摘 要：教育的發(fā)展強調(diào)以學(xué)生為主體的學(xué)習(xí)方式，課堂教學(xué)過程中通過學(xué)生小組討論合作，自習(xí)階段提升學(xué)生能力和興趣的培養(yǎng)，然而學(xué)生自主學(xué)習(xí)過程的評價方式過于重結(jié)果輕過程，忽視學(xué)生過程的進步與努力，消磨學(xué)生的積極性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，語音識別、圖像識別等技術(shù)給教學(xué)評價方式帶來了變革。文章結(jié)合語音識別、圖像識別對學(xué)生自主環(huán)節(jié)下的學(xué)習(xí)狀態(tài)評價方式和內(nèi)容進行探討，形成有針對性、重過程的教學(xué)評價方式，完善教學(xué)評價機制。

關(guān)鍵詞：課堂評價;語音識別;圖像識別;多模態(tài)

0? 引言

目前，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，也在逐漸影響教育方式的進步，傳統(tǒng)的評價方式過于單一，教學(xué)的過程中是不同環(huán)節(jié)組成的，包括知識回顧、教師講授新知識、學(xué)生回答發(fā)言、學(xué)生小組討論、自習(xí)等不同的教學(xué)環(huán)節(jié)，在不同環(huán)節(jié)中學(xué)生學(xué)習(xí)認真程度的效果也是不同的，需要對不同教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置針對性的評價方式，而不是使用單一的評價方式，使評價方式和效果更加準確。通過人工智能技術(shù)建立多維感官可以評價不同教學(xué)環(huán)節(jié)下學(xué)生學(xué)習(xí)的認真程度。然而在教學(xué)過程中，以學(xué)生為中心的教學(xué)環(huán)節(jié)評價方式經(jīng)常被忽略，忽略學(xué)生微小的改變和積極性，因而通過實時地評價學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，及時給予獎勵與表揚更能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的動力[1]。

1 自主學(xué)習(xí)模式下專注度評價模式劃分

學(xué)生在不同的教學(xué)環(huán)節(jié)中的表現(xiàn)形式不同，因而評價的標準也有所不同，學(xué)生自主學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)包括小組討論、學(xué)生自習(xí)，傳統(tǒng)的教學(xué)評價大多數(shù)通過學(xué)生的學(xué)習(xí)成績，但對不同的教學(xué)階段并沒有詳細的評價模型，缺少對學(xué)生準確、真實的反饋，僅是籠統(tǒng)地評價學(xué)生，因而本文對小組討論、自習(xí)兩個自主學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)建立評價模型，得到更準確的評價。

1.1 小組討論環(huán)節(jié)

在小組討論的過程中，學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性與教師授課的情形是不同的，小組討論環(huán)節(jié)是以學(xué)生為中心，小組成員合作探究、發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，側(cè)重學(xué)生的組織合作能力，以及問題解決能力的培養(yǎng)和提升，注重學(xué)生自主綜合能力的培養(yǎng)。教師授課過程以老師為中心去教授知識，而學(xué)生是被動地接受知識，缺乏主動性，因而側(cè)重學(xué)生在講授期間學(xué)習(xí)的認真態(tài)度。因而在小組討論環(huán)節(jié)注重學(xué)生的參與性、問題處理的成果，而學(xué)生參與性表現(xiàn)包括小組成員討論內(nèi)容與課程內(nèi)容的相關(guān)程度、學(xué)生行為的參與度、成員面部表情的融入感等。

1.2 自習(xí)環(huán)節(jié)

教學(xué)過程中另一個以學(xué)生為中心的環(huán)節(jié)是學(xué)生自習(xí)階段。教師講授完知識，需要學(xué)生在自習(xí)時間去整合知識，將老師講授的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為自己內(nèi)在的知識，因而在自習(xí)環(huán)節(jié)，學(xué)生需要在安靜的環(huán)境下，以認真的態(tài)度去完成知識的轉(zhuǎn)化，同時在這個過程中需要學(xué)生盡可能保持安靜的狀態(tài)。在這個過程中教室環(huán)境中，聲音的強度、學(xué)生的面部認真情況、頭部轉(zhuǎn)動的強度以及學(xué)生的肢體動作變化，其中教師環(huán)境聲音的強弱與自習(xí)的效果成反比，學(xué)生低頭的時間與學(xué)習(xí)效果成正比，面部表情平緩，無劇烈情緒變化為學(xué)習(xí)效果較好，肢體動作變化幅度小且保持在課桌位置上，如出現(xiàn)在大幅度的肢體變化，同桌之間嬉戲打鬧，說明自習(xí)的效果欠佳。

