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摘要：多媒體教室是現代教育最重要的組成部分之一，我國多媒體教室的信息化建設已經進入了網絡化集中控制階段，發展較為成熟，而人工智能的應用仍在探索階段。隨著目前主流多媒體教室的發展，設備維護問題、人機交互問題、資源利用問題日益凸顯。針對在管理多媒體教室的實踐過程中發現的上述問題，提出了人工智能在多媒體教室管理系統的應用設計應該具有故障檢測、智能診斷、智能識別等功能。人工智能化設計要基于人工智能的深度學習算法實現系統自主學習，這樣才能提高多媒體教室管理水平，節約資源。

關鍵詞：多媒體教室；多媒體教室系統；網絡集中控制；人工智能

多媒體教學是現代化教育技術發展的產物，在教學內容的呈現方面有著傳統教學方式無法比擬的效果。多媒體教室系統是開展多媒體教學的基礎，是多媒體教學過程的系統平臺。隨著計算機技術、自動控制技術和人工智能（AI）的發展，對多媒體教室的需求在不斷增加，多媒體教室系統的人工智能化已成為發展趨勢。在人工智能化平臺上，多媒體系統管理和使用更加智能，教學資源的獲取更加便捷，人機交互界面更加友好。教師在課堂上可以借助豐富的電子資源為學生提供全面、專業的教育，這樣既能滿足現代教育的各項教育指標，又能夠充分滿足學生的多樣化需求。

1多媒體教室系統的發展現狀

多媒體教室系統的發展是隨著計算機技術、自動控制技術和人工智能（AI）的發展不斷變化的。從總體來看，從最初的電教室、計算機輔助系統、網絡集中控制多媒體系統到智能化多媒體教室系統大致經歷了這幾個階段。當前各大院校和教育機構使用最多的就是網絡集中控制多媒體系統（圖1），這成為當前多媒體教室的主流控制系統，其核心就是在網絡環境下，各多媒體教室能夠作為一個工作單元獨立運行，又可以在中央控制系統管理下對設備集中控制，協調運行。網絡集中控制多媒體教室系統有如下特點：1）多媒體控制系統基于現有校園網絡。在該系統中，系統的運行就在原來的校園網基礎之上，不需要另外鋪設專用網絡設備。這樣不僅有利于多媒體教室的擴充，還節約了大量的建設資金；2）系統集中管理分布運行。各個多媒體教室不僅可以集中化管理使用，還可以不依賴于總控中心作為一個獨立工作單元使用，符合多媒體教室管理使用需求，這就保證了系統在網絡出現問題的情況下不受干擾而獨立運行；3）主輔系統分離式設計。在系統中，多媒體教學主系統和教學輔助系統（如網絡監控系統、IP網絡電話系統、教學錄播系統）采取分離設計，符合系統可靠性原則。保障在多媒體主系統出現問題時還可以和管理人員進行溝通，及時處理和解決問題；4）開放式數據管理。采用開放式數據管理可以方便有效地和校園網內教務排課系統進行資源共享，在排課系統內課程安排完成后，對多媒體系統下發數據，多媒體教室安排完成，使多媒體系統能夠及時更新數據。

2多媒體教室使用中出現的問題

目前網絡集中控制多媒體系統雖然有很多優點，但在使用過程中還是出現了一些問題亟待解決。

2.1多媒體設備維護問題

多媒體教室由網絡中控設備、計算機、投影儀、數字展臺、音響設備、攝像頭等多種現代化教學設備組成。其使用率居高不下，造成設備超負荷運轉、故障頻發，加速設備老化。所有設備相互分離，又在中央控制設備控制下相互聯系，單個設備出現問題都會影響整個系統的正常運行。這就需要專業管理人員查找原因，判斷和解決問題，不僅給管理人員帶來了大量的工作，還會影響正常的多媒體使用。

2.2系統和使用人員的交互不便

整個多媒體系統還是處于一個封閉的環境，教師對自己的教學效果無法觀察了解，學生要想課后再溫習課程就必須向老師要課件，不能重現教師上課的全過程，眾多優秀教學資源隨著系統的重新啟動而丟失殆盡，資源不能共享。大多數教師認為采用現代教學媒體和資源后，教學效果比僅用傳統的方式好得多，同時對多媒體教室在使用中出現的一些問題建議改進。例如認為系統的智能化水平低，應提高系統智能化程度；隨著新技術的不斷更新，及時更新設備的硬件和軟件[1]。

