تقوم محطات الحوسبة الحافة بجمع بيانات متعددة الوسائط في الوقت الفعلي دون الاستشعار

تقوم محطات الحوسبة الحافة بجمع بيانات متعددة الوسائط في الوقت الفعلي دون الاستشعار

مع تعميق المعلومات التعليمية 2.0 ، أصبح جمع وتحليل بيانات تدريس الفصول الدراسية بمثابة رابط رئيسي في التعليم الذكي. في الآونة الأخيرة ، أصبحت تقنية الاستحواذ في الوقت الحقيقي بدون استشعار استنادًا إلى محطات قوة الحوسبة الحافظة موضوعًا ساخنًا في مجال تكنولوجيا التعليم. ستجمع هذه المقالة بين المحتويات الساخنة للشبكة بأكملها خلال الأيام العشرة الماضية لاستكشاف سيناريوهات التطبيق وقيمة البيانات والاتجاهات المستقبلية لهذه التكنولوجيا.

1. الخلفية الفنية والمزايا الأساسية

من خلال النشر المحلي ، يمكن لمحطات الحوسبة الحافة معالجة البيانات المتعددة الوسائط (مثل الصوت والفيديو والنص والإجراءات السلوكية) في الفصل في الوقت الفعلي ، وتجنب مخاطر التأخير والخصوصية للنقل السحابي. مزاياها الأساسية على النحو التالي:

2. بُعد اكتساب البيانات متعددة الوسائط

وفقًا لأحدث تقرير لمراقبة الفصول الدراسية الصادرة عن شركة تكنولوجيا التعليم ، يمكن لمحطات Edge هيكلة الأنواع الستة التالية من البيانات الأساسية:

ثالثا. حالات تطبيق الصناعة

في المشروع التجريبي في الفصل الدراسي الذكي الذي أجرته قسم التعليم الإقليمي معين ، تم تحقيق نتائج مهمة بعد نشر محطة EDGE:

4. التحديات الفنية واتجاهات التنمية

على الرغم من أن محطات الطاقة الحاسوبية للحافة تظهر إمكانات كبيرة ، إلا أنها لا تزال تواجه ثلاثة تحديات رئيسية: 1) تحسين خوارزمية دمج البيانات متعددة الوسائط ؛ 2) تحمل المعدات الطرفية. 3) القدرة على التكيف مع سيناريوهات التدريس المختلفة. يتوقع خبراء الصناعة أن اتجاهات التطوير التالية ستظهر في هذا المجال في العامين المقبلين:

1.تخصيص رقائق الذكاء الاصطناعي: ستتم إنتاج رقائق NPU المصممة خصيصًا للسيناريوهات التعليمية
2.5G EDGE Collaboration: استخدم تقطيع شبكة 5G لتحقيق معالجة البيانات الهرمية
3.تطبيق التوأم الرقمي: بناء فصل دراسي افتراضي لمحاكاة استراتيجية التدريس

5. ملخص

توفر محطات الطاقة الحوسبة الحافة مسارات فنية جديدة للتحول الرقمي لتدريس الفصول الدراسية. من خلال بيانات متعددة الوسائط الخالية من الاستشعار في الوقت الفعلي ، لا يمكن أن تحقق فقط تقييمًا دقيقًا للتدريس ، ولكن أيضًا توفير أساس بيانات للتعلم الشخصي. مع تنفيذ سياسة "البنية التحتية للتعليم الجديد" ، من المتوقع أن تدخل هذه التكنولوجيا في فترة من الانفجار في التطبيقات واسعة النطاق في عام 2024.