“千峰教育大模型智能体，就是将人工智能与教育深度融合的神奇科技。 它不仅仅是“能存会算”，更是“能听会说”和“能看会认”，最终达到 “能理解与会思考”的境界.”
本产品旨在开发一套基于大模型智能体的教学过程数据分析系统，并与传统的基于学生脸部和行为视频识别的学情、教务分析等产品显著不同。
数据采集
多模态数据集成：
• 安装DeeperSpace教室精准定位设备。
• 安转高清摄像头，采集课堂视频和音频。
• 使用智能笔和电子白板记录教师和学生的书写内容。
• 集成学生的电子作业和考试数据。
• 通过传感器和可穿戴设备收集学生的生理数据（如心率、活动量等）。
数据预处理：
• 对采集到的数据进行清洗、去噪和格式化处理。
• 标注数据，确保数据的质量和可用性。
数据分析
大模型智能体构建：
• 开发基于中小学教育知识库的深度学习的大模型智能体，包括卷积神经网络（CNN）用于图像和视频分析，循环神经网络（RNN）用于时序数据分析，以及变压器（Transformer）模型用于处理多模态数据。
• 训练模型以识别学生的情绪、注意力、表达能力、互动性、学习成效等指标。
结果反馈与应用
实时反馈：
• 为教师提供实时的课堂分析报告，包括学生的参与度、情绪状态和学习效果。
• 根据分析结果，为教师提供教学策略调整建议。
个性化教学：
• 根据学生的个性化数据，为每位学生制定合适的学习路径。
• 为学生提供个性化的学习资源和辅导建议。
"不要强求事情按照你的愿望发生，而是希望它们按照实际发生的方式发生， 这样你就能顺利前行。"
——爱比克泰德，《手册》
数据安全
• 数据隔离： 在分析过程中，确保数据处理在隔离环境中进行，防止数据泄露。
• 隐私保护算法： 使用隐私保护算法，如差分隐私，在分析数据的同时保护个体隐私。
• 数据审计： 定期审计数据处理过程，确保所有操作符合隐私保护规定。
通过本产品，我们期望能够抓住教学活动整个链条中，最重要的环节 – 过程数据，通过数据分析和报告提升中小学教育的质量和效率，推动教育信息化和智能化的发展。
