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AI智慧校整体解决方案V2为了有效解决当前学校管理面临的问题，市场上已经推出了许多智慧校系统解决方案。
其中，AI智慧校整体解决方案V2是一种新型的、综合性强的解决方案。
本文将围绕该方案，为您详细介绍。
一、方案介绍该方案是一种人工智能以及物联网技术相结合的综合解决方案。
它致力于提升学校的管理效率，优化学生的学习环境，增强校园安全等方面的问题。
二、方案具体内容1. 智慧教学该方案包含了智慧教学。
学生可以通过智能设备，随时随地进行学习，教师可以通过智能设备，实现在线备课、在线授课、在线提问等。
同时，该方案还提供了教育资源的整合，让学校可以更好的利用现有资源，促进教育公平。
2. 智慧管理该方案不仅提供了智慧教学，还提供了智慧管理。
通过视频监控、人脸识别等技术，实现校园安全监控，防止校园暴力等安全问题。
同时，该方案还包括图书管理、办公管理等功能，提高学校的管理效率。
3. 智慧服务学校中固然还有其他一些需要考虑的事项，比如学生服装管理，校车管理等。
该方案提供了智慧服务模块，针对这些问题也有了比较好的解决方法。
例如，通过智能识别技术，可以快速帮助学校实现学生服装管理，校车管理等问题。
三、方案应用该方案已经应用于绝大部分的学校中。
通过方案提供的技术手段，学校能够大大提升工作效率，并且提高了学生的学习质量，让学校更好的服务于广大学生以及教职工。
总之，AI智慧校整体解决方案V2以其丰富的功能、高效的管理能力、稳定的技术以及优秀的服务质量，成为许多学校的首选，为学校管理与发展带来更好的机遇与机遇。
课堂质基于人目录一、背景简介 (1)二、 需求分析 (2)三、 方案设计 (2)3.1 方案概述 (2)3.2 系统建设 (3)3.2.1系统设计架构 (3)四、 AI-CQE产品功能介绍 (6)4.1产品简介 (6)4.2课堂分析 (6)4.2.1表情、行为分析 (6)4.2.2多种行为精确统计 (8)4.2.3多维度数据统计 (9)4.2.4专注度统计 (9)4.3多层级数据分析 (11)4.3.1多课堂分析 (11)4.3.2学科分析 (11)4.3.3班级数据对比分析 (12)4.3.4学校数据综合分析 (12)五、 系统特色 (13)5.1先进的AI分析技术、合理的数据统计 (13)5.2全高清、全覆盖、高精度 (13)5.3真正的常态化教学分析 (14)5.4基础资源重复利用 (14)5.5课表关联和自动分析 (14)5.6基于多维度、多层级数据统计后的用户反思 (15)一、背景简介教育的变革总是跟时代科技的发展水平密切相关。
人们不可能一直依赖于某一种教育形式，教育的发展不可能停滞不前。
先进的科学技术是现代教育的前提。
国务院关于印发国家教育事业发展‘十三五’规划”中提出：互联网、云计算、大数据、智能机器人、三维(3D)打印等现代技术深刻改变着人类的思维、生产、生活和学习方式。
2018年教育信息化从1.0阶段迈向2.0阶段，促进了教育信息化的进一步从“量变”向“质变”的转化，大大激发了教育系统新一轮的技术革新。
与此同时，人工智能技术进入了高速发展新阶段，早已成为各行业竞争的新焦点。
而人工智能该如何跟教育相结合呢？首先，多维度、多层面、海量的教学数据智能采集，是人工智能必不可少的前奏；其次智能的数据处理，对大量级的数据进行清洗、整理、判断、提炼、分析、最终成为决策的有力支撑。
教育信息化的发展，带来了教育形式和学习方式的重大变革，促进教育改革。
对传统的教育思想、观念、模式、内容和方法产生了巨大冲击。
智慧评课系统设计方案智慧评课系统设计方案一、概述智慧评课系统是一种基于网络和技术的教学评价系统，旨在提高教学评价的客观性、准确性和效率性。
