基于人工智能技术的计算机网络在线教学平台设计.pdf

1 2 0 2 0 2 4年1期2 0 2 4年第4 6卷第1期基于人工智能技术的计算机网络在线教学平台设计任 宏 李晓峰 李春林作者简介: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 为提高在线教学的效率和质量,文中基于人工智能技术设计了计算机网络在线教学平台。首先,设计了平台的总体框架,包括平台管理、教师、学生等模块以及集成性的人工智能模块,其中人工智能模块涵盖智能学习资源推荐系统、自动评分系统和个性化学习路径规划模块。同时,对用户界面的设计进行了细致的探讨。在系统测试部分,对平台进行了全面的性能测试。结果表明,该平台在提高教学互动性、个性化学习体验及教学资源利用率方面表现出色,验证了其在现代教育中的应用价值和潜力。文中不仅为在线教育提供了一种新的智能化解决方案,也为教育技术的未来发展提供了重要的理论和实践参考。关键词:人工智能技术;在线教学平台;人工智能模块中图分类号 T P 3 1 1.5D e s i g no fC o m p u t e rN e t w o r kO n l i n eT e a c h i n gP l a t f o r mB a s e do nA r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c eT e c h n o l o g yR E N H o n g,L IX i a o f e n ga n dL IC h u n l i n(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 ee f f i c i e n c ya n dq u a l i t yo f o n l i n e t e a c h i n g,t h i sp a p e rd e s i g n sac o m p u t e rn e t w o r ko n l i n et e a c h i n gp l a t f o r mb a s e do na r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e t e c h n o l o g y.F i r s t,t h eo v e r a l l f r a m e w o r ko f t h ep l a t f o r mi sd e s i g n e d,i n-c l u d i n gp l a t f o r m m a n a g e m e n t,t e a c h e r s,s t u d e n t s a n do t h e rm o d u l e s,a sw e l l a s i n t e g r a t e da r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c em o d u l e s,a m o n gw h i c ha r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c em o d u l e sc o v e ri n t e l l i g e n tl e a r n i n gr e s o u r c er e c o mm e n d e rs y s t e m,a u t o m a t i cs c o r i n gs y s t e ma n dp e r s o n a l i z e d l e a r n i n gp a t hp l a n n i n gm o d u l e.A t t h es a m e t i m e,t h ed e s i g no f t h eu s e r i n t e r f a c e i sd i s c u s s e d i nd e t a i l.I nt h es y s t e mt e s t p a r t,a c o m p r e h e n s i v ep e r f o r m a n c e t e s t o f t h ep l a t f o r mi s c a r r i e do u t.T