近幾年《教育信息化2.0行動計劃》《“十四五”數字經濟發展規劃》等政策文件明確將智慧教室建設納入教育新基建核心范疇。為提升教學環境質量和學習體驗，各高校正在積極探索人工智能、物聯網等新質生產力在智慧教室中的應用，通過物聯感知、數據采集和智能分析管控，實現對教室空間的精細化管理與服務優化。智慧教室的環境不僅關乎師生的舒適度和教學效果，也直接影響學校能源利用效率與管理水平，對于構建高質量教育生態具有不可替代的意義。
智慧教室建設大致經歷了三個階段。早期描述的是基于電子或技術增強的教室，直到2008年IBM“智慧地球”概念的提出，智慧教室的內涵逐步由技術裝備擴展為以學習者為中心的智慧學習環境；近年來，隨著各類新興技術的大規模融合實踐，高校普遍開始構建集感知、傳輸、分析與控制于一體的環境管控平臺，實現基于數據驅動的動態調節與精準管理，為教學環境的持續優化提供堅實支撐。
智慧教室環境建設現狀
智慧教室環境是依托物聯網、人工智能、大數據等新一代信息技術，對教室內照明、溫濕度、空氣質量、能耗等環境要素進行實時感知、智能調控與動態優化的綜合系統，其目標是為師生提供舒適、高效、健康的教學與學習空間，智慧教室環境建設通常具有智能感知、動態調節、節能環保和人本導向等特點。
進入21世紀，隨著無線網絡和傳感器技術的發展，部分高校開始探索對教室環境的局部智能化管理，如自動照明與節能空調系統。而今智慧教室環境建設逐漸走向集成化，強調多模態技術融合與教學場景適配，形成環境與教學深度融合的創新形態。
本研究總結了當前智慧教室環境建設的兩類問題。
技術與場景脫節。現有系統多注重環境要素的自動化調控，而教室內場景包含自習、課間、討論型課堂、授課型課堂等，缺乏對教學場景差異化需求的深入適配。
數據協同性不足。教室環境數據未與師生教學行為數據打通，缺乏統一的分析與決策支持框架，限制了智慧教室對教學質量提升和資源優化配置的深度支撐。
針對上述問題，浙江大學展開智慧教室環境建設的實踐探索，基于物聯平臺、智慧數據平臺，將教室的環境數據、師生在環境下的行為數據打通，并結合教學不同場景設計智能環境管控系統，旨在為高校智慧教室建設提供可示范案例。
技術設計
智慧教室環境管控系統的整體技術框架遵循“感知—管理—應用”的三級架構邏輯。系統以物聯網為底座，將設備層與網絡層作為感知層，實現對教室環境要素的實時采集；通過平臺層與能力層構建管理層，實現環境數據的匯聚、存儲、處理與能力管理；最終進入應用層，依托數據建模與智能分析，支撐基于場景的智能決策與動態調控，形成閉環優化機制。整體框架如圖1所示。
圖1 智慧教室環境管控系統整體框架
系統的技術實現可分為三個階段：一是通過在教室中布置物聯平臺與多類傳感器，完成空間的智能化改造；二是基于傳感器實時采集的數據，搭建統一的教室環境管理平臺，實現對光照、溫濕度、空氣質量等關鍵指標的動態監測；三是在平臺支撐下開展師生行為和環境數據的建模與分析，分各類不同的場景構建環境舒適度評價模型與綜合指數。
物聯網底座。物聯網底座作為智慧教室環境管控系統的感知層，主要承擔教室內各類設備的接入、通信與基礎控制功能。其核心任務在于實現環境要素與能耗設備的全面感知和統一接入，為上層的數據管理與智能分析提供支撐。其拓撲結構如圖2所示。
圖2 物聯網底座拓撲結構
教室內的通信拓撲由末端設備、物聯網關與環境管理系統三部分構成。各類末端智能/非智能能耗設備（如照明、空調、新風系統、多媒體設備等）通過智慧空開進行強電管理，并接入物聯網絡；環境感知設備（包括溫濕度傳感器、光照度傳感器、空氣質量傳感器、噪聲傳感器、人員檢測設備等）則通過有線或無線方式與物聯網關相連。物聯網關承擔協議適配與指令轉發的功能，一方面將應用層的管控指令下發至終端設備，另一方面負責采集設備運行狀態和屬性信息并上傳至上層系統。
教室環境管理。教室環境管理作為智慧教室環境管控系統的核心環節，主要依托統一的環境管理平臺，實現對各類環境要素的集中化監測與一體化管控。該平臺位于系統的管理層，既承接感知層上傳的數據，又為應用層的智能分析與場景建模提供數據與能力支撐。
教室環境管理平臺以物聯中臺為基礎，面向多源異構數據的統一接入與處理，提供數據采集、存儲、分析和可視化等能力。平臺對接各類傳感器與智能設備，實時接收光照、溫濕度、空氣質量、噪聲水平及人員活動等數據，并形成動態化的指標庫。平臺具備以下4個核心功能點：一、實時監測與可視化：平臺通過大屏展示和Web頁面實現環境指標的多維度監測，支持對單間教室或區域范圍的實時狀態感知。二、集中管理與控制。平臺可對接照明、空調、新風系統等末端設備，實現遠程控制、定時調度與策略下發，滿足節能與舒適度的雙重需求。三、運行分析與告警。平臺具備數據清洗與統計分析功能，可生成運行報告，并在空氣質量超標、能耗異常等情況下觸發告警通知。四、互聯互通能力。平臺預留開放接口，可與學校的智慧校園管理系統對接，形成跨系統的數據協同與資源共享。
