讓錄播走進(jìn)每一間教室”的愿景是好的，但這一愿景并不是錄播的終點(diǎn)而是起點(diǎn)。錄播的未來之路必然是更加深度地應(yīng)用，錄播課程將為師生帶來更大的收獲。

    ----北京中慶現(xiàn)代技術(shù)股份有限公司董事長宋東茂

    在云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)逐步廣泛應(yīng)用的大背景下，信息技術(shù)對教育的革命性影響日趨明顯，尤其是今年兩會期間，總理在政府工作報告中首提人工智能。7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(以下簡稱《規(guī)劃》)，正式將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面�！兑�(guī)劃》明確提出，要發(fā)展智能教育，推動人工智能在教學(xué)、管理、資源建設(shè)等全流程的應(yīng)用，構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系。人工智能的崛起，為眾多教育從業(yè)者打開了新的視野。

    傳統(tǒng)錄播的桎梏

    在各省陸續(xù)建立教育大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的大背景下，數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵資源。而錄播作為數(shù)據(jù)采集的終端，在這方面具有先天優(yōu)勢。尤其在教育信息化政策的扶持下，錄播設(shè)備已經(jīng)走進(jìn)越來越多的教室，海量的音視頻數(shù)據(jù)被記錄和保存下來。但這些音視頻往往只是簡單的放在資源點(diǎn)播平臺上以供需要時點(diǎn)播使用，除此之外便被束之高閣，價值密度很低，造成資源浪費(fèi)。

    教師是保證課堂效果的核心，如今教育的均衡問題實(shí)質(zhì)上是教師水平的不均衡。但傳統(tǒng)的課堂評價需要多位教研員隨堂聽課，耗費(fèi)大量的精力來實(shí)時記錄課上老師和學(xué)生的表現(xiàn)，并且從記錄到生成報告之間還存在著時間差。尤其對中西部的一些地區(qū)來說，開展一次教研活動十分不容易。雖然目前已有某些在線教研的應(yīng)用，但仍然無法滿足對每間教室每堂課、甚至是每位學(xué)生的評價。

    隨著素質(zhì)教育的全面推行，個性化教學(xué)理念越來越深入人心，每個學(xué)生的個體成長也受到越來越多的關(guān)注。但教師人力有限，在教學(xué)過程中根本無法觀察到每一個學(xué)生的行為。雖然傳統(tǒng)的錄播技術(shù)可以記錄每個學(xué)生的課堂行為，但是并沒有一個公正客觀的評價方式作為參考。

    人工智能的解放

    傳統(tǒng)的錄播技術(shù)已無法滿足目前教育教學(xué)的需求，人工智能的注入開辟了新的可能。人工智能主要分三層。最底層是基礎(chǔ)架構(gòu)(Infrastructure)，包括云計算、芯片以及TensorFlow這樣的框架。在基礎(chǔ)層之上是中間層，叫通用技術(shù)(EnablingTechnology)，例如圖像識別、語音識別、語義理解、機(jī)器翻譯等。目前基礎(chǔ)層的應(yīng)用最為廣泛。

    1.分析歷史大量留存的錄播視頻

    在錄播已有的資源基礎(chǔ)上，利用積累的大數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式，形成針對教學(xué)課堂的精準(zhǔn)模型。通過視頻分析手段，建立結(jié)構(gòu)化索引，方便通過各種教學(xué)行為查詢歷史錄播視頻。同時，為歷史數(shù)據(jù)建立分析報告，為教師創(chuàng)造獲取和使用優(yōu)質(zhì)資源更便捷的通道，提供從日常教學(xué)行為中獲取和分析數(shù)據(jù)的便捷手段。

    2.輔助教研，實(shí)時生成教學(xué)分析

    通過實(shí)時分析課堂中教師鏡頭和學(xué)生鏡頭的圖像，結(jié)合語音識別，綜合評估實(shí)時教學(xué)行為，輸出各種教學(xué)行為的分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)。從教學(xué)行為主體(教師、學(xué)生)和行為活動方式兩個維度出發(fā)，對師生的近一百多種行為進(jìn)行識別，并基于計算機(jī)視覺的行為分析、OCR的內(nèi)容分析、語音識別的關(guān)鍵詞和知識點(diǎn)分析，從教學(xué)研究的角度對這些行為進(jìn)行分類，最終形成教學(xué)檢測報告服務(wù)于教研實(shí)踐，以此提升教師的教學(xué)水平，更加有效地促進(jìn)教育公平。

    3.實(shí)現(xiàn)個性化教學(xué)

    根據(jù)學(xué)生在課堂教學(xué)活動中因心理變化而導(dǎo)致面部表情差異的模型，通過人臉識別、身份認(rèn)證、表情分析等，采集肢體關(guān)節(jié)、面部表情和手部位置動作，結(jié)合學(xué)生的行為，給學(xué)生個體貼上相應(yīng)的行為和心理狀態(tài)標(biāo)簽，輸出每個學(xué)生個體在一堂課中的行為統(tǒng)計。基于學(xué)習(xí)時間線對此學(xué)生進(jìn)行統(tǒng)計，同時結(jié)合考試成績建立其個人成長記錄，為個性化學(xué)習(xí)提供了有力的課堂數(shù)據(jù)支撐。師生利用個性化數(shù)據(jù)和優(yōu)質(zhì)資源創(chuàng)新教學(xué)模式，教學(xué)管理者利用過程化應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行教學(xué)管理活動。

    對于錄播企業(yè)來說，未來錄播的發(fā)展方向是有不同側(cè)重的，或是側(cè)重行業(yè)的深度研發(fā)，如家庭教育、專遞課堂等;或是側(cè)重錄播更廣度的應(yīng)用，如會議視訊等。歸根結(jié)底，“錄播后時代”已經(jīng)到來。