基于机器学习的计算机教学资源共享模型设计.pdf

2 0 2 4年2期 6 9 2 0 2 4年第4 6卷第2期基于机器学习的计算机教学资源共享模型设计任 宏 王晓燕 闫银芳作者简介:任宏(1 9 8 1-),本科,副教授,研究方向为软件技术、人工智能。(宣化科技职业学院 河北 张家口0 7 5 1 0 0)摘 要 为提升计算机科学教育中教学资源的管理效率和使用效果,文中基于机器学习方法,设计并实现了一个计算机教学资源共享模型,探讨了机器学习技术在优化资源分类、个性化推荐、用户行为分析等方面的应用。结果表明,该模型不仅显著提高了资源的可访问性和个性化体验,还通过数据分析增强了教育资源的整体管理效率,为计算机科学教育的资源共享提供了一种创新和有效的解决方案。关键词:机器学习;教学资源;共享模型中图分类号 T P 3 1 1.1D e s i g no fC o m p u t e rT e a c h i n gR e s o u r c eS h a r i n gM o d e lB a s e do nM a c h i n eL e a r n i n gR E N H o n g,WAN GX i a o y a na n dYANY i n f a n g(X u a n h u aV o c a t i o n a lC o l l e g eo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,Z h a n g j i a k o u,H e b e i 0 7 5 1 0 0,C h i n a)A b s t r a c t I no r d e r t o i m p r o v e t h em a n a g e m e n t e f f i c i e n c ya n du s ee f f e c t o f t e a c h i n gr e s o u r c e s i nc o m p u t e r s c i e n c ee d u c a-t i o n,t h i sp a p e rd e s i g n sa n d i m p l e m e n t s ac o m p u t e r t e a c h i n gr e s o u r c e s h a r i n gm o d e l b a s e do nm a c h i n e l e a r n i n gm e t h o d s,a n dd i s c u s s e s t h ea p p l i c a t i o no fm a c h i n e l e a r n i n g t e c h n o l o g y i no p t i m i z i n gr e s o u r c e c l a s s i f i c a t i o n,p e r s o n a l i z e dr e c o mm e n-d a t i o n,u s e rb e h a v i o ra n a l y s i s,e t c.T h e r e s u l t s s h o wt h a t t h em o d e l n o t o n l ys i g n i f i c a n t l y i m p r o v e s t h e a c c e s s i b i l i t yo f r e-s o u r c e s a n dp e r s o n a l i z e de x p e r i e n c e,b u t a l s oe n h a n c e s t h eo v e r a l lm a n a g e m e n t e f f i c i e n c yo f e d u c a t i o n a l r e s o u r c e s t h r o u g hd a t aa n a l y t i c s,p r o v i d i n ga n i n n o v a t i v ea n de f f e c t i v es o l u t i o nf o r r e s o u r c es h a r i n g i nc o m p u t e rs c i e n c ee d u c a t i o n.K e y w o r d s M a c h i n e l e a r n i n g,T e a c h i n gr e s o u r c e s,S h a r i n gm o d e l0 引言计算机科学教育中的教学资源包括课件、视频讲座、实验指导等,是高质量教学的关键。