(2023版)技術(shù)白皮書-2-第一章智慧教育技術(shù)的發(fā)展背景 3 第二章聯(lián)想智慧教育的關鍵技術(shù) 112.1課堂協(xié)同互動 122.2虛實融合教學 172.3超清課堂直播 222.4教育文檔識別 282.5板書手寫識別 352.6知識森林導學 402.7教學質(zhì)量評價 46 3.1備授課軟硬件一體化方案 523.2虛實融合遠程課堂方案 563.3沉浸式實驗課堂方案 613.4智慧閱卷方案 633.5人工智能教育方案 663.6虛擬助教方案 693.7數(shù)據(jù)驅(qū)動評價 723.8區(qū)校一體化云平臺方案 75第四章未來展望 78參考文獻 81一般法律告知 83權(quán)利聲明 84技術(shù)白皮書第一章智慧教育技術(shù)的發(fā)展背景公平更高質(zhì)量發(fā)展。溝通的能力不斷增強，提高了教育的合理性和科學性。技術(shù)白皮書同年9月劉延東關于全國教育信息化工作電視電話會議確定了“三“三通工程”建設、實現(xiàn)公共服務平臺協(xié)同發(fā)展、結(jié)合國家戰(zhàn)略需求，技術(shù)白皮書-5-享機制等方面，提出了從信息化角度推進教育現(xiàn)代化的發(fā)展思路。教學模式，促進育人方式轉(zhuǎn)變，支撐構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+教育”新生態(tài)，技術(shù)白皮書-6-了《InternationalExperienceswithTechnologyinEducation》入中小學教育。1.2科技助力實現(xiàn)高效公平優(yōu)質(zhì)的教育教學技術(shù)白皮書-7-、新技術(shù)和智能設備，如高速率、低時延、技術(shù)白皮書-8-聯(lián)想公益基金會在推動科技助力實現(xiàn)高效公平優(yōu)質(zhì)的教育教學同時，聯(lián)想積極開展針對欠發(fā)達地區(qū)學校、學生的志愿服務活動，為孩子們開闊了視野，豐富了知識。技術(shù)白皮書-9-1.3科技讓“因材施教”成為可能傳統(tǒng)教育在課堂上教師無論用什么教學方法都只能適應一部分技術(shù)白皮書-10-綜合量化分析；技術(shù)白皮書-11-第二章聯(lián)想智慧教育的關鍵技術(shù)技術(shù)白皮書-12-一展開。2.1課堂協(xié)同互動本概念和發(fā)展趨勢交流，技術(shù)白皮書-13-包是非常常見的問題。為減輕物理層丟包引起傳輸層的處理延遲，N量優(yōu)異。屏問題。難點和挑戰(zhàn)如何實現(xiàn)在低性能設備上多用戶(50-60)使用時，同時達到高技術(shù)白皮書-14-方案及先進性(1)可靠的雙通道混合傳輸方案(載波監(jiān)聽多路訪問/沖突避免)機制，容易受到其它無線同頻設備技術(shù)白皮書-15-N(2)端到端的視頻編碼優(yōu)化方案，技術(shù)白皮書-16-技術(shù)。在多種屏幕內(nèi)容場景中平均能節(jié)省60%的碼率，其中的幀內(nèi)塊率的技術(shù)。發(fā)展路徑石。當前AV1是一個開源友好的視頻編碼標準，并且已經(jīng)內(nèi)置于技術(shù)白皮書-17-2.2虛實融合教學本概念和發(fā)展趨勢技術(shù)白皮書-18-難點和挑戰(zhàn)同觀看，點在于如何在不給教師和學生穿戴或綁定額外設備的前提下在教學技術(shù)白皮書-19-方案及先進性全息講臺教學和全息講桌教學引入全息投影膜和佩珀爾幻象等息顯示全息體感交互技術(shù)位置信息，進而在投影平面模擬單擊、加融合。技術(shù)白皮書-20-全息手勢交互技術(shù)像縱深感使用戶在視覺上技術(shù)白皮書-21-定程度的空間感與實三維物體的方手的虛擬化身，.3多模融合交互技術(shù)。輔助教學過程。技術(shù)白皮書-22-發(fā)展路徑超現(xiàn)實空間是后疫情時代線上線下混合學習/辦公模式新常態(tài)下體驗升級的終極目標。