h e r e s u l t s s h o wt h a t t h ep l a t f o r mp e r f o r m sw e l l i n i m p r o v i n gt e a c h i n g i n t e r a c t i v i t y,p e r s o n a l i z e d l e a r n i n ge x p e r i e n c ea n d t e a c h i n gr e s o u r c eu t i l i z a-t i o n,v e r i f y i n g i t s a p p l i c a t i o nv a l u ea n dp o t e n t i a l i nm o d e r ne d u c a t i o n.T h i sp a p e rn o t o n l yp r o v i d e s an e wi n t e l l i g e n t s o l u-t i o n f o r o n l i n e e d u c a t i o n,b u t a l s op r o v i d e s i m p o r t a n t t h e o r e t i c a l a n dp r a c t i c a l r e f e r e n c e f o r t h ed e v e l o p m e n t o f f u t u r e e d u-c a t i o n a l t e c h n o l o g y.K e y w o r d s A r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e t e c h n o l o g y,O n l i n e t e a c h i n gp l a t f o r m,A r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c em o d u l e0 引言信息技术的快速发展,已经对教育行业产生了深远的影响。作为一种新兴的教学模式,在线教学因其在时间、空间等维度上的灵活性受到了广泛关注。然而,目前多数在线教学平台仍依赖于传统的教学模式,缺乏个性和互动性,不能充分满足学生和教师的需求。人工智能技术为解决这一问题提供了新的思路,通过应用人工智能技术,如机器学习和数据挖掘,可以在在线教学平台中实现更加个性化、智能化的教学与学习,极大地提高了教学效率和学习质量。因此,研究并开发一个结合了人工智能技术的多模态计算机网络在线教学平台,对于促进教育的信息化和智能化具有重要意义。1 多模态计算机网络在线教学平台设计1.1 平台总体框架设计为提高平台的可扩展性和可维护性,本设计以B/S体系结构为基本框架。B/S架构是现代网络应用中常用的架构模式,它不仅能提供跨平台的访问能力,还能简化客户端的维护工作,非常适合在线教学平台。平台的总体框架被划分为3个主要部分,如图1所示。(1)客户端(C l i e n t)。客户端主要是用户接口,给用户(教师和学生)提供直接访问平台的途径。在客户端中,用户可以通过任何标准的网络浏览器访问平台,进行各种交互和学习活动。客户端的设计注重用户体验,需确保操作界面直观、易用,同时兼容不同的设备和操作系统。(2)服务器端(S e r v e r)1。服务器端是整个平台的核心,承担着数据处理、存储和执行智能算2 0 2 4年1期1 2 1 法等关键任务。服务器端的设计关键在于高效的数据处理能力和稳定的运行性能,以支持大规模的用户访问和复杂的数据分析。此外,服务器端还包含必要的安全机制,以保护平台数据和用户隐私。(3)数据库(D a t a b a s e)。数据库需要存储所有的平台数据,包括用户信息、课程内容、学习记录等。一个高效且可靠的数据库系统对于确保平台稳定运行和数据的准确性至关重要。数据库设计考虑了高并发访问和数据安全,以保证数据的完整性和可访问性。通过这3层架构,平台能灵活应对不同的教学和学习需求,同时保持高度的可扩展性和可维护性。这种设计不仅可以确保平台稳定、高效地运行,也为未来的功能扩展和技术升级提供了便利。