但传统的资源管理方法常常无法满足个性化学习的需求,也难以实现资源的高效分发。随着机器学习技术的发展,其在教育领域的应用成为可能。机器学习可以提供智能化的资源分类、个性化推荐、用户行为分析等功能,极大地提高了资源管理的效率和效果。因此,基于机器学习的计算机教学资源共享模型不仅对提升教育质量具有重要意义,也是响应当代教育技术发展趋势的必要尝试。1 基于机器学习的计算机教学资源共享模型的需求 在高校计算机教学领域中,由于技术的快速发展和课程内容的不断更新,教学资源如课件、教学视频、实验指导等的数量和类型快速增长。这种增长带来了显著的挑战,尤其是如何高效管理和更新大量的教学资源、如何根据不同学生的学习需求和学习进度提供个性化的学习材料。因此,迫切需要一种能快速、准确地管理这些资源的方法,包括资源的分类、存储、检索和及时更新,同时也需要提供一种机制来为学生提供定制化的学习材料和路径,以增强学习的互动性和参与度。在这种背景下,机器学习技术显现出其巨大的应用潜力,能实现教学资源的智能分类和推荐,生成个性化的学习路径,评估和优化学习效果。本文的目标是设计一个基于机器学习的计算机教学资源共享模型,以提高教学资源的管理效率,同时提供个性化和互动性较强的学习体验,使高校计算机教学的资源管理和分发变得更加高效和智能化。2 基于机器学习的计算机教学资源共享模型设计2.1 模型架构设计在设计计算机教学资源共享模型时,本文采用了分层架构,以确保系统的高效性、灵活性和可扩展性。如图1所示,该架构包括3个主要层次,即数据层、机器学习层和应用层。7 0 2 0 2 4年2期图1 计算机教学资源共享模型总体架构图2.1.1 数据层设计数据层是模型的基础,它负责收集、存储和处理教学资源数据,如课件、视频、习题等。该层首先通过自动化工具从多个来源收集教学资源,然后使用数据预处理技术(如数据清洗和格式化),确保数据的质量和一致性。此外,还建立了一个高效的数据库系统,用于存储和管理这些资源,确保快速访问和高效检索。2.1.2 机器学习层设计机器学习层是模型的核心,它负责实现各种智能化功能,如资源推荐、个性化路径生成和学习效果评估。该层采用了多种机器学习算法,如分类算法可用于教学资源的自动标记和分类,推荐算法(如协同过滤和内容基推荐)用于提供个性化的教学资源推荐。为保证算法的有效性,本文还设计了一套算法训练和优化流程,包括模型选择、参数调整和持续学习机制。2.1.3 应用层设计应用层是模型的用户接口,它连接着模型和最终用户。该层设计了一个直观、易用的用户界面,包含计算机教学资源共享模型的功能模块,使教师和学生可以轻松访问和使用教学资源。通过应用层,用户不仅可以访问个性化的资源,还可以接收宝贵的反馈,以不断优化模型和资源库。通过这种分层的架构设计,该模型不仅能有效地管理和共享计算机教学资源,还能提供个性化和互动性较强的学习体验,极大地提升高校计算机教学的效果。2.2 计算机教学资源共享模型的模块设计2.2.1 资源分类与管理模块首先,该模块集成了一个自动化系统,用于收集和整合不同来源的教学资源,如课件、视频教程、实验指导书等。这一过程需进行标准化处理,以确保资源在格式和质量上的一致性1。其次,利用机器学习算法、支持向量机(S VM)和神经网络来自动分类资源,根据内容、使用频率、用户反馈等因素动态调整分类标准。每个资源都被赋予详细的元数据,如计算使用频率,具体如式(1)所示:f=nuT(1)其中,nu代表资源的使用次数,T代表时间周期。模块还提供了高效搜索引擎,使用户能根据关键词、类别、难度等多种标准快速找到所需资源。另外,模块包含了一个更新与维护机制,以确保资源的时效性和相关性,如定期检查资源有效性,具体如式(2)所示:Rv=uiviN(2)其中,ui表示用户互动,vi表示资源有效性评分,N表示评估的资源总数。通过这样的设计,资源分类与管理模块能支持高效、系统化的教学资源管理,提升教学效果和资源利用率。2.2.2 用户权限与访问控制模块用户权限与访问控制模块作为计算机教学资源共享模型的重要组成部分,直接关乎着计算机教学资源共享模型的安全性和用户访问体验。在具体设计实践中,首先需要定义不同的用户角色,如学生、教师和管理员,每个角色根据其功能需求被赋予了不同的权限。然后,通过实施角色基模访问控制(R B A C)机制,为每种角色设定详细的权限规则,如教师可以上传和编辑资源,学生则只能查看和下载资源。其次,引入用户认证机制,包括用户名和密码验证,并引入多因素认证机制,以提升系统的安全性。