從設備形態(tài)來看，超現(xiàn)實空間計算會包括3D2.3超清課堂直播本概念和發(fā)展趨勢技術(shù)白皮書-23-難點和挑戰(zhàn)壓縮率的編碼標準。同等質(zhì)量的視頻，新一代的編碼相比AVC編碼技術(shù)白皮書-24-設備上，技術(shù)白皮書-25-方的有效性和體驗，音頻傳輸?shù)膯蜗蜓舆t必須小于400ms。然而課堂的第三個技術(shù)挑戰(zhàn)。方案及先進性-26-音語音采集。而業(yè)界有些的開源實現(xiàn)項目都是基于特定的硬件來實現(xiàn)自身平臺的技術(shù)白皮書-27-16025Mbps(達到廣播電視行業(yè)(GB/TK超高清視頻質(zhì)量) 技術(shù)白皮書-28-發(fā)展路徑2.4教育文檔識別本概念和發(fā)展趨勢技術(shù)白皮書-29-難點和挑戰(zhàn)(1)面向教育文檔的文字識別技術(shù)白皮書-30-不依賴人工設置參數(shù);但基于深度學習模型場景遷移能力差，不能支排、打印體試題與手寫答案交疊等情況。(2)面向公式與文字混排的公式識別獲取公式區(qū)通文本行和公式，需要學習的興起，在目標檢改進措施的深度學習方技術(shù)白皮書-31-不明顯，公式檢測仍確率需要提升。方案及先進性(1)面向教育文檔的文字識別技術(shù)白皮書-32-基于多任務的文本檢測模型使用基于語義分割的方法首先通過技術(shù)白皮書-33-面向教育文檔的文字識別技術(shù)，在2020年國際模式識別大會 式識別文本的公式的檢測。技術(shù)白皮書-34-發(fā)展路徑技術(shù)白皮書-35-2.5板書手寫識別本概念和發(fā)展趨勢技術(shù)白皮書-36-不同種類公式的識別。難點和挑戰(zhàn)率大大提高，技術(shù)白皮書-37-體的不規(guī)范性和各異性又大大增加了識別難度，如英文中式豐富的聯(lián)機手寫數(shù)據(jù)存在較大難度。之前大多聯(lián)機手寫文字和公式識別方法都是采用分割或是基于先對筆畫的分割，尋找最優(yōu)路徑，技術(shù)白皮書-38-方案及先進性ICADAR]上將技術(shù)白皮書-39-GLRNet可以通過在手寫文字和手寫公式上不同數(shù)據(jù)集的訓練，均達技術(shù)白皮書-40-AR編輯距離(%).42DenseMSA[9]SRD[10]2發(fā)展路徑育領域仍然存在沒有得到很好解決隨意書寫多種元素識別率不高問建立聯(lián)機識別整體處理的pipeline，實現(xiàn)從續(xù)寫元素分類，分塊識定和識別率。2.6知識森林導學本概念和發(fā)展趨勢一類方法采用“單課程+評估”的迭代策略，另一類則一次性輸出課技術(shù)白皮書-41-學難點和挑戰(zhàn)題標注、出題測評商提供的教學資源，-42-題型、難度、知識點等的主要手段，拍照上傳源是實現(xiàn)個性化學習的薦系統(tǒng)為學生匹配學習、特征可控制是面臨的方案及先進性導學”解決方案。該方案由三個核心引擎組成:知識體系化引擎、資源標簽化引擎和學習個性化引擎。針對“異構(gòu)知識難融合”問題,提技術(shù)白皮書-43-(1)知識融合3級6級/體系覆蓋率、知識關系數(shù)量方面均得到了提升,達到了業(yè)內(nèi)領先水平(2)自動標注技術(shù)白皮書-44-進行了對比測次建模模型等。從結(jié)果中可以看necallextRCNN2BERT13]359msHiAGM[14]848HiMatch[15]6635393s(3)問題生成技術(shù)白皮書-45-驟的多跳問題生成技元學習的問題生成算客觀和主觀兩個維度在主觀和客觀評價指標上LEUougeLETEORDCMQG[16]Guidingthegrowthig[17]OneStopQAMakers[18]技術(shù)白皮書-46-發(fā)展路徑適應性學習系統(tǒng)等智能化展為端到端自動處理的2.7教學質(zhì)量評價本概念和發(fā)展趨勢、教學方法、教學態(tài)因素密切相關，如各相配合、教師的教學期望實現(xiàn)全過程綜生德智體美勞的全-47-過程能力發(fā)展。