图1 系统总体架构1.2 功能模块设计本线上教学平台主要由平台管理模块、教师模块、学生模块以及集成性的人工智能模块构成,每个模块都针对特定的用户群体或功能需求进行定制化设计,共同构成了平台的基石,使其能满足多样化的教学和学习需求,同时保证了高效、灵活、友好的在线教学环境,如图2所示。这些模块的设计和实现考虑了用户体验、技术创新和系统可持续性,旨在打造一个全面、高效且具备前瞻性的在线教学平台。通过这些功能模块的紧密结合和协同工作,该平台能为教师和学生提供一个可互动、有效的在线学习环境2。图2 平台功能模块结构图1.2.1 人工智能模块人工智能模块是在线教学平台的一大创新,也是平台的核心模块,它包括智能学习资源推荐系统、自动评分系统和个性化学习路径规划模块。这3个模块的结合使得人工智能模块成为提升教学和学习效率、实现个性化教学的关键3。(1)智能学习资源推荐系统智能学习资源推荐系统采用了一种混合推荐算法,结合了协 同 过 滤(C o l l a b o r a t i v eF i l t e r i n g)和 内 容 基 于 过 滤(C o n t e n t-B a s e dF i l t e r i n g)。一方面,协同过滤算法通过分析学生群体的学习行为和偏好模式,推荐那些被相似用户高度评价的学习资源。这种方法可以利用用户之间的相似性来预测个别用户可能感兴趣的资源。另一方面,内容基于过滤则侧注重分析学生过去的学习活动和选择,以推荐与他们之前互动过的相似的资源。该算法利用机器学习技术,如自然语言处理,来理解、匹配学习内容的特征与学生的兴趣。系统通过融合这两种方法,生成了一个综合的、个性化的学习资源推荐列表,确保既考虑到用户群体的普遍偏好,也考虑到个别用户的特定兴趣。在混合推荐模型中,综合协同过滤和内容基于过滤的结果如式(1)所示:f i n a l s c o r e(u,j)=Ru j+(1-)s c r e(u,j)(1)其中,f i n a l s c o r e(u,j)是最终的推荐得分,表示为用户u对项目j(如学习资源)的预测喜好程度;u表示用户,即推荐系统中的目标对象,通常指学生;j代表项目,这里特指学习资源,如视频、文章、课程等;是一个介于0和1之间的参数,用于调节协同过滤和内容基于过滤结果的相对重要性;Ru j是协同过滤模型预测的用户u对项目j的评分;s c o r e(u,j)是内容基于过滤模型预测的用户u对项目j的评分。这种混合推荐算法的应用,使得智能学习资源推荐系统能提供高度个性化且相关性较强的学习资源,极大地提升了学生学习的体验和效率4。(2)自动评分系统考虑到学生学习评分涉及主观性较强的任务,如作文评分、学生学习进度等。本研究选用机器学习模型中的支持向量机(S u p p o r tV e c t o rM a c h i n e,S VM)来进行数据处理,本模型可以被训练用以识别高质量答案的特征,并据此进行评分,如式(2)所示:S c o r e=w1f1+w2f2+wnfn+b(2)其中,S c o r e是预测的评分,f是各种特征(如作文长度、语法正确性等),w是特征的权重,b是偏置项。模型通过已评分的样本进行训练,学习每个特征的权重,以便对新答案进行准确评分。(3)个性化学习路径规划模块个性化学习路径规划模块依赖复杂数据分析和机器学习技术,其目的是为每位学生定制符合其个人学习需求和目标的学习路径。这个过程首先涉及学生数据的收集,包括成绩、课程互动、完成的测试、反馈信息等。利用这些数据,可以创建一个针对学生的用户画像,通常将其表示为一个特征向量U=(u1,u2,un)。其中,uk表示用户画像的不同特征。接下来,选用聚类分析算法对学生进行分类并预测其最适合的学习路径。例如,聚类算法可以表示为C(U)=k。移动信息1 2 2 2 0 2 4年1期其中,C是聚类算法,U是学生的用户画像,k是学生被分配到的聚类。根据这个聚类结果,系统可以推荐一系列课程和材料,并根据学生的持续反馈和进展对学习路径进行调整,确保它始终符合学生的当前需求和能力。通过这种设计,个性化学习路径规划模块能提供高度定制化的学习体验,帮助学生以最有效的方式达成学习目标。1.2.2 平台管理模块平台管理模块主要由以下几个核心组成部分构成。(1)用户管理系统,负责创建、验证和管理用户账户,并分配相应的权限。(2)课程管理功能,使教师能创建、编辑和发布课程内容,同时为管理员提供课程监控工具。(3)数据分析和报告 工 具,用 于 追 踪、分 析 用 户 活 动 及 平 台 使 用 情况5。