“移動互聯網+人工智能”實踐教學考核系統的研究與實現

何毅 稅洪偉

摘要：本文利用移動互聯網、大數據和人工智能技術實現了實踐課程教學的智能化考核系統。系統通過建立神經網絡模型進行深度學習，使得實踐課程的教學和測評過程更加智能化、科學化、精準化和高效化，優化了教師對實踐教學的組織、管理、監督和評價的過程;同時能夠實時實地反映每位學生的學習狀態、實踐進度，并將學習效果及時推送給學生本人，提高了實踐課程的教學質量。

關鍵詞：實踐教學;深度學習;人工智能;移動互聯網;考核系統

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）10-0186-01

0 引言

目前，以移動互聯網、大數據和人工智能為核心技術的“互聯網+教育”已成為我國教育信息化建設的發展趨勢，引起了智能化教學和個性化學習人才培養模式新的變革。實踐教學是高等教育教學的重要組成部分，實踐教學的水平直接影響著學生對所學知識掌握的熟練程度和深入程度，從而影響學生的職業競爭力。目前高校對于實踐教學的考核還停留在偏重終結化的考核方式，對教學過程缺乏有效的過程化管理，缺乏信息化、智能化的教學平臺支持，學生只管課程結束一交任務了事，而教師只管布置任務并最終給個分數，整個實踐教學過程沒有過程性的實時監控評測，導致教學效果不好，學生的實踐能力沒有得到真正的提高，同時教師的教學水平也停滯不前，影響了整個實踐教學質量的有效提高。

本文采用“移動互聯網+人工智能”技術研發了實踐教學考核系統，通過對大數據挖掘、分析和深度學習等技術建立了智能化、科學化的形成性考核平臺，完善了實踐教學的評價體系，真正精準地檢驗出學生的學習效果和操作的能力，并通過學習診斷評估教學效果，促進了學生的個性化成長，實現了教學質量的提升。

1 系統總體設計

智能考核系統和智能移動終端通過網絡和移動信號塔訪問校園服務器，其中客戶端使用Apache Http協議進行網絡通信，Web服務器采用Servlet響應客戶請求，使用JDBC訪問后臺數據庫進行數據的存儲管理。

系統主要功能如下：（1）實踐教學進度智能化管理與監督：包括實踐項目布置、小組分工、項目驅動教學過程管理、實踐項目開發過程監督、實踐項目開發質量階段性評價、實踐進度檢測、實踐資料文件提交審核、實踐課程終結驗收評價。（2）實踐項目智能化評分：包括對實踐操作過程管理和監督的階段評分、結合教學大綱考核計算公式智能化給出每個學生的實踐課程評分。（3）學生個性化實踐信息智能推送：包括課前課后自測、線上答疑，及時推送學生實踐課程學習情況、進度及評分，在整個班級實踐項目開發情況的排名和狀態，學習情況提醒和預警信息。（4）實踐教學效果可視化展示：以圖、表、曲線和三維立體模型可視化展現教學質量分析結果，幫助學生和教師更清楚更直觀地了解教學效果。（5）教學數據智能化分析：包括智能化出題和閱卷，對項目代碼和報告進行自動查重檢測。（6）教師課程教學效果評價：包括對學生的學習效果給出及時的評價，對教師課程教學效果給出即時的反饋，并提供智能化分析曲線。

2 人工智能算法應用

2.1 實踐操作智能評測算法

本系統建立一種輕量非對齊卷積神經網絡模型，通過大數據分析和深度學習實現實踐操作的智能化評測。將一個實踐操作過程分為若干個步驟，每一個步驟的正確實踐操作結果效果圖為一類，一類中還包含若干張各視角下的正確實踐操作效果圖。學生實際操作過程中系統會在每一步的指定完成時間點截圖拍照，傳給網絡模型，通過模型的分析給出該效果圖歸于每一類的概率，即系統會根據最高概率值評測出該學生本步驟的操作情況。例如系統在第三步截止時間點拍照的圖片，經過模型的分析判別，得出圖片歸屬的最高概率類為第二類，即第二步效果圖，則可評測該學生實踐操作進度較慢，反之如果得出該圖片歸屬的最高概率類為第四類，即第四步效果圖，則可判定該學生實踐操作熟練，進度較快。當然構建類別的時候將有一類為錯誤類，為判斷學生操作的準確情況提供依據。系統會根據學生完成操作的進度和精準情況，最終根據教學中的權重公式給出最終實踐課程的分值。

2.2 試卷抽題算法

課前預習和課后自測中如何智能化組卷、閱卷。

2.3 查重檢測算法

包括實驗報告格式是否符合教學要求，實驗報告內容是否符合教學要求，是否存在實驗報告內容重復率較高現象等。另外針對計算機專業的學生如何對項目代碼進行自動分析評價和查重檢測。

2.4 真實情景算法

針對實踐教學的操作過程還應用了人工智能技術中的虛擬現實VR和增強現實AR技術，增加了實踐教學的真實情景操作體驗效果。

3 結語

本文研究并開發了基于移動互聯網的實踐教學智能化考核系統，該系統動態跟蹤實踐教學過程，智能化進行學習的測評和評估，利用大數據與人工智能進行學習數據的統計和分析，為教學評價提供客觀的評價依據，更全面地分析學生學習行為及學習結果，為后期精準教學分析提供科學的數據依據，提高了實踐課程的教學質量。同時幫助學生及時發現自己學習的知識薄弱點，為實現個性化學習提供了精確的數據支持。

參考文獻

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