通過創(chuàng)建教課堂全過程狀態(tài)數(shù)據(jù)；據(jù)深度學習與模式識別技取教學質(zhì)量評價特征，大數(shù)據(jù)中分析挖掘出涵難點和挑戰(zhàn)式完成，存題。為了滿足教育教學全過程綜合評價，就必須在不斷挖掘新的一級特征指標的同時，自動發(fā)現(xiàn)和完善二級指標。現(xiàn)有對評教文本的挖掘主要采用觀點挖掘技術(shù)，觀點挖掘是自然語言處理和機器學習領域的熱門研究，也是主流的文本分析研究方向，其按照研究對象分為兩大類，第一類觀點挖掘研究包含方面提取和方面情感分析兩會忽略對以推薦、提示等、具有委婉、祈使、條件等語法語氣的建議類信息的識別和提取。例如對于技術(shù)白皮書-48-體和其情感傾向，往往的建議信息。而現(xiàn)有的方案與先進性平臺，精準采集全部課然語言處理、大數(shù)據(jù)深本、課堂圖像中，提取標，對二級指標提出優(yōu)幫區(qū)域和學校建立健全(1)評教指標挖掘。特征，詞信息增強組件和句法上下文增強組件通過字-詞交互圖幫助字符捕技術(shù)白皮書-49-。(2)基于評價數(shù)據(jù)可信度的教學評價偏差，導致評教信息水平與效果，以所有評復雜的評教環(huán)境，使評慮不同評價主體關注度數(shù)據(jù)中提取特征，采用分析，同時結(jié)合基于課技術(shù)白皮書-50-導同行評價可信度等課程，根據(jù)評價可信得注度的指標權(quán)重計算發(fā)展路徑學生全過程綜合評價趨勢：依據(jù)校內(nèi)學生行為、師生互動、生-技術(shù)白皮書-51-課堂的可視化分析結(jié)果反饋到當前教室的教師輔助教學與分析的屏標體系，技術(shù)白皮書-52-第三章聯(lián)想智慧教育技術(shù)方案與應用實踐3.1備授課軟硬件一體化方案介紹用機，習等，技術(shù)白皮書-53-架構(gòu)教師使用聯(lián)想備授課軟件在辦公室或家完成上課所需的內(nèi)容準技術(shù)白皮書-54-具情數(shù)據(jù)。價值順等，技術(shù)白皮書-55-案例落地使用，通過海量優(yōu)質(zhì)的教學資源、技術(shù)白皮書-56-3.2虛實融合遠程課堂方案虛實融合的遠程課堂可分為本地的全息講臺教學和在線的遠程擬教學1方案介紹技術(shù)白皮書-57-2方案架構(gòu)物理空間教師人體與投影幕顯示的數(shù)字空間內(nèi)容畫面對應融合到一3方案價值技術(shù)白皮書-58-教學1方案介紹2方案架構(gòu)技術(shù)白皮書-59-價值，技術(shù)白皮書-60-4典型案例教技術(shù)白皮書-61-3.3沉浸式實驗課堂方案介紹沉浸式實驗課堂全息講桌教學基于佩珀爾幻象呈現(xiàn)具有空間縱對架構(gòu)技術(shù)白皮書-62-價值3-3為將全息講桌用于心臟疾病醫(yī)療教學和肝臟疾病醫(yī)療識的欲望，也滿足老師對某些知識點的演示講解需求。案例技術(shù)白皮書-63-3.4智慧閱卷方案介紹聯(lián)想聚焦千萬教師日常擔負大量試卷批閱工作下的迫切減負需、多題型、基于開放試卷、閱卷合分謄分、錯題管理、聯(lián)想人工智能閱卷系統(tǒng)將人工智能技術(shù)應用于面向通用紙筆考架構(gòu)技術(shù)白皮書-64-價值原始試卷留痕，無需制作題卡:支持教師無約束手寫批注的檢測動技術(shù)白皮書-65-案例中關村外國語小學，西城區(qū)奮斗小學，北大培文學校(安徽蚌埠)技術(shù)白皮書-66-3.5人工智能教育方案介紹技術(shù)白皮書-67-架構(gòu)教師及學生可使用人工智能教學平臺根據(jù)需求實現(xiàn)包括適用于下的設備功能。結(jié)合人工智能模塊(語音識別、人臉識別、天氣預報技術(shù)白皮書-68-價值聯(lián)想人工智能教學產(chǎn)品解決方案由軟件、實驗用品(實驗用計算機、硬件套件)、課程(教學資源、學習資源)、教學平臺、教師培訓規(guī)律，系，案例技術(shù)白皮書-69-3.6虛擬助教方案介紹技術(shù)白皮書-70-架構(gòu)b教學。價值技術(shù)白皮書-71-工業(yè)社會時代大規(guī)模無差別的集中式教育培養(yǎng)模式難以適應當今信公平性。