3多媒體教室系統的人工智能化發展

3.1人工智能的定義和目的

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能化即使儀器設備具有AI，其目的是完成工作人員容易疏忽的問題，完成簡單煩瑣的工作，為設備維護人員提供儀器檢測記錄，讓用戶更方便快捷地使用儀器，建立完善的自動評價系統、環境自動監控系統[2]。

3.2人工智能算法成為解決復雜問題的依據

現行的多媒體教室系統僅是在系統正常時管理運行，一旦系統出現問題則無法控制設備。人類希望找到一種方法，把我們從簡單、煩瑣，或復雜智力勞動中解脫出來。隨著人工智能算法的不斷出現，從早期的人工神經網絡、機器學習等到目前主流的深度學習算法，為我們解決這一問題開辟了道路。深度學習就是用大量的簡單描述，層層深入地描述出復雜的問題，從而在某一方面代替人類解決較為復雜的勞動。根據這種算法，系統在收集大量多媒體系統設備數據信息的基礎上，經過整理、分析和學習，使系統具備了自身修復能力。雖然在設備必須更換的情況下還需管理人員操作，但在某些方面人工智能具有極大的優勢，24小時不停機巡視、大數據信息挖掘、人難以察覺的微細變化、能夠進行錯誤冗余和自我修復能力等，這些都可以通過人工智能幫我們來實現。

3.3人工智能在多媒體教室管理系統的應用設計

故障檢測。在多媒體教室管理系統平臺上，借助給予機器學習或認知系統的預測模型，人工智能可以運用智能分析技術，基于深度學習的模型可以識別系統早期故障特征，對系統是否會產生故障進行風險預估，可根據評定等級及時通知管理人員某故障近期發生的概率及風險大小，提供設備的狀態信息，預測故障點具體位置及可能的原因，讓管理人員提前做出判斷并準備應急措施，決定設備是否有必要維修。人工智能輔助管理員隨時檢修設備的能力，使系統的可用性大大優于定期設備檢修。智能診斷。人工智能融合了自然語言處理、機器學習、認知技術、自動推理、知識圖譜、信息檢索等技術，通過大數據搜集、整理、分析、評價，從而做出判斷，自行查找設備問題所在，甚至具備容錯和自動修復的能力。例如，某臺投影設備投射影像出現幾何變形，上課教師又不熟悉投影儀的調整方法，可使用一鍵調整。系統則利用影像分析技術、智能診斷技術和自動控制技術調整投影儀到最佳狀態，既提高了教師上課效率，又減少了管理人員的工作。智能識別。以往教師上課需要進行學生點名來統計上課人數；使用IC卡打開多媒體教室系統，如果偶爾忘記帶卡就需要請求管理員遠程協助；課后還需要教室管理人員關閉照明、空調等設備避免空轉浪費資源。而計算機視覺和人臉識別技術的發展為多媒體教室系統增加了這些問題的解決方案。從教師和學生走進教室準備上課時，人臉識別系統則開始工作，通過比對課程表識別教師，然后自動打開多媒體系統，統計學生信息上傳數據，便于任課教師檢查統計，同時將通過傳感器傳來的教室內明暗、溫度數據，分析、控制照明和空調設備的運行，為師生打造一個舒適的教學環境。課后系統會根據教室內有無人員，決定是否關閉照明和空調系統以利于節約資源，使教師和管理人員都從簡單煩瑣的工作中解脫出來，把有限的精力和時間投入工作中去。本文介紹了人工智能在多媒體系統方面的解決方案，首先闡述了當前主流多媒體教室管理系統的發展現狀，以及在使用過程中出現的一些問題。重點描繪了人工智能在系統巡視、檢測、診斷和識別等方面的應用前景。隨著我國在人工智能領域研究的不斷深入，會有越來越多的新技術應用到實際工作中，眾多的問題都會迎刃而解，人工智能研究為推動我國現代化教育的發展起到積極作用。

參考文獻：

[1]李淑春.高校多媒體教室運行中出現的問題及對策[J].實驗技術與管理,2007,24(6):88-90.

[2]邢春英.多媒體教室的人工智能化設計[J].甘肅科技,2012(4):22-24.

作者:陳亞琴 張銘 單位:衡水學院