近日，由上海師范大學音樂學院聯合學校分析測試與超算中心、教育大數據與教育決策實驗室共同研發的“智身課堂（EPBEA）”大模型系統階段性成果正式發布。
長期以來，舞蹈、形體等以身體運動為核心表達形式的藝術教育，高度依賴老師的“口傳心授、言傳身教”與個人經驗判斷。目前，教學評價存在兩大根本困境，一方面動作的瞬時性與不可逆性導致課堂表現難以被完整記錄和長期追蹤，另一方面評價標準主觀性強，教師往往只能憑感覺給出模糊反饋，學生也難以精準定位自身問題。
“智身課堂（EPBEA）”系統的推出，正是對這一行業痛點的系統性回應。依托上海師范大學前期研發的核心數字教育轉型成果——“智元課堂（MetaClass）”大模型系統技術底座，智身課堂（EPBEA）大模型系統將行為計算、計算機視覺與多模態認知科學深度融合，實現了對高動態、非結構化藝術教學場景中師生身體運動的精準采集、智能理解與量化評價。
智身課堂（EPBEA）大模型系統具備“采—訓—評—導”四大核心能力模塊，形成覆蓋教學全流程的閉環支持。
行為精確采集方面，系統采樣常態化實訓無感記錄，依托普通單路視頻源，無需穿戴任何設備，不改變原有教學環境，即可在排練廳、練功房、舞臺等真實場景中高精度提取師生肢體軌跡、空間朝向、動作幅度和發力控制等具身行為序列，將瞬時的身體運動轉化為可量化、可長期追蹤的數字畫像。
多模態模型訓練方面，基于多模態語義與行為理解，系統后臺融合“教師言語語義+三維肢體骨架序列+課堂時序節奏”等多模態數據進行專用模型訓練，構建舞蹈與體育教育的精準行為評價模型，實現對藝術教學場景的深度語義理解。
智能比對評價方面，系統可實現精準診斷，自動生成覆蓋身體技術、動作規范、協調控制、藝術表現四大維度的可視化評價報告，將傳統主觀的“感覺教得好”轉化為包含關鍵技能短板的過程性數據證據。
在課程智能指導方面，系統可在“無感、無束縛”的常態化教學前提下，當系統檢測到動作偏移、重心失穩或節奏錯位時，實時給予反饋提示，實現非侵入式的“實時行為糾偏”，精準提升具身知覺能力。
項目負責人表示，技術進入藝術教育的終極目標，不是取代教師，而是以數據支撐教學、以智能促進創造。智身課堂（EPBEA）大模型系統是教育數字化轉型在藝術教育領域的深度實踐，也是新質生產力推動學科交叉創新的典型范例。