数字化校园与人工智能应用的融合实践

大家好，今天咱们聊聊“数字化校园”和“人工智能应用”这两个热门话题。现在学校都在搞数字化，比如用在线课堂、电子图书馆这些。但是光是数字化还不够，得加点AI才够味儿。

比如说，你可以用Python写个简单的AI程序来识别学生的学习习惯。我给大家举个例子，用OpenCV和Keras做一个简单的图像识别模型，用来分析学生在课堂上的专注度。当然啦，这个只是个演示，真实场景可能更复杂。

代码部分呢，这里有个简单的例子：

    import cv2
    from keras.models import load_model

    model = load_model('face_model.h5')
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

        for (x, y, w, h) in faces:
            face_img = frame[y:y+h, x:x+w]
            resized = cv2.resize(face_img, (224, 224))
            normalized = resized / 255.0
            prediction = model.predict([normalized.reshape(1, 224, 224, 3)])
            if prediction[0][0] > 0.5:
                cv2.putText(frame, 'Attentive', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
            else:
                cv2.putText(frame, 'Distracted', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

        cv2.imshow('Face Detection', frame)
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

这段代码用到了OpenCV做人脸检测，然后用预训练的Keras模型判断学生是否专注。虽然简单，但展示了AI在校园中的一个应用场景。

所以啊，数字化校园不只是把资料搬到网上，还得用上AI，让教育更智能、更高效。