T/CI 146-2022 智慧教室　基于云网边端协同的 教学评价体系技术指南

内容简介

本文件规定了智慧教室环境中基于云网边端协同的教学评价体系的术语、定义、技术、安全等内容，包括总体架构、评价指标体系、评价数据采集、评价数据传输、评价数据展示、评价数据安全性
本文件适用于已经具有联网化数据采集系统的智慧教室
智慧教室smartclassroom智慧教室是一种典型的智慧学习环境的物化，是多媒体和网络教室的高端形态，它是借助物联网技术、云计算技术和智能技术等构建起来的新型教室。该新型教室包括有形的物理空间和无形的数字空间，通过各类智能装备辅助教学内容呈现、便利学习资源获取、促进课堂交互开展，能实现情境感知和环境管理功能。3.2全息教学评价holographicteachingevaluation是一种全方位的教学评价方式，其评价对象面向全体利益相关方，评价内容渗透全部教学过程，评价过程采集全部信息，评价目标实行全程监控，评价结果促进全面发展。3.3智慧评价smartevaluation以“知识、技能、能力”为显性维度，以“方法、过程、策略”以及“价值、情感、态度”为隐性维度的多元多维测量评价模式。3.4传感器transducer/sensor能感受被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成。[来源:GB/T7665—2005,3.1.1]3.5感知设备sensingdevice能够获取对象信息的设备，并提供接入网络的能力。[来源:GB/T33745—2017,2.1.9]3.6边缘计算edgecomputing边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。3.7云网协同cloud-networkcooperation采用物联网、视频监控、智能录播等技术实时采集全样本、全时空数据，并统一上传到物联网应用的边缘云台、云平台，进行云网协同，对数据进行统一管理，实现系统之间的数据共享。3.8云边协同cloud-edgecooperation边缘计算节点在靠近网络边缘侧，负责数据采集、标准化、初步分析与模型推理等，并将标准化后的数据上传至云；云进行数据存储、分析、AI训练与建模，并将业务与模型下发至边缘侧执行。3.9边端协同edge-terminalcooperation通过感知设备采集基础信息后,传输至边缘计算中心，对大量碎片化数据进行分析和梯度处理，对于延时敏感数据，经过数据计算分析后及时反馈给终端设备和用户端，满足数据的随采随用需求。3.10多模态数据multimodaldata由两种或两种以上模态组成的数据称之为多模态数据（多模态用来表示不同形态的数据形式，或者同种形态不同的格式，一般分为文本、图片、音频、视频、混合数据）。3.11数据采集dataacquisition从数据源中得到原始数据，通过标准化处理并转化为满足数据共享与利用需求的过程。3.12数据分析dataanalysis为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。[来源:GB/T33745—2017,2.5.4]3.13传输安全transmissionsecurity保护网络中所传输信息的完整性、保密性及可用性等特性。4智慧教室环境中基于云网边端协同的教学评价体系架构4.1云网边端协同的教学评价体系总体架构智慧教室环境中采用云网边端协同架构进行部署以完成教学评价，如图1所示。它包括教学评价的数据采集、数据传输、数据展示、数据安全性及指标体系五个部分。可以通过多种传感器、移动通信网络和边缘云协同完成教学评价的数据采集，及移动通信网络、固网协同完成教学评价的数据传输，边缘云及中心云的协同完成教学评价的数据处理、存储及展示，以云、网、边、端协同完成教学评价数据的安全管理。