DE112017006915T5 - Physische Klassenzimmer-Ressourcen konfigurieren - Google Patents

Physische Klassenzimmer-Ressourcen konfigurieren Download PDF

Info

Publication number
DE112017006915T5
DE112017006915T5 DE112017006915.7T DE112017006915T DE112017006915T5 DE 112017006915 T5 DE112017006915 T5 DE 112017006915T5 DE 112017006915 T DE112017006915 T DE 112017006915T DE 112017006915 T5 DE112017006915 T5 DE 112017006915T5
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
classroom
resources
physical
computer
classroom resources
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
DE112017006915.7T
Other languages
English (en)
Inventor
Nalini Ratha
Komminist Weldemariam
Shelby Soloman Darnell
Sharathchandra Pankanti
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
International Business Machines Corp
Original Assignee
International Business Machines Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by International Business Machines Corp filed Critical International Business Machines Corp
Publication of DE112017006915T5 publication Critical patent/DE112017006915T5/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/174—Facial expression recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

Ein durch einen Computer ausgeführtes Verfahren ändert physische Klassenzimmer-Ressourcen in einem Klassenzimmer. Ein oder mehrere Prozessoren identifizieren und quantifizieren physische Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beruhend auf Sensormesswerten, die von Sensoren in einem Klassenzimmer empfangen werden. Die Prozessoren stellen Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf den Sensormesswerten von den Sensoren in dem Klassenzimmer fest. Die Prozessoren erfassen eine oder mehrere der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen bei den durch die Sensormesswerte identifizierten physischen Klassenzimmer-Ressourcen und passen dann die eine oder mehreren physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf der einen oder den mehreren erkannten Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen an.

