一支笔撑起的黑科技课堂
还记得曾经的高中数学老师，曾讲过她的判卷经历：她儿子判选择题，她判大题，她老公核算总分——全家总动员，最后还需要数学课代表登成绩。
但是！在腾讯的智慧教育解决方案里，借助一款“神笔”，打造了“企鹅智笔课堂”，使得批改作业可以智慧化，把老师们从繁重的试卷批改工作中解放出来，更加专注地投身到创新教学形式中。除此之外还有很多神奇功能，可谓一支笔撑起了黑科技课堂，可以戳下方视频直观感受一下。
企鹅智笔课堂的大功臣是智能点阵笔。
智能点阵笔是一款基于计算机视觉识别辅助技术的智能硬件产品。在它的笔尖隐藏着一只“摄像机”—— 微型感应器。基于点阵笔的数据采集功能，腾讯教育利用大数据、AI、云等相关技术打造了企鹅智笔课堂，涵盖了备课、授课、互动、测验、批改、学情分析等多种教学环节，不仅是将老师们从繁重教务工作中解放出来的”超能小助手“，也是所有学生课堂学习的“记录官”，助力师生进行个性化教学。
企鹅智笔课堂背后的技术架构揭秘
企鹅智笔课堂是如何在一支点阵笔的身后，建立起云上的深度服务体系呢？
业务背景分析
“企鹅智笔课堂系统”的设计目标是能够同时服务教师和学生，并将自己融入已有的教育体系，并提升教育能力。从整体架构设计上，按照低耦合、高可用、可独立服务的设计原则，我们设计了3个相对独立的子系统：
课前的“选题组卷”模块。
课中的“互动教学和随堂测验”模块。
课后的“在线批改与个性化报告”模块。
首先，我们期望每个子系统有自己独立的用户体系，可以独立服务，但需要解决账户打通问题，如何识别不同系统的用户是不是同一个实体用户呢？其次，为了每个系统都会产生自己的数据，如何将这些数据同步汇总到一起，同时又能够保证数据关系的准确性呢？ 在这样的服务诉求下，两个不可绕过的难点出现了：
用户拉通。
数据交互。
为了实现这两个重要的基本需求，我们设计并开发了“企鹅智笔课堂基础核心服务”，一个可远程调用的数据处理服务。
技术选型
我们对比了常用的应用层网络通信，http与grpc协议，如下图所示。
虽然http协议有浏览器支持，但是在传输效率和安全性等方面都不及grpc协议，而基础核心服务是提供接口服务的，无需浏览器支持，因此在协议选型中采用grpc协议。
接下来，以必备的服务器为核心，我们对比了使用自建服务器与腾讯云服务器，在架构上带来的差异，如下图所示。
腾讯云提供了一系列方便开发者使用的组件，高可用、低维护、定向服务（关系型数据库/NoSql数据库）等方面全面优于自建服务，因此选用腾讯云进行服务部署，具体涉及的云服务：
云服务器（CVM）
云文件存储（CFS）
大数据检索（ElasticSearch）
云数据库（CDB：redis/mysql/sqlserver）
云消息队列（CMQ）
架构设计
1. “企鹅智笔课堂”的总体架构
“企鹅智笔课堂”的总体架构如下图所示。
从上图可以看出基础核心服务（GRPC微服务集群）在中间起到了承上启下的作用。业务层与基础组件的交互，以及业务层之间的数据交互都要通过基础核心服务，基础核心服务承担着一个重要的数据存储于调度功能。下文将展示数个基于核心服务的逻辑架构设计。
2. 基础核心服务的架构
基于核心服务的逻辑架构设计如下图所示。
grpc云服务集群通过ETCD注册到服务组中，同时基础核心服务grpc云服务集群也可以通过ETCD发现登录组件服务，从而获取登录用户信息；grpc服务接收到调用方发送的请求之后，进行相应的处理，存入CDB、CFS或者ES，当一个业务层的数据流程结束后，基础核心服务会向CMQ写入一个消息，通知其下游的业务层进行相应的业务处理。
技术难点
1. 用户数据拉通
回到最初的“神之疑问”，不同的子用户系统中的账号，到底对应的是不是同一个实体用户呢？一个用户在3个子系统中可能有3个不同的id，3个不同的用户名称，3个不同的账号密码，更可怕的是，不同的用户在不同的系统中，用户名都很有可能是重复的，这种问题，交给个大活人来判断都有难度，更何况是程序处理，OMG！难道除了上帝真的没有人知道了吗？当然还有，那就是“智慧校园开放平台”的“登录组件”。
