人工智能的學前教育管理應用
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摘要:以人工智能為核心的物聯網、大數據、云計算的綜合系統，在各行各業已經開始大規模使用。在中小學及學前教育的管理中，物聯網、大數據、云計算和人工智能的綜合系統，正在發揮著傳統學校的管理系統無法達到的領先作用。物聯網、大數據、云計算和人工智能的綜合系統，在智慧學校的舞臺上正在發揮著科技優勢，積極推進中小學及學前教育的管理工作的智能化和高效化。
關鍵詞:人工智能;中小學及學前教育管理
物聯網、大數據、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展的項目。幾項技術已經在很多行業得到廣泛的應用，并取得很好的成績。在中小學和幼兒教育領域，物聯網、大數據、云計算和人工智能的應用，能夠幫助中小學和學前教育在學生安全、校舍維護、教學設備的管理方面，解決很多以前難以解決的問題。而如何在長春市的中小學及學前教育管理領域，更好地運用物聯網、大數據、云計算和人工智能為長春市的中小學管理服務，是擺在我們教育主管部門的管理人員面前的一個新課題。中小學及學前管理一直是一個被各級教育主管部門和學校及幼兒園所重視的問題。中小學及學前教育在管理工作中，多數面對的為未成年人。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，這給中小學及學前教育的管理，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，中小學及學前教育受到了廣泛的關注，使中小學及幼兒園時刻面臨來自政府、社會和家長的多方壓力。而傳統的幼兒和中小學的管理方法，在這種越來越大的壓力下，很難做到完善和高效地實施學校的管理。而物聯網、大數據、云計算和人工智能卻可以幫助幼兒和中小學校的管理者，在節省管理成本和提高效率的同時，更加全面地對學校進行管理。
一、物聯網、大數據、云計算和人工智能體系架構
物聯網作為系統的感知機構和信息傳輸機構，擔負著采集數據、收集數據、預處理數據、傳輸數據的重要功能。物聯網的重要性，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”產生的數據，同時提供這些“物”的數據的傳輸基本功能保障。物聯網的基本要求是:采集數據的精度高，傳輸數據錯誤率低。大數據負責收集、整理、存儲物聯網傳輸過來的學生及幼兒在學校的活動軌跡的數據，形成數據倉庫。大數據部分的基本要求是:存儲結構清晰，簡單，存取速度快，錯誤率低。云計算負責提供多機并行計算的底層算法支持。由于現今，前端設備的運算和存儲能力的大幅度提高，現在很多云計算的功能前移，向端設備下發，直接在端設備完成最終算法。這樣可以使很多網絡的算力得以釋放，同時解決云計算中網絡瓶頸的問題。人工智能在物聯網、大數據、云計算的支持下，通過算法運算對已有中小學學生及幼兒的數據，進行分析，判斷，作出決策。
二、幼兒園和中小學校物聯網的層級結構
幼兒園和中小學的物聯網包括:感知層，通訊層，應用層。數據會在三層之間按協議傳輸。感知層主要由傳感器組成，包括:學生圖像采集系統，學生聲音采集系統，學生身份信息采集系統，安全信息采集系統等多種信息采集系統。網絡層主要包括:Zigbee，Wifi，LPWAN等數據傳輸系統。目前比較流行使用的是LPWAN的一些低功耗的通訊系統，比如工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術，和工作于授權頻譜下，3GPP支持的2/3/4G蜂窩通信技術，比如EC－GSM、LTECat－m、NB－IoT等。應用層主要是提供給各種傳感器數據的直接處理和基于大數據、云計算、人工智能的傳感器數據深度處理平臺。
三、幼兒園和中小學校大數據和云計算平臺的系統
大數據、云計算平臺包括:學生及幼兒數據整合模塊，數據存儲模塊，數據計算模塊和數據分析等主要模塊。數據整合模塊主要負責中小學生及幼兒數據采集和抽取，數據存儲模塊主要負責數據庫管理和數據存儲，主要有關系型數據庫、非關系型數據庫和分布式文件存儲幾種方式，數據計算模塊負責數據分析前的計算工作，主要有流計算、內存計算、查詢計算等多種算法。數據分析主要通過數據挖掘和數據建模，計算數據之間的相關性和無關性，進而獲得數據分析的結果，為人工智能提供數據支持。另外，大數據和云計算平臺還包括比如數據管理、平臺服務、平臺管理、安全管理等非業務的支撐模塊。
四、幼兒園和中小學校的人工智能系統
物聯網為大數據和云計算提供足夠的中小學學生及幼兒在學校及幼兒園活動的數據，大數據和云計算系統經過計算后，為人工智能提供足夠多的學生及幼兒的數據分析結果。人工智能在足夠多的數據分析的結果下，進行系統決策。人工智能在整個系統里相當于人類的大腦，它通過各個方面傳來中小學及幼兒的數據，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、符號學習、博弈學、專家系統、智能決策、神經計算、模糊計算、群體智能等多學科的融合。是一個非常復雜的系統。
五、幼兒和中小學校物聯網、大數據、云計算和人工智能應用實例
由于中小學校的學生基本是未成年人，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校管理工作的重點。特別是近幾年來，各地頻發的虐童事件，使各地的中小學校及幼兒園對學生的保護工作越發重視。但現有的很多保護措施，多是事后處理，很難做到時時處理，當場糾正。很多時候發現處理的時候，悲劇已經發生，更多的是在調查事情真相，分清責任，賠償受害人。而我們借助物聯網、大數據、云計算和人工智能就能夠做到時時處理，甚至可以事先預防，做到把惡性事件消滅在初期，預防惡性事件發生。分為系統前端視頻采集和聲音采集，即將采集到的數據進行前期的圖像識別和聲音識別處理，然后將處理過的數據提交中央處理模塊。中央處理模塊分別調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習模塊，深度學習模塊會根據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，進行深度學習，自主生成新的樣本擴充樣本庫。同時，可以對深度學習模塊進行模式識別訓練。第一，可以由訓練員提供惡行事件樣本，采用被動學習模式訓練。第二，可以由深度學習模塊，自主在互聯網上根據關鍵字識別，自動提取相關的惡性事件，進行自主學習，訓練員可以進行人工指導干預。學習材料，可以是視頻、圖片和聲音。
六、結語
物聯網、大數據、云計算和人工智能能夠越來越多地幫助幼兒園和中小學校提高管理水平和管理效率。將事后調查，提前到事前干預，把很多管理的功能前置。更好地預防惡行事件發生，給在校的學生提供及時保護。同時能夠減輕學校管理人員的管理壓力，提高管理效率。未來的學校，在物聯網、大數據、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校，為家長和孩子提供越來越優質的智能服務。
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作者:李鵬華 單位:長春市學校后勤管理中心
