PETSAI: HỖ TRỢ GIẢNG DẠY MÔN GIÁO DỤC THỂ CHẤT VỚI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Abstract

Môn học giáo dục thể chất là một mặt của giáo dục toàn diện không thể thiếu ở nhà trường phổ thông, nó giúp học sinh rèn luyện, bảo vệ và tăng cường sức khỏe. Hơn nữa, môn học này còn đẩy mạnh sự phát triển toàn diện của cơ thể, tăng cường chuyển hóa các chất, nâng cao khả năng vận động của học sinh. Nhìn chung, hầu hết các môn học chính (toán, đạo đức, …) đã và đang vận dụng CNTT trong công tác giảng dạy và học tập trong nhiều cấp bậc trình độ khác khác nhau. Tuy nhiên, môn giáo dục thể chất mang lại là một bài toán đầy khó khăn và thách thức cho việc đẩy mạnh CNTT trong công tác giảng dạy. Từ đó góc nhìn Trí tuệ nhân tạo cũng như nhận thấy tính “trừu tượng” của môn học này, do vậy ý tưởng về một hệ thống thông minh mang hơi thở thị giác máy tính đã được nổi lên. Từ đó, chúng tôi đã đề xuất một hệ thống hỗ trợ giảng dạy môn giáo dục thể chất với trí tuệ nhân tạo, mang tên “PETSAI”. Hệ thống ra đời nhằm giúp học sinh có thể rèn luyện tại nhà và giúp đỡ giáo viên trong công tác giảng dạy, cụ thể là chấm điểm trên từng động tác. Ý tưởng chính của PETSAI là tận dụng Human Pose Estimation (HEP) để dò tìm khung xương của học sinh để “phục vụ” cho việc chấm điểm từng động tác của bài giáo dục thể chất. Ở đây, chúng tôi đã xây dựng 08 mô hình máy học cho các động tác, bao gồm: Động tác Vươn thở, Động tác Tay, Động tác Chân, Động tác Lườn, Động tác Bụng, Động tác Toàn thân, Động tác Nhảy và Động tác Điều hòa, với tổng tập dữ liệu gồm 27000 ảnh. Sau thực nghiệm, mô hình phân lớp có độ chính xác cao nhất đã được chọn là mô hình CNN (kiến trúc LeNet-5) đạt kết quả có độ chính xác tổng thể với tập kiểm tra từ 98.6% đến 100% từng mô hình. Hơn nữa, chúng tôi cũng đã đóng góp một Framework chung với việc thực hiện điều khiển vận hành toàn hệ thống bằng âm thanh. Cụ thể, mỗi động tác khác nhau sẽ được chuyển qua lại bằng âm thanh, từng nhịp của động tác sẽ được xác định bằng mô hình phân lớp máy học và điểm số cho động tác sẽ được tính dựa trên các tọa độ các khớp xương với một giải thuật đã đề xuất. Cho việc tiếp cận và sử dụng hệ thống một cách đơn giản, chúng tôi đã xây dụng hệ thống trên cả hai nền tảng: ứng dụng window và nền tảng web.