主要是通过人脸识别摄像头等图像工具获取静态状态下人脸的图像或是动态状态下的图像序列状态。通过结合图像预处理软件,对图像的大小状态和图片颜色进行统一化的处理。实现头部动态姿态的矫正、分割等,其目的就是优化图像质量,清除噪音,统一图像的标准,为之后的特征提取和基础识别奠定基础。之后通过特征提取,将整个图片的点面特点生成更加高级的图像表述状态,例如人像的形状特点、运动状态、颜色特点、纹理特征、结构构造等,在相对稳定的识别率状态下,对多数的图像数据信号进行降维处理,以此对人像的特点进行几何提取、数据统计、特征分析。以几何的方式对人脸的实际特征进行系统的获取,主要是对不同表情特点进行分析,例如眼睛、眉毛、嘴巴等位置进行精准的定位分析和测量观察,确定最终的大小位置和距离分布以及形状等多种实际的特征状态,从而完成系统的表情识别。通过这种方式的提出能够有效的减少数据量的传输,但是也会在此基础上丢失一部分的精准信息,导致最终的表情失真。基于整体特征进行分析的方式能够将人脸表情之中的相关信息进行全面的统计然后通过PCA和ICA两种数据处理方式,将人脸的表情特点进行一定的收集处理。在整个师范生的教态训练之中,通过对基础的运动特征进行有效的提取,以光流法的方式进行观察,然后在三维的图像之上生成一定的投影信息,之后对数据进行有效的处理,能够充分的在系统之中对人脸表情的变化实质进行系统的反应,这种情况不会受到光照的直接影响,但是也会有较大程度的计算量。人脸表情识别系统在实际的应用过程中,其技术原理包含3个方面的内容,即人脸检测、人脸跟踪和人脸比对。人脸检测中主要是在动态的场景以及拥有复杂的背景中对于面像进行判断。

2 人脸表情识别技术在师范生教态训练中的应用意义

师范学生的学习过程中除了基础的教学理论知识学习之外,也应当加强教态训练的实施。在基础的教学过程中,很多师范学生虽然都在日常进行过教学实践演练,但是在实践训练的过程中并没有对自身的行为、表情、语言表达方式等方面进行过多的关注,只是单纯的将课堂中讲述的教学理论基础常识进行应用,不仅导致实践课堂枯燥,也不能充分的将教学的实际意义充分体现出来。因此作为师范院校的教师,在现有的教学基础上,要对学生本身教态训练方式进行指导。但教态并不是教学综合技能最关键的部分,且很多问题是基础的、共性的,教师过多地关注教态表情将耗费课堂教学时间,降低训练效率。而人脸表情识别技术的有效使用,主要是以基础设备为核心开展师范生教态训练工作,不仅能够实时监测学生教学表情情况,提高学生自主训练效率及能力;同时能帮助教师从教态表情指导中解放出来,将主要精力用于教学内容、教学活动设计的指导上,提高教学质量。

师范生的学习引导工作其目的就是为了有效的增进对于后期执教过程中各项工作的练习,通过反复的表情训练和姿态演练,可以逐渐的培养师范生一种独树一帜的“教师气质”。而人脸表情识别技术的出现,更多的是通过信息化技术的支持和保障,通过云端数据库的全面分析和系统综合,有效的加快内部资源的调节,以软件和硬件上设施的配合第一时间将人的面部表情状态,反应在数据屏幕之上,再通过相关数据的分析,将表情中所呈现出来的问题进行描述,通过打分的方式,将学生的教态特点实施剖析,最终通过打分的方式将学生的教态训练的得分情况进行呈现。通过这种技术的有效使用,学生能够充分的明确自身在教态训练过程中存在的主要问题,结合现有的教态表现,适当的对自身的教学模式进行调整,不仅有效的促进师范生教态的规范,也能帮助学生有效的明确自身在教学训练过程中存在的各种问题,对教学模式进行及时的调整,以此全面促进各项教学任务的有序实施,推动教育教学模式转型,实现师范生的高质量培养。

训练教师通过结合人脸表情识别技术,也能充分的对师范生教态训练之中的特点和问题进行细致的观察,结合显示屏中的数据分析结果,对师范生的训练状态、训练成果、操作方式进行系统的评价,通过教育表达能力、教学表现效果、教学课堂反馈,从而进一步梳理现阶段师范生的教态训练状态,通过有效的调整,全面的分析,细致的观察,在帮助师范生调整教态的同时,也能引导示范学生正确的认识自我,明确自身。人脸表情识别技术的有效使用,不仅促进了师范院校教育教学工作的落实,也实现了高质量的师范生训练,为后期的教学工作奠定坚实的基础。

