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随着世界各国的学校寻求将技术融入课堂的新方法，教育领域中的生物识别技术正在蓬勃发展。有数据表明，预计在2017-2021年期间，全球生物识别的教育部门市场复合年增长率将达到26 ％。

中国和美国学校已经开始实施人脸识别系统，用来追踪专注力及提升校园安全，且不可否认的是，这项技术已成为教育的发展趋势。然而，人脸识别技术的应用范围远超出了传统课堂：它还能在个性化特殊教育课程和虚拟教室的学习体验中扮演极重要角色。

在初级和高级教育中，越来越多的人把目光投向如何创造更加个性化的学习来吸引学生，而这种缺乏个性化的现象在特殊教育和虚拟课堂中尤为普遍。因此，人脸识别技术就为此问题提供了一个创新的解决方案。

尽管在2015-2016学年间，有超过670万的美国学生接受了特殊教育服务，但特殊教育计划因受到资金不足的影响，在改善教育的讨论中经常被忽视。为了能够通过给予每位学生额外的关注，并促进学生与教师的互动来提高特殊教育课程的质量，新式教育方式应当鼓励被引进。

特殊教育授课的主要障碍之一是沟通困难。部份有特殊需求的学生在口头和非文字沟通上有障碍，一旦采用人脸识别功能后，可以使教师能够适应内容和教学方法，来满足个人的需要。这些系统可以通过情感分析判定学生注意力集中时间，需要获得帮助的时间等。

这种技术还可以识别受到情绪干扰、行为障碍和其他妨碍教育等条件影响的孩子。及时提醒教师存在的问题，以便作出调整。经由改善特殊需求学生和教师之间的沟通渠道，人脸识别技术可以协助教师解决学生的个人需要。

同样地，人脸识别技术可以收集数据以协助个人化虚拟学习体验。随着教育向基于网络学习的不同课堂模式迈进，能确保网络教育与传统教育一样公平有效是至关重要的。

远程学习和众多在线课程的崛起，产生了非个人化和责任制的问题。人脸识别技术可以弥补缺失；例如，现有的识别系统能够于在线授课期间分析学生的注意力，并根据注意力不集中时所涵盖的内容来设计考题。而人脸识别技术可以依照个人需要并根据具体情况，调整学习速度及促进有效的学习习惯。

此外，在整个测试中，人脸识别系统能多点验证学生的身份并追踪眼球活动，确保不会存在其它方式作弊行为。人脸识别技术对在线测验而言是最基本的；这项技术有可能完全取代更昂贵、更难以进行的面对面考试。

最后，人脸识别技术对传统教室内外的教育都有极大好处。通过个性化学习体验和迎合学生的个人化需求，它为连接学生有效学习的需求，以及教师如何协助他们满足这些需求中，扮演重要桥梁作用。

我们邀请了暑期实习生参与调查人脸识别技术在教育领域的潜力，并发表他们的调查结果。Katerina Gan　为目前就读美国芝加哥大学经济学系的大二学生。她对新闻和教育政策充满热情，并具有教育小学英语的经验。关于她的 AI在特殊教育课程和虚拟教室应用的文章，是我们人脸识别于教育领域系列中的第二篇：有兴趣的朋友可以阅读第一篇文章《人脸识别如何帮助学生有效学习》。