人工智能的學(xué)前教育管理應(yīng)用

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摘要:以人工智能為核心的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算的綜合系統(tǒng)，在各行各業(yè)已經(jīng)開始大規(guī)模使用。在中小學(xué)及學(xué)前教育的管理中，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能的綜合系統(tǒng)，正在發(fā)揮著傳統(tǒng)學(xué)校的管理系統(tǒng)無法達到的領(lǐng)先作用。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能的綜合系統(tǒng)，在智慧學(xué)校的舞臺上正在發(fā)揮著科技優(yōu)勢，積極推進中小學(xué)及學(xué)前教育的管理工作的智能化和高效化。

關(guān)鍵詞:人工智能;中小學(xué)及學(xué)前教育管理

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能是當今的科技前沿最新方向，得到各級政府部門的重視和支持，并成為各級政府重點扶持和發(fā)展的項目。幾項技術(shù)已經(jīng)在很多行業(yè)得到廣泛的應(yīng)用，并取得很好的成績。在中小學(xué)和幼兒教育領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能的應(yīng)用，能夠幫助中小學(xué)和學(xué)前教育在學(xué)生安全、校舍維護、教學(xué)設(shè)備的管理方面，解決很多以前難以解決的問題。而如何在長春市的中小學(xué)及學(xué)前教育管理領(lǐng)域，更好地運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能為長春市的中小學(xué)管理服務(wù)，是擺在我們教育主管部門的管理人員面前的一個新課題。中小學(xué)及學(xué)前管理一直是一個被各級教育主管部門和學(xué)校及幼兒園所重視的問題。中小學(xué)及學(xué)前教育在管理工作中，多數(shù)面對的為未成年人。未成年人的特點是，自制能力差，自我管理能力差，自我保護能力弱，這給中小學(xué)及學(xué)前教育的管理，帶來很多具體實施方面的困難。另外，由于社會對教育的重視，中小學(xué)及學(xué)前教育受到了廣泛的關(guān)注，使中小學(xué)及幼兒園時刻面臨來自政府、社會和家長的多方壓力。而傳統(tǒng)的幼兒和中小學(xué)的管理方法，在這種越來越大的壓力下，很難做到完善和高效地實施學(xué)校的管理。而物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能卻可以幫助幼兒和中小學(xué)校的管理者，在節(jié)省管理成本和提高效率的同時，更加全面地對學(xué)校進行管理。

一、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能體系架構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)作為系統(tǒng)的感知機構(gòu)和信息傳輸機構(gòu)，擔負著采集數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)、預(yù)處理數(shù)據(jù)、傳輸數(shù)據(jù)的重要功能。物聯(lián)網(wǎng)的重要性，在于它能夠收集以前人類收集不到，或者很少能收集到的，來自“物”產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，同時提供這些“物”的數(shù)據(jù)的傳輸基本功能保障。物聯(lián)網(wǎng)的基本要求是:采集數(shù)據(jù)的精度高，傳輸數(shù)據(jù)錯誤率低。大數(shù)據(jù)負責(zé)收集、整理、存儲物聯(lián)網(wǎng)傳輸過來的學(xué)生及幼兒在學(xué)校的活動軌跡的數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)倉庫。大數(shù)據(jù)部分的基本要求是:存儲結(jié)構(gòu)清晰，簡單，存取速度快，錯誤率低。云計算負責(zé)提供多機并行計算的底層算法支持。由于現(xiàn)今，前端設(shè)備的運算和存儲能力的大幅度提高，現(xiàn)在很多云計算的功能前移，向端設(shè)備下發(fā)，直接在端設(shè)備完成最終算法。這樣可以使很多網(wǎng)絡(luò)的算力得以釋放，同時解決云計算中網(wǎng)絡(luò)瓶頸的問題。人工智能在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算的支持下，通過算法運算對已有中小學(xué)學(xué)生及幼兒的數(shù)據(jù)，進行分析，判斷，作出決策。

二、幼兒園和中小學(xué)校物聯(lián)網(wǎng)的層級結(jié)構(gòu)

幼兒園和中小學(xué)的物聯(lián)網(wǎng)包括:感知層，通訊層，應(yīng)用層。數(shù)據(jù)會在三層之間按協(xié)議傳輸。感知層主要由傳感器組成，包括:學(xué)生圖像采集系統(tǒng)，學(xué)生聲音采集系統(tǒng)，學(xué)生身份信息采集系統(tǒng)，安全信息采集系統(tǒng)等多種信息采集系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)層主要包括:Zigbee，Wifi，LPWAN等數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)。目前比較流行使用的是LPWAN的一些低功耗的通訊系統(tǒng)，比如工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)，和工作于授權(quán)頻譜下，3GPP支持的2/3/4G蜂窩通信技術(shù)，比如EC－GSM、LTECat－m、NB－IoT等。應(yīng)用層主要是提供給各種傳感器數(shù)據(jù)的直接處理和基于大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能的傳感器數(shù)據(jù)深度處理平臺。

