近年来，随着舞蹈教育的不断普及以及全民健身热潮，原有的舞蹈教学与评价模式存在的局限性日渐显现，这为舞蹈艺术的全民普及和发展带来了很多新的问题，如优秀教师资源不足、教学场景限制、个性化教学需求得不到满足等。
随着计算机视觉、深度学习等技术的快速发展，人工智能广泛应用于医疗辅助、娱乐健身等多个行业，例如，智能问诊机器人、健身“魔”镜等，受到广大群众的喜爱。本研究将人工智能技术应用于舞蹈教学与评价，提高教学效率和质量，让学生可以做到线下学、线上练，实现舞蹈教学的标准化、数字化。众所周知，舞蹈动作标准度是衡量舞者姿态、动作、节奏等是否符合舞蹈规范和要求的基础指标。为此，本研究设计了一个实用的舞蹈普及教育智能评价系统(图1)，融合了姿态估计、音频对齐和运动相似度评价等技术。通过姿态识别技术，可以实现舞蹈教学标准度的机器检测，设置统一的评分标准进行评价，打破教师在线下主观评价的瓶颈。本系统不仅能为舞者提供客观、可反复观看的反馈形式，而且能实现舞蹈教育资源最大化利用，方便学生进行线上自主学习和随时随地的课后练习。
1 相关研究工作
2 舞蹈普及教育智能评价系统的设计与实现
3 结语
本研究提出的舞蹈普及教育智能评价系统，是面向舞蹈教育数字化转型的一项创新技术探索。整个系统的核心价值主要体现在以下三个方面。在技术实现层面，笔者把计算机视觉和机器学习等前沿技术应用到舞蹈教学中，通过姿态估计算法提取身体关键点，实现对舞蹈动作的数字化表达。在教学应用层面，以往舞蹈教学很多时候依靠教师的个人评价，但本系统可以提供动作轨迹相似度、节奏匹配度、姿态准确度等多维指标，帮助教师及时发现学生存在的问题并进行针对性指导。这不仅提高了教师的教学效率，也提升了学生的学习体验。在行业发展层面，系统可以根据不同的评价标准动态调整，对于不同舞种，根据自身特点和关注点调整评估模型的参数设置，适用范围广泛。无论是在线下教学还是在线上教学，都有很强的应用潜力和商业价值。
今后笔者将在优化姿态识别准确度的基础上，引入更多维度的参考信息，如面部表情、肢体速度、动作连贯性等，进一步提升系统评分的“艺术理解力”，实现技术与艺术的融合。目前，本系统已用于动作打分，后续将拓展到舞蹈编排辅助、自动生成舞蹈动作等，实现从评估到创作的技术升级，可适用更多的舞蹈应用场景。同时，笔者设计了一个人机交互界面，通过可视化的形式提供个性化建议，如“完美片段回放”“动作纠正建议文档”等功能，帮助舞者更直观地找出问题、有针对性地提升。最后，将继续致力于优化系统，开展跨领域合作，引入体育、戏剧等艺术表达形式，在不断积累实践数据与成果应用中，探索系统在更多场景下应用的可能性。
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施云惠1 刘轩2 王瑾3* 何远庆3 高子慧3
1.北京工业大学信息科学技术学院
2.北京舞蹈学院继续教育学院与舞蹈考级院
3.北京工业大学计算机学院 |