Description

  • HINTERGRUND
  • Die vorliegende Erfindung betrifft das Gebiet der Konfiguration von physischen Ressourcen, insbesondere das Konfigurieren von physischen Ressourcen in einem Klassenzimmer. Genauer gesagt, die vorliegende Erfindung betrifft das Optimieren der Konfiguration von physischen Ressourcen in einem Klassenzimmer.
  • KU RZDARSTELLU NG
  • In einer Ausführungsform eines durch einen Computer ausgeführten Verfahrens der vorliegenden Erfindung überwachen ein oder mehrere Prozessoren unbewegliche Klassenzimmer-Ressourcen in einem Klassenzimmer beruhend auf Sensormesswerten von einer oder mehreren Überwachungseinheiten in dem Klassenzimmer. Der/die Prozessor(en) bewerten Zustände der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen und identifizieren dann unbewegliche Klassenzimmer-Ressourcen, deren Zustände zu Einschränkungen führen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern. Der/die Prozessor(en) identifizieren ein Vorhandensein von beweglichen Objekten und Aktivitäten durch bewegliche Objekte in dem Klassenzimmer, die das Lernen durch die Schüler in dem Klassenzimmer behindern. Der/die Prozessor(en) legen dann einen Klassenzimmerindex des Klassenzimmers beruhend auf den Zuständen der unbeweglichen Objekte und dem Vorhandensein von den beweglichen Objekten und den Aktivitäten durch die beweglichen Objekte in dem Klassenzimmer fest. Der/die Prozessor(en) stellen fest, ob der Klassenzimmerindex einen vorher festgelegten Schwellenwert überschreitet. Als Reaktion auf die Feststellung, dass der Klassenzimmerindex den vorher festgelegten Schwellenwert überschreitet, gibt/geben der/die Prozessor(en) Anweisungen aus, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu ändern, deren Zustände zu Einschränkungen führen, die das Lernen durch die Schüler in dem Klassenzimmer behindern.
  • In einer weiteren Ausführungsform eines durch einen Computer ausgeführten Verfahrens der vorliegenden Erfindung identifizieren und quantifizieren ein oder mehrere Prozessoren physische Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beruhend auf Sensormesswerten, die von Sensoren in einem Klassenzimmer empfangen werden. Der/die Prozessor(en) stellen Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf den Sensormesswerten von den Sensoren in dem Klassenzimmer fest. Der/die Prozessor(en) erkennen eine oder mehrere der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen bei den durch die Sensormesswerte identifizierten physischen Klassenzimmer-Ressourcen und passen dann die eine oder mehreren physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf der einen oder den mehreren erkannten Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen an. Zu weiteren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung gehören ein Computersystem und ein Computerprogrammprodukt.
  • Figurenliste
  • Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden nun lediglich anhand eines Beispiels und unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben, bei denen:
    • 1 ein beispielhaftes System und Netzwerk gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung darstellt;
    • 2 ein beispielhaftes Klassenzimmer veranschaulicht, das gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung überwacht wird;
    • 3 eine beispielhafte Personen- und Umgebungsanalyse eines Klassenzimmers gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung darstellt;
    • 4 ein beispielhaftes Objekterkennungsmodul veranschaulicht, das gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
    • 5 einen beispielhaften Handler von unbeweglichen Objekten darstellt, der gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
    • 6 einen beispielhaften Handler von beweglichen Objekten veranschaulicht, der gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
    • 7 ein beispielhaftes Benachrichtigungsfeststellungsmodul darstellt, das gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
    • 8 ein beispielhaftes Cognitive-Reasoning-Modul veranschaulicht, das gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
    • 9 einen beispielhaften Rückmelde-(Feedback-)Handler darstellt, der gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
    • 10 ein erstes beispielhaftes Verfahren gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung darstellt;
    • 11 ein zweites beispielhaftes Verfahren gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung darstellt;
    • 12 eine Cloud-Computing-Umgebung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung darstellt; und
    • 13 Abstraktionsmodellschichten einer Cloud-Computing-Umgebung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung darstellt.
  • AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
  • Unter Bezugnahme auf die Figuren und insbesondere auf 1 ist ein Blockschaubild eines beispielhaften Systems und Netzwerks gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung dargestellt. In einigen Ausführungsformen kann ein Teil der beispielhaften Architektur oder die gesamte beispielhafte Architektur, darunter sowohl die dargestellte Hard- als auch Software, die als zu dem Computer 101 gehörend oder darin befindlich gezeigt ist, von dem Softwarebereitstellungsserver 149 heruntergeladen und/oder ausgeführt werden; und/oder gegebenenfalls eine oder mehrere Klassenzimmer-Ressource(n) 151 verwenden. Einige Ausführungsformen verwenden den in 2 gezeigten Überwachungscomputer 201.
  • Unter weiterer Bezugnahme auf 1 enthält der beispielhafte Computer 101 (einen) Prozessor(en) 103, der/die mit einem Systembus 105 betriebsfähig verbunden ist/sind, welcher darüber hinaus verschiedene interne und externe Komponenten betriebsfähig verbindet. Der/die Prozessor(en) 103 kann/können einen oder mehrere Prozessorkern(e) 123 verkörpern oder verwenden. Ein Videoadapter 107, der einen Bildschirm 109 ansteuert/unterstützt, ist ebenfalls mit dem Systembus 105 verbunden.
  • Der Systembus 105 ist über eine Busbrücke 111 mit einem Eingabe-/Ausgabe-(E/A-)Bus 113 verbunden. Eine E/A-Schnittstelle 115 ist mit dem E/A-Bus 113 verbunden. Die E/A-Schnittstelle 115 ermöglicht den Datenaustausch mit verschiedenen E/A-Einheiten, darunter einer Tastatur 117, einer Maus 119, einem Einschub 121 (zu dem Speichereinheiten wie beispielsweise CD-ROM-Laufwerke, Multimediaschnittstellen usw. gehören können) und (einem) externen USB-Anschluss/Anschlüssen 125. Während das Format der mit der E/A-Schnittstelle 115 verbundenen Anschlüsse ein beliebiges, dem Fachmann in der Computerarchitektur bekanntes Format sein kann, handelt es sich bei einigen oder allen dieser Anschlüsse in einer oder mehreren Ausführungsformen um Universal Serial Bus-(USB-)Anschlüsse.
  • Wie dargestellt ist, ist eine Netzwerkschnittstelle 129 ebenfalls mit dem Systembus 105 verbunden. Die Netzwerkschnittstelle 129 kann eine Hardwarenetzwerkschnittstelle wie beispielsweise eine Netzwerkschnittstellenkarte (NIC, network interface card) usw. sein. Der Computer 101 ist in der Lage, mit einem Softwarebereitstellungsserver 149 und/oder (einer) Klassenzimmer-Ressource(n) 151 über die Netzwerkschnittstelle 129 und ein Netzwerk 127 Daten auszutauschen. Zu dem Netzwerk 127 können (ohne darauf beschränkt zu sein) ein oder mehrere externe Netzwerke -- wie beispielsweise ein Weitverkehrsnetz (WAN) und/oder ein Netzwerk aus Netzwerken wie beispielsweise das Internet -- und/oder ein oder mehrere interne Netzwerke wie beispielsweise ein Ethernet- oder ein virtuelles privates Netzwerk (VPN) gehören. In einer oder mehreren Ausführungsformen gehört zum Netzwerk 127 ein drahtloses Netzwerk wie beispielsweise ein WiFi-Netzwerk und ein Mobilfunknetz. Eine beispielhafte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung nutzt eine Netzwerk-„Cloud“-Umgebung, die unter Bezugnahme auf 12 und 13 erörtert wird.
  • Nochmals unter Bezugnahme auf 1 ist auch eine Festplattenlaufwerksschnittstelle 131 mit dem Systembus 105 verbunden. Die Festplattenlaufwerksschnittstelle 131 bildet die Schnittstelle zu einem Festplattenlaufwerk 133. In einigen Ausführungsformen ist das Festplattenlaufwerk 133 eine nicht flüchtige Form von Hauptspeicher, um den Systemhauptspeicher 135 (z.B. eine flüchtige Form von Hauptspeicher, wie beispielsweise ein so genannter Direktzugriffsspeicher (RAM, random access memory)) zu speichern und zu füllen, der ebenfalls mit dem Systembus 105 verbunden ist.
  • In einigen Ausführungsformen kann der Systemhauptspeicher als eine unterste Ebene von flüchtigem Hauptspeicher im Computer 101 betrachtet werden. Zum Systemhauptspeicher 135 können zusätzliche, höhere Ebenen von flüchtigem Hauptspeicher (nicht gezeigt) gehören, darunter, ohne darauf beschränkt zu sein, Cachespeicher, Register und Pufferspeicher. Logik und/oder Daten (nicht abgebildet), die sich im Systemhauptspeicher 135 befinden, kann/können ein Betriebssystem (OS, operating system) 137 und Anwendungsprogramme 143 beinhalten oder zu einem Betriebssystem 137 und Anwendungsprogrammen 143 gehören. In einigen Ausführungsformen kann ein Teil des Systemhauptspeichers 135 oder der gesamte Systemhauptspeicher 135 gemeinsam genutzt oder über ein oder mehrere Systeme verteilt sein. Zum Beispiel könnten die Anwendungsprogramme 143 über einen oder mehrere Softwarebereitstellungsserver 149 oder andere Systeme verteilt sein.
  • Das Betriebssystem (OS) 137 enthält eine Shell 139, um einen transparenten Benutzerzugriff auf Ressourcen wie beispielsweise den Anwendungsprogrammen 143 bereitzustellen. Im Allgemeinen ist die Shell 139 ein Programm, das einen Interpreter und eine Schnittstelle zwischen dem Benutzer und dem Betriebssystem bereitstellt. Genauer gesagt, die Shell 139 (die manchmal als ein Befehlsprozessor bezeichnet wird) kann in eine Befehlszeilen-Benutzerschnittstelle eingegebene Befehle oder Befehle aus einer Datei ausführen. Anders ausgedrückt, die Shell 139 kann als ein Befehlsinterpreter dienen. Während die Shell 139 eine textbasierte, zeilenorientierte Benutzerschnittstelle ist, unterstützt die vorliegende Erfindung gleichermaßen andere Benutzerschnittstellenmodi wie beispielsweise grafische, sprachbasierte, gestenbasierte usw. Wie dargestellt ist, kann die Shell 139 als die höchste Ebene einer Betriebssystem-Softwarehierarchie betrachtet werden. Die Shell kann auch eine Eingabeaufforderung bereitstellen, über die Tastatur, Maus oder andere Benutzereingabemedien eingegebene Befehle interpretieren und den/die interpretierten Befehl(e) an die entsprechenden (z.B. niedrigeren) Ebenen des Betriebssystems (z.B. einen Kernel 141) zur Verarbeitung senden.
  • Wie dargestellt ist, enthält das Betriebssystem 137 auch einen Kernel 141, der (hierarchisch) niedrigere Ebenen der Funktionalität für das Betriebssystem 137 enthält. Zu einigen (nicht einschränkenden) Beispielen für Kernel-Funktionen gehören: das Bereitstellen von wichtigen Diensten, die von anderen Teilen des Betriebssystems 137 und den Anwendungsprogrammen 143 benötigt werden, darunter Hauptspeicherverwaltung, Prozess- und Taskverwaltung, Plattenverwaltung sowie Maus- und Tastaturverwaltung.
  • Zu den Anwendungsprogrammen 143 kann ein Renderer gehören, der beispielhaft als ein Browser 145 gezeigt ist. Der Browser 145 enthält Programmmodule und Anweisungen (nicht dargestellt), die es einem World Wide Web-(WWW-)Client (d.h. dem Computer 101) ermöglichen, Netzwerknachrichten an das Netzwerk 127 (z.B. dem Internet mittels Hypertext Transfer Protocol-(HTTP-)Nachrichtenübertragung) zu senden sowie von diesem zu empfangen und auf diese Weise einen Datenaustausch mit dem Softwarebereitstellungsserver 149 und weiteren Systemen zu ermöglichen.
  • In einigen Ausführungsformen beinhalten die Anwendungsprogramme 143 ein Programm zur Verbesserung von Klassenzimmer-Ressourcen (PICR, program for improving classroom resources) 147. In diesem Beispiel enthält das PICR 147 Programmanweisungen (Software), die so ausgelegt sind, dass sie Prozesse und/oder Funktionen gemäß der vorliegenden Erfindung, wie beispielsweise (ohne darauf beschränkt zu sein) diejenigen, die unter Bezugnahme auf die 2 bis 13 beschrieben sind, ausführen. In einigen Ausführungsformen wird das PICR 147 von dem Softwarebereitstellungsserver 149 (auf Anforderung oder bedarfsorientiert („just-in-time“)) heruntergeladen, wobei die Software in Form des PICR 147 z.B. erst heruntergeladen wird, wenn sie zur Ausführung benötigt wird. In einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung kann der Softwarebereitstellungsserver 149 alle (oder viele) der zu der vorliegenden Erfindung gehörenden Funktionen (darunter die Ausführung des PICR 147) ausführen, so dass der Computer 101 folglich nicht mehr seine internen Datenverarbeitungsressourcen verwenden muss.
  • In einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung ist der Computer 101 in der Lage, mit Aspekten von (einer) Klassenzimmer-Ressource(n) 151, wie beispielsweise Computern, Videomonitoren, Projektoren, Telekommunikationseinheiten, WiFi-Hotspot-Routern/- Zugriffspunkten usw. Daten aus der Ferne auszutauschen, diese Aspekte zu testen und/oder zu steuern. Ein Beispiel für eine solche Steuerung kann verwirklicht werden, indem Steuerpakete über das Netzwerk 127 an Logik (z.B. Software) gesendet werden, die zu einer oder mehreren der Klassenzimmer-Ressourcen 151 gehört. Die Steuerpakete passen die Klassenzimmer-Ressource(n) 151 somit an, indem sie sie reparieren (z.B. ein Software-Patch installieren), sie einschalten, ihre Lautstärke oder Helligkeit (z.B. auf einem Videomonitor) einstellen usw.
  • In einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung ist der Computer 101 in der Lage, Daten aus der Ferne mit (einem) Sensor(en) 153 auszutauschen, zu dem/denen eine Videokamera, ein Mikrofon, ein chemischer Sensor, ein Lichtsensor usw. gehören kann. In einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung stellt/stellen diese(r) Sensor(en) 153 Sensormesswerte (z.B. Video-, Audio-, chemische Angaben usw.) über unbewegliche Objekte (z.B. kaputte Möbel, kaputte Fenster usw.) und/oder bewegliche Objekte (z.B. Lehrer, Schüler, Tiere usw.) in einem Klassenzimmer wie beispielsweise dem in 2 gezeigten Klassenzimmer 200 bereit.
  • Die im Computer 101 dargestellten Hardwareelemente sollen nicht erschöpfend, sondern vielmehr repräsentativ sein, um wichtige, von der vorliegenden Erfindung benötigte Komponenten hervorzuheben. Zum Beispiel kann der Computer 101 alternative Hauptspeichereinheiten wie beispielsweise Flashspeicher, Magnetbandkassetten, DVDs (digital versatile disks), Bernoulli-Kassetten usw. enthalten. Diese und andere Varianten sollen innerhalb des Umfangs der vorliegenden Erfindung liegen.
  • Eine oder mehrere Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung stellen ein Verfahren und System zum Erkennen und/oder Analysieren einer Notwendigkeit für das Verwalten von Klassenzimmer-Artefakten (z.B. kaputten Stühlen, kaputten Fenstern, Türen, Geräuschpegel, Anwesenheit, des Verhaltens von Schülern usw.) vor. Dies ermöglicht die Feststellung einer auf dieser Notwendigkeit beruhenden Einsicht und das Empfehlen von Möglichkeiten zur Verbesserung der Ressourcenzuordnung und Klassenzimmerverwaltung beruhend auf dieser Einsicht. In einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung wird beruhend auf einer Empfängerkohortenanalyse automatisch ein Empfehlungsagent ausgelöst. Das heißt, sobald das Klassenzimmer und/oder seine Ressourcen und/oder seine Nutzer festgestellt wurden (durch eine Empfängerkohortenanalyse, die feststellt, wer und was sich in dem Klassenzimmer befindet), empfiehlt der Empfehlungsagent beruhend darauf, was und was sich gerade in dem Klassenzimmer befindet, welche Änderungen an dem Klassenzimmer vorgenommen werden.
  • Für Schulleiter ist es wichtig, die Schlüsselmetriken der Schulsysteme, die sie beaufsichtigen, zu kennen. Zu den Schlüsselmetriken gehören: die Anwesenheitsmuster in der Schule; die Wirksamkeit des Klassenzimmers gemessen in Bezug auf den Teilnahmegrad der Schüler; der Zustand der Einrichtung wie beispielsweise eines Klassenzimmers, die Umgebung in der Schule und andere Einrichtungen in der Schule. Mittels visueller Analytik als Schlüsseltechnologie werden diese drei Metriken gemessen und der Verwaltung in Echtzeit gemeldet.
  • Zum Beispiel kann das System mittels Gesichtszählung die Schüler in einem Klassenzimmer ermitteln. Beruhend auf der Interaktion zwischen dem Lehrer und der Aktivität der Schüler im Unterricht wird ein Bericht über die Wirksamkeit im Unterricht erstellt. Darüber hinaus meldet das System beruhend auf den visuellen Bildern der Einrichtung größere Änderungen/Anomalien in der Einrichtung wie beispielsweise kaputte Möbel oder fehlende Türen.
