本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复
杂、需求多样化,学习者及学习行为呈现出新的特点和规律,研究多
元学习空间中学习行为数据化关键技术,构建“云-边缘-物联网”架构
的多模态数据存储与处理平台,实现混合式学习环境下学习行为智能
感知和数据化,优化学习行为模型,基于实际应用与不同学习目标函
数及内容,建立可重复、可预测、可验证的对比数据集,为数据驱动
的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑
我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据
需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、
人工智能、隐私保护等多个领域,主要技术路线如图所示:
其中,项目包括的关键技术主要有以下三点:
(1)基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采
集技术
(2)学习状态多模态数据解析和智能处理技术
(3)多层次数据差分隐私保护技术
万波,教授,计算机科学与技术学院副院长。长期从事人机交互、
嵌入式系统、图像处理与理解方面的研究工作。先后主持并参与过国
家自然科学基金、陕西省自然科学基金、国防预研以及横向项目等多
项科研任务,结合研究工作发表学术论文多篇,申请专利多项,获得
陕西省科技进步二等奖两项。
科研团队由西安电子科技大学外部设备研究所全体师生组成,西
安电子科技大学外部设备研究所是 1958-1975 年国家成立的 13 个外
部设备研究所(室)之一,原电子部批准的计算机外部设备研究中心,
2000 年获批信息产业部计算机输入输出技术重点实验室,2021 年获
批陕西省“智能人机交互与可穿戴技术”重点实验室,长期从事人机
交互、输入输出技术等领域的研究。研究所共有全职研究人员 15 人,
其中具有高级职称 10 人,中级职称 5 人,具有博士学位的比例达到
80%,硕士研究生和博士研究生百余名。
评价单位:- (-)
评价时间:2023-10-29
综合评价
该技术创新性很强,且技术成熟,投资回报比较可靠。总体而言,该项技术思路方向很好,未来市场空间较大,有利于当前政策要求,转化成熟度高,值得支持推广。建议强化相应产品开发,加大产业链开发力度。
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