エッジコンピューティング端子は、検知せずにマルチモーダルデータをリアルタイムで収集します
教育的情報化2.0の深化により、教室での教育データの収集と分析が賢明な教育の重要なリンクになりました。最近、エッジコンピューティングパワーターミナルに基づくリアルタイムセンサーレス取得テクノロジーは、教育技術の分野でホットトピックになりました。この記事では、過去10日間のネットワーク全体のホットコンテンツを組み合わせて、このテクノロジーのアプリケーションシナリオ、データ価値、将来の傾向を調査します。
1。技術的な背景とコアの利点

ローカルの展開を通じて、エッジコンピューティング端子は、クラウド伝送の遅延とプライバシーリスクを回避し、教室でマルチモーダルデータ(音声、ビデオ、テキスト、行動アクションなど)をリアルタイムで処理できます。その中心的な利点は次のとおりです。
| 技術的な機能 | 伝統的な解決策の問題点 | エッジコンピューティングソリューション |
|---|---|---|
| データの遅延 | 300-500ms | <50ms |
| プライバシー保護 | 元のデータをアップロードする必要があります | 局所脱感作治療 |
| 帯域幅消費 | 4G/クラス時間 | <500MB/クラス時間 |
2。マルチモーダルデータ取得のディメンション
教育技術会社がリリースした最新の教室監視レポートによると、Edgeターミナルは次の6種類のコアデータを構築できます。
| データ型 | コレクションインジケーター | 値を分析します |
|---|---|---|
| 音声データ | 音声速度、感情的価値、質問の頻度 | 教師教育の品質評価 |
| ビデオデータ | 注意集中、発現の変化 | 学生の学習ステータスの分析 |
| 環境データ | 光強度、CO2濃度 | 環境の最適化を教える |
iii。業界アプリケーションのケース
特定の州教育部門が実施した最近のスマートクラスルームパイロットプロジェクトでは、Edgeターミナルの展開後に重要な結果が達成されました。
| 学校の種類 | 展開数 | 重要な結果 |
|---|---|---|
| キー中学校 | 32の教室 | 教室の相互作用率は40%増加しました |
| 田舎の小学校 | 18の教室 | 教育の違いの精度は92%です |
4。技術的な課題と開発動向
エッジコンピューティングパワー端子は大きな可能性を示していますが、3つの主要な課題に直面しています。1)マルチモーダルデータ融合アルゴリズムの最適化。 2)ターミナル機器の耐久性。 3)さまざまな教育シナリオの適応性。業界の専門家は、次の開発動向が今後2年間でこの分野で示されると予測しています。
1。AIチップのカスタマイズ:教育シナリオ向けに特別に設計されたNPUチップは大量生産されます
2。5Gエッジコラボレーション:5Gネットワークスライシングを使用して、階層データ処理を実現します
3。デジタルツインアプリケーション:戦略シミュレーションを教えるための仮想教室を構築します
5。概要
エッジコンピューティングパワー端子は、教室での教育のデジタル変換のための新しい技術的パスを提供します。リアルタイムセンシングフリーのマルチモーダルデータを通じて、正確な教育評価を実現するだけでなく、パーソナライズされた学習のためのデータ基盤を提供することもできます。 「新しい教育インフラストラクチャ」ポリシーの実装により、この技術は2024年の大規模なアプリケーションの爆発期に到来することが期待されています。
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