近几年，人工智能技术的兴起正在持续不断地推动着教育的深刻变革。一方面，教育的重心开始由“单向传授知识”向关注学生的个性化成长方向发展，另一方面，教师与人工智能协作教学，为学生带来更精准的学习指导和更高质量的学习体验将成为未来趋势。那么，哪些技术将在这个过程中发挥重要作用呢？

情感计算：观察学生情绪变化，帮助老师及时获得课堂反馈

人机协作将带来更高质量的教育，而如何让机器学会理解复杂的人类情感并做出适当反应，实现更自然和谐的人机交互，至关重要。情感计算正是这样一项试图“使情感变得可计算”的前沿技术，这项技术最早由麻省理工学院的Picard教授提出，面部表情识别和语音情绪识别是其中的两大研究热点。

在课堂教学中，学生的表情变化可直接反映对教学内容的接受程度和对教师授课风格的喜好程度。通过面部表情识别技术对课堂教学视频中的人脸关键点进行检测和定位，基于深度卷积神经网络提取人脸图像情感特征，实现高兴、中性、惊喜、伤心、生气、害怕、厌恶7种表情识别。

结合教学方法论对课堂的表情数据进行深度分析，可以帮助老师深入了解学生的课堂动态情绪变化及心理特征，及时调整教学内容和教学进度，同时让老师能够有针对性地进行教学指导，为学生带来更好的学习体验。

而语音情绪识别技术则是通过对语音特征的计算分析来识别人类的情绪状态。在教学场景中，教师和学生在愉悦的状态下音域会更宽更高；而在疲劳、困惑等情绪下，语音倾向于变得缓慢、低沉与不清楚。提取语音信号中的隐含情绪信息，分析课堂互动中的细微情绪变化，不仅可以了解教师的授课模式和授课风格，还可以通过分析学生课堂发言了解课堂师生互动情况。

人体行为识别：识别多种课堂行为，分析学生专注度和活跃度

人体的运动可以通过一些主要关键节点的移动来描述，而10-12个关键节点的组合与追踪便能形成对多种行为如走路、跑步等的刻画，这就是人体行为识别技术，是智能监控和人机交互等应用的一项基础技术。

教育场景下，人体行为识别技术可以通过检测教学视频中头、颈、肩、肘、手、臀、膝、脚等多处人体骨骼关键点，预先设置各类人体动作类型，实时识别学生上课举手、站立、侧身、趴桌、端正等多种课堂行为，分析学生的学习专注度和课堂活跃度，最终帮助老师了解课堂的关键活跃环节、学生的活跃区域分布等信息，从而更好改进教学策略，提升教学水平。

应用案例和总结

目前，大多数情感计算和行为识别技术还仅仅停留在学术研究领域。但是，我们可以看到已经开始有公司将这些技术应用在实际教学场景中，帮助学校和老师实现精细的教学研究和个性化的教学指导了。

EduBrain教学分析系统

如专注于教育的人工智能公司清帆科技于近日在首届中国国际智能产业博览会上展出的一款智能教学辅助产品——EduBrain教学分析系统，通过应用情感计算、身份特征识别及人体行为识别等人工智能技术，可以对课堂中学生的情绪变化、发言互动和课堂行为等数据进行全自动分析，课后一小时为每堂课生成一份可视化数据报告，帮助老师获得更全面的教学反馈，从而及时调整授课进度和教学方式，提升教学水平。目前这款产品已经开始应用于北京、南京、重庆、哈尔滨、广州等城市的多所学校和教育机构的课堂教学场景中了。

未来，教育将进入教师与人工智能协作共存的时代，人工智能将帮助教师突破认知极限，拓宽教学边界，两者优势互补共同为教育带来新的发展活力！