本文将介绍智慧评课系统的设计方案，包括系统架构、功能模块和技术实现。
二、系统架构智慧评课系统的架构分为前端、后端和数据库三个层次。
前端：前端是用户与系统进行交互的界面，包括教师评价、学生反馈、评课结果展示等功能。
前端界面可以通过网页、手机应用等形式实现，用户可以通过任意设备连接到系统进行评价操作。
后端：后端是系统的核心处理部分，负责接收用户的评价请求，并进行各种处理操作，如教师评价的计算、学生评价的统计等。
后端可以使用JAVA、Python等语言进行开发，可以部署在云服务器上。
数据库：数据库是存储系统数据的地方，包括教师信息、学生信息、课程信息、评价结果等。
数据库可以使用关系型数据库如MySQL、Oracle等进行存储，也可以选择非关系型数据库如MongoDB、Redis等进行存储。
三、功能模块智慧评课系统包括以下功能模块：1. 用户管理：包括教师和学生的注册、登录等操作。
教师和学生可以通过注册账号进行评价和反馈。
2. 课程管理：包括教师添加课程、修改课程信息等操作。
教师可以在系统中创建自己的课程，并设定评价的标准和流程。
3. 教师评价：教师可以在系统中对自己的课程进行评价。
评价可以包括课堂内容、教学方式、教材使用等方面。
4. 学生反馈：学生可以对教师的课堂进行反馈，包括课堂内容、教学方式、教材使用等方面的评价。
5. 评价结果展示：系统可以根据教师评价和学生反馈的结果进行综合评价，并将结果以图表等形式展示给用户。
用户可以通过评价结果了解自己的教学水平。
四、技术实现智慧评课系统的技术实现包括前端开发、后端开发和数据库开发。
前端开发：前端可以选择使用HTML、CSS和JavaScript进行网页开发，也可以使用React、Vue等前端框架进行开发。
通过前端开发，可以实现用户界面的交互和数据展示功能。
在线教育智能教学与评估系统建设方案第1章项目背景与建设目标 (3)1.1 在线教育现状分析 (3)1.2 智能教学与评估系统的需求 (3)1.3 建设目标与意义 (4)第2章系统架构设计 (4)2.1 总体架构 (4)2.2 技术选型与标准 (5)2.3 系统模块划分 (5)第3章用户分析与需求调研 (5)3.1 用户画像 (5)3.1.1 学生用户 (6)3.1.2 教师用户 (6)3.1.3 教育管理者 (6)3.2 需求收集与整理 (6)3.2.1 学生需求 (6)3.2.2 教师需求 (6)3.2.3 教育管理者需求 (7)3.3 需求分析 (7)第4章教学资源库建设 (7)4.1 教学资源分类与标准化 (7)4.1.1 资源类型分类 (7)4.1.2 资源格式标准化 (8)4.2 资源采集与审核 (8)4.2.1 资源采集 (8)4.2.2 资源审核 (8)4.3 资源库管理与维护 (8)4.3.1 资源库架构设计 (8)4.3.2 资源更新与维护 (9)4.3.3 资源库访问权限管理 (9)第5章智能教学系统设计 (9)5.1 教学策略与算法 (9)5.1.1 教学策略制定 (9)5.1.2 算法选择与实现 (9)5.2 课程推荐与个性化学习路径 (10)5.2.1 课程推荐系统设计 (10)5.2.2 个性化学习路径 (10)5.3 教学互动与答疑 (10)5.3.1 教学互动设计 (10)5.3.2 答疑系统设计 (10)第6章评估体系构建 (11)6.1 评估指标体系 (11)6.1.2 教学资源评价指标 (11)6.1.3 教学互动评价指标 (11)6.1.4 技术支持评价指标 (11)6.2 评估方法与工具 (11)6.2.1 评估方法 (12)6.2.2 评估工具 (12)6.3 评估结果处理与分析 (12)6.3.1 数据收集 (12)6.3.2 数据处理 (12)6.3.3 结果分析 (12)6.3.4 评估报告 (12)第7章系统开发与实施 (12)7.1 系统开发流程 (12)7.1.1 需求分析 (12)7.1.2 系统设计 (12)7.1.3 系统开发 (13)7.1.4 系统验收 (13)7.2 技术难点与解决方案 (13)7.2.1 教育数据挖掘与分析 (13)7.2.2 个性化推荐算法 (13)7.2.3 系统安全与稳定性 (13)7.3 系统部署与运维 (14)7.3.1 系统部署 (14)7.3.2 系统运维 (14)第8章数据分析与决策支持 (14)8.1 数据采集与预处理 (14)8.1.1 数据采集 (14)8.1.2 数据预处理 (14)8.2 数据挖掘与分析 (14)8.2.1 学生行为分析 (15)8.2.2 教学效果分析 (15)8.2.3 课程质量分析 (15)8.3 决策支持与优化建议 (15)8.3.1 教育管理者决策支持 (15)8.3.2 教师教学优化建议 (15)8.3.3 学生学习优化建议 (15)第9章系统安全与隐私保护 (15)9.1 系统安全策略 (16)9.1.1 认证与授权 (16)9.1.2 数据加密 (16)9.1.3 安全防护 (16)9.2 数据安全与隐私保护 (16)9.2.1 数据分类与分级 (16)9.2.3 数据备份与恢复 (16)9.3 风险评估与应急处理 (16)9.3.1 风险评估 (16)9.3.2 应急处理 (16)9.3.3 安全培训与宣传 (17)第10章项目评估与持续改进 (17)10.1 项目评估指标与方法 (17)10.1.1 评估指标 (17)10.1.2 评估方法 (17)10.2 项目效果分析 (17)10.2.1 教学效果分析 (17)10.2.2 技术功能分析 (18)10.2.3 用户满意度分析 (18)10.2.4 社会效益分析 (18)10.3 持续改进策略与措施 (18)10.3.1 加强技术研发与优化 (18)10.3.2 提升服务质量 (18)10.3.3 增强用户培训与支持 (18)10.3.4 完善评估机制 (18)第1章项目背景与建设目标1.1 在线教育现状分析信息技术的飞速发展，我国在线教育市场正呈现出蓬勃发展的态势。
教育行业智慧课堂解决方案第一章概述 (2)1.1 智慧课堂的发展背景 (2)1.2 智慧课堂的定义与特点 (2)第二章智慧课堂关键技术 (3)2.1 人工智能在教育领域的应用 (3)2.2 机器学习与数据挖掘 (3)2.3 自然语言处理 (4)第三章课堂教学环境构建 (4)3.1 硬件设备配置 (4)3.2 软件系统设计 (5)3.3 网络环境优化 (5)第四章教学资源整合与管理 (6)4.1 资源库建设 (6)4.2 教学资源整合 (6)4.3 资源管理策略 (6)第五章个性化教学策略 (7)5.1 学生画像构建 (7)5.2 教学内容智能推荐 (7)5.3 学习路径规划 (8)第六章教学评价与反馈 (8)6.1 教学评价体系构建 (8)6.2 教学效果分析 (9)6.3 反馈机制优化 (9)第七章师生互动与协作 (10)7.1 课堂互动工具应用 (10)7.2 协作学习模式设计 (10)7.3 教师培训与支持 (11)第八章安全与隐私保护 (11)8.1 数据安全策略 (11)8.1.1 数据加密 (11)8.1.2 数据备份 (11)8.1.3 访问控制 (12)8.1.4 安全审计 (12)8.2 隐私保护措施 (12)8.2.1 数据脱敏 (12)8.2.2 数据最小化 (12)8.2.3 用户授权 (12)8.2.4 隐私政策 (12)8.3 法律法规遵循 (12)8.3.1 《中华人民共和国网络安全法》 (12)8.3.2 《中华人民共和国数据安全法》 (12)8.3.3 《中华人民共和国个人信息保护法》 (12)8.3.4 其他相关法律法规 (13)第九章智慧课堂实践案例 (13)9.1 国内外智慧课堂应用案例 (13)9.1.1 国内智慧课堂应用案例 (13)9.1.2 国外智慧课堂应用案例 (13)9.2 成功案例分析与启示 (13)9.2.1 成功案例分析 (13)9.2.2 启示 (14)第十章发展趋势与展望 (14)10.1 教育行业智慧课堂的发展趋势 (14)10.2 未来智慧课堂的挑战与机遇 (15)第一章概述1.1 智慧课堂的发展背景我国经济的快速发展，教育信息化已经成为国家战略的重要组成部分。