  • Viele Leute nutzen Klassenzimmerumgebungen gemeinsam. Diese Mehrfachnutzungssituation kann Herausforderungen auf verschiedenen Ebenen (z.B. Vorschule, K-12, Hochschulbildung) mit sich bringen. Klassenzimmer können belegt sein, wenn eine Unterrichtsstunde beginnen soll, Tische und Schreibtische können schmutzig sein, vorherige Schüler können Müll zurückgelassen haben, Mülleimer können überlaufen, Wandtafeln können voll mit Text aus anderen Unterrichtsstunden sein, Stühle/Fenster/Türen wurden möglicherweise kaputt gemacht, umgeräumt oder an eine falsche Stelle verbracht, Ausstattungsgegenstände sind möglicherweise kaputt oder funktionieren nicht usw. Zu einigen Unterrichtsstunden haben sich mehr Schüler angemeldet, als Lehrer unterbringen können (d.h., ein übermäßig hohes Schüler-Lehrer-Verhältnis) oder zu wenige Stühle, um alle Schüler unterzubringen. Darüber hinaus kann eine Anordnung von Stühlen in einem Klassenzimmer beruhend auf der Art des geplanten Unterrichts ungünstig sein.
  • Lehrer oder Schulleiter sind beim Angehen von Lernproblemen am erfolgreichsten, wenn sie die möglichen Probleme, die sich aus Umgebungsbedingungen oder Verhaltensfragen ergeben, vorhergesehen und im Voraus ein Eingreifen beschlossen haben. Die vorliegende Erfindung stellt somit Klassenzimmertechnologien für die Instrumentierung von Artefakten in einem Klassenzimmer vor, um eine direkte Befolgung einer Anweisung durch Kollegen, Prüfer und Trainer zu ergänzen.
  • Somit nutzen eine oder mehrere Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung Systeme, Werkzeuge, Strukturen, Praktiken usw., um Schüler-Lehrer-, Schüler-Inhalt-, Schüler-Schülerusw. Engagements für die Verhaltensanalyse zu messen; zu verstehen, in welchem Kontext und in welcher Klassenzimmerumgebung ein Schüler lernt; und zu korrelieren, wie sich dies auf ihre Lernergebnisse auswirkt, usw. Dies wird erreicht, indem Multimediadaten (z.B. Bilder, Video, Audio) über den Benutzer, das Klassenzimmer und Schulartefakte (Stühle, Türen, Fenster, Toilette, Wasserquellen usw.) erfasst/gespeichert werden. Das Ableiten von Informationen aus diesen wirkt sich folglich auf die Schüler-, Klassenzimmer- und Schulverwaltung aus, indem Lehrer und Behörden dabei unterstützt werden, intelligente Entscheidungen zu treffen, größere Probleme oder Änderungen in der Einrichtung wie beispielsweise kaputte Möbel, fehlende Türen beruhend auf den visuellen Bildern der Einrichtung zu melden, usw.
  • Somit stellt die vorliegende Erfindung Klassenzimmerüberwachungs- und/oder -verwaltungswerkzeuge bereit, die Interaktionen, im Kontext, mit den Benutzern in einem Versuch, eine Klassenzimmerumgebung zu verbessern, fördern. Darüber hinaus stellt die vorliegende Erfindung Klassenzimmerüberwachungs- und/oder -verwaltungsprozesse bereit, die visuelle Analytik verwenden, um Klassenzimmer-Artefakte und -Ereignisse laufend zu bewerten, diese analysierten Ergebnisse einer kognitiven Verarbeitungseinheit zu übergeben und Lehrer und zuständige Behörden über Probleme mit Interaktionen, dem Verhalten, dem Zustand der Klassenzimmerumgebung usw. zu benachrichtigen.
  • Wie hierin beschrieben ist, stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren und System vor, um ein Klassenzimmer so zu gestalten, dass man darin lernen kann, während sie fortlaufende Messwerte und konstruktive Einsichten in Lehrer- und Verwaltungspraktiken bereitstellt, wobei sie visuelle Analytik und ein kognitives Dashboard als Schlüsseltechnologie in Echtzeit verwendet. Für einen gegebenen Satz von Multimedia-Artefakten des Klassenzimmers in Echtzeit analysiert und erzeugt die vorliegende Erfindung ein kognitives Dashboard, um Lehrer in Klassenzimmern, Schulleiter und andere Entscheidungsträger zu unterstützen. Dies wird erreicht, indem mittels kostengünstiger Einheiten erfasste Multimedia-Artefakte (z.B. Bilder des Klassenzimmers, Video usw.) analysiert werden, die verwendet werden, um den „Klassenzimmerindex“ eines Klassenzimmers, darunter erkannte nicht menschliche, unbewegliche und/oder bewegliche Objekte, zu berechnen. Dies ermöglicht dem System eine Aktualisierung des kognitives Dashboards in Echtzeit und die Benachrichtigung (z.B. mittels einer Short Message Service-(SMS-)Benachrichtigung) von relevanten Benutzern.
  • In einer oder mehreren Ausführungsformen überwacht das gerade aufgezeigte System Klassenzimmer-Video und -Audio und zeichnet dies auf. Ein computerbasierter kognitiver Agent analysiert dann die Klassenzimmerszene (darunter den Zustand von Möbeln, Fenstern, Ausstattungsgegenständen usw.) und veranlasst das entsprechende System zu Korrekturmaßnahmen.
  • Somit verfolgt und analysiert die vorliegende Erfindung Klassenzimmer-Artefakte (z.B. Stühle, Fenster, Türen, Geräusche, Anwesenheit, Schülerverhalten usw.), um auf Erfordernissen beruhende Empfehlungen für eine automatische Verbesserung der Umgebung bereitzustellen. Die Artefakte werden beruhend auf den Erfordernissen der das System verwendenden Gruppe verwaltet, wie beispielsweise dem Bereitstellen von Mitteilungen über Ausstattungsgegenstände des Klassenzimmers, die eine Wartung erforderlich machen, Unterstützung bei der Ressourcenzuordnung usw. Die automatischen Empfehlungen/Benachrichtigungen verringern eine Ablenkung der Lehrer und tragen zu positiven Schülerergebnissen bei.
  • Unter Bezugnahme auf 2 sei angenommen, dass ein Klassenzimmer 200 von einer Kamera 202 überwacht wird, bei der es sich, zusammen mit dem/den Sensor(en) 253, um Beispiele des Sensors/der Sensoren 153 handelt, die in 1 gezeigt sind. Es sei weiter angenommen, dass die Kamera 202 und weitere Sensoren 253 von einem Überwachungscomputer 201 (der analog zu dem in 1 gezeigten Computer 101 ist) über eine von dem Netzwerk 227 (das analog zu dem in 1 gezeigten Netzwerk 127 ist) ermöglichte Datenübertragung in Echtzeit fernüberwacht werden. Zum Zweck der Erklärung wird die Erfindung nun unter Bezugnahme auf von der Kamera 202 an den Überwachungscomputer 201 gesendete Videobilder erörtert werden, wenngleich klar sein sollte, dass ähnliche Analytik/Operationen, die nachstehend beschrieben sind, durch den Überwachungscomputer 201 an Sensormesswerten durchgeführt werden können, die von anderen Arten von Sensoren, die bei dem/den Sensor(en) 253 zu finden sind, empfangen werden, wie beispielsweise Audioaufnahme, chemische Erkennung, Schwingungsempfinden usw. Es sollte ebenfalls klar sein, dass der Überwachungscomputer 201 ein Programm wie beispielsweise PICR 147 nutzt, das in 1 gezeigt ist, um die nachstehend beschriebenen Operationen durchzuführen.
  • Wie hierin beschrieben ist, überwachen die Kamera 202 und/oder der/die Sensor(en) 253 den Zustand von unbeweglichen und/oder beweglichen Objekten im Klassenzimmer 202.
  • Zum Beispiel kann die Kamera 202 Videobilder vom Fenster 204 (das keine Defekte hat) und/oder vom kaputten Fenster 206 (das eine kaputte Glasscheibe 205 hat) an den Überwachungscomputer 201 senden. Darüber hinaus kann die Kamera 202 Videobilder sowohl von dem Schreibtisch 212 (der sich in einem gutem Zustand befindet) als auch/oder von dem kaputten Schreibtisch 214 (der auseinandergebrochen ist) senden. Darüber hinaus kann die Kamera 202 Videobilder sowohl von einem beispielhaften Schüler 210 als auch/oder von einem weiteren beweglichen Objekt 216 (z.B. einem Lehrer in einem Klassenzimmer, einem Tier wie beispielsweise einem Haustier in einem Klassenzimmer, einem Schädling wie beispielsweise einer Ratte, einem Wildvogel usw.) senden.
  • Darüber hinaus kann ein Bildschirm 208 (z.B. ein Videomonitor, der mit einer Datenverarbeitungseinheit, einem Video-Player, dem Internet usw. verbunden ist) kaputt sein. Dieser nicht funktionsfähige Zustand des Bildschirms 208 kann von der Kamera 202 visuell erkannt oder von dem Überwachungscomputer 201 über ein Netzwerk 227 festgestellt werden. Das heißt, der Überwachungscomputer 201 kann den Zustand und die Fähigkeiten des Bildschirms 208 fernüberwachen, indem er ihm Testpakete sendet, Komponenten des Bildschirms 208 fernüberwacht usw., um festzustellen, dass der Bildschirm 208 aktuell nicht funktionsfähig ist.
  • Somit identifiziert die vorliegende Erfindung das Vorhandensein von kaputten unbeweglichen Objekten (z.B. des kaputten Fensters 206, des nicht funktionsfähigen Bildschirms 208, des kaputten Schreibtisches 214) und/oder nicht kaputten unbeweglichen Objekten (z.B. des Fensters 204 und/oder des Schreibtisches 212) und/oder beweglichen Objekten (z.B. des Schülers 210 und/oder des beweglichen Objekts 216), um den Zustand der unbeweglichen/beweglichen Objekte (z.B. Standort, Funktionsfähigkeit, Reparaturzustand usw.) anzupassen, um den Zustand von einem oder mehreren der unbeweglichen Objekte zu verbessern.
  • Unter Bezugnahme auf 3 wird ein durch den Überwachungscomputer 201 durchgeführter Personen- und Umgebungsanalyseprozess gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung aufgezeigt.
  • Wie in 3 gezeigt ist, werden vom Klassenzimmer 200 aufgenommene Videos 301 (z.B. von der in 2 gezeigten Videokamera 202) durch einen Objektfilter 303 gesendet, der Bilderkennung einsetzt, um die unbeweglichen und beweglichen Objekte, die sich in dem Klassenzimmer befinden, in Echtzeit zu identifizieren. Wenn der Objektfilter 303 ein bestimmtes Objekt als ein bewegliches Objekt identifiziert, stellt eine Analyse 305 des beweglichen Objekts fest, um welche Art von beweglichem Objekt es sich handelt. Wenn es sich beruhend auf der Gesichtsidentifikation 309 um einen Schüler handelt, werden Informationen aus einer Längsschnitt-Datenbank 307 an einen kognitiven Verarbeitungsagenten (z.B. einen Teil des in 1 gezeigten PICR 147) gesendet, der ein Bild des Schülers an einen Unterrichtsmonitor-Webbildschirm 313 (z.B. einen Teil des Überwachungscomputers 201) und/oder eine mobile Einheit 315 (z.B. ein von einem Rektor einer Schule verwendetes Smartphone) sendet.
  • Wie in 4 gezeigt ist, wird ein zusätzliches Detail eines Objekterkennungsmoduls (z.B. des in 3 gezeigten Objektfilters 303) aufgezeigt. Ein Video 402 wird an einen Framesplitter 404 gesendet, der in der Lage ist, bewegliche Objekte von unbeweglichen Objekten in dem Video 402 mittels einer Vielzahl von Prozessen zu trennen. Zum Beispiel kann das PICR 147 thermische Messwerte von dem/den Sensor(en) 253 Videobildern zuordnen, die von der Kamera 202 aufgenommen werden, um bewegliche Objekte (z.B. den Schüler 210, der Wärme bei Körpertemperatur abgibt) von unbeweglichen Objekten (z.B. dem kaputten Schreibtisch 214, der Raumtemperatur hat, oder dem kaputten Fenster 206, das aufgrund des Vorhandenseins der kaputten Scheibe 205 eine andere Temperatur als das Fenster 204 hat) zu unterscheiden. Darüber hinaus kann die Bilderkennung bestimmte Hintergrundobjekte wie diejenigen, die sich kaum bewegen (z.B. den Schreibtisch 212) oder sich nie bewegen (z.B. das Fenster 204 oder der Bildschirm 208), erkennen und solche Objekte dann mittels der in 4 gezeigten Hintergrundsubtraktion 406 unberücksichtigt lassen.
  • Somit veranlasst die Hintergrundsubtraktion 406, dass in dem Video erkannte unbewegliche Objekte an einen Handler 410 von unbeweglichen Objekten gesendet werden, der in 5 ausführlicher beschrieben ist. Wenn der in 3 gezeigte Objektfilter 303 feststellt, dass das Videobild das Videobild eines beweglichen Objekts ist, stellt ein Oberflächendetektor 408 fest, ob das Objekt (das nicht Teil des Hintergrunds ist) beweglich oder unbeweglich ist, indem er die Temperatur, Textur usw. des Objekts ermittelt, die einen Hinweis darauf geben, dass das Objekt ein bewegliches Objekt ist. Diese Feststellung wird im Abfrageblock 412 in 4 getroffen. Wenn das beobachtete Objekt unbeweglich ist, wird es (wie die Hintergrundbilder) an den Handler 410 von unbeweglichen Objekten gesendet. Wenn der Abfrageblock 412 jedoch feststellt, dass das Videobild das Videobild eines beweglichen Objekts ist, wird dieses Videobild an einen Handler 414 von beweglichen Objekten gesendet, der in 6 ausführlicher beschrieben ist.
  • Unter Bezugnahme dann auf das in 5 gezeigte Detail des Handlers 410 von unbeweglichen Objekten werden Videobilder von Objekten 501 an ein Modellprüfprogramm 503 gesendet, das die Videobilder mit bekannten Bildern von beweglichen und unbeweglichen Objekten vergleicht, wie im Entscheidungsblock 507 beschrieben ist. Wenn die Videobilder die Merkmale von beweglichen Objekten zeigen, werden sie an den Handler 514 von beweglichen Objekten (der ähnlich dem in 4 gezeigten Handler 414 von beweglichen Objekten ist) gesendet. Wenn die Videobilder jedoch die Merkmale von unbeweglichen Objekten (Entscheidungsblock 507) zeigen, werden sie an ein Modellabweichungsprüfprogramm 505 gesendet, das die Bilder der unbeweglichen Objekte mit bekannten, im Systemspeicher 515 gefundenen Modellen von unbeweglichen Objekten vergleicht. Wenn das Videobild eines bestimmten unbeweglichen Objekts mit einem Modell eines bestimmten unbeweglichen Objekts übereinstimmt (d.h. entsprechend verschiedenen Merkmalen wie beispielsweise Form, Farbe, Größe usw. - „keine Abweichung“), wird eine Kopie des Videobilds in einer für solche Videodateien reservierten Datei an den Systemspeicher 515 gesendet. Wenn das Videobild jedoch nicht mit einer Datei eines bekannten Modells übereinstimmt, wird das Bild an einen kognitiven Agenten 513 gesendet, der eine weitere Analyse des Videobildes durchführt (z.B. eine Zuordnung zu anderen Bildern beruhend auf übereinstimmenden Formen, Farben usw.).
  • Unter Bezugnahme auf das in 6 gezeigte Detail des Handlers 414 von beweglichen Objekten werden die Videobilder von Objekten 602 an einen Entwurfsgenerator 604 gesendet, der ein animiertes „Strichmännchen“ erzeugt, die die Form, Bewegung, Größe usw. des beweglichen Objekts in dem Video zeigt. Gleichzeitig werden die Videobilder der Objekte 602 an einen Gesichtsdetektor 612 gesendet (unter der Annahme, dass das in 4 erkannte bewegliche Objekt ein Mensch ist). Wenn der Gesichtsdetektor feststellt, dass das Videobild des beweglichen Objekts das Gesicht einer Person von vorn erfasst (Entscheidungsblock 618), wird von einer Gesichtserkennungsfunktion 620 Gesichtserkennungssoftware verwendet, um zu identifizieren, welche Person sich in dem Video befindet. Selbst wenn das Bild das Gesicht nicht genügend von vorn zeigt, um die Person in dem Video zu identifizieren, ist eine Gesichtsaffekt-Analysefunktion 614 dennoch in der Lage (aus Bildern von der Seite usw.), festzustellen, ob die Person aufmerksam, glücklich, umherblickend usw. ist.
  • Wie im Auswertungsblock 606 gezeigt ist, verfügt das System, wenn es in der Lage ist, das Gesicht der Person (mittels der Gesichtserkennungsfunktion 620) zu erkennen und (mittels des Entwurfsgenerators 604) ein Strichmännchen zu erzeugen, über ausreichend Informationen, um die Person zu identifizieren und für diese Person eine Identifikationszuordnung 608 auszugeben.
  • Wie in der Körpersprache-Analysefunktion 610 gezeigt ist, ist das System auch in der Lage, die Bewegung der Person in dem Video zu analysieren, um festzustellen, ob diese Person unruhig (was durch ein häufiges und/oder sprunghaftes Bewegen des erzeugten Strichmännchens angezeigt wird, das dem Video der Person entspricht), ruhig (was durch ruhige Körperbewegungen, die von dem erzeugten Strichmännchen dargestellt werden, angezeigt wird) usw. ist.
  • Beruhend auf der Identität der Person in dem Video (von der Identifikationszuordnung 608), der Bewegung der Person in dem Video (von der Körpersprache-Analysefunktion 610) und den Gesichtsausdrücken der Person in dem Video (von der Gesichtsaffekt-Analysefunktion 614), die von der kombinatorischen Logik 616 kombiniert werden, ist ein kognitiver Agent 622 in der Lage, den emotionalen Zustand der Person (z.B. aufmerksam, abgelenkt, unaufmerksam, ängstlich usw.) mittels des in 7 gezeigten Prozesses festzustellen.
  • Sobald der kognitive Agent 622 die Identifikation, Gesichts- und Körperbewegungen einer Person in dem Video kombiniert (Ereignisse von dem kognitiven Agenten, die im Block 701 in 7 gezeigt sind), gleicht eine Kategorie-Abgleichkomponente 703 diese Merkmale mit einem bestimmten Schüler oder einer bestimmten Unterrichtsstunde des Schülers (z.B. Alter des Schülers, die dem Schüler beigebrachte Materie usw.) ab. Benutzerpräferenz-Aufzeichnungen 705 werden dann verwendet, um nach Wichtigkeit 711 zu sortieren, ob und/oder wann eine Korrekturmaßnahme an unbeweglichen Objekten in dem Klassenzimmer durchgeführt werden muss. Ein Beispiel eines Eintrags der Benutzerpräferenz-Aufzeichnungen 705 ist, dass ein Benutzer es gegebenenfalls vorzieht, dass eine bestimmte Ressource immer eingeschaltet ist (z.B. ein Videomonitor). Somit zieht es dieser Benutzer vor, dass der Videomonitor immer betriebsbereit ist. Demselben Benutzer ist es möglicherweise jedoch ziemlich egal, ob der Videomonitor einen Riss hat, solange er immer noch funktionsfähig ist. Somit ist es dem Benutzer egal, ob der Riss repariert wird.
  • Dies führt dazu, dass der Entscheidungsblock 709 entscheidet, dass Benachrichtigungen und Anweisungen zur Korrektur der problematischen unbeweglichen Objekte am Ende des Tages an ein Benutzer-Dashboard 707 (das von einem Schulleiter verwendet wird) gesendet werden können oder andernfalls möglicherweise eine sofortige Benachrichtigung unverzüglich an eine Benutzer-Anzeigeeinheit 713 (die z.B. von Schulwartungspersonal verwendet wird) gesendet werden muss. So oder so werden alle Benachrichtigungen in einer Systemdatenbank 715 zur zukünftigen Verwendung (in zukünftigen Fällen, die mit den in dem aktuellen Video gezeigten Merkmalen/Zuständen übereinstimmen) für eine Handlungsnachweis-Datenbank gespeichert