三、幼兒園和中小學(xué)校大數(shù)據(jù)和云計算平臺的系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)、云計算平臺包括:學(xué)生及幼兒數(shù)據(jù)整合模塊，數(shù)據(jù)存儲模塊，數(shù)據(jù)計算模塊和數(shù)據(jù)分析等主要模塊。數(shù)據(jù)整合模塊主要負責(zé)中小學(xué)生及幼兒數(shù)據(jù)采集和抽取，數(shù)據(jù)存儲模塊主要負責(zé)數(shù)據(jù)庫管理和數(shù)據(jù)存儲，主要有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和分布式文件存儲幾種方式，數(shù)據(jù)計算模塊負責(zé)數(shù)據(jù)分析前的計算工作，主要有流計算、內(nèi)存計算、查詢計算等多種算法。數(shù)據(jù)分析主要通過數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)建模，計算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和無關(guān)性，進而獲得數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，為人工智能提供數(shù)據(jù)支持。另外，大數(shù)據(jù)和云計算平臺還包括比如數(shù)據(jù)管理、平臺服務(wù)、平臺管理、安全管理等非業(yè)務(wù)的支撐模塊。

四、幼兒園和中小學(xué)校的人工智能系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)為大數(shù)據(jù)和云計算提供足夠的中小學(xué)學(xué)生及幼兒在學(xué)校及幼兒園活動的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)和云計算系統(tǒng)經(jīng)過計算后，為人工智能提供足夠多的學(xué)生及幼兒的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。人工智能在足夠多的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果下，進行系統(tǒng)決策。人工智能在整個系統(tǒng)里相當于人類的大腦，它通過各個方面?zhèn)鱽碇行W(xué)及幼兒的數(shù)據(jù)，進行思考和決策。人工智能包括:機器視覺、機器聽覺、自然語言理解、符號學(xué)習(xí)、博弈學(xué)、專家系統(tǒng)、智能決策、神經(jīng)計算、模糊計算、群體智能等多學(xué)科的融合。是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)。

五、幼兒和中小學(xué)校物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能應(yīng)用實例

由于中小學(xué)校的學(xué)生基本是未成年人，不具備完全的民事行為能力，因此對這部分人員的安全保護就成為學(xué)校管理工作的重點。特別是近幾年來，各地頻發(fā)的虐童事件，使各地的中小學(xué)校及幼兒園對學(xué)生的保護工作越發(fā)重視。但現(xiàn)有的很多保護措施，多是事后處理，很難做到時時處理，當場糾正。很多時候發(fā)現(xiàn)處理的時候，悲劇已經(jīng)發(fā)生，更多的是在調(diào)查事情真相，分清責(zé)任，賠償受害人。而我們借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能就能夠做到時時處理，甚至可以事先預(yù)防，做到把惡性事件消滅在初期，預(yù)防惡性事件發(fā)生。分為系統(tǒng)前端視頻采集和聲音采集，即將采集到的數(shù)據(jù)進行前期的圖像識別和聲音識別處理，然后將處理過的數(shù)據(jù)提交中央處理模塊。中央處理模塊分別調(diào)用圖像樣本庫和聲音樣本庫里面的樣本進行比較，樣本按事件嚴重程度分級，中央處理模塊按照相似度比較，契合度達到80%以上的圖片和聲音，時時提交報警，然后由管理人員及時處理。中央處理模塊在報警的同時，將報警圖片和聲音提交給深度學(xué)習(xí)模塊，深度學(xué)習(xí)模塊會根據(jù)樣本庫比較樣本情況、實際報警圖片和聲音情況以及人員處理反饋情況，進行深度學(xué)習(xí)，自主生成新的樣本擴充樣本庫。同時，可以對深度學(xué)習(xí)模塊進行模式識別訓(xùn)練。第一，可以由訓(xùn)練員提供惡行事件樣本，采用被動學(xué)習(xí)模式訓(xùn)練。第二，可以由深度學(xué)習(xí)模塊，自主在互聯(lián)網(wǎng)上根據(jù)關(guān)鍵字識別，自動提取相關(guān)的惡性事件，進行自主學(xué)習(xí)，訓(xùn)練員可以進行人工指導(dǎo)干預(yù)。學(xué)習(xí)材料，可以是視頻、圖片和聲音。

六、結(jié)語

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能能夠越來越多地幫助幼兒園和中小學(xué)校提高管理水平和管理效率。將事后調(diào)查，提前到事前干預(yù)，把很多管理的功能前置。更好地預(yù)防惡行事件發(fā)生，給在校的學(xué)生提供及時保護。同時能夠減輕學(xué)校管理人員的管理壓力，提高管理效率。未來的學(xué)校，在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能的幫助下，會越來越智能，越來人性化。在不久的將來，會有越來越多的智能學(xué)校，為家長和孩子提供越來越優(yōu)質(zhì)的智能服務(wù)。

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作者:李鵬華 單位:長春市學(xué)校后勤管理中心