如何构建AI教育的评估体系在当今数字化和智能化的时代，AI 教育正逐渐成为教育领域的重要组成部分。
然而，要确保 AI 教育的质量和有效性，构建一个科学、合理、全面的评估体系至关重要。
那么，我们应该如何构建这样的评估体系呢？首先，我们需要明确评估的目标。
AI 教育的目标不仅仅是让学生掌握AI 的知识和技能，更重要的是培养学生的创新思维、问题解决能力、合作能力以及对 AI 技术的伦理和社会影响的理解。
因此，评估体系应紧密围绕这些目标来设计。
对于知识和技能的评估，我们不能仅仅依赖传统的考试形式。
可以通过项目实践、作业完成情况等方式来考查学生对 AI 基本概念、算法原理、编程技能等的掌握程度。
比如，让学生完成一个小型的 AI 应用项目，如开发一个简单的图像识别程序或者智能聊天机器人，通过观察他们在项目中的表现，包括问题分析、算法选择、代码实现、结果评估等环节，来全面了解他们的知识和技能水平。
创新思维的评估是一个相对较难但又非常重要的方面。
可以通过设置开放性的问题或者挑战，鼓励学生提出独特的解决方案。
例如，给定一个复杂的现实问题，如城市交通拥堵的优化，让学生运用 AI 技术提出创新性的解决思路。
评估时，重点关注学生的思维过程、创造性的想法以及对不同方案的比较和选择能力。
问题解决能力的评估可以结合实际场景进行。
提供一些具有一定难度和复杂性的问题案例，要求学生运用所学的 AI 知识和技能进行分析和解决。
观察学生在面对问题时的分析思路、策略制定、资源利用以及最终解决方案的有效性。
合作能力在 AI 教育中也不可或缺。
可以通过小组项目的形式来评估学生的合作能力。
观察学生在小组中的角色担当、沟通协作、意见整合等方面的表现。
看他们是否能够有效地与团队成员共同完成任务，发挥各自的优势，实现团队目标。
对 AI 技术的伦理和社会影响的理解评估，可以通过课堂讨论、论文写作、案例分析等方式进行。
例如，让学生探讨 AI 在医疗领域的应用可能带来的伦理问题，或者分析大数据时代个人隐私保护与 AI 技术发展之间的关系。
AI教育平台如何进行教学质量评估在当今数字化的时代，AI 教育平台如雨后春笋般涌现，为学习者提供了更加便捷和个性化的学习体验。
然而，如何评估这些平台的教学质量，确保学习者能够获得有效的教育，成为了一个至关重要的问题。
教学质量评估是一个复杂的过程，需要综合考虑多个方面。
对于 AI 教育平台来说，首先要评估的是其课程内容的质量。
课程内容是否准确、完整、与时俱进，是否符合教育标准和学习者的需求，是衡量教学质量的基础。
一个优质的AI 教育平台应当拥有精心设计的课程体系，涵盖了各个学科领域的核心知识点，并且能够根据学科的发展和社会的需求不断更新和完善。
教学方法也是评估的重要环节。
AI 教育平台应该能够根据学习者的特点和学习进度，采用灵活多样的教学方法。
例如，通过智能化的自适应学习系统，为不同水平的学习者提供个性化的学习路径和学习资源；利用虚拟现实、增强现实等技术，创造生动有趣的学习场景，提高学习者的参与度和积极性；运用互动式的教学模式，如在线讨论、小组合作等，促进学习者之间的交流与合作，培养他们的团队协作能力和思维能力。
教师在教育过程中起着关键作用，即使是在 AI 教育平台上也不例外。
评估平台时，需要考察其是否拥有专业、高素质的教师团队。
