學生的學習興趣和學習狀態可能反映在一次舉手、一個哈欠等細微動作中。不過，要對課堂全過程進行長期大規模的分析評估，在過去存在許多技術障礙，需耗費大量人力物力。

　　澎湃新聞記者近日從上海中醫藥大學附屬閔行薔薇小學了解到，該校正在構建智能課堂行為分析系統，運用如姿態評估、表情識別、語言識別、關鍵詞匹配等技術，探索對課堂教學過程的定量分析。

　　例如，教師們通過具體的數據與錄制的視頻的匹配，來具體分析、反思某個教學環節的有效性。如果學生開始的情感數據比較平淡，就可以看出該教師的課堂導入環節略有欠缺。

　　除了對課堂行為進行精準評估，該校還在構建智能環測系統，以校園安全物聯終端為載體，將隱患排查、視頻智能分析預警、應急廣播、訪客管理、周界報警等子系統融合集成，全面提高校園安全防范與管理水平。

　　孩子在校園生活中是否有微笑、向老師問好、主動撿垃圾、列隊整齊等良好行為，或者快速奔跑、摔跤、打架、擁擠等危險動作，都可能被人工智能捕捉識別到。