近日，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）的研究人員展示了一套EduSense計算機視覺系統(tǒng)，可以對視頻和音頻進行分析：

　　這套“EduSense”系統(tǒng)使用兩臺壁掛式攝像頭（一臺對著學(xué)生，一臺對著老師），單個攝像頭可以看到教室中的每個人，并自動識別信息，例如學(xué)生正在看的地方、舉手的頻率、老師是在講臺后面還是在教室中移動，以及老師在點名學(xué)生之前停留了多長時間等等?；旧辖淌覂?nèi)的一舉一動都逃不過它的“火眼金睛”。

　　CMU的人機交互研究所（HCII）的助理教授克里斯·哈里森（Chris Harrison）表示：“今天，老師在教室里充當(dāng)傳感器的角色，但這種方法無法擴展?！? 哈里森表示，近幾十年來，教室規(guī)模越來越大，在大教室或者禮堂里講課很難奏效。

　　系統(tǒng)使用另一個CMU項目OpenPose來確定身體位置。研究團隊的成員Karan Ahuja說：“隨著計算機視覺和機器學(xué)習(xí)的進步，以往需要數(shù)天甚至數(shù)月才能獲得的人工觀察結(jié)果，現(xiàn)在很快就可以獲取?！薄?/p>

　　哈里森說，使用高分辨率攝像機同時為許多課程播放4K視頻是一個“計算惡夢”。為了跟上步伐，資源被彈性地分配以提供最佳的實時數(shù)據(jù)幀速率。

　　現(xiàn)在，研究小組已經(jīng)證明他們能夠捕捉數(shù)據(jù)，HCII的教職員工Amy Ogan說，團隊目前的挑戰(zhàn)是如何包裝數(shù)據(jù)，并以一種在教育上有效的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。該團隊將繼續(xù)開發(fā)面向教師的應(yīng)用程序，看看教師們能否將反饋整合到實踐中。”我們一直致力于了解如何、何時、何地根據(jù)這些數(shù)據(jù)最好地提出反饋意見，以便幫助教師改進實踐，”她說。

　　這一系統(tǒng)引發(fā)了不少的爭議，一位網(wǎng)友twitter評論到：這一系統(tǒng)的發(fā)明者應(yīng)該為自己感到羞恥。這就如同“銀翼殺手”，只不過用在了教育上。在他看來，好的教學(xué)不能減少到可量化的程度，例如老師問問題后要等待多長時間。有效的教學(xué)不僅僅是其各個部分的總和。他的觀點得到不少網(wǎng)友的認(rèn)同。

　　但項目的指導(dǎo)人（ISR）副教授Yuvraj Agarwal表示，團隊不想識別個別學(xué)生，EduSense也不想。項目不使用姓名或識別信息，而且由于攝像機數(shù)據(jù)是實時處理的，所以信息很快就會被丟棄。