  • Unter Bezugnahme auf 8 ist ein zusätzliches Detail des in 6 gezeigten kognitiven Agenten 622 gezeigt. Der kognitive Agent 622 gibt Abweichungen 802 des unbeweglichen Objekts (z.B. die in 2 gezeigte kaputte Glasscheibe 205) in eine Auswirkungserkennungsfunktion 804 ein, die feststellt, welche Auswirkung solche kaputten Objekte auf die Schüler in dem Klassenzimmer haben. Die Feststellung dieser Auswirkung wird von Aufzeichnungen in der Datenbank 806 gestützt/bestätigt, welche die frühere(n) Anwesenheit, Noten, Ereignisse usw. beschreiben, die bei einem oder mehreren Schülern in dem Klassenzimmer als Reaktion auf das Vorhandensein von kaputten Objekten in dem Klassenzimmer vorkamen.
  • Gleichzeitig werden die Ergebnisse der Analyse des beweglichen Objekts, die in 6 beschrieben ist, verwendet, um eine Fokusfeststellung 808 (wie sich die kaputten Objekte in dem Klassenzimmer auf den Fokus eines einzelnen Schülers auswirken) und eine Gruppenaffektfeststellung 812 (wie sich die kaputten Objekte in dem Klassenzimmer auf die Gesamtheit der Schüler in dem Klassenzimmer auswirken) zu treffen.
  • Wie in der kombinatorischen Logik 814 gezeigt ist, werden die Auswirkung auf den Schüler (von der Auswirkungserkennungsfunktion 804), die von einem kaputten Objekt in dem Klassenzimmer verursacht wird, sowie die Wirkung auf den Schüler und das gesamte Klassenzimmer, die von einem kaputten Objekt verursacht wird (von der Fokusfeststellung 808 und der Gruppenaffektfeststellung 812), verwendet, um eine Benachrichtigung, das Objekt, das gerade unter einer Abweichung leidet (z.B. kaputt ist), zu korrigieren, zu erzeugen. Diese Benachrichtigung wird an einen Benachrichtigungshandler 816 gesendet, der die Benachrichtigung an das Benutzer-Dashboard 707 und/oder an die in 7 gezeigte Benutzer-Anzeigeeinheit 713 sendet.
  • Wie im Block „Feedback“ 818 gezeigt ist, kann der Lehrer in dem Klassenzimmer Feedback in Bezug darauf geben, welche positive, negative oder neutrale Auswirkung die Behebung des Problems mit dem defekten Objekt auf einen oder mehrere der Schüler in dem Klassenzimmer hatte. Dieses Feedback wird in eine Auswirkungslernkomponente 820 eingegeben, die lernt, 1) welche Auswirkung die Behebung des Problems hatte und 2) ob in der Zukunft unter ähnlichen Umständen ähnliche Behebungsmaßnahmen/Korrekturen angewendet werden sollen. Beispielhafte Arten von Feedback 818 und wie sie erzeugt werden, sind in 9 gezeigt.
  • Wie in 9 gezeigt ist, kann es sich bei dem Feedback um eine Sprachantwort 901, die eine Sprachumsetzungseinheit 903 durchläuft, oder um eine Textantwort 907 handeln, die direkt an einen Antwortdecodierer 909 geht, der (mittels Textanalyse) interpretiert, was die Antworten aussagen. Wie im Block 911 gezeigt ist, werden alle Feedback-Antworten in einer Systemdatenbank 905 gespeichert. Wenn der Antwortdecodierer die Antwort so interpretiert, dass sie eine Verbesserung oder Änderung der Handlung vorschlägt, wird diese an einen kognitiven Agenten 913 gesendet, der solche Änderungen vornimmt. Wenn der Lehrer zum Beispiel mit einer Nachricht antwortet, die besagt, dass die Reparatur der kaputten Glasscheibe 205 mit einem Holzbrett tatsächlich zu höherem Unbehagen bei den Schülern in dem Klassenzimmer geführt hat, kann der Vorschlag lauten, die kaputte Glasscheibe durch neues Glas zu ersetzen.
  • Unter Bezugnahme auf 10 werden Operationen, die von einem oder mehreren Prozessoren und/oder anderen Hardware-Einheiten in einem ersten beispielhaften Verfahren gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung durchgeführt werden, aufgezeigt.
  • Nach dem Initiatorblock 1001 überwachen ein oder mehrere Prozessoren (z.B. in dem in 2 gezeigten Überwachungscomputer 201) unbewegliche Klassenzimmer-Ressourcen (z.B. das kaputte Fenster 206, den kaputten Schreibtisch 214 usw.) in einem Klassenzimmer (z.B. dem Klassenzimmer 200) beruhend auf Sensormesswerten von einer oder mehreren Überwachungseinheiten (z.B. der Kamera 202 und/oder dem/den Sensor(en) 253) in dem Klassenzimmer, wie im Block 1003 gezeigt ist.
  • Wie im Block 1005 beschrieben ist, bewerten ein oder mehrere Prozessoren Zustände der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen (z.B. Sind sie kaputt oder in einem guten Zustand? Wo befinden sie sich? Usw.).
  • Wie im Block 1007 beschrieben ist, identifizieren ein oder mehrere Prozessoren unbewegliche Klassenzimmer-Ressourcen, deren Zustände zu Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen führen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern (z.B. kann der in 2 gezeigte nicht funktionsfähige Bildschirm 208 nicht verwendet werden, um ein Video über ein dem Schüler 210 vorgestelltes Thema zu zeigen, so dass auf diese Weise die Fähigkeit dieses Schülers, etwas über dieses Thema zu lernen, behindert wird).
  • Wie im Block 1009 beschrieben ist, identifizieren ein oder mehrere Prozessoren ein Vorhandensein von beweglichen Objekten und Aktivitäten durch bewegliche Objekte (z.B. des in 2 gezeigten beweglichen Objekts 216) in dem Klassenzimmer, die das Lernen durch die Schüler in dem Klassenzimmer behindern. Zum Beispiel kann die Anwesenheit eines Besuchers in dem Klassenzimmer die Fähigkeit der Schüler, sich zu konzentrieren und nicht abgelenkt zu sein, behindern.
  • Wie im Block 1011 beschrieben ist, legen ein oder mehrere Prozessoren dann einen Klassenzimmer-Index des Klassenzimmers (d.h. einen Index, wie förderlich das Klassenzimmer für die Fähigkeit des Schülers, Material in dem Klassenzimmer zu erlernen, ist) beruhend auf den Zuständen der unbeweglichen Objekte und des Vorhandenseins von den beweglichen Objekten und der Aktivitäten durch die beweglichen Objekte in dem Klassenzimmer fest.
  • Wie im Abfrageblock 1013 abgebildet ist, stellen ein oder mehrere Prozessoren fest, ob der Klassenzimmerindex einen vorher festgelegten Schwellenwert überschreitet. Wenn ja und wie im Block 1015 beschrieben ist, geben ein oder mehrere Prozessoren Anweisungen aus, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu ändern, deren Zustände zu Einschränkungen führen, welche das Lernen durch die Schüler in dem Klassenzimmer behindern.
  • Zum Beispiel können der eine oder die mehreren Prozessoren Anweisungen erzeugen und ausgeben, um die physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben, durch andere physische Klassenzimmer-Ressourcen zu ersetzen, welche nicht die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben.
  • In einer weiteren Ausführungsform/einem weiteren Beispiel der vorliegenden Erfindung werden die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen durch eine physische Anordnung der physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht, wie beispielsweise Stühle, die in Reihen anstatt in einem Kreis angeordnet sind, was für ein gemeinsames Lernen förderlicher ist. Folglich erzeugen ein oder mehrere Prozessoren Anweisungen, die physischen Klassenzimmer-Ressourcen neu anzuordnen.
  • In einer weiteren Ausführungsform/einem weiteren Beispiel der vorliegenden Erfindung werden die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen durch einen Defekt bei einer der physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht (z.B. ist der in 2 gezeigte Bildschirm 208 nicht funktionsfähig). Folglich erzeugen ein oder mehrere Prozessoren Anweisungen, den Defekt bei der/den physischen Klassenzimmer-Ressource(n) zu reparieren, wie beispielsweise das Senden einer Anweisung an den Bildschirm 208, eine Verbindung mit einer bestimmten Internet-Protokoll (IP-)Adresse herzustellen, auf einen bestimmten Anschluss zuzugreifen usw., was dazu führt, dass Lehrplan-Informationen auf dem Bildschirm 208 angezeigt werden.
  • Der in 10 gezeigte Ablaufplan endet am Abschlussblock 1017.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung trainieren ein oder mehrere Prozessoren ein kognitives System (z.B. den in 5 gezeigten kognitiven Agenten 513), um Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf vorherigen Sensormesswerten zu erkennen, die vorherige Zustände der physischen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beschreiben. Zum Beispiel erkennt der kognitive Agent 513, dass das kaputte Fenster 206 gestern keine kaputte Glasscheibe 205 hatte, heute aber hat. Der eine oder die mehreren Prozessoren übertragen dann die erkannten Änderungen (z.B. das Neuvorhandensein der kaputten Glasscheibe 205) an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen an eine Einheit, die die physischen Klassenzimmer-Ressourcen ändert. Das heißt, eine automatische Einheit kommt gegebenenfalls in das Klassenzimmer 200 und repariert das kaputte Fenster 206. Darüber hinaus kann der Überwachungscomputer 201, falls der Bildschirm 208 gestern noch funktionierte, heute aber dunkel ist, Anweisungen an Logik in dem Bildschirm 208 senden, um ein Softwareproblem zu beheben, den Bildschirm 208 mit einer IP-Adresse im Internet zu verbinden usw.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung stellen ein oder mehrere Prozessoren die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf einer Analyse von Videozuspielungen aus dem Klassenzimmer, Audiozuspielungen aus dem Klassenzimmer sowie Schüleraufzeichnungen von Schülern in dem Klassenzimmer fest. Das heißt, das System stellt beruhend auf einer Analyse von Videozuspielungen aus dem Klassenzimmer (so dass defekte unbewegliche Objekte visuell identifiziert werden), Audiozuspielungen aus dem Klassenzimmer (so dass defekte unbewegliche Objekte akustisch identifiziert werden (z.B. durch vom Bildschirm 208 erzeugte Geräusche) und Klassenzimmerprobleme wie beispielsweise Schüler, die durcheinander reden, usw. identifiziert werden) sowie von Schüleraufzeichnungen von Schülern in dem Klassenzimmer (die den Verlauf der Fähigkeiten von Schülern, Material zu erlernen, identifizieren) fest, dass die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen (der unbeweglichen Objekte) der Lernfähigkeit von Schülern tatsächlich abträglich sind.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigen ein oder mehrere Prozessoren Bilder der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer, der beweglichen Objekte in dem Klassenzimmer sowie eine Beschreibung der Anweisungen, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu ändern, auf einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) auf einem fernen Computer an. Ein oder mehrere Prozessoren empfangen Anweisungen von dem fernen Computer, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf den Bildern der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer, der beweglichen Objekte in dem Klassenzimmer und der Beschreibung der Anweisungen, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu ändern, weiter anzupassen. Ein oder mehrere Prozessoren passen dann die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf den Anweisungen von dem fernen Computer weiter an. Das heißt, die hierin aufgezeigten Aktivitäten können auf verschiedenen Ressourcen wie beispielsweise dem Benutzer-Dashboard 707 oder der Benutzer-Anzeigeeinheit 713, die in 7 gezeigt sind, angezeigt werden, um einen Administrator wissen zu lassen, dass Ressourcen in dem Klassenzimmer geändert werden können (z.B. kann der Bildschirm 208 geändert werden, um die Lernumgebung in dem Klassenzimmer 200 zu verbessern).
  • Unter Bezugnahme auf 11 werden Operationen, die durch einen oder mehrere Prozessoren und/oder andere Hardware-Einheiten in einem zweiten beispielhaften Verfahren gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung durchgeführt werden, aufgezeigt.
  • Nach dem Initiatorblock 1101 identifizieren und quantifizieren ein oder mehrere Prozessoren physische Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beruhend auf Sensormesswerten, die von Sensoren in einem Klassenzimmer empfangen werden, wie im Block 1103 beschrieben ist.
  • Ein oder mehrere Prozessoren stellen dann Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf den Sensormesswerten von den Sensoren in dem Klassenzimmer fest, wie im Block 1105 beschrieben ist.
  • Wie im Block 1107 beschrieben ist, erkennen ein oder mehrere Prozessoren eine oder mehrere der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen (z.B. Defekte, die zu einer Abnahme der Fähigkeiten von Schülern, in einem Klassenzimmer zu lernen, führen) bei den durch die Sensormesswerte identifizierten physischen Klassenzimmer-Ressourcen.
  • Wie im Block 1109 beschrieben ist, passen ein oder mehrere Prozessoren die eine oder die mehreren physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf einer oder mehreren erkannten Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen an.
  • Der in 11 gezeigte Ablaufplan endet am Abschlussblock 1111.
  • Wie bei der in 10 beschriebenen Erfindung weist eine einzelne in 11 beschriebene Ausführungsformen der Erfindung des Weiteren das Trainieren, durch einen oder mehrere Prozessoren, eines kognitiven Systems, um Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf vorherigen Sensormesswerten zu erkennen, die vorherige Zustände der physischen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beschreiben; sowie das Übertragen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von erkannten Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen an eine Einheit, die die physischen Klassenzimmer-Ressourcen ändert, auf.
  • Wie bei der in 10 beschriebenen Erfindung weist eine einzelne in 11 beschriebene Ausführungsformen der Erfindung des Weiteren das Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, eine oder mehrere der physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben, durch eine oder mehrere andere physische Klassenzimmer-Ressourcen zu ersetzen, die nicht die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben, auf.
  • Wie bei der in 10 beschriebenen Erfindung werden die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen in einer einzelnen in 11 beschriebenen Ausführungsformen der Erfindung durch eine physische Anordnung der physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht, und die in 11 beschriebene Erfindung weist des Weiteren das Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, eine oder mehrere der physischen Klassenzimmer-Ressourcen neu anzuordnen, um die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen zu beseitigen, auf.
  • Wie bei der in 10 beschriebenen Erfindung werden die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen in einer einzelnen in 11 beschriebenen Ausführungsformen der Erfindung durch einen Defekt bei einer der physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht, und die in 11 beschriebene Erfindung weist des Weiteren das Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, den Defekt bei der einen der physischen Klassenzimmer-Ressourcen zu reparieren, auf.
  • Wie bei der in 10 beschriebenen Erfindung weist eine einzelne in 11 beschriebene Ausführungsformen der Erfindung des Weiteren das Feststellen, durch einen oder mehrere Prozessoren, der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf einer Analyse von Videozuspielungen aus dem Klassenzimmer, Audiozuspielungen aus dem Klassenzimmer sowie Schüleraufzeichnungen von Schülern in dem Klassenzimmer auf.
  • Somit, wie hierin in einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung beschrieben ist, verwendet eine prozessorbasierte Analyse Multimedia-Eingaben (z.B. Videodatenstrom, Bild, Audio) und Kontext, die von der Einheit (z.B. Kamera, Mobiltelefon, Tablett) bereitgestellt werden, einen elektronischen Stundenplan und Crowdsource-Informationen wie bewährte Verfahren und Benchmark. Der Analysevorgang kann Verlaufsprotokolle (z.B. von Schüler, Klassenzimmer, Ressource) und Kohorten (z.B. Leistungsbericht, Ressourcenindex) berücksichtigen.
  • Beim Erkennen und Analysieren von Klassenzimmer-Ressourcen steht u.a. das Filtern von Objekten, Identifikation und Abgleichen mit Benchmark-Artefakten aus anderen Klassenzimmern oder Schulen mittels visueller Analytik, die auf eine Klassenzimmerumgebung von schlechter oder guter Qualität hinweist, im Vordergrund.
  • Beim Erkennen und Analysieren des Schülerverhaltens im Klassenzimmer steht u.a. das Suchen nach Mustern bei Anwesenheit, Aktivität, Verhalten sowie Interaktionen aus einer Multimediaeingabe im Vordergrund, die auf eine schlechte Umgebung und unerwünschte Schülerergebnisse hinweisen.
  • Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung nimmt ein kundenspezifisches Softwaredienstprogramm zum Filtern von Objekten einen Videodatenstrom aus einer oder mehreren Einheiten (überwiegend aus kostengünstigen Einheiten) oder einer zuvor aufgezeichneten Quelle über eine drahtlose Netzwerk-und Server-Lösung oder ein Peer-to-Peer-Protokoll entgegen. Es verwendet Hintergrundsubtraktion, Oberflächenerkennung und Softwaredienstprogramme, um zwischen beweglichen und unbeweglichen Objekten zu unterscheiden. Der Objektidentifikationsprozess verwendet die Objekte und kategorisiert sie weiter. Zu Kategorisierungen für bewegliche Objekte gehören: Mensch, Schüler, Gast, Lehrer, Administrator, Forscher, Klassenhaustier, menschlicher Arm, menschliches Bein, menschliches Gesicht, Augen, Kopf, Torso und so weiter. Zu Kategorien für unbewegliche Objekte gehören, ohne darauf beschränkt zu sein, Stuhl, Schreibtisch, Tisch, Wand, Boden, Tablett, Telefon, Stift, Poster, Beleuchtungskörper, Kreidetafel, Whiteboard, Hefter, Laptop und mehr. Eine Objektkategorisierung wird durch einen protokollierten Modellabgleich und persönliche Erkennung und Identifikation ermöglicht. Ein kundenspezifisches Objekterkennungstool wird eingesetzt, das aus einem Datenspeicher mit Objektmodellen und einem neuronalen Netzwerk besteht, das so trainiert wurde, dass es die von den Modellen dargestellten Objekte erkennt.
  • Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung stammen bewegliche Objektmodelle wie beispielsweise Schüler/Lehrer/Administrator von einer Systemkonfiguration, bei der die Klassenliste und Frontalaufnahmen vom Gesicht des Personals mit Namen in das System geladen werden. Mittels dieser registrierten Informationen identifiziert das System Leute in dem Klassenzimmer, wenn sie ein Klassenzimmer betreten und in die Kamera schauen. Nach einer biometrischen Identifikation kennzeichnet das System den Einzelnen und folgt seinen Bewegungen über eine gesamte Aufzeichnungsperiode. Verbunden mit der Systemerkennung von menschlichen Gliedmaßen sowie Blickerkennung kategorisiert das System bewegliche Objekte weiter beruhend auf der Körpersprache. Zum Beispiel würde ein Schüler, der ruhig dasitzt und in ein Heft schreibt, als beschäftigt kategorisiert werden, aber wenn der Lehrer spricht und die Mehrheit der Blicke des Schülers nicht auf den Lehrer gerichtet sind, erwähnt die Kategorisierung, dass sich der Lehrer nicht mit dem Schüler beschäftigt.
  • Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen enthält die vorliegende Erfindung einen Mechanismus, um zu gestatten, dass eine Lehrereingabe dazu beiträgt, eine falsche Systembezeichnung eines Schüleraffekts zu berichtigen. Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung lernt und bezeichnet das System Schüler- und Lehreraffekte vom Erfassen von Bewegungen, Körpersprache, Interaktionen und Gesprächen mit einem Lehrer. Zu den Affektinstanzen gehören, ohne darauf beschränkt zu sein: Langeweile, Irritation, Freude, Flow-Erleben und Frustration.
  • Gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung nimmt ein kognitiver Agent beruhend auf einer Objektanalyse, gespeicherten Aufzeichnungen (der Schülerleistung, Klassenlisten, Thema, Prüfungsnoten usw.) und beobachteten Verhaltensweisen Eingriffe vor. Der kognitive Agent wird so trainiert, dass er die affektiven Bedeutungen von Körpersprache versteht. Der kognitive Agent wird des Weiteren so trainiert, dass er das Zusammenspiel von Bedeutungen hinter menschlicher Interaktion versteht. Während das System verwendet wird, wird laufend ein Video des Klassenzimmers aufgezeichnet und dem kognitiven System für Empfehlungen übergeben. Das kognitive System wird folglich an einer Fülle von praktisch unbegrenztem Videomaterial über menschliche Interaktion trainiert, das im Web zu finden ist. Einige dieser Interaktionen werden bezeichnet, wie in dem pervasiven Affekt der Szene (z.B. jeder hörte ruhig zu) und dem Affekt von außenstehenden Einzelnen (z.B. Simon war frustriert und zeigte dies, indem er seinen Kopf energisch schüttelte). Nachdem das kognitive System trainiert wurde, wendet es das Szenenverständnis auf die ihm übergebenen Klassenzimmer-Videos an.
  • Damit der Benutzer nur die gewünschten Benachrichtigungen empfängt, nutzen eine oder mehrere Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung ein Bewertungssystem, das jeder Benachrichtigung einen Wichtigkeitsgrad und eine Kategorisierung zuordnet. Zum Beispiel ist es unwahrscheinlich, dass viele Lehrer jede Minute Benachrichtigungen empfangen möchten, die sie darüber informieren, dass die Schüler aufmerksam sind. Diese Art von Benachrichtigung ist für Lehrer jeglichen Erfahrungsgrads meistens offensichtlich. Dieser Grad an Informationen, der als protokollierte Informationen bezeichnet wird (alle identifizierbaren Ereignisse/pervasiver Affekt/individueller Affekt), wird protokolliert. Das Empfangen von Benachrichtigungen über all diese Informationen lenkt Lehrer gegebenenfalls jedoch mehr ab als dass es ihnen hilft. Daher werden andere Grade der Wichtigkeit von Benachrichtigungen und der Kategorisierung festgelegt. In verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung beruhen Benachrichtigungen auf den Ergebnissen der Analyse von beweglichen oder unbeweglichen Objekten sowie dem Zusammenspiel von beiden, was zu Benachrichtigungskategorien führt.
  • Zu Benachrichtigungskategorien gehören, ohne darauf beschränkt zu sein: Leute, Umgebung, Einzelner, Gruppe, äußerst positiv, positiv, wenig positiv, äußerst negativ, negativ, wenig negativ, neutral und Status. Durch das hierin beschriebene System kann ein Benutzer/Administrator Arten von Informationen und Situationen festlegen, über die er sofort benachrichtigt und/oder nur zum Zweck der Durchsicht benachrichtigt werden möchten. Während sie auswählen, über welche Situationen sie benachrichtigt werden sollen, sind sie somit in der Lage, aus drei Aktionen zu wählen: protokollieren, sofort benachrichtigen, am Ende des Tages benachrichtigen. Verschiedene Interessenvertreter müssen gegebenenfalls über verschiedene Situationen informiert werden. Zum Beispiel kann ein Lehrer das System so einstellen, dass es ihn über negative und äußerst negative Ereignisse, an denen Gruppen von Schülern beteiligt sind, benachrichtigt. Ein Facility-Manager kann das System so einstellen, dass es ihn über negative Umgebungssituationen benachrichtigt, so dass er Akquisitionen priorisieren kann.
  • Zusätzlich zum Berichten über Situationen in dem Klassenzimmer gestattet die vorliegende Erfindung ein Feedback von dem Benutzer mittels Text oder Sprache. Aufgrund der Erkenntnis, dass die kognitive Komponente nicht unfehlbar ist, enthält die vorliegende Erfindung ein Feedback-System, das es Benutzern gestattet, eine Situation neu zu bezeichnen, über die sie benachrichtigt wurden, und/oder alternative Korrekturen zu empfehlen, um Probleme mit unbeweglichen Objekten in dem Klassenzimmer zu lösen. Nachdem ihm Korrektur-Feedback bereitgestellt wurde, behält der kognitive Agent/die kognitive Komponente einen Hinweis bei, dass eine Situation falsch bezeichnet wurde, und nutzt dieses Wissen bei der Bezeichnung zukünftiger Situationen.
  • Benachrichtigungen werden mithilfe des Dashboards der Erfindung vorgenommen, bei dem es sich um eine webbasierte Anwendung handelt, die eine Smartphone-Schnittstelle enthält.
  • In einigen Ausführungsformen stellt die vorliegende Erfindung eine standardisierte Klassenzimmerüberwachungs- und -verwaltungseinheit bereit. Wenn die Umgebung des Klassenzimmers zum Beispiel so schlecht ist, dass sich Schüler in der Folge nicht mehr engagieren, ist die vorliegende Erfindung von großem Nutzen für die Benachrichtigung der Lehrkraft. Das System wird somit errichtet, um mittels Video mit geringer oder hoher Auflösung Umgebungen von Klassenzimmern zu erkennen und zu melden und Schüler zu identifizieren.
  • In zusätzlichen Ausführungsformen stellt die vorliegende Erfindung ein Gesichtsidentifizierungsdienstprogramm bereit. Bei dem Dienstprogramm handelt es sich insofern um einen intelligenten Gesichtsdetektor, als er Kontextinformationen, darunter den Raum und die Uhrzeit, verwendet, um ein Klassenverzeichnis zu erhalten. Folglich werden Gesichter mit einem sehr kleinen Datensatz verglichen, der einen niedrigeren Identifikationsschwellenwert ermöglicht, was bei Verwendung von Bildverarbeitung mit niedriger Auflösung wiederum die Arbeitsweise unterstützt.
  • Eine drahtlose Verbindung (z.B. eine WiFi-Verbindung zum Internet) in dem Klassenzimmer gestattet einem Lehrer die Interaktion mit der Einheit über eine drahtlose Netzwerk-und-Serverlösung oder bei einer Peer-to-Peer-Lösung. Weitere kundenspezifische Softwaredienstprogramme gestatten es dem Administrator oder Lehrer, leicht eine virtuelle Lehrerhilfe für das Klassenzimmer zu nutzen, die auf das Verhalten von Schülern Acht gibt, während sich der Lehrer auf etwas anderes konzentriert.
  • In einer oder mehreren Ausführungsformen stellt die vorliegende Erfindung ein System und ein Verfahren zum Erzeugen eines kognitiven Dashboards für die Benutzer einer Lernumgebung bereit, das aus einem oder mehreren Sensorelementen, die die Objekte und Ereignisse in der Lernumgebung, Protokollinformationen über die erwarteten Aktivitäten, Identitäten und Entitäten in der Lernumgebung erkennen, einem Verarbeitungselement, das in der Lage ist, die vorhandenen sensorischen und Protokollinformationen zu verarbeiten, und/oder einer oder mehreren Berechnungsengines zur Berechnung sensorischer Analytik, um Anwesenheit, Aktivität, Verhalten und Interaktion zu berechnen; einer oder mehreren Berechnungsengines zur Berechnung sensorischer Analytik, um den Zustand der einzelnen Elemente (z.B. Stuhl, Schreibtisch, Wandfarbe) der Lernumgebungsinfrastruktur zu berechnen; einer Berechnungsengine, um den Zustand der einzelnen Elemente zu einem gesamten Klassenzimmerzustand für effektives Lernen beruhend auf ständigen, von kostengünstigen Einheiten erfassten Multimediainformationen, dynamischen Aktivitäten im Klassenzimmer und weiteren Kontextinformationen zusammenzufassen; einer Anzeigeengine mit der Fähigkeit, auf dem Bildschirm Trends bei Anwesenheit, Aktivität, Verhalten und Interaktionen zu zeigen, die auf weniger gewünschte Schülerergebnisse hinweisen; einer Interaktionsengine mit der Fähigkeit, mit dem Benutzer über Analyseergebnisse in Dialogverkehr zu treten, deren Fähigkeit, eine Änderung durchzuführen, höchstwahrscheinlich ist; und/oder einer virtuellen Lehrerhilfe für das Klassenzimmer, die auf das Schülerverhalten Acht geben kann, während sich der Lehrer auf etwas anderes konzentriert, besteht.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung schließt das Erkennen der Notwendigkeit für das Verwalten von Klassenzimmer-Artefakten ein Überwachen von Klassenzimmer-Ressourcen, Gesichtserkennung, Erkennung der Anwesenheit von Schülern usw. ein.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird das Analysieren einer Notwendigkeit durch eine Analyse einer vergangenen Historie von Ressourcen, einem einzelnen Schüler oder einer Kohorte bestimmt und geformt.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung schließt ein Benchmark-Abgleich eine visuelle Analytik von Video und Bildern geringer Qualität, die Verwendung eines Bewertungsdienstprogramms für Ressourcen aus anderen Klassenzimmern derselben Schule oder von anderen Schulen, die Überwachung der Ressourcenqualität und -kommunikation usw. ein.
  • Eine oder mehrere Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können in einer Cloud-Computing-Umgebung realisiert werden. Es sei von vornherein klargestellt, dass das Umsetzen der hierin angeführten Lehren nicht auf eine Cloud-Computing-Umgebung beschränkt ist, obwohl diese Offenbarung eine ausführliche Beschreibung von Cloud-Computing enthält. Vielmehr können Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung gemeinsam mit jeder beliebigen weiteren Art von jetzt bekannter oder später erfundener Datenverarbeitungsumgebung umgesetzt werden.
  • Cloud-Computing ist ein Servicebereitstellungsmodell zum Ermöglichen eines problemlosen bedarfsgesteuerten Netzwerkzugriffs auf einen gemeinsam genutzten Pool von konfigurierbaren Datenverarbeitungsressourcen (z.B. Netzwerke, Netzwerkbandbreite, Server, Verarbeitung, Hauptspeicher, Speicher, Anwendungen, virtuelle Maschinen und Dienste), die mit minimalem Verwaltungsaufwand bzw. minimaler Interaktion mit einem Anbieter des Service schnell bereitgestellt und freigegeben werden können. Dieses Cloud-Modell kann mindestens fünf Eigenschaften enthalten, mindestens drei Dienstmodelle und mindestens vier Implementierungsmodelle.
  • Bei den Eigenschaften handelt es sich um die folgenden:
  • On-Demand Self-Service: Ein Cloud-Nutzer kann einseitig automatisch nach Bedarf für Datenverarbeitungsfunktionen wie Serverzeit und Netzwerkspeicher sorgen, ohne dass eine menschliche Interaktion mit dem Anbieter der Dienste erforderlich ist.
  • Broad Network Access: Es sind Funktionen über ein Netzwerk verfügbar, auf die durch Standardmechanismen zugegriffen wird, welche die Verwendung durch heterogene Thin- oder Thick-Client-Plattformen (z.B. Mobiltelefone, Laptops und PDAs) unterstützen.
  • Resource-Pooling: Die Datenverarbeitungsressourcen des Anbieters werden zusammengeschlossen, um mehreren Nutzern unter Verwendung eines Multi-Tenant-Modells zu dienen, wobei verschiedene physische und virtuelle Ressourcen dynamisch nach Bedarf zugewiesen und neu zugewiesen werden. Es gibt eine gefühlte Standortunabhängigkeit, da der Nutzer allgemein keine Kontrolle bzw. Kenntnis über den genauen Standort der bereitgestellten Ressourcen hat, aber in der Lage sein kann, einen Standort auf einer höheren Abstraktionsebene festzulegen (z.B. Land, Staat oder Rechenzentrum).
  • Rapid Elasticity: Funktionen können für eine schnelle horizontale Skalierung (scale out) schnell und elastisch bereitgestellt werden, in einigen Fällen auch automatisch, und für ein schnelles Scale-in schnell freigegeben werden. Für den Nutzer erscheinen die für das Bereitstellen verfügbaren Funktionen häufig unbegrenzt und sie können jederzeit in jeder beliebigen Menge gekauft werden.
  • Measured Service: Cloud-Systeme steuern und optimieren die Verwendung von Ressourcen automatisch, indem sie eine Messfunktion auf einer gewissen Abstraktionsebene nutzen, die für die Art von Dienst geeignet ist (z.B. Speicher, Verarbeitung, Bandbreite sowie aktive Benutzerkonten). Der Ressourcen-Verbrauch kann überwacht, gesteuert und gemeldet werden, wodurch sowohl für den Anbieter als auch für den Nutzer des verwendeten Dienstes Transparenz geschaffen wird.
  • Bei den Dienstmodellen handelt es sich um die Folgenden:
  • Software as a Service (SaaS): Die dem Nutzer bereitgestellte Funktion besteht darin, die in einer Cloud-Infrastruktur laufenden Anwendungen des Anbieters zu verwenden. Die Anwendungen sind über eine Thin-Client-Schnittstelle wie einen Web-Browser (z.B. auf dem Web beruhende E-Mail) von verschiedenen Client-Einheiten her zugänglich. Der Nutzer verwaltet bzw. steuert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur nicht, darunter das Netzwerk, Server, Betriebssysteme, Speicher bzw. sogar einzelne Anwendungsfunktionen, mit der möglichen Ausnahme von eingeschränkten benutzerspezifischen Anwendungskonfigurationseinstellungen.
  • Platform as a Service (PaaS): Die dem Nutzer bereitgestellte Funktion besteht darin, durch einen Nutzer erstellte bzw. erhaltene Anwendungen, die unter Verwendung von durch den Anbieter unterstützten Programmiersprachen und Tools erstellt wurden, in der Cloud-Infrastruktur einzusetzen. Der Nutzer verwaltet bzw. steuert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur nicht, darunter Netzwerke, Server, Betriebssysteme bzw. Speicher, hat aber die Kontrolle über die eingesetzten Anwendungen und möglicherweise über Konfigurationen des Application Hosting Environment.
  • Infrastructure as a Service (laaS): Die dem Nutzer bereitgestellte Funktion besteht darin, das Verarbeiten, Speicher, Netzwerke und andere grundlegende Datenverarbeitungsressourcen bereitzustellen, wobei der Nutzer in der Lage ist, beliebige Software einzusetzen und auszuführen, zu der Betriebssysteme und Anwendungen gehören können. Der Nutzer verwaltet bzw. steuert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur nicht, hat aber die Kontrolle über Betriebssysteme, Speicher, eingesetzte Anwendungen und möglicherweise eine eingeschränkte Kontrolle über ausgewählte Netzwerkkomponenten (z.B. Host-Firewalls).
  • Bei den Einsatzmodellen handelt es sich um die folgenden:
    • Private Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird einzig und allein für eine Organisation betrieben. Sie kann durch die Organisation oder einen Dritten verwaltet werden und kann sich in den eigenen Räumen oder in fremden Räumen befinden.
  • Community Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird von mehreren Organisationen gemeinsam genutzt und unterstützt eine spezielle Benutzergemeinschaft, die gemeinsame Angelegenheiten hat (z.B. Mission, Sicherheitsanforderungen, Richtlinien sowie Überlegungen bezüglich der Einhaltung von Vorschriften). Sie kann durch die Organisationen oder einen Dritten verwaltet werden und kann in den eigenen Räumen oder fremden Räumen stehen.
  • Public Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird der allgemeinen Öffentlichkeit oder einer großen Industriegruppe zur Verfügung gestellt und sie gehört einer Cloud-Dienste verkaufenden Organisation.
  • Hybrid Cloud: Die Cloud-Infrastruktur ist eine Zusammensetzung aus zwei oder mehreren Clouds (privat, Benutzergemeinschaft oder öffentlich), die zwar einzelne Einheiten bleiben, aber durch eine standardisierte oder proprietäre Technologie miteinander verbunden sind, die Daten- und Anwendungsportierbarkeit ermöglicht (z.B. Cloud-Zielgruppenverteilung für den Lastenausgleich zwischen Clouds).