3 人脸表情识别技术在师范生教态训练中应用存在的问题

为了全面考查学生基于人脸表情识别技术实现教态训练的情况,教师也要对现有的教学方式进行调整,但是在充分应用人脸表情识别技术的过程中仍旧存在诸多问题,不仅制约了师范生实践训练能力的提升,也导致了多种训练问题的产生,制约了教学水平的提升和发展,造成了多种隐患问题的产生。一是教师普遍对于人脸表情识别技术认识不足,认为人脸表情识别技术的使用只是能够记录学生在教态训练过程中的实际情况,并不能帮助教师分析当前师范生的教态训练的情况。很多教师对于人脸表情识别技术的开发使用水平较低,并不能在现有的教学基础上,对师范生的学习状态进行特别的关注,在应用人脸表情识别技术的过程中,只是将人脸表情识别技术作为一种学习评价设备,不能将人脸表情识别技术的实际作用充分的发挥出来。且目前人脸表情识别技术在师范生教学技能方面的应用较少,并没有广泛应用,导致学生仍旧秉承自身的实践习惯,不能对教态训练中所呈现的问题进行及时修正。二是教师本身对人脸表情识别技术没有充分地掌握,很多师范院校的教师,都富有专业的教学经验和师范生指导经验,他们认为学生的培养主要基于整个教学内容的落实和实施,因此在进行师范生的教学指导过程中,始终秉承传统的教学实践方式,通过学生在上方教学训练,教师在下方纠正引导的方式进行。但教学改革的要求变化不断加快,很多陈旧的实践教学理念并不能适应当前的社会发展趋势,师范院校教师需要不断调整教学方式,以帮助师范类学生提升个人实践教学能力培养。而通过人脸表情识别技术则是最容易帮助学生认识到自己教态训练中问题的技术手段,因此加快人脸表情识别技术的应用普及有实际意义。

4 人脸表情识别技术在师范生教态训练中的应用

4.1 生成对抗学习

人脸表情识别技术手段不仅能够监测学生教态训练过程中的实际问题,也能生成一种对抗性的学习方式,通过虚拟任务模拟和真实人物比较的方式,帮助师范生观察到自身实施教态训练存在的主要问题。虚拟人物形态的呈现和主要教学工作的推进,主要是为了将一种正确的教态训练方式呈现出来,引导学生进行学习。而通过这种教态训练方式的推进,学生通过与虚拟形态进行比较,获得一定的成绩结果,才能深入的判断自身完成教态训练项目中的主要问题。在传统的人脸表情识别技术应用过程中,教师通过比较人脸表情识别技术系统之中学生的教态训练的情况,人为的对学生的学习情况进行分析,而通过新型的对抗性学习方式的构建,能够更好的帮助学生认识到自己的不足。在现阶段的技术支持下,人脸表情识别技术的对抗性训练主要有3种选择,一种是虚拟系统中的任务对抗训练,一种是两人结合人脸表情识别技术完成的对抗性训练,还有一种是教师与学生沟通下的对抗性训练。不同的训练打分的标准也有差异,但是最终形成的数据报告一致,都是评判教态训练的结果。

4.2 基于贪婪策略的深层次智能训练

基于贪婪策略的深层次智能训练,主要是通过人脸表情识别技术手段,让学生在数据库中形成自己的档案,通过不断的积累训练,只要达到了一定的标准就可以接受下一层级的训练。这种训练方式的提出,一方面是为了让学生打好基础,另一方面通过逐渐增加基础的难度,才能更好地帮助学生加深对于教态训练的认识和理解,也能在学习的过程中对自己的薄弱环节进行反复的训练操作,加强基础知识的学习和理解,逐渐在学习的过程中获得一定的基础成就,提升个人的实践操作能力。

4.3 特征提取

人脸表情识别技术在师范生教学技能训练方面应用尝试,可以帮助教师了解师范生教态训练过程中的实际特点。通过人脸表情识别技术的使用,能够最大程度地将学生的表情特点、呈现效果充分展示出来。一方面帮助教师充分了解师范生教态训练过程中的实际情况;另一方面也帮助学生充分展示教态情况,最大程度地进行放大观察,尽可能实现对于自身问题的梳理,帮助学生调整实践方式,提升实践水平。另外,人脸表情识别还可通过分析实时视频中的面部朝向及表情管理,可有效获知教学期间该师范生的低头查看教案时间、面向黑板时间、是否给予左侧学生与右侧学生同等关注力等重要信息。

当前采用人工智能技术进行师范生教态分析及技能训练具有一定的可行性,且有实时统计分析、识别准确的特点,在大规模的应用中,可有效减少不客观分析的出现,并减轻人工分析负担,提高对师范生教学技能训练的针对性、时效性、准确性。人工智能技术的应用能更好地推动实践教学改革的落实,增进高校教学质量,满足师范学生的教学实践训练需求。在现有的教学基础上,将人脸表情识别技术应用在师范生的教态训练过程中,不仅有助于提升学生的学习质量,同时也能让师范学生充分认识到自身教学实践操作中存在的实际问题。通过反复的对比训练和分层次的训练,进一步观察自身实践中的特点,及时对存在的问题进行梳理和纠正,不断提升教学实践能力,为今后的教育教学开展奠定坚实基础。

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