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家长痛点:
对孩子在校课堂表现的主观评价=学习成绩,对孩子在校课堂状态信息的获取渠道:笼统、片面。家长会、家校微信群、单独与老师沟通,总是希望能够更多的了解孩子的心理状态,帮助和引导孩子。
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老师痛点:
对于学生的评价---面对面接触,相对感性的评价。班级人数众多---无法客观的对每一个个体进行评价。对每个个体定量的潜在评价缺少客观依据。在给学生评语时经常千篇一律。对于个体学习状态阶段性的变动无法及时的发现并加以干预和引导。班级间的学习状态水平的比较一直以来是个盲区。
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学校痛点:
对于各个班级的教学质量评价---班级整体成绩。缺少过程管理所需客观的数据依据。
课堂行为识别及评估系统
课堂行为智能识别及评估系统运用现有学校的教室的高清摄像头采用边缘计算服务器运用智能AI视觉算法,神经网络和深度学习技术,依据人类身体18个关键点实时检测并捕捉人体姿态结果和运动方向,检测学生课堂出勤、听课、举手、起立、睡觉、随意走动、玩手机、互动、小组讨论和合作学习。可以对学生的课堂专注度、参与度及互动质量等进行智能评估,可以为教师的教学效果、学生的兴趣度等进行实时精准反馈可以给老师老师提供个性化的教学建议和资源,使教学更具针对性和有效性,也可以为教学策略优化提供有校的数据支撑。同时可以对每个学生课堂行为习惯进行识别评估,进成学生个人的课行为评估报告,以便学校及家长对学生不良的课堂行为进行干预和纠正。
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课学生课堂行为识别
系统可以识别学生的课堂肢体动作,面部表情及课堂互动等行为动作,以判断学生是否认真上课。对学生的 违纪违规行为进行智能标记。
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课学生课堂行为识别
系统可以识别学生的课堂肢体动作,面部表情及课堂互动等行为动作,以判断学生是否认真上课。对学生的 违纪违规行为进行智能标记。
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学生课堂行为评估
系统通过对学生的课堂行为进行识别分类,结合学生的测试考试成绩来评估学生课堂专注度、参与度及有效性等进行多维度评可以为学校及学生家长对学生课堂行为进行进行针对性的干预引导提供数据支撑。
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对家长来说
定期推送孩子的日常课堂状态数据,真实、客观的了解课上表现。
通过积累数据,辅助分析阶段性状态波动,深入分析各学科状态,及时提出应对及疏导建议。
精准推送薄弱科目相关知识内容。
提前获悉并预警学生间、师生间的关系异常表现以及学生个人行为、精神异常表现。最大限度避免校园欺凌、个体抑郁、轻生等极端行为的发生。
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对老师来说:
系统周期性推送教师端班级课堂状态报告。
报告立体呈现课堂状态数据,多维度多角度进行数据分析,
宏观展现课堂整体状态,微观展现每一名同学的课堂状态,
同年级班级横向数据展示,了解本班与其他班级的课堂状态差异。
数据报告辅助教师因材施教、科学管理,有针对性地改善教学行为。
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对学校来说
系统周期性推送学校端课堂状态报告
以数据方式宏观展现各年级各班的班级课堂状态情况。
横向展现各班级整体课堂专注度、参与度、纪律等方面的优劣良次。
横向展现各单科之间的课堂状态数据。
为校方在学生管理、教师管理等方面提供客观的数据支撑。