  • Eine Cloud-Computing-Umgebung ist dienstorientiert mit Fokus auf Statusunabhängigkeit, geringer Kopplung, Modularität und semantischer Interoperabilität. Im Herzen von Cloud-Computing liegt eine Infrastruktur, die ein Netzwerk aus zusammengeschalteten Knoten aufweist.
  • Unter Bezugnahme auf 12 ist die veranschaulichende Cloud-Computing-Umgebung 50 abgebildet. Wie gezeigt ist, weist die Cloud-Computing-Umgebung 50 einen oder mehrere Cloud-Computing-Knoten 10 auf, mit denen von Cloud-Nutzern verwendete lokale Datenverarbeitungseinheiten wie der elektronische Assistent (PDA, personal digital assistant) oder das Mobiltelefon 54A, der Desktop-Computer 54B, der Laptop-Computer 54C und/oder das Automobil-Computer-System 54N Daten austauschen können. Die Knoten 10 können miteinander Daten austauschen. Sie können physisch oder virtuell in ein oder mehrere Netzwerke wie private, Benutzergemeinschafts-, öffentliche oder hybride Clouds gruppiert werden (nicht gezeigt), wie vorstehend beschrieben wurde, oder in eine Kombination daraus. Dies ermöglicht es der Cloud-Computing-Umgebung 50, Infrastruktur, Plattformen und/oder Software als Dienst anzubieten, für die ein Cloud-Nutzer keine Ressourcen auf einer lokalen Datenverarbeitungseinheit vorhalten muss. Es sei darauf hingewiesen, dass die Arten von in 12 gezeigten Datenverarbeitungseinheiten 54A bis 54N lediglich veranschaulichend sein sollen und dass die Datenverarbeitungsknoten 10 und die Cloud-Computing-Umgebung 50 über eine beliebige Art Netzwerk und/oder über eine beliebige Art von über ein Netzwerk aufrufbarer Verbindung (z.B. unter Verwendung eines Web-Browsers) mit einer beliebigen Art von computergestützter Einheit Daten austauschen können. Unter Bezugnahme auf 13 wird ein Satz von funktionalen Abstraktionsschichten gezeigt, die durch die Cloud-Computing-Umgebung 50 (12) bereitgestellt werden. Es sollte von vornherein klar sein, dass die in 13 gezeigten Komponenten, Schichten und Funktionen lediglich veranschaulichend sein sollen und Ausführungsformen der Erfindung nicht darauf beschränkt sind. Wie abgebildet ist, werden die folgenden Schichten und entsprechenden Funktionen bereitgestellt:
  • Eine Hardware- und Software-Schicht 60 enthält Hardware- und Software-Komponenten. Zu Beispielen für Hardware-Komponenten gehören Mainframe-Computer 61; auf der RISC-(Reduced-Instruction-Set-Computer-)Architektur beruhende Server 62; Server 63; Blade-Server 64; Speichereinheiten 65; und Netzwerke sowie Netzwerkkomponenten 66. In einigen Ausführungsformen beinhalten Software-Komponenten eine Netzwerk-Anwendungsserver-Software 67 und Datenbank-Software 68.
  • Die Virtualisierungsschicht 70 stellt eine Abstraktionsschicht bereit, aus der die folgenden Beispiele für virtuelle Einheiten bereitgestellt werden können: virtuelle Server 71; virtueller Speicher 72; virtuelle Netzwerke 73, darunter virtuelle private Netzwerke; virtuelle Anwendungen und Betriebssysteme 74; und virtuelle Clients 75.
  • In einem Beispiel kann die Verwaltungsschicht 80 die nachstehend beschriebenen Funktionen bereitstellen. Eine Ressourcen-Bereitstellung 81 stellt die dynamische Beschaffung von Datenverarbeitungsressourcen sowie anderen Ressourcen bereit, die zum Durchführen von Aufgaben innerhalb der Cloud-Computing-Umgebung verwendet werden. Ein Messen und eine Preisfindung 82 stellen die Kostenverfolgung beim Verwenden von Ressourcen innerhalb der Cloud-Computing-Umgebung sowie die Abrechnung oder Rechnungsstellung für den Verbrauch dieser Ressourcen bereit. In einem Beispiel können diese Ressourcen Anwendungs-Software-Lizenzen aufweisen. Die Sicherheit stellt die Identitätsüberprüfung für Cloud-Nutzer und Aufgaben sowie Schutz für Daten und andere Ressourcen bereit. Ein Benutzerportal 83 stellt Nutzern und Systemadministratoren den Zugang zu der Cloud-Computing-Umgebung bereit. Eine Verwaltung des Dienstumfangs 84 stellt die Zuordnung und Verwaltung von Cloud-Computing-Ressourcen bereit, so dass die benötigten Dienstziele erreicht werden. Ein Planen und Erfüllen von Vereinbarungen zum Dienstumfang (SLA, Service Level Agreement) 85 stellt die Anordnung vorab und die Beschaffung von Cloud-Computing-Ressourcen, für die eine zukünftige Anforderung vorausgesehen wird, gemäß einem SLA bereit.
  • Eine Arbeitslastschicht 90 stellt Beispiele für die Funktionalität bereit, für welche die Cloud-Computing-Umgebung verwendet werden kann. Zu Beispielen für Arbeitslasten und Funktionen, die von dieser Schicht bereitgestellt werden können, gehören: Abbildung und Navigation 91; Software-Entwicklung und Lebenszyklusverwaltung 92; Bereitstellung von Ausbildung in virtuellen Klassenzimmern 93; Datenanalytikverarbeitung 94; Transaktionsverarbeitung 95; und Klassenzimmerressourcen-Konfiguration und Verbesserungsverarbeitung 96, die eine oder mehrere Merkmale der vorliegenden Erfindung durchführen kann.
  • Die hierin verwendete Terminologie dient lediglich dazu, bestimmte Ausführungsformen zu beschreiben und sollte nicht als Einschränkung der vorliegenden Erfindung verstanden werden. Die Singular-Formen „ein“, „eine“ und „der“, „die“, „das“ sollen in der Verwendung hierin auch die Pluralformen einschließen, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes angibt. Es wird des Weiteren darauf hingewiesen, dass die Begriffe „aufweist“ und/oder „aufweisend“, wenn sie in dieser Beschreibung verwendet werden, das Vorhandensein von angegebenen Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Operationen, Elementen und/oder Komponenten bezeichnen, das Vorhandensein oder das Hinzufügen von einem oder mehreren anderen/weiteren Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Operationen, Elementen, Komponenten und/oder Gruppen davon jedoch nicht ausschließen.
  • Die entsprechenden Strukturen, Materialien, Aktionen und Äquivalente von allen Mitteln beziehungsweise Schritt-plus-Funktion-Elementen (step plus function elements) in den nachstehenden Ansprüchen sollen jedwede Struktur, jedwedes Material oder jedwede Aktion zur Ausführung der Funktion in Verbindung mit weiteren beanspruchten Elementen, die im Einzelnen beansprucht werden, mit einschließen. Die Beschreibung von verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung erfolgte zum Zweck der Veranschaulichung und Erläuterung, soll aber nicht erschöpfend oder auf die vorliegende Erfindung in der offenbarten Form beschränkt sein. Viele Änderungen und Varianten sind für den Fachmann erkennbar, ohne vom Umfang der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Die Ausführungsform wurde gewählt und beschrieben, um die Grundgedanken der vorliegenden Erfindung und die praktische Anwendung bestmöglich zu erklären und um anderen Fachleuten das Verständnis der vorliegenden Erfindung hinsichtlich verschiedener Ausführungsformen mit verschiedenen Änderungen, wie sie für die jeweilige vorgesehene Verwendung geeignet sind, zu ermöglichen.
  • In der vorliegenden Erfindung beschriebene Verfahren können durch die Verwendung eines VHDL-(VHSIC Hardware Description Language-)Programms und eines VHDL-Chips ausgeführt werden. VHDL ist eine beispielhafte Entwurfs-Einstiegssprache für im Feld programmierbare Gatter-Anordnungen (FPGAs, Field Programmable Gate Arrays), anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs, Application Specific Integrated Circuits) und andere ähnliche elektronische Einheiten. (Lediglich) als ein weiteres Beispiel können eine oder mehrere hierin beschriebene, durch einen Computer ausgeführte (z.B. in Software) Verfahren durch ein auf Hardware beruhendes VHDL-Programm nachgebildet werden, das dann auf einen VHDL-Chip wie zum Beispiel einen FPGA angewendet werden kann.
  • Bei der vorliegenden Erfindung kann es sich um ein System, ein Verfahren und/oder ein Computerprogrammprodukt auf jeder möglichen Integrationsstufe technischer Details handeln. Das Computerprogrammprodukt kann (ein) durch einen Computer lesbare(s) Speichermedium (oder -medien) beinhalten, auf dem/denen durch einen Computer lesbare Programmanweisungen gespeichert sind, um einen Prozessor dazu zu veranlassen, Aspekte der vorliegenden Erfindung auszuführen.
  • Bei dem durch einen Computer lesbaren Speichermedium kann es sich um eine physische Einheit handeln, die Anweisungen zur Verwendung durch ein System zur Ausführung von Anweisungen behalten und speichern kann. Bei dem durch einen Computer lesbaren Speichermedium kann es sich zum Beispiel um eine elektronische Speichereinheit, eine magnetische Speichereinheit, eine optische Speichereinheit, eine elektromagnetische Speichereinheit, eine Halbleiterspeichereinheit oder jede geeignete Kombination daraus handeln, ohne auf diese beschränkt zu sein. Zu einer nicht erschöpfenden Liste spezifischerer Beispiele des durch einen Computer lesbaren Speichermediums gehören die Folgenden: eine tragbare Computerdiskette, eine Festplatte, ein Direktzugriffsspeicher (RAM), ein Nur-Lese-Speicher (ROM), ein löschbarer programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EPROM bzw. Flash-Speicher), ein statischer Direktzugriffsspeicher (SRAM), ein tragbarer Kompaktspeicherplatte-Nur-Lese-Speicher (CD-ROM), eine DVD (digital versatile disc), ein Speicher-Stick, eine Diskette, eine mechanisch kodierte Einheit wie zum Beispiel Lochkarten oder gehobene Strukturen in einer Rille, auf denen Anweisungen gespeichert sind, und jede geeignete Kombination daraus. Ein durch einen Computer lesbares Speichermedium soll in der Verwendung hierin nicht als flüchtige Signale an sich aufgefasst werden, wie zum Beispiel Funkwellen oder andere sich frei ausbreitende elektromagnetische Wellen, elektromagnetische Wellen, die sich durch einen Wellenleiter oder ein anderes Übertragungsmedium ausbreiten (z.B. durch ein Glasfaserkabel geleitete Lichtimpulse) oder durch einen Draht übertragene elektrische Signale.
  • Hierin beschriebene, durch einen Computer lesbare Programmanweisungen können von einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium auf jeweilige Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheiten oder über ein Netzwerk wie zum Beispiel das Internet, ein lokales Netzwerk, ein Weitverkehrsnetz und/oder ein drahtloses Netzwerk auf einen externen Computer oder eine externe Speichereinheit heruntergeladen werden. Das Netzwerk kann Kupferübertragungskabel, Lichtwellenübertragungsleiter, drahtlose Übertragung, Leitwegrechner, Firewalls, Vermittlungseinheiten, Gateway-Computer und/oder Edge-Server aufweisen. Eine Netzwerkadapterkarte oder Netzwerkschnittstelle in jeder Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheit empfängt durch einen Computer lesbare Programmanweisungen aus dem Netzwerk und leitet die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen zur Speicherung in einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium innerhalb der entsprechenden Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheit weiter.
  • Bei durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen zum Ausführen von Arbeitsschritten der vorliegenden Erfindung kann es sich um Assembler-Anweisungen, ISA-Anweisungen (Instruction-Set-Architecture), Maschinenanweisungen, maschinenabhängige Anweisungen, Mikrocode, Firmware-Anweisungen, zustandssetzende Daten oder entweder Quellcode oder Objektcode handeln, die in einer beliebigen Kombination aus einer oder mehreren Programmiersprachen geschrieben werden, darunter eine objektorientierte Programmiersprache wie Java, Smalltalk, C++ o.ä. sowie herkömmliche prozedurale Programmiersprachen wie die Programmiersprache „C“ oder ähnliche Programmiersprachen. Die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können vollständig auf dem Computer des Benutzers, teilweise auf dem Computer des Benutzers, als eigenständiges Software-Paket, teilweise auf dem Computer des Benutzers und teilweise auf einem fernen Computer oder vollständig auf dem fernen Computer oder Server ausgeführt werden. In letzterem Fall kann der entfernt angeordnete Computer mit dem Computer des Benutzers durch eine beliebige Art Netzwerk verbunden sein, darunter ein lokales Netzwerk (LAN) oder ein Weitverkehrsnetz (WAN), oder die Verbindung kann mit einem externen Computer hergestellt werden (zum Beispiel über das Internet unter Verwendung eines Internet-Dienstanbieters). In einigen Ausführungsformen können elektronische Schaltungen, darunter zum Beispiel programmierbare Logikschaltungen, im Feld programmierbare Gatter-Anordnungen (FPGA, field programmable gate arrays) oder programmierbare Logikanordnungen (PLA, programmable logic arrays) die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen ausführen, indem sie Zustandsinformationen der durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen nutzen, um die elektronischen Schaltungen zu personalisieren, um Aspekte der vorliegenden Erfindung durchzuführen.
  • Aspekte der vorliegenden Erfindung sind hierin unter Bezugnahme auf Ablaufpläne und/oder Blockschaltbilder bzw. Schaubilder von Verfahren, Vorrichtungen (Systemen) und Computerprogrammprodukten gemäß Ausführungsformen der Erfindung beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass jeder Block der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder sowie Kombinationen von Blöcken in den Ablaufplänen und/oder den Blockschaltbildern bzw. Schaubildern mittels durch einen Computer lesbare Programmanweisungen ausgeführt werden können.
  • Diese durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können einem Prozessor eines Universalcomputers, eines Spezialcomputers oder einer anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung bereitgestellt werden, um eine Maschine zu erzeugen, so dass die über den Prozessor des Computers bzw. der anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung ausgeführten Anweisungen ein Mittel zur Umsetzung der in dem Block bzw. den Blöcken der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder festgelegten Funktionen/Schritte erzeugen. Diese durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können auch auf einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium gespeichert sein, das einen Computer, eine programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung und/oder andere Einheiten so steuern kann, dass sie auf eine bestimmte Art funktionieren, so dass das durch einen Computer lesbare Speichermedium, auf dem Anweisungen gespeichert sind, ein Herstellungsprodukt aufweist, darunter Anweisungen, welche Aspekte der/des in dem Block bzw. den Blöcken des Ablaufplans und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder angegebenen Funktion/Schritts umsetzen.
  • Die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können auch auf einen Computer, eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung oder eine andere Einheit geladen werden, um das Ausführen einer Reihe von Prozessschritten auf dem Computer bzw. der anderen programmierbaren Vorrichtung oder anderen Einheit zu verursachen, um einen auf einem Computer ausgeführten Prozess zu erzeugen, so dass die auf dem Computer, einer anderen programmierbaren Vorrichtung oder einer anderen Einheit ausgeführten Anweisungen die in dem Block bzw. den Blöcken der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder festgelegten Funktionen/Schritte umsetzen.
  • Die Ablaufpläne und die Blockschaltbilder bzw. Schaubilder in den Figuren veranschaulichen die Architektur, die Funktionalität und den Betrieb möglicher Ausführungen von Systemen, Verfahren und Computerprogrammprodukten gemäß verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. In diesem Zusammenhang kann jeder Block in den Ablaufplänen oder Blockschaltbildern bzw. Schaubildern ein Modul, ein Segment oder einen Teil von Anweisungen darstellen, die eine oder mehrere ausführbare Anweisungen zur Ausführung der bestimmten logischen Funktion(en) aufweisen. In einigen alternativen Ausführungen können die in dem Block angegebenen Funktionen in einer anderen Reihenfolge als in den Figuren gezeigt stattfinden. Zwei nacheinander gezeigte Blöcke können zum Beispiel in Wirklichkeit im Wesentlichen gleichzeitig ausgeführt werden, oder die Blöcke können manchmal je nach entsprechender Funktionalität in umgekehrter Reihenfolge ausgeführt werden. Es ist ferner anzumerken, dass jeder Block der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder und/oder der Ablaufpläne sowie Kombinationen aus Blöcken in den Blockschaltbildern bzw. Schaubildern und/oder den Ablaufplänen durch spezielle auf Hardware beruhende Systeme umgesetzt werden können, welche die festgelegten Funktionen oder Schritte durchführen, oder Kombinationen aus Spezial-Hardware und Computeranweisungen ausführen.
  • Nachdem somit Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung der vorliegenden Anmeldung ausführlich und durch Bezugnahme auf veranschaulichende Ausführungsformen davon beschrieben wurden, ist ersichtlich, dass Änderungen und Varianten möglich sind, ohne vom Umfang der in den beigefügten Ansprüchen definierten vorliegenden Erfindung abzuweichen.