2 自主學(xué)習(xí)模式下專注度評價方式探究

在教學(xué)評價過程中，傳統(tǒng)的評價方式存在很多弊端，如僅從學(xué)生的學(xué)習(xí)成績評價學(xué)生的努力程度和學(xué)習(xí)效果，忽視學(xué)生過程的變化與進步，而目前通過圖像識別的評價方式也逐漸出現(xiàn)，通過對學(xué)生的面部表情識別或肢體動作單一維度檢測學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)，忽略教學(xué)過程的多樣性和復(fù)雜性，而且在教學(xué)的整個過程中運用一樣的評價量化指標對不同的環(huán)節(jié)，評價的處理方式缺少精準性，進而對評價的準確性也存在問題，教學(xué)環(huán)節(jié)過程中可以劃分為以教師為中心和以學(xué)生為中心的環(huán)節(jié)，以教師為中心的環(huán)節(jié)包括教師授課，學(xué)生回答問題等。以學(xué)生為中心的教學(xué)環(huán)節(jié)包括小組討論、小組活動、自習(xí)等。在自主學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生主動自主的學(xué)習(xí)知識內(nèi)容，因而學(xué)生的主動性和小組成員學(xué)習(xí)的認真態(tài)度是考核評價的重點。本文將結(jié)合多維感官去綜合評價學(xué)生認真程度，結(jié)合語音識別、表情識別、肢體動作識別3個角度對小組討論和自習(xí)環(huán)節(jié)建立評價體系，設(shè)置不同環(huán)節(jié)的側(cè)重評價指標與評價反向，構(gòu)建具有針對性的評級方式。

2.1 數(shù)據(jù)采集

為了達到對學(xué)生的實時評估與監(jiān)測，因而選取視頻監(jiān)控系統(tǒng)的視頻信息作為數(shù)據(jù)，采集的過程中盡可能保持自然的狀態(tài)，確保人臉檢測與分類的真實性，教室環(huán)境光線要適中，保證清晰獲取每一個學(xué)生表情與動作狀態(tài)信息。

2.2 學(xué)生面部識別與分析

學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中會出現(xiàn)微小面部變化，并且持續(xù)時間非常短，很多時候教師很難發(fā)現(xiàn)學(xué)生情緒的變化，因為本文結(jié)合微表情識別對學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)進行評估。在小組討論環(huán)節(jié)，學(xué)生的參與性與面部表情的關(guān)系密切關(guān)系，小組成員面部神態(tài)愉悅或中性的狀態(tài)表明學(xué)生在主動積極尋找問題的解決辦法，同時討論的內(nèi)容是與學(xué)科內(nèi)容相關(guān)，綜合判斷討論階段學(xué)生的認真程度。在自習(xí)環(huán)節(jié)，每個學(xué)生處在獨立思考與學(xué)習(xí)的過程中，學(xué)生的面部表情接近中性較好，當(dāng)出現(xiàn)喜悅或難過的情緒時，這種情緒波動可能是在看課外的內(nèi)容引起的情緒波動，如果僅偶爾出現(xiàn)并不影響。

2.3 學(xué)生語音識別與分析

單一從圖像識別的角度分析學(xué)生學(xué)習(xí)的積極程度很難判斷，需要從語音方面去分析學(xué)生學(xué)習(xí)和討論的內(nèi)容是否與學(xué)科內(nèi)容相關(guān)。小組討論環(huán)節(jié)尤為重要，當(dāng)小組成員討論和參與性很高，但是討論的內(nèi)容卻與課程內(nèi)容無關(guān)時，可以直接說明學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和態(tài)度不夠好。在自習(xí)環(huán)節(jié)為了保證每個學(xué)生的學(xué)習(xí)處在一個安靜的狀態(tài)，需要監(jiān)控分析教室的聲音強度。

