人脸识别进课堂?印度学生:不新鲜了!

2019-09-17 18:20:27 浏览数 (1)

By 超神经

场景描述:「人工智能进课堂」的话题近日登上微博热搜,学生上课无论睡觉、玩手机还是其他小动作,都会被监控系统实时捕捉到。学生党纷纷感叹「做学生太难了!」其实,课堂监控系统在亚洲早已不是新鲜事,印度德里曾宣布,所有公立学校都要安装摄像头,监控学生上课状态。这一项目已在今年 7 月启动。

关键词:人脸识别系统 课堂监控

作者:神经小兮

编辑:神经星星

这个开学季,位于南京的中国药科大学(以下简称「药大」)学生,都会认识到「脸」的重要性。

无论是学生宿舍大门,还是图书馆,或是实验楼,都要通过人脸识别门禁「刷脸」进入。据药大图书与信息中心主任介绍,之后,还会实现「刷脸」吃饭,「刷脸」借书。

这个人脸识别系统,已经学校安装在两间试点教室,它能自动识别学生的出勤、早退,所以,对于药大的同学来说,翘课、室友帮忙签到等行为,以后都将成为历史。

而更让学生们抓狂的是,该系统还能对他们在课堂中的听讲情况进行全程监控。抬头还是低头,是否在玩手机,是否闭眼打瞌睡,都逃不过这个人脸识别系统的「法眼」。

视频内容

据介绍,如果试点教室的效果不错,将进行全校推广

最近,药大也因这个「前卫」的举动登上微博热搜榜。对此,一边是已经毕业的社会人的庆幸:「还好毕业得早」,一边是学生党的叫苦不迭:「我太难了」。

顺便提一句,中国药科大学的英文是 China Pharmaceutical University ,英文简称: CPU ,所以有很多富余的算力处理在这些数据。

当然,校园监控这事在印度,其实已经不算新闻。

印度德里:所有公立学校,必须装摄像头

早在今年年初,印度的维斯瓦拉亚科技大学(Visvesvaraya Technological University,简称 VTU)就引入学生跟踪系统,监控学生表现,并对所有学生数据进行统计。

VTU 只是印度安装监控系统的众多校园之一。事实上,印度德里所有公立学校都已在安装监控摄像头的路上。

2018 年 1 月 18 日,印度新德里电视台网站报道,德里首席部长 Arvind Kejriwal 在推特上说,德里所有公立学校的教室都将安装摄像头。

Arvind Kejriwal 称,德里的学校成为世界上

首批能让父母看到孩子课堂现场的学校

Arvind Kejriwal 还表示,他已经和多位政府官员对监控摄像头的安装进度工作进行了检查和监督。「这将使整个系统更加透明、有责任。它将确保孩子们的安全。」

德里教育部长 Manish Sisodia 对此非常认可,他表示,德里在教室安装闭路电视的项目「将证明是整个世界教育领域的一个里程碑」。他还补充道,系统还将帮助政府调查教师不端行为或旷工的指控。

印度高校:家长也可随时查阅校园监控

为 VTU 提供技术支持的,是一家叫做 BlueClumb Softech 的私人公司。该公司在发给大学的通告中称,他们推出的虚拟学生监控系统,将帮助学生家长和教师,监控学生的学习进度。

家长将可以随时通过自己的手机查看监控,实时了解孩子的学习情况。

VTU 是印度 25 强大学之一

该软件还允许将信息存储在基于云的解决方案中,所以学生家长也可以访问孩子的学术档案。

学生监护人可以通过账号密码登录系统,以查看监控报告。系统包含所有学生相关的详细信息,比如学术报告、大学课程详细信息、课程表、课程进度、学业进展以及其他相关资源。

所以,不要再想着隐瞒真实成绩,或者假装最近没有考试。

BlueClimb Softech 表示家长介入学生的学习和活动

对孩子的发展都有所帮助

VTU 校领导表示,这个系统将会确保学生不会在学校期间被低估,从而影响其毕业时工作的应聘。

脑电波监控:红黄蓝三色显示专注程度

提到课堂监控,除了基于图像的人脸识别技术,还有其他人工智能「黑科技」也在进行尝试。

总部位于美国波士顿的脑机接口科技公司 BrainCo,利用非侵入式脑机接口头戴设备 focus1,监控学生上课状态。

他们曾在国内某小学进行试点,学生戴上 focus1 后,通过头带上的灯光颜色,可表示学生注意力不同状态:蓝色表示放松,黄色表示聚焦,红色表示非常集中。

focus1 头带旨在提高学生学习效率

BrainCo 的头带使用所谓的脑电图(EEG)传感器来检测脑信号,并使用 AI 算法将脑信号实时转换为专注程度。根据 BrainCo 网站的数据,从头带收集的数据可用于设计聚焦训练游戏,以帮助学生在上课前,让大脑处于最佳状态。

公司创始人韩璧丞(华人)为哈佛大学毕业

曾入选 2017 福布斯中国 30 位 30 岁以下精英榜

倘若有一天,这类设备真的走进教室,不知会是何种景象?

最后,友情提醒一下中国药科大学的同学,注意保护好自己的面容,万一不小心变了样,系统识别不出来可就难办了。

文章转载自公众号 HyperAI超神经 , 作者 神经小兮

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