Claims (25)

  1. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren, das aufweist: Überwachen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen in einem Klassenzimmer beruhend auf Sensormesswerten von einer oder mehreren Überwachungseinheiten in dem Klassenzimmer; Bewerten, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Zuständen der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen; Identifizieren, durch einen oder mehrere Prozessoren, von unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen, deren Zustände zu Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen führen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern; Identifizieren, durch einen oder mehrere Prozessoren, eines Vorhandenseins von beweglichen Objekten und Aktivitäten durch bewegliche Objekte in dem Klassenzimmer, die das Lernen durch die Schüler in dem Klassenzimmer behindern; Festlegen, durch einen oder mehrere Prozessoren, eines Klassenzimmerindexes des Klassenzimmers beruhend auf den Zuständen der unbeweglichen Objekte und des Vorhandenseins von den beweglichen Objekten und der Aktivitäten durch die beweglichen Objekte in dem Klassenzimmer; Feststellen, durch einen oder mehrere Prozessoren, ob der Klassenzimmerindex einen vorher festgelegten Schwellenwert überschreitet; und als Reaktion auf die Feststellung, dass der Klassenzimmerindex den vorher festgelegten Schwellenwert überschreitet, Ausgeben von Anweisungen, durch einen oder mehrere Prozessoren, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu ändern, deren Zustände zu den Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen führen, die das Lernen durch die Schüler in dem Klassenzimmer behindern.
  2. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren aufweist: Trainieren, durch einen oder mehrere Prozessoren, eines kognitiven Systems, um Änderungen an physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf vorherigen Sensormesswerten zu erkennen, die vorherige Zustände der physischen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beschreiben; und Übertragen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von erkannten Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen an eine Einheit, die die physischen Klassenzimmer-Ressourcen ändert.
  3. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren aufweist: Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, physische Klassenzimmer-Ressourcen, welche die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben, durch andere physische Klassenzimmer-Ressourcen zu ersetzen, welche nicht die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben.
  4. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen durch eine physische Anordnung von physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht werden und wobei das durch einen Computer ausgeführte Verfahren des Weiteren aufweist: Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, die physischen Klassenzimmer-Ressourcen neu anzuordnen.
  5. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen durch einen Defekt bei einer oder mehreren physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht werden und wobei das durch einen Computer ausgeführte Verfahren des Weiteren aufweist: Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, den Defekt bei der einen oder den mehreren physischen Klassenzimmer-Ressourcen zu reparieren.
  6. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren aufweist: Feststellen, durch einen oder mehrere Prozessoren, der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf einer Analyse von Videozuspielungen aus dem Klassenzimmer, Audiozuspielungen aus dem Klassenzimmer sowie Schüleraufzeichnungen von Schülern in dem Klassenzimmer.
  7. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren aufweist: Anzeigen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Bildern der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer, der beweglichen Objekte in dem Klassenzimmer sowie einer Beschreibung der Anweisungen, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu ändern, auf einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) auf einem fernen Computer; Empfangen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen von dem fernen Computer, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf den Bildern der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer, der beweglichen Objekte in dem Klassenzimmer und der Beschreibung der Anweisungen, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu ändern, weiter anzupassen; und weiteres Anpassen, durch einen oder mehrere Prozessoren, der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf den Anweisungen von dem fernen Computer.
  8. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren, das aufweist: Identifizieren und Quantifizieren, durch einen oder mehrere Prozessoren, von physischen Klassenzimmer-Ressourcen in einem Klassenzimmer beruhend auf Sensormesswerten, die von Sensoren in dem Klassenzimmer empfangen werden; Feststellen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf den Sensormesswerten von den Sensoren in dem Klassenzimmer; Erkennen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von einer oder mehreren der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen bei den physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche von den Sensormesswerten identifiziert wurden; und Anpassen, durch einen oder mehrere Prozessoren, der einen oder der mehreren physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf einer oder mehreren erkannten Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen.
  9. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 8, das des Weiteren aufweist: Trainieren, durch einen oder mehrere Prozessoren, eines kognitiven Systems, um Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf vorherigen Sensormesswerten zu erkennen, die vorherige Zustände der physischen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beschreiben; und Übertragen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von erkannten Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen an eine Einheit, die die physischen Klassenzimmer-Ressourcen ändert.
  10. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 8, das des Weiteren aufweist: Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, eine oder mehrere der physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben, durch eine oder mehrere andere physische Klassenzimmer-Ressourcen zu ersetzen, die nicht die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben.
  11. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen durch eine physische Anordnung der physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht werden und wobei das durch einen Computer ausgeführte Verfahren des Weiteren aufweist: Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, eine oder mehrere der physischen Klassenzimmer-Ressourcen neu anzuordnen, um die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen zu beseitigen.
  12. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen durch einen Defekt bei einer der physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht werden und wobei das durch einen Computer ausgeführte Verfahren des Weiteren aufweist: Erzeugen, durch einen oder mehrere Prozessoren, von Anweisungen, den Defekt bei der einen der physischen Klassenzimmer-Ressourcen zu reparieren.
  13. Durch einen Computer ausgeführtes Verfahren nach Anspruch 8, das des Weiteren aufweist: Feststellen, durch einen oder mehrere Prozessoren, der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf einer Analyse von Videozuspielungen aus dem Klassenzimmer, Audiozuspielungen aus dem Klassenzimmer und Schüleraufzeichnungen von Schülern in dem Klassenzimmer.
  14. Computerprogrammprodukt zum Optimieren von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, wobei das Computerprogrammprodukt eine durch einen Computer lesbare Speichereinheit mit damit realisierten Programmanweisungen aufweist, wobei die Programmanweisungen durch einen Computer lesbar und ausführbar sind, um: unbewegliche Klassenzimmer-Ressourcen in einem Klassenzimmer beruhend auf Sensormesswerten von einer oder mehreren Überwachungseinheiten in dem Klassenzimmer zu überwachen; Zustände der unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu bewerten; unbewegliche Klassenzimmer-Ressourcen zu identifizieren, deren Zustände zu Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen führen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern; ein Vorhandensein von beweglichen Objekten und Aktivitäten durch bewegliche Objekte in dem Klassenzimmer zu identifizieren, die das Lernen durch die Schüler in dem Klassenzimmer behindern; einen Klassenzimmerindex des Klassenzimmers beruhend auf den Zuständen der unbeweglichen Objekte und dem Vorhandensein von den beweglichen Objekten und den Aktivitäten durch die beweglichen Objekte in dem Klassenzimmer festzulegen; festzustellen, ob der Klassenzimmerindex einen vorher festgelegten Schwellenwert überschreitet; und um als Reaktion auf die Feststellung, dass der Klassenzimmerindex den vorher festgelegten Schwellenwert überschreitet, Anweisungen auszugeben, die unbeweglichen Klassenzimmer-Ressourcen zu ändern, deren Zustände zu den Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen führen, die das Lernen durch die Schüler in dem Klassenzimmer behindern.
  15. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 14, wobei die Programmanweisungen des Weiteren durch den Computer lesbar und ausführbar sind, um: ein kognitives System zu trainieren, um Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf vorherigen Sensormesswerten zu erkennen, die vorherige Zustände der physischen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beschreiben; und erkannte Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen an eine Einheit zu übertragen, die die physischen Klassenzimmer-Ressourcen ändert.
  16. Computerprogrammprodukt zum Optimieren von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, wobei das Computerprogrammprodukt eine durch einen Computer lesbare Speichereinheit mit damit realisierten Programmanweisungen aufweist, wobei die Programmanweisungen durch einen Computer lesbar und ausführbar sind, um: beruhend auf Sensormesswerten, die von Sensoren in einem Klassenzimmer empfangen werden, physische Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer zu identifizieren und zu quantifizieren; Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen festzustellen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern; eine oder mehrere der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen der physischen Klassenzimmer-Ressourcen zu erkennen; und die physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf der einen oder den mehreren erkannten Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen anzupassen.
  17. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 16, wobei die Programmanweisungen des Weiteren durch den Computer lesbar und ausführbar sind, um: ein kognitives System zu trainieren, um Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf vorherigen Sensormesswerten zu erkennen, die vorherige Zustände der physischen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beschreiben; und erkannte Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen an eine Einheit zu übertragen, die die physischen Klassenzimmer-Ressourcen ändert.
  18. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 16, wobei die Programmanweisungen des Weiteren durch den Computer lesbar und ausführbar sind, um: Anweisungen zu erzeugen, die physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben, durch andere physische Klassenzimmer-Ressourcen zu ersetzen, welche nicht die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben.
  19. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 16, wobei die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen durch eine physische Anordnung der physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht werden und wobei die Programmanweisungen des Weiteren durch den Computer lesbar und ausführbar sind, um: Anweisungen zu erzeugen, die physischen Klassenzimmer-Ressourcen neu anzuordnen.
  20. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 16, wobei die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen durch einen Defekt bei einer der physischen Klassenzimmer-Ressourcen verursacht werden und wobei die Programmanweisungen des Weiteren durch den Computer lesbar und ausführbar sind, um: Anweisungen zu erzeugen, den Defekt bei der einen der physischen Klassenzimmer-Ressourcen zu reparieren.
  21. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 16, wobei die Programmanweisungen des Weiteren durch den Computer lesbar und ausführbar sind, um: die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern, beruhend auf einer Analyse von Videozuspielungen aus dem Klassenzimmer, Audiozuspielungen aus dem Klassenzimmer sowie Schüleraufzeichnungen von Schülern in dem Klassenzimmer festzustellen.
  22. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 16, wobei die Programmanweisungen als ein Dienst in einer Cloud-Umgebung bereitgestellt werden.
  23. System, das aufweist: einen oder mehrere Prozessoren; einen oder mehrere durch einen Computer lesbare Speicher, die mit dem einen oder den mehreren Prozessoren betriebsfähig verbunden sind; einen oder mehrere durch einen Computer lesbare Speichermedien, die mit dem einen oder den mehreren durch einen Computer lesbaren Speicher betriebsfähig verbunden sind; und auf mindestens einem von dem einen oder den mehreren durch einen Computer lesbaren Speichermedien gespeicherte Programmanweisungen zur Ausführung durch mindestens einen von dem einen oder den mehreren Prozessoren über mindestens einen von dem einen oder den mehreren durch einen Computer lesbaren Speicher, wobei die Programmanweisungen aufweisen: Programmanweisungen, um beruhend auf Sensormesswerten, die von Sensoren in einem Klassenzimmer empfangen werden, physische Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer zu identifizieren und zu quantifizieren; Programmanweisungen, um Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen festzustellen, die das Lernen durch Schüler in dem Klassenzimmer behindern; Programmanweisungen, um eine oder mehrere der Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen der physischen Klassenzimmer-Ressourcen zu erkennen; und Programmanweisungen, um die physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf der einen oder den mehreren erkannten Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen anzupassen.
  24. Computersystem nach Anspruch 23, das des Weiteren aufweist: Programmanweisungen, um ein kognitives System zu trainieren, um Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen beruhend auf vorherigen Sensormesswerten zu erkennen, die vorherige Zustände der physischen Klassenzimmer-Ressourcen in dem Klassenzimmer beschreiben; und Programmanweisungen, um erkannte Änderungen an den physischen Klassenzimmer-Ressourcen an eine Einheit zu übertragen, die die physischen Klassenzimmer-Ressourcen ändert.
  25. Computersystem nach Anspruch 23, das des Weiteren aufweist: Programmanweisungen, um Anweisungen zu erzeugen, die physischen Klassenzimmer-Ressourcen, welche die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben, durch andere physische Klassenzimmer-Ressourcen zu ersetzen, welche nicht die Einschränkungen von physischen Klassenzimmer-Ressourcen haben.
DE112017006915.7T 2017-04-13 2017-12-20 Physische Klassenzimmer-Ressourcen konfigurieren Pending DE112017006915T5 (de)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/486,429 US11301944B2 (en) 2017-04-13 2017-04-13 Configuring classroom physical resources
US15/486,429 2017-04-13
PCT/IB2017/058210 WO2018189582A1 (en) 2017-04-13 2017-12-20 Configuring classroom physical resources