教室環境管理平臺不僅為運維人員提供直觀的管理工具，提升設備運維與能源調度的效率，同時為后續的環境舒適度建模與智能場景適配提供高質量數據支撐。通過該平臺，學校能夠在教學環境質量保障、能源利用優化和智能決策支持等方面取得綜合效益。
智能分析與應用。在教室環境管理平臺的支撐下，智慧教室環境管控系統進一步通過智能分析與應用釋放數據價值。該部分強調利用大數據與人工智能技術，將感知層與管理層沉淀的數據轉化為決策依據與應用成果，從而推動智慧教室從單純的自動化管控走向主動式、智能化的優化。
具體包含以下三個方面：一、對數據進行處理與清洗。對傳感器與平臺采集的多源異構數據進行清洗、融合和結構化處理，構建可用于分析的高質量數據集。二、影響因素分析：綜合溫濕度、光照、空氣質量等關鍵要素，結合課堂教學場景與師生活動特征，建立線性回歸模型與相關性分析框架，識別顯著影響師生活動舒適度和教學效果的主要環境因子，從而實現環境—行為關系的量化。三、針對講授、自習、討論等不同教學場景，基于舒適度評價模型與預測分析結果，動態生成環境參數的最優配置方案，并通過平臺聯動照明、空調、通風等設備，實現因場而異的個性化智能調控。
智能環境管控案例
本文基于浙江大學未來教室實驗室，開展多項智能環境管控實踐。通過整合教室內傳感器數據與教學場景信息，搭建智慧教室環境管控平臺，實現環境的實時監測；同時結合師生行為數據，針對不同教學場景開展智能調控，提升課堂舒適度與教學體驗。
未來教室實驗室位置相對獨立，在其中部署了光照、空氣質量、噪聲等傳感器、AI攝像頭以及各類智能開關，便于實時感知環境因素，并通過智能開關進行調控，從而改善教學環境。師生在實驗室內進行課堂或自習活動時，環境及行為數據可無感采集。本案例中共集成了6大類、11項關鍵參數，并基于這些數據建立線性回歸模型，分析影響師生活動的顯著環境變量，實現環境評測及參數優化調整。整體流程如圖3所示。
圖3 智能環境管控實現流程
數據處理。本研究提取了2023年11月至2024年9月期間未來教室實驗室的環境與行為數據，涵蓋光照、溫濕度、空氣質量、噪聲水平及人員數量、人員調控行為等參數。物聯網底座支持多源傳感器數據的實時入庫，并與攝像頭采集的視頻流數據進行結合。通過對多源異構數據進行清洗，剔除異常值與缺失值，得到1萬余條有效數據記錄。隨后進行數據融合與結構化處理，形成可用于分析的統一數據集。同時，對視頻流中的師生活動信息進行解析與標注，實現環境因素與行為特征的對應映射。最終構建高質量的分析數據集，作為分析模型輸入，如圖4所示。
圖4 數據處理流程
影響因素分析。基于輸入的數據進行相關性分析，構建了線性回歸與相關性分析模型，對環境參數與師生活動特征之間的關系進行量化分析。研究變量涵蓋光照強度、溫度、濕度、二氧化碳濃度、PM2.5、噪聲水平等9項指標，同時引入人數變化、課堂活動類型與師生調控參數行為作為調節變量。
分析結果表明，溫濕度、噪音、光照和二氧化碳濃度是顯著影響課堂舒適度和學習效率的關鍵因子，其中溫度對自習場景的影響更為敏感，而光照與二氧化碳濃度則在講授與討論場景中表現出較強的相關性。此外，噪聲水平與人數的交互效應在小班討論中尤為突出，直接影響師生的注意力集中度。
場景化調控。在模型分析結果的支持下，本研究將教室關鍵指標參數、環境舒適度模型與多類情景模式集成至環境管控大屏。該大屏不僅實現了環境狀態的可視化呈現，也為師生提供了便捷的交互式操作途徑，如圖5所示。
圖5 影響因素分析結果
大屏功能主要體現在3個方面：一是場景模式一鍵切換，教師可根據“上課、自習、投影、下課”等不同教學需求快速切換場景，從而實現燈光、空調等設備的自動化組合控制，兼顧教學體驗與能耗管理；二是教室三維模型還原，通過VR技術對實驗室進行等比例建模，教師可在大屏中直觀操作虛擬教室中的設備開關，并實時聯動實際教室硬件，實現虛擬—現實一體化的操作體驗；三是直觀展示環境參數與舒適度指標，當系統監測到二氧化碳濃度偏高、噪聲超標或溫濕度異常時，教師能夠及時采取開窗、通風或溫控等干預措施，有效改善課堂環境質量。
結語
未來，隨著人工智能、大數據與數字孿生等技術的深入應用，智慧教室環境管控有望實現更加精準的個性化調節與跨場景聯動，為智慧校園建設和教育數字化轉型提供持續動力。
來源：《中國教育網絡》2025年9月刊
作者：林傳峰1 周宇1 洪波1 張紫徽2（作者單位1為浙江大學信息技術中心，2為浙江大學圖書館）
