AI真的让网络教研如虎添翼吗

    网络教研是录播系统的最根本应用，也是录播系统的核心价值体现。毋庸置疑，网络教研的完善程度，是录播系统厂商实力的明证所在。 

    网络教研最重要的是师生互动行为分析 

    录播系统之网络教研，微格量化表作为最基本的主观评价方式，几乎被所有的正规厂商所使用。同时，课堂师生互动行为分析诸如S-T分析，也被作为客观评价依据，一起构建了基础的网络教研平台。但是，S-T分析毕竟过于简单，不能支撑深入的教研分析。曾经有厂商引入了弗兰德斯分析作为补充，但因操作复杂（三秒一个单位进行数据采集）而未能得到广大老师的认同。因此，如何基于详细的、科学的师生互动行为进行数据采集，一直是仅有的几家实力派录播厂商焦灼的方向。这几个厂商基于自己的技术、行业积累，以及某些特定的目的规划了网络教研师生互动行为分析的方向和功能，综合起来可以分为两大流派： 技术派、应用派。 

    技术派：用AI进行行为识别

    技术派主打将最新热点技术融于信息化手段中。纵观时下之技术前沿，诸如AR、VR、3D、区块链、大数据、人工智能等等，最抢眼的莫过于人工智能（AI），因为AI已经成为国家战略耳熟能详。同时，AI本身能大大提升系统自动化程度，因此，将AI和大数据技术引入网络教研，是一个不错的选择。因为结合AI技术，可自动对两大类行为进行分析：表情判定、行为判别。前者，可以反馈课程受众的喜怒哀乐，可作为老师授课的效果指征之一。后者，可以作为课堂行为分析的重要数据来源，有助于比较科学地分析授课者和听课者行为，从而进行全面的授课过程分析和效果评估。技术派选择AI+大数据进行录播系统图像的自动行为分析，不失为一个很好的研究方向。比较典型的厂商代表有中庆、奥威亚。

    应用派：力求建立科学的教研体系

    我们知道，人工智能技术不是一蹴而就的，需要一个长久的过程沉淀和成熟，目前的AI技术，只能进行基本的10来种孤立行为的识别比如板书、讲授、讨论、对话等，远远无法满足实际评估课程讲授过程中复杂的师生互动行为。比如最基本的学生举手，就至少可能两种情况：主动举手、被动举手。而主动、被动的区别，是录播系统教研分析中必须了解的两个重要因素，AI现在完全无法对此行为进行区分，完全依赖于AI的网络教研，将无法得出科学的、精准的研究结论。因此，应用派认为，网络教研的核心更重要的应该是课堂行为要素的分解，并以此构建一套经典的分析模型，至于这些课堂行为是否要自动进行判定，反倒在其次。目前，应用派将课堂行为参考弗兰德斯分析模型，将师生互动行为进行了科学分类达20余种，特别对主动与被动行为进行了明确区分。由于行为的识别难度，因此应用派推崇的还是人工判定，机器不可替代。比较典型的厂商代表有北京德威。

    总结：炫技重要，落地更必要

    综上所述，不难看出，基于录播系统的网络教研平台，技术派基于AI分析，在目前AI技术还不成熟的阶段，炫技多余实际；应用派基于人工判定，落地，但效率有限，但为了科学的结果，这是目前最容易接受的方式。只是长远来看，还需要二者相互借鉴融合，才能达成录播系统网络教研的最佳境地。