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“全面感知、深度融合、多維服務(wù)”的淮陰工學(xué)院智慧校園建設(shè)與應(yīng)用實(shí)踐近十年來累計(jì)投入 1.98 億元，圍繞新型基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中臺、智慧教學(xué)、智慧科研、智慧管理、智慧服務(wù)等方面建成了高水平智慧化數(shù)字校園，在學(xué)科與信息化融合、網(wǎng)絡(luò)安全等方面形成鮮明特色。

（一）項(xiàng)目背景 當(dāng)前，智慧教育具有智能導(dǎo)學(xué)、精準(zhǔn)推薦、定制輔導(dǎo)、精細(xì)評價等特點(diǎn)，已成為國際國內(nèi)教育信息化發(fā)展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學(xué)習(xí)環(huán)境建設(shè)的研究、智能技術(shù)支持下的智慧教學(xué)研究和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支持下的個性化學(xué)習(xí)研究。智慧教育的出現(xiàn)極大地促進(jìn)了當(dāng)前教育中學(xué)習(xí)空間的重構(gòu)。在“學(xué)習(xí)空間”之前，人們通常使用“教學(xué)空間”來指代這種場所，將有教學(xué)活動的場所均稱作教學(xué)空間。隨著人們對學(xué)習(xí)過程的理解變化、智慧教育的快速發(fā)展以及人們對非正式學(xué)習(xí)的重視，學(xué)習(xí)空間逐漸由單一的物理教學(xué)空間向包含物理空間、網(wǎng)絡(luò)空間、移動空間的多元學(xué)習(xí)空間轉(zhuǎn)變。多元學(xué)習(xí)空間的提出雖然更多地體現(xiàn)出了“以學(xué)生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學(xué)習(xí)空間對學(xué)生學(xué)習(xí)效果的影響是評價多元學(xué)習(xí)空間的重要步驟。同時，在多元學(xué)習(xí)空間具體構(gòu)建時，面對空間中來源不同、結(jié)構(gòu)多樣、數(shù)量龐大的多模數(shù)據(jù)如何進(jìn)行處理存儲、并在保證數(shù)據(jù)有效性的前提下對教育數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)是多元學(xué)習(xí)空間需要解決的另一個難點(diǎn)。 （二）項(xiàng)目簡介 本項(xiàng)目主要目標(biāo)是針對信息技術(shù)支撐下學(xué)習(xí)空間多元化、場景復(fù)雜、需求多樣化，學(xué)習(xí)者及學(xué)習(xí)行為呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)和規(guī)律，研究多元學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)化關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建“云-邊緣-物聯(lián)網(wǎng)”架構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲與處理平臺，實(shí)現(xiàn)混合式學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)行為智能感知和數(shù)據(jù)化，優(yōu)化學(xué)習(xí)行為模型，基于實(shí)際應(yīng)用與不同學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)及內(nèi)容，建立可重復(fù)、可預(yù)測、可驗(yàn)證的對比數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧教育生態(tài)構(gòu)建和教育應(yīng)用提供核心技術(shù)與數(shù)據(jù)支撐。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 我們面向智慧教育中準(zhǔn)確認(rèn)知學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和行為的大數(shù)據(jù)需求提出研究方案。本項(xiàng)目實(shí)施方案涉及教育學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、隱私保護(hù)等多個領(lǐng)域，主要技術(shù)路線如圖所示： 圖 1 技術(shù)路線圖 其中，項(xiàng)目包括的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下三點(diǎn)： 1.基于物聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時智能感知和多時間域數(shù)據(jù)采集技術(shù) 該技術(shù)針對學(xué)習(xí)狀態(tài)的數(shù)據(jù)化、特征參數(shù)量化問題，設(shè)計(jì)能夠采集多 重學(xué)習(xí)空間下的智能數(shù)據(jù)感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。主要技術(shù)難點(diǎn)在于抽樣頻率與 識別準(zhǔn)確度的平衡、人機(jī)交互的變化規(guī)律等全新科學(xué)問題。 2.學(xué)習(xí)狀態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)解析和智能處理技術(shù) 利用智能感知物聯(lián)網(wǎng)采集實(shí)時性的原始學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態(tài)、交互行為等原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、模 態(tài)多、冗余度高等特點(diǎn)，需要通過智能化的預(yù)處理方法轉(zhuǎn)換成可以量化的 狀態(tài)數(shù)據(jù)。 3.多層次數(shù)據(jù)差分隱私保護(hù)技術(shù) 學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)者被動采集的多方面行為數(shù)據(jù)，受到日益增長的 具有爭議性的數(shù)據(jù)倫理的制約。該項(xiàng)技術(shù)通過數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù) 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學(xué)習(xí)者最大數(shù)據(jù)隱私性的前提下， 研究滿足學(xué)習(xí)行為分析所需要的數(shù)據(jù)顆粒度。

5月21～23日，位于山東半島灣畔的青島·紅島國際會議展覽中心，迎來了高等教育領(lǐng)域歷史最久、規(guī)模最大、影響力最強(qiáng)的第56屆中國高等教育博覽會。

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