人工智能技术在教育教学中的应用与实践研究

黄荣翠 于国龙 黄敏杰 聂小双 张应奎

摘要：随着教育制度的不断发展与成熟，传统教学模式的弊端日益显现。本文以EEG监测技术为例，针对传统教学中存在的问题，提出人工智能技术在教育教学中的应用与实践研究。通过EEG注意力监测技术在教育教学中的引入、应用及发展，使教学方案得到有效的改进，教学质量得到大幅度提升，为高校的教学改进提供新思路与新方法，解决现阶段存在的问题。

关键词：人工智能; EEG注意力监测;教育教学

中图分类号：G304        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）24-0201-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Application and Practice of Artificial Intelligence Technology in Education and Teaching---EEG Attention Monitoring Technology as an Example

HUANG Rong-cui ， Yu Guo-long ， HUANG Min-jie ， NIE Xiao-shuang ， ZHANG Ying-kui

（Guizhou Normal University， School of Mathematics and Big Data， Guiyang 550018， China）

Abstract：With the continuous development and maturity of the education system， The drawbacks of the traditional teaching model are increasingly apparent. This article takes EEG monitoring technology as an example，For the problems in traditional teaching，The application and practice of artificial intelligence technology in education and teaching are proposed. Through the introduction， application and development of EEG attention monitoring technology in education and teaching， Make effective improvements in the teaching program， The quality of teaching has been greatly improved，Providing new ideas and new methods for the improvement of teaching in colleges and universities Solve the problems at this stage.

Key words： artificial intelligence; EEG attention monitoring; education and teaching

近年来，随着教育信息化与数字化发展的不断深入与可穿戴设备的兴起[1]，为教育邻域开辟了一条全新的发展道路。教育部门出台的关于将软硬件资源投放到教学改革中的政策，有效地推动了各院校改进教学改革方案的进程。目前，智能化技术逐漸被大众所接受，在日常生活中，用智能化技术的产品已然成为当前潮流。EEG注意力检测技术作为智能化技术之一，有着极其重要的地位。当前对脑电信号的采集与应用，已经从临床医学的研究转向各个邻域，如教育教学方面，通过EEG注意力监测技术分析、记录学生的脑信号，以帮助学生提高注意力，帮助教师提升课堂教学品质。人工智能技术在教育教学中的应用于实践研究的提出，对解决教育教学中多种实际问题意义重大。

1存在的问题

1.1师生之间交流缺乏

在应用智能教学设备的同时，学生常通过自我学习、自我考察等方式掌握知识，遇到问题无法及时发现并反馈给老师;老师授课后，难以准确获得教学方案的实施效果，即授课过程中，老师无法精确观测学生是否注意力集中，课后无法知晓教学方案是否奏效。师生之间缺乏互动交流，导致教学过程封闭化。

1.2 教育教学智能化薄弱

现阶段使用的智能教学设备辅助系统无法对学生个人学习情况作出正确评估，在学生使用系统进行学习的过程中，系统无法对学习内容有针对性的监测与评价，导致学生在反复学习的过程中投入不少时间和精力，却得不到相应的结果。而且，传统的教学系统无法将学生的学习效果和情况及时准确地反馈给教师，导致教师难以找到学生的难点学习内容，不能给予多种类的教学方法，具有一定的局限性。

2主要研究内容

2.1技术引进，融入EEG注意力监测技术，监测教学情况

现阶段教学模式下，由于师生之间交流互动的缺乏及教学智能化的局限性，学生遇见问题无法及时发现并反馈给老师;老师也难以从相关智能教学系统中获取学生详细的学习状况，无法准确地获得教学方案的实施效果。为此，在教育教学中引入EEG注意力监测技术，结合人工智能技术与教育教学解决问题。传统教学模式下，教师知晓学生注意力情况的方法单一且结果不准确，而EEG可穿戴系统则是利用EEG注意力监测技术的原理，通过脑电传感设备感应被测学生的脑波频率谱、脑电信号质量、原始脑电波，采集学生的眨眼频率、放松度及认真程度，随后所得的结果参数将由无线传感设备收集并发出，这些预处理数据即可用于反映的该学生的注意力集中情况。

2.2效果反馈，利用微信平台反映注意力监测情况，调整教学方案

随着互联网时代的到来与科技的不断创新发展，语言处理、人脸识别、虚拟技术等智能技术得到了广泛应用与发展，智能科技设备在日常生活中早已屡见不鲜，却时刻改变着人们的生活方式。微信作为通信娱乐软件，在人们的生活中得到了广泛使用。因此，可利用微信平台将处理分析后的数据发布，学生在平台查询自己的注意力集中情况数据的同时，还可通过数据对比、图表显示知道自己的专注度变化情况，从而实现自我改进。在教师应用于辅助学生学习上，EEG注意力监测技术能够在改变传统学习方式，保证教学方案的合理性与有效性的同时，帮助教师准确选择教学重点和难点，正确区分学生之间的差异，并且提出解决方案。

2.3主要研究思路

2.4工作流程图

3结 语

随着社会科技技术的飞速发展，人工智能已经成为人们日常生活中密不可分的一部分。进入 21 世纪以后，人工智能技术在自动化辅导、智能答疑、准确评测等教育方面的水平空前提升，教育模式与教学手段得到不断改进与创新。人工智能辅助教学系统技术的不断提高，不仅解决了传统教育存在的弊端，促进了人才培养方案的发展，也为将来教育教学领域的不断改革带来广泛而深刻的影响。

参考文献：

[1] 黄川. 脑电波信号处理及其在教育中的应用研究[D].华中师范大学，2016.

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[4] 王佳威. 脑电波信号的处理方法与应用[D].北京邮电大学，2015.

[5] 杨仁桓. 脑电信号的数据采集与分析研究[D].广西师范大学，2007.

[6] 杨柳. 基于EEG的脑力疲劳状态下脑功能网络特性研究[D].军事科学院，2018.

[7] 景永豪. EEG信号采集与无线传输系统[D].哈尔滨理工大学，2018.

【通联编辑：唐一东】