这些教师不仅要具备扎实的学科知识，还要熟悉 AI 教育技术，能够有效地运用平台的功能进行教学。
他们应当能够及时回答学习者的问题，给予针对性的指导和反馈，帮助学习者克服学习困难，不断进步。
学习效果是评估教学质量最直接的指标。
AI 教育平台应该能够通过各种方式评估学习者的学习效果，如在线测试、作业、项目实践等。
这些评估手段不仅要能够准确地衡量学习者对知识的掌握程度，还要能够反映他们在实际应用中的能力和素养。
同时，平台还应该能够对评估数据进行深入分析，为学习者提供个性化的学习建议和改进方案，为教学改进提供依据。
用户体验也是不容忽视的一个方面。
一个好的 AI 教育平台应该具有简洁明了的界面设计，易于操作和使用。
课堂质基于人目录一、背景简介 (1)二、 需求分析 (2)三、 方案设计 (2)3.1 方案概述 (2)3.2 系统建设 (3)3.2.1系统设计架构 (3)四、 AI-CQE产品功能介绍 (6)4.1产品简介 (6)4.2课堂分析 (6)4.2.1表情、行为分析 (6)4.2.2多种行为精确统计 (8)4.2.3多维度数据统计 (9)4.2.4专注度统计 (9)4.3多层级数据分析 (11)4.3.1多课堂分析 (11)4.3.2学科分析 (11)4.3.3班级数据对比分析 (12)4.3.4学校数据综合分析 (12)五、 系统特色 (13)5.1先进的AI分析技术、合理的数据统计 (13)5.2全高清、全覆盖、高精度 (13)5.3真正的常态化教学分析 (14)5.4基础资源重复利用 (14)5.5课表关联和自动分析 (14)5.6基于多维度、多层级数据统计后的用户反思 (15)一、背景简介教育的变革总是跟时代科技的发展水平密切相关。
人们不可能一直依赖于某一种教育形式，教育的发展不可能停滞不前。
先进的科学技术是现代教育的前提。
国务院关于印发国家教育事业发展‘十三五’规划”中提出：互联网、云计算、大数据、智能机器人、三维(3D)打印等现代技术深刻改变着人类的思维、生产、生活和学习方式。
2018年教育信息化从1.0阶段迈向2.0阶段，促进了教育信息化的进一步从“量变”向“质变”的转化，大大激发了教育系统新一轮的技术革新。
与此同时，人工智能技术进入了高速发展新阶段，早已成为各行业竞争的新焦点。
而人工智能该如何跟教育相结合呢？首先，多维度、多层面、海量的教学数据智能采集，是人工智能必不可少的前奏；其次智能的数据处理，对大量级的数据进行清洗、整理、判断、提炼、分析、最终成为决策的有力支撑。
教育信息化的发展，带来了教育形式和学习方式的重大变革，促进教育改革。
对传统的教育思想、观念、模式、内容和方法产生了巨大冲击。
课堂质量评估系统的推出对于教育信息化的发展和智慧教育的建设无疑是锦上添花，大大加快了智慧教育建设的的步伐。
二、需求分析1、建立一套基于人工智能和大数据分析的课堂质量评估系统，助力智慧教育建设。
2、满足多间教室的基础课堂视频采集，并进行智能化的行为分析。
3、分析过程无需人工干预，系统能够自动归纳和整理数据并生成有效的分析报告。
4、系统具有人性化的设计理念，能够方便用户进行数据查询。
三、方案设计3.1 方案概述智慧教育是以数字化信息和网络为基础，在计算机和网络技术上建立起来的对教学、科研、管理、技术服务、生活服务等校园信息的收集、处理、整合、存储、传输和应用，使数字资源得到充分优化利用的一种虚拟教育环境。
在传统校园基础上构建一个数字空间，以拓展现实教育的时间和空间维度，提升传统教育的管理、运行效率，扩展传统校园的业务功能，最终实现教育过程的全面信息化，从而达到提高管理水平、提升就业率的目的。
课堂教学质量是衡量学校教学水平的重要指标，课堂教学质量和学生的学习成绩、思维发展、个人素质培养等方面息息相关。
在教育信息化普及之前乃至当下都没有一个有效的量化分析和技术手段，只能通过传统的听课、教研等方式来评价课堂质量，这种方式的确能够起到一定的作用，但是见效慢、耗时耗力。