案例來”的中國國際服務貿(mào)易交易會(簡稱“服貿(mào)會”)在北京開幕。技術(shù)白皮書-72-T智能與服務”展區(qū)亮相。3.7數(shù)據(jù)驅(qū)動評價介紹-73-架構(gòu)技術(shù)白皮書-74-客觀評價并形成多維有化服務器上；同時可以根據(jù)收到價值，成；評價可信得分、自適應調(diào)整的指標權(quán)重計算最終結(jié)果。案例技術(shù)白皮書-75-3.8區(qū)校一體化云平臺方案介紹聯(lián)想智慧教育區(qū)校一體化平臺可解決區(qū)域或?qū)W校教育信息化領技術(shù)白皮書-76-架構(gòu)為區(qū)縣教育信息化的樞紐和核心，面推進區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)+教育大平臺規(guī)?；瘧?，構(gòu)建與當?shù)亟?jīng)濟社會和價值技術(shù)白皮書-77-案例復制推廣。技術(shù)白皮書-78-來展望智能知識體系融合方案以及虛實結(jié)合學習環(huán)境下的智能導學技術(shù)方技術(shù)白皮書-79-技術(shù)白皮書-80-技術(shù)白皮書-81-[1].黃奕宇.虛擬現(xiàn)實(VR)教育應用研究綜述[J].中國教育信息化,2018(1):11-16.[2].GaborD.ANewMicroscopicPrinciple[J].Nature,1948,161(4098):777-778.[3].ZhangXY,YinF,ZhangYM,etal.Drawingandrecognizingchinesecharacterswithrecurrentneuralnetwork[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence17,40(4):849-862.PengDXieCLiHetalTowardsFastAccurateandCompactOnlineHandwrittenChineseTextRecognition[C].InternationalConferenceonDocumentAnalysisandRecognition.Springer,Cham,2021.LiuCLYinFZhangXYICDARChineseHandwritingRecognitionCompetition[C].InternationalConferenceonDocumentAnalysisandRecognitionIEEEComputerSociety,2013.ZhangJDuJZhangSetalWatchattendandparse:Anend-to-endneuralnetworkbasedapproachtohandwrittenmathematicalexpressionrecognitionJPatternRecognition2017:196-206.[7].ZhangJ,DuJ,DaiL.Track,Attend,andParse(TAP):AnEnd-to-EndFrameworkforOnlineHandwrittenMathematicalExpressionRecognition[J].IEEETransactionsonMultimedia8,PP(1):1-1.PairedAdversarialLearningJ].Springer,Cham,2018.[9].ZhangJ,DuJ,DaiL.Multi-ScaleAttentionwithDenseEncoderfortionalConferenceonPatternRecognitionICPR).IEEE,2018.OnlineHandwrittenMathematicalExpressionRecognition[J].IEEETransactionsonMultimedia,2020,PP(99):1-1.[12].Lai,S.,Xu,L.,Liu,K.,etal.Recurrentconvolutionalneuralnetworks