为应对用户需求和身份的变化,本模块实现了权限的动态管理,允许管理员根据实际情况调整用户权限2。此外,为保障系统的透明性和安全性,还引入了详细的访问日志记录和审计机制,以记录每个用户的访问活动,如访问时间、访问资源、具体操作等。2.2.3 资源推荐与个性化定制模块在设计资源推荐与个性化定制模块时,首先需要收集用户的行为数据,包括浏览历史、下载记录、评分和反馈等,这些数据对构建个性化推荐系统至关重要。随后,进行特征提取与处理,从用户的浏览历史中提取学生最常访问的资源类型和学习时间。接下来,根据数据特性和需求选择合适的推荐算法,常见的有协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐系统。在模型训练阶段,使用用户数据训练推荐模型,如使用协同过滤算法来计算用户间的相似度,具体如式(3)所示:相似度(u,v)=iI(ru irv i)iI(ru i)2iI(rv i)2(3)其中,ru i表示用户u对项目i的评分,I是用户u和v都评价过的项目集合。利用训练好的模型,系统能根据用户的行为和偏好生成个性化推荐。此外,本文还实施了用户反馈机制,允许用户对推荐的资源进行评价,使系统根据这些反馈不断调整移动信息2 0 2 4年2期 7 1 和优化推荐算法。最后,还应定期评估推荐系统的性能,如准确率、召回率和用户满意度,并据此对模型进行调整和优化,以确保推荐系统能根据用户的个人偏好和历史行为提供定制化的教学资源推荐,同时不断学习和适应用户的变化,提升推荐系统的准确性和用户满意度。2.2.4 交互反馈与评价模块交互反馈与评价模块的核心功能是让用户(学生和教师)对教学资源进行有效的反馈和评价。首先,该模型构建了一个用户界面,允许用户对使用过的资源进行评分和评论,这些输入会作为反馈数据被收集起来。其次,引入自然语言处理(N L P)技术来分析用户评论,识别出关键词和情感倾向,以更好地理解用户对资源的满意度。同时,设计了一个算法来汇总和计算资源的综合评分,通常采用加权平均的方法,其中每个评分被赋予不同的权重,这个权重可基于用户的活跃度或可信度。除主动收集的反馈外,还实施了被动反馈机制,如跟踪和分析用户对资源的使用模式和频率,以进一步了解资源的实际应用效果。为确保反馈的质量和可靠性,模型还设置了过滤和审查机制,以防止垃圾信息或不当内容的出现3。最后,这些收集到的反馈数据会被用来优化和调整教学资源库,提升资源的质量和相关性。2.2.5 数据分析与报告模块数据分析与报告模块侧重于提取有意义的洞察和信息,以便更好地理解和优化资源使用情况。首先,模块聚焦于收集和处理大量的用户和资源数据,包括用户的访问频率、资源的下载次数、评分和反馈等。为有效处理这些数据,该设计采用了数据仓库技术,将来自不同源的数据集成到一个中央仓库中,以便进行统一分析。在数据处理阶段,利用使用线性回归分析来识别资源使用量和学生学习成效之间的关系,如式(4)所示:Y=0+1X1+2X2+nXn+I(4)其中,Y代表学生的学习成效,Xn代表不同资源的使用指标,n是模型参数,为误差项。接下来,使用机器学习算法,以聚类分析的方法来识别用户行为中的模式和趋势,从而提供更具针对性的资源推荐和支持。此外,还开发了一个交互式的报告和仪表板系统,使管理员和教师能轻松访问和解读这些数据。这些报告不仅包括了基本的使用统计,还可进行高级分析,如资源效果评估、用户满意度趋势分析等。为确保数据分析的准确性和可靠性,还设置了数据质量控制和验证机制,包括数据清洗、异常值检测、模型验证等4。最终,通过该模块的设计和实施,可以提供实时的数据分析和报告,还能基于这些分析结果持续优化教学资源的质量和分发策略。3 模型功能测试3.1 测试过程为确保计算机教学资源共享模型的功能都达到预期的性能标准,本文进行了性能与安全性测试,测试过程如下。3.1.1 性能测试(1)加载测试。模拟不同数量的并发用户请求,用户数量分别为1 0 0,5 0 0,1 0 0 0,2 0 0 0和3 0 0 0,以评估系统在不同负载下的表现。本文特别关注了系统处理这些请求的平均响应时间。(2)压力测试。在压力测试阶段,故意将并发用户数提高到超过系统设计的最大负荷(3 0 0 0用户以上),以测试系统在极端情况下的响应时间和稳定性。3.1.2 安全测试(1)未授权访问测试。模拟了1 0 0次未授权访问尝试,每次尝试都针对不同的用户账户和资源。这些尝试包括尝试绕过登录认证、直接访问受限资源等。在每次尝试中,记录了系统的响应情况,包括是否成功阻止访问以及系统是否生成了安全警报。(2)网络攻击模拟。