基于人工智能的课堂质量评估系统（AI-CQE）可以对课堂行为进行数据化分析，为教学管理和决策提供有力的基础数据支撑。
根据需求分析，方案设计应以人工智能分析系统为基础工具，以加速教育信息化和智慧教育建设为宗旨，最终实现课堂质量的提升。
系统应能对课堂数据进行常态化、伴随式采集和即时分析，将学生课堂非结构化数据为转化为结构化的数据，最终将分析结果直观地呈现给用户。
同时，系统应能对多间教室的基础课堂分析数据进行深度挖掘，经过多维度多层面的对比分析从而形成多样化的图表数据以适用于家长、学生、教师和其他教育相关者、决策者。
3.2 系统建设3.2.1系统设计架构经过用户需求分析和严谨的多方讨论后，我们给出了一套经济适用，功能模块清晰的课堂质量评估系统方案。
每间智慧教室安装3台全高清摄像机，2台覆盖教室内所有学生，1台用以拍摄讲台区域的教师。
中心机房部署1台TRS数据采集服务器、1台DSS数据处理服务器，1套CQE课堂质量分析评估平台。
图：智慧教室设备安装点位图1台TRS数据采集服务器能够同时连接10间教室的高清摄像机，并支持对摄像机的画面进行同步采集和上传。
DSS数据处理服务器, 通过人工智能深度学习的方式, 完成对师生的表情和行为的分析。
CQE2000软件系统实现对所有DSS数据处理服务器的数据汇总分析，并形成有效的分析报告。
图：系统拓扑图智慧教育系统中心部署CQE课堂质量分析评估服务器，实现对所有教学课堂的老师和学生的表情和行为数据进行大数据分析，形成对课堂的质量分析和反馈,并生成大数据分析报告。
CQE课堂质量分析评估服务器可对接学校的教务系统，通过课表信息的关联，实现整套系统的便捷式后台运行；通过对学生成绩的提取实现学生成绩与课堂质量的碰撞分析。
智慧教育中心部署的CQE课堂分析评估服务器提供多用户角色查询功能，学生、教师、教务处主任、校长等，登录系统查询个人、班级、学校等层级的分析和统计数据，及时发现问题。
图：系统应用四、AI-CQE产品功能介绍4.1产品简介人工智能-课堂质量评估系统（AI-CQE），是上海创视通自主研发的基于人工智能+大数据分析的教学评估系统。
根据数万堂课的视频数据，采用深度学习的人工智能训练方法，对教师和学生的课堂行为进行智能识别，经过大数据分析后将结果以更加直观的图表形式呈现给学生、教师、家长以及其他教育工作者，并给教育决策者提供了科学的决策依据。
4.2课堂分析表情、、行为分析4.2.1表情（1）、学生行为系统支持对某间正在上课的教室进行分析预览，即时了解当前教室学生的课堂行为和学习氛围。
首页智能显示当前教室的分析过程，以不同颜色框来区分当前学生行为，并以图表形式动态显示当前的行为统计结果。
（2）、教师行为教学活动的成功与否在于教育理念、实践水平、知识水平。
AI-CQE能够帮助教师在教学中不断地对自身进行分析和反思，以充实、更新和提高自身的教学理论和实践能力，使得教师对学习的认识与学生对学习的认识达到默契。
系统自动分析出教师行为，并呈现行为数据。
①板书 ②讲解时间 ③PPT演示时间 ④提问次数（3）表情分析系统自动分析出教师表情，以饼状图直观呈现各类表情占比。
4.2.2多种行为精确统计基于我司10多年的项目建设基础、数万节课堂视频的分析、研究以及专家建议总结出了普教学生的课堂行为习惯主要包含了举手、起立、听讲、阅读、写字等各类行为动作，本系统对这5类行为进行了深度的分析和统计。
4.2.3多维度数据统计 系统能够分析统计整有多少学生在举手，教师在系统能够统计出某个学手了多少次，起立了多少次4.2.4专注度统计在课堂中，学生专注度窗口，没有它，知识的阳光至关重要的。
（1）个人专注度基于课堂分析和统计出“专注度”数据，系统能够据统计统计整个课堂的学生行为，例如教师针对某个问教师在讲课时有多少学生正抬头听讲。