首先，子系统1用户在登录时使用登录组件，微信扫描二维码后返回用户识别码，以及在浏览器中种一个登录态cookie，当用户在当前浏览器切换到子系统2时，子系统2在取到登录态cookie后，通过grpc服务向登录组件发起校验，校验通过后则准许用户登录，同时子系统2可以通过grpc服务向登录组件获取用户信息，从而确定用户在子系统2内的角色和权限，这样用户就不用重复登陆了，从而实现了子系统之间的无缝切换。
具体流程可参见如下流程示意图。
2. 数据结构的反向映射
根据业务的不同，每张表的结构都不同，而grpc则对传入传出参数有着强数据结构的校验，每次对数据库内数据的调整都要每个字段逐一赋值吗？如果真的这么做，代码冗余就会非常严重，可维护性也会严重下降，这里，我们是用“反向映射”的方法来解决问题。所谓“反向映射”，就是程序在运行时确定数据的类型和标签，并可以对数据进行动态修改。
处理这个问题流程如下图所示。
3. 数据交互
正如“巴别塔”的建造，带来巨大的语言沟通障碍一样，多用户体系系统的架构也面临着巨大的数据交互的压力。每个系统产生的数据都不是独立的，都需要其他的系统继续处理，而其他系统如何跨系统取数据呢？最简单暴力的方法就是子系统直接开放http api接口，这种做法简单粗暴，虽然立竿见影，但是问题也很明显，首先就是暴露在公网的接口需要进行身份校验，其次，随着参与交互的子系统数量的增加，沟通成本会呈指数上升，虽然目前只有3个子系统，但是随着产品特性的增加引入新的子系统不可避免。
那么最好的处理方法就是设立一个“仓库管理员”，子系统1产生的数据，可以通过“仓库管理员”存入“仓库”，子系统2需要什么数据可以跟“仓库管理员”要，如果“仓库”里有就给你，没有就告诉你没有。使用grpc微服务集群搭建的基础核心服务正好充当这个“管理员”的角色。每个系统产生的数据由基础核心服务进行汇总，其他系统需要数据则从基础核心服务中获取。
课堂效果
1. 课前：下载资源，手写教案
教师可以通过优质的资源库进行资源下载和课前备课，通过使用点阵笔，还可以将老师们在纸上书写的教案生成课件，并支持多平台录课工具，通过腾讯云上传到网络上分享微课资源。
2. 课中：掌上黑板，随心所欲
点阵笔可以实时记录老师的板书内容，并进行投屏。老师只需拿着一支笔一张纸，即可在教室里边走边板书，摆脱讲台束缚，实现“移动式教学”，与学生进行深层互动。
3. 课后：作业批改，省时省力
点阵笔搭配AI智能识别与智能题库系统，就可以做到对学生作业的实时批改：自动给选择题、填空题和部分主观题评判，帮助老师节省大量的批阅时间。
4. 考试：试卷批改，AI阅卷
和写作业一样，用点阵笔答题相当于大型考试录播现场。每一个同学的答题过程和答题结果都实时上传云端。
客观题自动判分，主观题不仅可以识别字迹，还支持老师回看学生作答过程。像作者数学老师那种“全家总动员”的批改景象就不复存在了。
5. 个性化错题本
“企鹅智笔课堂”支持与腾讯云端数据结合，形成完整的集体答题“错题本”for teachers、个人“错题本”for students，通过学生笔尖的停顿时间、涂改情况等数据来分析学生的思考过程，对学生作业和考试结果进行数据化分析，作为老师教学的参照，可以极大地提高教学效率。
落地效果：全国6000+所学校
腾讯“企鹅智笔课堂”是与生态合作伙伴拓思德、学科网等战略合作共研，已经陆续在北京、深圳、天津等40多个教育局落地，覆盖了超过6000所学校。
“ ‘企鹅智笔课堂’技术实现了低成本、高效率的笔迹实时记录，可以进一步收集学生的过程信息，帮助老师了解学生的整个答题思维过程。”
——南外高中校长冯大学
总结
“世上无难事只怕有心人”，任何一个业务都有其业务难点，任何一个业务难点都会带来对应的技术难点，但这些难点都是可以被解决的，只要思路清晰，方向正确，会使我们解决问题的难度降低很多。“智笔课堂”这个项目，我们充分利用了腾讯云提供的丰富的基础组件服务，极大地降低了开发成本与后期运维成本，将一个原本复杂的系统大大的简化了。
架构上的实践其实涉及多个角度的解析，本文暂就核心架构，进行了关键设计的分享，后续将结合本方案针对大数据检索及AI应用等维度，进行专项分享，感兴趣的同学请持续关注云加社区。