1)S Q L注入测试:设计了5 0次不同的S Q L注入攻击尝试,包括在表单输入和UR L参数中注入恶意S Q L代码。2)跨站脚本攻击测试:进行了3 0次跨站脚本(X S S)攻击尝试,这些攻击旨在向系统页面注入恶意脚本,以测试系统对这类攻击的防护能力,特别是内容过滤和输入验证机制能否有效预防这些攻击。3.2 测试结果分析测试结果如表1所列,计算机教学资源共享模型在性能测试中表现良好。加载测试显示,系统能有效应对1 0 03 0 0 0用户的并发请求,响应时间在1 5 01 2 0 0 m s之间。在压力测试中,即使用户数量超过3 0 0 0,系统仍能保持稳定,但响应时间会增至1 8 0 0 m s,为出现系统崩溃的现象。在安全性测试方面,模型展现出了极高的安全性能。在未授权的访问测试中,所有尝试均被有效阻止,且系统对每次尝试都发出了安全警报。在S Q L注入测试和跨站脚本攻击测试中,所有网络攻击尝试均被系统成功识别并阻止。实验结果表明,该模型在处理高并发请求和防御网络攻击方面都具有出色的能力。表1 测试结果测试类型测试描述测试结果加载测试1 0 03 0 0 0用户并发请求的响应时间响 应 时 间1 5 0 1 2 0 0 m s压力测试超过3 0 0 0用户并发请求的响应时间响 应 时 间 增 至1 8 0 0 m s,无系统崩溃现象未授权访问测试1 0 0次尝试绕过登录认证或直接访问受限资源所有尝试均被阻止,每 次 均 有 安 全 警 报发出S Q L注入测试5 0次恶意S Q L代码注入尝试所有注入尝试均被系统阻止跨站脚本攻击测试3 0次 跨 站 脚 本 攻 击尝试所有攻击尝试均被系统阻止(下转第7 4页)移动信息7 4 2 0 2 4年2期提高了微课的开发效率。万彩动画大师还具有强大的交互功能,教师可以通过设置问题和答案,引导学生思考和探索,提高教学效果。同时,学生也可以通过反馈和评论,与教师进行交流和讨论,提高学习的主动性和参与性。3.2 开发流程课堂导入型微课的开发需要遵循一定的流程,在开发过程中,需要不断地测试和修改。课堂导入型微课的开发流程如图2所示。图2 课堂导入型微课的开发流程(1)脚本设计。在开发课堂导入型微课之前,首先需要进行脚本设计。脚本是对页面呈现内容及效果的细化。(2)收集素材。根据教学设计和脚本设计中涉及的内容,通过相关网站收集图像、图形等素材,并按要求分类整理素材。(3)新建场景。在“组合逻辑电路的设计”课堂导入型微课的开发中,应选取具有教室和投影仪的现代内景。(4)制作动画。根据课堂导入型微课的环节,选取合适的素材,调整镜头,设置动画效果,一帧一帧地制作动画。制作完成后,对课堂导入型微课进行测试,测试无误后,发布到教学平台上供学生学习。4 结语随着信息技术的快速发展,微课已成为当今主流的教学资源之一。本文基于万彩动画大师软件设计,开发了课堂导入型微课,旨在提高学生的学习兴趣,激发学生的学习动机,值得进一步验证和推广。在后续的研究中,可以将开发的课堂导入型微课应用于实际的教学中,并分析其应用效果。本文只是设计开发课堂导入型微课的小小尝试,后续还需继续完善改进,以开发出更优质的课堂导入型微课。参考文献1肖峰.学会教学 课堂教学技能的理论和实践M.杭州:浙江大学出版社,2 0 0 4.2李文昊.多媒体学习十讲M.南京:南京师范大学出版社,2 0 1 5.3何婉均.基于H 5的交互式微课设计与应用研究D.广州:广东技术师范大学,2 0 2 2.(上接第7 1页)4 结语本文通过对基于机器学习的计算机教学资源共享模型的设计和测试,成功展示了该模型在优化教学资源管理和提供个性化学习体验中的显著能力。从模型的架构设计到各功能模块的具体实现,注重于提高效率、增强用户互动,同时保证系统的安全性和稳定性。性能测试结果显示,模型能有效处理大量并发请求,而安全测试则证明了其在抵御网络威胁和保护用户数据方面的强大能力。综合来看,该研究不仅证实了基于机器学习的方法在教育资源共享领域的有效性,也为未来相关技术的应用和发展提供了宝贵的经验和参考。参考文献1徐海欧,牛志刚,王建华.校园网教学资源建设模型和资源共享的实现J.哈尔滨师范大学自然科学学报,2 0 0 6(4):4 6-4 8.2方加娟.基于云计算的计算机专业教学资源共享系统设计J.信息与电脑(理论版),2 0 2 3,3 5(5):2 5 1-2 5 3.3李娟.大数据背景下计算机基础课程教学资源建设与共享研究J.无线互联科技,2 0 2 2,1 9(3):1 3 6-1 3 7.4李娅.大学计算机课程教学资源云共享机制的构建J.中国新通信,2 0 2 1,2 3(1 6):8 6-8 7.移动信息