(4)全面的数据安全和系统维护措施,确保平台的稳定性和数据的安全性。此外,模块还包括一个直观的控制面板和用户反馈系统,旨在提升管理效率和用户体验。1.2.3 教师模块教师模块由课程创建与管理、学习进度跟踪、互动工具、评估与反馈、资源库访问、定制化报告生成等关键功能组成。其中,课程创建与管理功能使得教师能上传教材、规划课程结构;学习进度跟踪可以帮助教师监控学生的在线活动和学习表现;互动工具(如论坛和实时聊天)可以促进师生沟通;评估与反馈可以提供自动化的作业和考试评分,确保公平性;资源库访问可以为教师提供丰富的教学材料;定制化报告生成则可以帮助教师理解课程效果和学生参与度,这些功能可以共同提升教学质量,优化课程管理,加强师生互动,并提供有效的教学支持。1.2.4 学生模块学生模块专为学生设计,旨在为学生提供更为全面的学习体验。它集成了个性化学习路径规划、课程访问和管理、互动和讨论论坛、作业提交和评估反馈、在线考试和测验、学习资源访问、进度跟踪和报告生成等功能。其中,个性化学习路径规划根据学生的学习习惯和兴趣定制学习内容;课程访问和管理功能让学生能直接访问并管理自己的课程;互动和讨论论坛促进了学生之间的讨论和知识分享;作业提交和评估反馈功能可以提供及时的学习反馈;在线考试和测验支持学生的评估和自我测试;学习资源访问提供了丰富的教学资料;进度跟踪和报告生成功能则可以帮助学生监控自己的学习进展和成绩,确保学习目标的实现。这些功能的结合,使得学生模块成为支持和提高在线学习体验的强大工具。2 系统测试2.1 测试过程设计为全面评估该平台的性能并与传统平台进行比较,本文设计了一系列详细的测试过程,具体如下。(1)页面加载速度测试:在相同网络条件下,对两个平台进行至少5 0次测试,以获得平均加载时间。(2)系统响应时间测试:通过对每个平台进行1 0 0次标准查询,来计算平均响应时间。(3)并发用户处理能力测试:模拟5 0 0和1 0 0 0个用户同时访问两个平台,并记录不同负载下的请求响应率。(4)用户操作错误率测试:在两个平台上执行2 0 0次标准操作,记录操作失败或产生错误的次数,以计算错误率。通过这些细致的测试,期望获得关于新平台性能的准确数据,并清晰地展示其相对于传统平台的优势和待改进之处。2.2 测试结果如表1所列,测试结果表示,本平台在关键性能指标上优于传统平台。具体而言,本平台在页面加载速度上比传统平台快0.5 s,系统响应时间也更短,具有更高的处理效率。在并发用户处理能力方面,该平台在5 0 0和1 0 0 0用户的测试中分别保持了9 2%和8 8%的响应率,明显高于传统平台的8 7%和8 0%。此外,该平台的用户操作错误率仅为0.4%,低于传统平台的1.1%,这表明其用户界面和交互设计更具优势。测试结果证明了该平台在提供流畅和稳定的用户体验等方面的优势,同时指出了可以进一步降低错误率的潜在改进空间。表1 测试结果测试指标本平台传统平台页面加载速度/s1.31.8系统响应时间/s0.50.7并发用户处理能力(5 0 0用户)/%9 28 7并发用户处理能力(10 0 0用户)/%8 88 0用户操作错误率/%0.41.13 结语本文深入探索了基于人工智能技术的计算机网络在线教学平台的设计与应用。在线教学平台设计涵盖了从总体框架设计到具体功能模块的全面开发。通过平台管理模块、教师模块、学生模块、人工智能模块,为在线教育提供了一种全新、高效且高度个性化的方法。参考文献1曾双.网络环境下的多模态在线教学平台设计J.信息与电脑(理论版),2 0 2 3,3 5(1 5):3 0-3 2.2卫晓怡,冯华峰.新产品开发与创业导论课程线上线下一体化教学改革J.创新创业理论研究与实践,2 0 2 3,6(1 4):5 0-5 3.3唐淑红.地方本科院校教师在线教学能力探究J.湖南人文科技学院学报,2 0 2 3,4 0(4):1 0 3-1 0 9.4于延,康广慧.融合P B L-O B E的任务驱动式多平台协同在线教学设计J.计算机教育,2 0 2 3(7):1 7 6-1 8 0.5何燕,胡兆隆.在线教学质量提升策略研究J/O L.中国教育技术装 备.2 0 2 3-1 1-2 2.h t t p:k n s.c n k i.n e t/k c m s/d e t a i l/1 1.4 7 5 4.T.2 0 2 3 0 7 0 6.1 6 0 0.0 1 0.h t m l.移动信息