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE112017006915T5 true DE112017006915T5 (de) 2019-10-10

Family

ID=63790812

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE112017006915.7T Pending DE112017006915T5 (de) 2017-04-13 2017-12-20 Physische Klassenzimmer-Ressourcen konfigurieren

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11301944B2 (de)
JP (1) JP7160440B2 (de)
CN (1) CN110494874B (de)
DE (1) DE112017006915T5 (de)
GB (1) GB2575607A (de)
WO (1) WO2018189582A1 (de)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6911915B2 (ja) * 2017-03-31 2021-07-28 日本電気株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
CN107292271B (zh) * 2017-06-23 2020-02-14 北京易真学思教育科技有限公司 学习监控方法、装置及电子设备
WO2019028592A1 (zh) * 2017-08-07 2019-02-14 中国科学院深圳先进技术研究院 一种教学辅助方法及采用该方法的教学辅助系统
CN109583351B (zh) * 2018-11-22 2023-04-07 广州市保伦电子有限公司 基于视频分析的课堂学生注意力获取方法、装置及介质
CN110347907A (zh) * 2019-05-22 2019-10-18 平安科技（深圳）有限公司 推荐自习教室的方法、装置、电子设备及存储介质
TWI756944B (zh) * 2020-11-27 2022-03-01 國立臺北科技大學 融合混增實境及虛擬實境之教學系統及其方法

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6704541B1 (en) 2000-12-06 2004-03-09 Unext.Com, L.L.C. Method and system for tracking the progress of students in a class
US20040249889A1 (en) 2003-06-03 2004-12-09 Drommond David E. Method and system for processing interactive communications
US8187004B1 (en) 2004-09-03 2012-05-29 Desensi Jr Francis Joseph System and method of education administration
US20060073461A1 (en) * 2004-09-22 2006-04-06 Gillaspy Thomas R Method and system for estimating educational resources
KR20060031489A (ko) * 2004-10-08 2006-04-12 주식회사 국제이엔씨 학교관리시스템
JP4794846B2 (ja) 2004-10-27 2011-10-19 キヤノン株式会社 推定装置、及び推定方法
US7410528B2 (en) * 2004-11-30 2008-08-12 Corning Incorporated Method and system for testing the integrity of green plugged honeycomb structure
US20070099167A1 (en) 2005-11-03 2007-05-03 Eason Terry J Method and computer program for monitoring, tracking and enhancing a student performance
US7917385B2 (en) * 2006-11-27 2011-03-29 Hntb Holdings Ltd Forecasting demand and availability of resources of a military installation
US7980858B2 (en) * 2007-06-29 2011-07-19 Steelcase Development Corporation Learning environment
US9626875B2 (en) * 2007-08-01 2017-04-18 Time To Know Ltd. System, device, and method of adaptive teaching and learning
US20110053133A1 (en) 2008-03-28 2011-03-03 Rock Marcia L Systems and methods for discreetly providing real-time feedback to an instructor
US20090278935A1 (en) 2008-05-07 2009-11-12 Rainier Christopher D Classroom monitor
US8682241B2 (en) * 2009-05-12 2014-03-25 International Business Machines Corporation Method and system for improving the quality of teaching through analysis using a virtual teaching device
US20110298722A1 (en) * 2010-06-04 2011-12-08 Smart Technologies Ulc Interactive input system and method
EP2759150A4 (de) * 2011-09-21 2015-09-23 Cellepathy Ltd Einschränkung der verwendung einer mobilen vorrichtung
US20130173776A1 (en) 2012-01-04 2013-07-04 Marvell World Trade Ltd. Method and Apparatus for Wirelessly Managing a Classroom Environment
US20130226674A1 (en) * 2012-02-28 2013-08-29 Cognita Systems Incorporated Integrated Educational Stakeholder Evaluation and Educational Research System
CN102830664B (zh) * 2012-04-28 2014-10-08 华南理工大学 基于智能视频识别技术的教室用电设备管理方法及系统
US20140199671A1 (en) 2013-01-17 2014-07-17 Christina Hippeli Classroom Management and Educational System and Method
US20140253883A1 (en) * 2013-03-05 2014-09-11 Funai Electric Co., Ltd. Projector
US10049591B2 (en) 2013-03-15 2018-08-14 Northcanal Group Llc Classroom management application and system
US9506962B2 (en) * 2013-05-08 2016-11-29 Litecontrol Corporation Resource control system with local reallocation
CN103543769B (zh) 2013-10-14 2015-09-30 苏州市职业大学 智能教室管理系统
CN103679592B (zh) 2013-11-12 2017-01-11 南京邮电大学 高校教室感知管理系统
CN103699936A (zh) 2013-12-19 2014-04-02 天津大学 基于移动终端和移动网络的校园自习室实时信息共享平台
CN203825661U (zh) 2014-01-08 2014-09-10 湖南城市学院 教室管理系统
CN104008678B (zh) * 2014-06-06 2016-08-24 杨安康 多媒体信息实时采集与加密的智能网络终端及工作方法
CN104200328B (zh) * 2014-09-09 2017-08-15 河海大学常州校区 一种基于体感技术的智能教室教学系统及方法
US9857784B2 (en) * 2014-11-12 2018-01-02 International Business Machines Corporation Method for repairing with 3D printing
CN204303018U (zh) 2014-12-18 2015-04-29 浙江大学 一种自修教室管理系统
CN104575142B (zh) * 2015-01-29 2018-01-02 上海开放大学 体验式数字化多屏无缝跨媒体互动开放教学实验室
ES2550112B1 (es) * 2015-07-15 2016-08-24 Universidad De Murcia Método y sistema para el uso eficiente de recursos y control de presencia en aulas
CN105184498A (zh) * 2015-09-18 2015-12-23 成都虹昇光电科技有限公司 一种教育装备管理平台
US9558004B1 (en) * 2015-10-16 2017-01-31 International Business Machines Corporation Inter-platform management of computing resources
US9888371B1 (en) * 2015-11-13 2018-02-06 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Portable home and hotel security system
CN106502132A (zh) 2016-11-11 2017-03-15 深圳技师学院 一种智能教室系统及其控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP7160440B2 (ja) 2022-10-25
CN110494874B (zh) 2023-06-06
CN110494874A (zh) 2019-11-22
GB201916128D0 (en) 2019-12-18
US20180300830A1 (en) 2018-10-18
WO2018189582A1 (en) 2018-10-18
US11301944B2 (en) 2022-04-12
GB2575607A (en) 2020-01-15
JP2020516995A (ja) 2020-06-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE112017006915T5 (de) Physische Klassenzimmer-Ressourcen konfigurieren
Lehmann-Willenbrock et al. Modeling temporal interaction dynamics in organizational settings
Pardo Designing learning analytics experiences
Smith et al. Situation awareness is adaptive, externally directed consciousness
Kotsiantis et al. Using learning analytics to identify successful learners in a blended learning course
US20130096892A1 (en) Systems and methods for monitoring and predicting user performance
Pelzer et al. Planning support systems and interdisciplinary learning
Beetham et al. Surveillance practices, risks and responses in the post pandemic university
Feuerborn et al. Factor validation of the Staff Perceptions of Behavior and Discipline (SPBD) survey
AU2012204061B2 (en) Methods and systems for object based data management
Kensbock et al. “Big brother is watching you”: surveillance via technology undermines employees’ learning and voice behavior during digital transformation
US20190139431A1 (en) Contextual test alteration
DE112018003521T5 (de) Bereitstellen von anweisungen während einer fernbetrachtung einer benutzerschnittstelle
Jeng et al. Social science data repositories in data deluge: A case study of ICPSR’s workflow and practices
Lemmens et al. Learning analytics: A South African higher education perspective
Cuellar et al. Investigating the effects of commonly implemented school safety strategies on school social work practitioners in the United States
Denwattana et al. A framework of Thailand higher education dashboard system
Enochsson et al. Obstacles to progress: Swedish vocational teachers using digital technology to connect school and workplaces
DE112018003488T5 (de) Bereitstellen von hyperlinks in präsentationen für die fernbetrachtung
Hodgson Policy rationalities and policy technologies: a programme for analysing the raised school‐leaving age in Western Australia
DE112019001822B4 (de) Änderung und Darstellung von Audio- und Video-Multimedia
Veltri et al. Investigating the association between universities' corporate governance structure and the knowledge transfer performance outcomes
Ohme et al. Information processing on smartphones in public versus private
Lu et al. Recognition of students’ abnormal behaviors in English learning and analysis of psychological stress based on deep learning
Grundy Statistical profiling of the unemployed

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R084 Declaration of willingness to licence