图：课堂数据统计某个学生在一堂课中的行为数据，例如某节课中多少次等。
专注度起着非常重要的作用。
有位专家说：专注的阳光就照射不进来。
对学生的学习来说，专注统计出的举手、起立等基础数据，进行深度分析统能够有效统计出某个学生在某堂课的专注度数某个问题提问时，节课中“张**”举：专注度是学习的，专注度的好坏是度分析和总结得出注度数据。
直观的专注度散点图能教师及时发现学生问题，某（2）班级专注度基于整个班级的行为数统计能够让教师发现近期的师去总结和发现问题，专注他客观因素。
点图能够有效反应学生的课堂状态。
专注度的高题，某个学生专注度过低，是睡眠不好还是心情行为数据统计出班级的专注度数据，班级层面的近期的学生专注度变化。
学生整体专注度高低，，专注度过低，可能是教师的教学方式不具吸引度的高低能够帮助是心情不好？层面的专注度数据高低，可以引导教具吸引力或者是其4.3多层级数据分析将学生课堂的行为进行结构化的数据统计不是课堂质量评估系统的真正目的。
有效地利用基础数据进行深度的数据挖掘从而生成更加“有效”的决策性数据才是核心意义所在，以专注度为例，从多课堂、学科、多班级、学校等多个层面来分析数据。
4.3.1多课堂分析经过班级数据的分析、统计和积累，系统可以生成基于同一个班级的多次课堂数据统计对比。
对比结果可以直观地显示该班级学生课堂行为状态的变化。
4.3.2学科分析系统可以基于学科层级来统计班级的近期课堂质量分析结果，并形成直观的对比数据。
4.3.3班级数据对比分析系统可以对保存的数据进行分析统计，综合各项指标统计出各个班级的特征数据。
通过对大量数据的整合和归纳，总结出整个学校的课堂变化，为教育工作者提供用力的数据支撑。
五、系统特色5.1先进的AI 分析多种切合课堂实际的行据归类统计，提供多课堂、合系统的角色和权限管理功5.2全高清全高清、、全覆盖系统适用于各种规模的效像素的高品质HDCMOS 合理化的前端教室设计配合障。
分析技术分析技术、、合理的数据统计际的行为动作分析，超高的识别精度。
按照实际课堂、班级、学科、学校等层级的各项对比或分管理功能快速定位用户的数据需求。
全覆盖、、高精度 规模的普通教室，，高清摄像机采用1/2.8英寸CMOS 传感器，可实现1920x1080高分辨率的计配合业内领先的AI分析技术为数据分析提照实际需求进行数比或分析数据。
配英寸，210万有辨率的优质图像。
分析提供有力的保5.3真正的常态化教学分析创视通的课堂质量评估系统（AI-CQE）基于教室内高清摄像机采集的图像进行后台分析。
无需教师和学生佩戴任何辅助设备。
系统对外围环境没有定性要求，教室内无需进行光学或声学装修，可选择任意一间正常的授课教室进行设备部署。
系统对师生的课堂行为习惯无定性要求，可按照班级原有的教学和学习方式进行上课，无需刻意改变。
教室内安装2台非云台摄像机，固定角度，避免了类似于传统全自动录播教室内跟踪摄像机对师生产生的额外压力和排斥感。
5.4基础资源重复利用系统不仅支持对新部署的教室进行常态化课堂分析。
也支持对学校原有的课堂视频进行导入分析。
多格式支持，导入的视频支持MKV、MP4、AVI等常用格式。
支持对接学校原有的录播教室进行实时分析（不同品牌的录播设备对接方式不同，需即时与我方沟通）。
5.5课表关联和自动分析系统支持课表关联，管理员或拥有权限的教师可导入课表信息，系统将按照课表信息自动进行课堂数据采集和分析，并自动生成各项统计数据和对比数据。
、多层级数据统计后的用户反思基于多维度、5.6基于多维度学生、家长、教师以及其他教育工作者均可从系统中获取到适合自己的数据趋势图或者数据对比图，用户可根据系统数据对比学生个人成绩、班级成绩、升学率等，从而达到自我反思、优势总结等目的，进而有针对性的改善和提高课堂质量。
