1.技术路线
课堂教学信息伴随式数字化采集分析系统基于传感器、矢量图、物联网、互联网和移动互联网、知识库、大数据、云计算、人工智能等技术，具体技术路线择要介绍如下：
（1）传感器技术
OMR （optical mark recognition，光学标记识别）识别技术，本系统应用红外传感器技术，利用X，Y方向上密布的红外线矩阵来检测并定位教师的书写或擦除。排布红外发射管和红外接收管的感知电路板外框安装在黑板周边，一一对应成交叉的红外矩阵，教师在黑板书写或擦除时，粉笔或黑板擦就会挡住经过该位置的红外线，因而可以判断出其在屏幕的位置，也可从挡住光线的多少来判断是书写还是擦除，这是实现全场景过程性数据采集的关键技术。传感技术是衡量一个国家信息化程度的重要标志，
（2）矢量图技术
矢量图也叫面向对象绘图，是用数学方式描述的曲线及曲线围成的色块制作的图形，它们是在计算机内部中表示成一系列的数值而不是像素点，这些值决定了图形如何在屏幕上。用户所作的每一个图形，打印的每一个字母都是一个对象，每个对象都决定其外形的路径，一个对象与别的对象相互隔离，因此，可以自由地改变对象的位置、形状、大小和颜色。同时，由于这种保存图形信息的办法与分辨率无关，因此无论放大或缩小多少，都有一样平滑的边缘，一样的视觉细节和清晰度，它所生成文件也比较小。
（3）互联网技术
互联网技术是指在计算机技术的基础上开发建立的一种信息技术，互联网技术通过计算机网络的局域网和广域网使不同的设备相互连接，加快信息的传输速度和拓宽信息的获取渠道，促进各种不同的软件应用的开发，改变了人们的生活和学习方式。系统应用的互联网包括物联网和移动互联网，通过有线或无线的方式，实现信息、物与物、人与人的联通和交互。互联网技术的普遍应用，是进入信息社会的标志。
（4）知识库技术
系统包含的教学资源库的建设将基于知识库技术进行，知识库技术是由人工智能（AI）和数据库（DB）两项计算机技术的有机结合，知识库是基于知识且具有智能性的系统（或专家系统）。只有基于知识的系统才拥有知识库，将应用领域的问题求解知识显式地表达，建成便捷的、友好的、有效的资源应用平台。知识库是计算机智能化研究的前沿，是新一代计算机的核心部分，同时又是智能控制系统、智能机器人、智能决策支持系统、专家系统等的关键部件和基础。
（5）云计算技术
为了适应系统应用和发展需要，在大用户量、高访问率的前提下保证系统的高可用性、高可靠性，采用云计算的技术路线。云计算是在分布式计算、并行计算、网络存储、负载均衡的基础上，进一步融合了虚拟化、效用计算等技术，建立了IT基础设施资源池，实现了应用和存储的动态分配、调度和高效利用，可充分发挥基础设施应用效能，有效避免业务空闲时间计算资源的浪费，有限的硬件资源可为更多应用提供服务。
（6）大数据技术
大数据技术将致力于为教学的精准化提供有针对性的服务，对线上日志进行大数据分析和挖掘，进行自适应推荐。第一个模块为用户画像获取模块，其功能为根据用户的教或学的行为、浏览记录等信息，并最终规整为符合场景的用户画像；另一个模块为诊断模块，其功能是根据用户画像信息，对比其同构目标和知识图谱，获得该用户最应改进的授导薄弱点、学习的知识点等集合；最后一个模块为资源检索和获取模块，其功能为根据用户的需求点，去题库中检索相应的学习资源。