一、方案概述
中庆智课以课堂为核心，聚焦人工智能、大数据、云计算、音视频技术与教育教学的深度融合。通过人工智能对课堂数据深度挖掘，实现教育基础数据的常态化、伴随式采集和即时化分析，所形成的师生行为数据、教学内容数据、环境数据等，经过智能分析后服务于现场教学、教研和学生个性化学习。
二、中庆智课整体架构
三、应用方向
中庆智课基于课堂教学基础大数据为教育提供分析评测、高效教研、创新教学服务。
1 分析评测
中庆智课通过布设在教室中的智课终端采集课堂教学基础数据，经过人工智能技术对数据进行挖掘和分析，在多维成长平台中以直观的数据量表形式呈现，方便用户查看和使用。
1.1课堂观察
通过人工智能的图像识别和语音识别等技术，经过海量数据的自我学习，可以准确识别课堂教学过程中的师生行为特征，实现量化的课堂观察。
1.1.1 活动行为观察
对于课堂活动行为的观察主要包括教师行为、学生行为和班级整体行为。
1.1.2 教学内容观察
通过OCR文本识别技术、语音识别技术对课堂中的知识点信息和课堂问答信息进行识别和统计分析。
1.1.3 表情行为观察
记录学生面部表情变化，了解学生学习过程中的心理状态，分析课堂教学效果，了解学生个人学习习惯。
5.1.2 多维成长平台
经过人工智能课堂观察获得的数据汇总到多维成长平台，以图表形式直观呈现。
1.2.1 服务于教育管理
对于教育管理者，大数据可以辅助学校进行科学的数据化管理，实现对师生个人的精细化管理;同时个体大数据的汇集，可以形成区域常模(学�；蚪淌�)，通过对个体和常模的比对可以清晰了解个体的优势与不足。
1.2.2 服务于教师
教师可以了解自己的课堂教学数据和历史数据，进行教学分析，帮助教师进行课堂回顾和课堂反思。通过同课异构活动，对比各个课堂的教学行为。
1.2.3 服务于学生、家长
记录学生的课堂学习行为、个人荣誉和课堂精彩瞬间，结合数据对学生进行客观评价。学生数据还可以定向推送给家长。
2高效教研
在传统教研中，教研活动多是经验性的感性判断。随着教研的发展，依托于数据实证的教研探索已经展开，以数据分析为根据，人工智能可以自动对课堂教学行为进行量化的实时分析，提高数据化教研的效率和准确性。
人工智能自动数据分析
数据采集、统计、分析与课堂同步，即时得到分析报表
2.1 量表输出
人工智能对课堂教学行为的数据分析，可自动生成S-T行为分析表、弗兰德斯课堂观察表等通用的量表，或者按照学校的需要定制相应的数据化表格。
2.2 专项研究
针对具体的课堂行为，可以通过行为标签，快速回看相应的课堂视频进行专项研究。
3创新教学
3.1 资源建设和数据采集
优质课程资源建设;课堂教学基础大数据采集。
3.2 丰富的课堂互动
专递课堂：异地多个教室间开展跨校际的互动教学;
课中互动：单屏多屏互动，提供授课、互动环境下的屏幕切换和显示。
4典型用户：
湖南省株洲市荷塘区教育局、上海杨浦区教师进修学院附属中学、兰州安宁区教育局
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