2.4 學(xué)生肢體動作識別與分析

肢體動作的變化在教學(xué)評價過程中起到重要的作用，肢體動作相對與面部表情更加直觀，更能反映出學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)[2]。在小組討論環(huán)節(jié)，學(xué)生處在一個自主活動的過程，相對與課堂授課的肢體動作，識別認真程度會有些寬泛，站立、走動是正常范圍內(nèi)。對于自習(xí)環(huán)節(jié)，學(xué)生處在一種自我學(xué)習(xí)的狀態(tài)，同學(xué)之間的討論較少，并且學(xué)生之間很少會離開自己的位置，因為自習(xí)狀態(tài)下學(xué)生肢體動作要求變化較小，當(dāng)出現(xiàn)較大范圍的變化說明并沒有在認真學(xué)習(xí)。

2.5 評價模式構(gòu)建

本文結(jié)合學(xué)生自主學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)中不同的側(cè)重點，建立評價模型，利用語音識別、表情識別、肢體動作識別3個感官維度對小組討論、自習(xí)環(huán)節(jié)的建立不同的評價體系和評價方式，實現(xiàn)實時跟蹤與分析，形成針對性的過程評價機制[3-4]。同時對數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，形成綜合每個組的作品完成情況和課堂認真表現(xiàn)輔助教師評價學(xué)生。

在小組討論過程中，通過分析采集數(shù)據(jù)中語音與圖像來綜合分析學(xué)生的參與度和積極性，其中通過語音識別檢測小組環(huán)境中討論內(nèi)容與學(xué)科內(nèi)容的關(guān)系和占比情況，占比越大說明參與性越高，同時通過人臉識別檢測學(xué)生的表情變化，是否處于積極的狀態(tài)，結(jié)合肢體動作識別檢測學(xué)生的大幅度動作情況，綜合3個方面評估小組討論環(huán)節(jié)的狀態(tài)，如圖1所示。

在自習(xí)階段，為了保證良好的學(xué)習(xí)環(huán)境，教室盡量保持安靜，因而在語音識別方面監(jiān)測教室聲音強度和學(xué)生討論的內(nèi)容，其中教室噪音太大說明學(xué)習(xí)效果較差，對于學(xué)生討論的內(nèi)容進行分析與教學(xué)內(nèi)容的相關(guān)性。在圖像處理方面，應(yīng)對學(xué)生的面部表情進行分析，情緒是否處于中性狀態(tài)，如果在期間情緒波動很大，說明學(xué)習(xí)效果不佳，如圖2所示。

3? 結(jié)語

本文通過劃分教學(xué)環(huán)節(jié)，對學(xué)生自主學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)中的小組討論與自習(xí)階段考察的側(cè)重點出發(fā)，建立評價體系，通過語音、表情、肢體動作識別綜合對每個環(huán)節(jié)建立評價方式，不同環(huán)節(jié)考核的標準不同，并從實時、階段、全部3個角度對學(xué)生進行評價分析，實現(xiàn)有針性、準確性的評價教學(xué)過程，促進學(xué)生個性化發(fā)展。

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（編輯 傅金睿）

Discussion on the evaluation mode of students’ independent learning effect

based on artificial intelligence technology

Guo Xiaoxu

（Beijing Economics and Management Vocational College， Beijing 100102， China）

Abstract：Education emphasizes student-centered learning. In the process of classroom teaching， students can improve their ability and cultivate their interest through group discussion， cooperation and self-study. However， in the evaluation method of students’ independent learning process， the phenomenon of attaching more importance to the result than the process appears， and neglecting the progress and efforts of students’ process， thus weakening the enthusiasm of students. With the development of artificial intelligence technology， speech recognition and image recognition technology have brought new ways to teaching evaluation. This paper combines speech recognition and image recognition to discuss the evaluation methods of students’ independent learning， so as to form a targeted and process-oriented teaching evaluation method and improve the teaching evaluation mechanism.

Key words：classroom evaluation; speech recognition; image recognition; multimode

基金項目：教學(xué)評價管理模式“AI+”改造的探究;項目編號：20YBA02。

作者簡介：郭曉旭（1992— ），女，遼寧朝陽人，講師，碩士;研究方向：教育信息化，人工智能。