《無線傳感網絡》自主學習資源推薦服務平臺建設探討

彭維平　宋成　倪水平

【摘 要】針對碩士研究生《無線傳感網絡》課程涉及的核心技術多、領域寬、資源內容差異化大等問題，提出了建設面向研究生教學的自主學習資源服務推薦平臺的思想，基于云服務平臺，運用智能服務推薦算法，依據學習者的層次、專業技術水平和研究發展方向等信息進行綜合分析，實現精準資源推薦服務以及定制化專業教學資源推薦服務。

【關鍵詞】無線傳感網絡;自主學習;精準資源推薦;定制化

中圖分類號： TP212.9-4;TN929.5-4;G642 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2019）27-0148-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.27.065

【Abstract】Aiming at the problems of the core technology， wide field and different resource content of the masters “Wireless Sensor Network” course， the idea of building a self-learning resource service recommendation platform for postgraduate is proposed. According to the level of learners level， professional technology level and research development direction， the cloud service platform uses the intelligent service recommendation algorithm to realize the accurate resource recommendation service and the customized resource recommendation service.

【Key words】Wireless Sensor Network; Self-learning; Accurate resource recommendation; Customized

0 引言

面向研究生階段開設的《無線傳感網絡》課程與本科生階段開設的《無線傳感器網絡技術》相比，不同的地方在于：前者是從無線通信和數字通信網絡的角度，分析無線傳感網從物理層到應用層的技術原理，為研究生提供從網絡體系結構設計到每一層相關協議和算法設計的思路和方法，涵蓋了數字編碼、信道占用、路由、定位、時間同步、數據融合、數據安全等多方向、多領域的內容;后者更側重于相關技術的設計、開發與應用。而針對研究生的教學，僅僅通過有限的課堂和實驗教學是遠遠不夠的，需要研究生們通過自主學習去學習傳統的設計理念和思想，通過分析已有的協議和算法去發現問題，并通過自己的創新去解決問題。同時，由于信息技術的發展日新月異，也要求學習者不斷加強學習、不斷更新知識和提高技能。因而，規劃和設計一個既能供物聯網專業或研究方向的學生，也能供相關專業從業人員進行自主學習的專業教學資源服務推薦平臺具有重要的意義[1]。

1 課程資源現狀

目前，在《無線傳感網絡》課程的研究生教學過程中存在較多問題[2]，單從課程學習資源方面來說，主要體現在以下幾個方面。

（1）絕大多數教材和教學資源的課程體系偏重設計和開發，以技術應用為主，不適合研究生教學。

（2）網絡資源較為分散，層次參差不齊。

（3）大多數經典協議和算法只有理論部分，缺乏核心技術算法資源。

（4）注重理論、協議分析和算法設計的自主學習資源極少。

（5）對學科和方向前沿性的內容涉及少，無法緊跟技術前沿，內容更新慢。

2 服務推薦平臺的設計思路

建設適合于研究生教學以及自主學習的資源推薦服務平臺其關鍵點在于：首先，要解決資源建設的問題，需要有更多更好的優質專業教學資源，除了教學課件，更重要的是該課程所涉及到的眾多協議原理和仿真算法;其次，要解決資源如何利用的問題，采用何種形式提高利用率，提高用戶體驗。基于上述需求，自主學習的資源推薦服務平臺的建設擬采用以下思路：

2.1 整合優質專業教學資源，實現資源共享

對現有網絡平臺上的優質教學資源進行收集和整理，按照不同的技術水平進行層次化分類，同時根據無線傳感網絡中涉及到的關鍵技術，按照不同的研究方向進行資源聚合，將所有資源集中存儲在云平臺。通過云平臺實現資源集中共享，并通過云服務提供按需服務。由此，可以實現跨地域的優質專業教學資源整合，最終實現優質學習資源的共享[3-4]。

2.2 學習資源定制化服務

根據學員在基礎理論和研究方向上的個體特性，有針對性地為不同的學習者提供一種能滿足學習者的個性化學習資源需求的定制服務。首先，抽取出一般性的需求要素，建立通用的用戶需求模型;然后，依據定制化需求，抽取個性化的服務需求要素，構建出滿足其個性化學習需求的用戶需求模型;最后，根據服務推薦與服務組合技術為學習者提供個性化的學習資源。

2.3 學習資源精準推薦服務

除了為學習者提供資源定制服務外，更重要的一點是根據學習者的歷史狀態數據（學習者的學習層次、知識背景、研究方向以及興趣點等），為其提供更加精準的學習資源推送服務。

3 服務推薦平臺實施方案

3.1 構建層次化的課程體系

首先，進行校企合作，充分利用物聯網企業的優質資源，服務于學生培養工作。以作者所在的河南理工大學為例，我們先后和焦作市神盾科技有限公司、北京聯創中控科技有限公司、深圳市神盾科技有限公司等建立了合作關系，通過對物聯網企業的調研，了解物聯網應用的典型工作流程、物聯網工程領域的主流技術、具體的崗位要求等，對企業現有的物聯網系統集成項目進行任務分解，根據崗位要求設定合理的學生培養方案，以此為基礎進行課程體系的優化。其次，引進企業或高校的優質教學資源為我所用，緊跟技術前沿，加強學生的就業競爭力。

3.2 專業教學資源平臺的設計與規劃

3.2.1 基于云計算的專業教學資源平臺結構

平臺采用模塊化和分層的設計理念，將數據、業務邏輯處理和資源服務與展現分三層實現，如圖1所示。

資源層用以存儲各種系統數據、課程資源以及歷史訪問日志數據等信息。業務邏輯處理層實現兩大類處理邏輯功能，一是與管理相關，二是與資源定制與推薦相關。其中，與資源定制與推薦相關的業務邏輯包括通用用戶需求模型、個性化定制服務模型、精準資源推薦服務模型以及資源服務匹配算法。應用層將資源平臺中的資源及相關信息展示出來，并提供服務及管理接口。主要包括平臺管理功能，資源定制服務接口和資源精準推薦服務接口。

3.2.2 專業教學資源平臺的功能模塊

物聯網工程專業教學資源庫建設緊密圍繞物聯網工程專業的人才培養方案，根據“知識+技能+專業素質”三位一體的能力基本框架，利用云計算平臺，構建專業教學資源庫。其主要功能模塊包括個人管理、交互管理、教學管理、課程庫管理、資源庫管理、系統管理等六部分，通過專業教學資源庫各個模塊的建設，創造一個具有專業特色、具備共享性、互動性和可擴展性的教學資源庫。專業教學資源庫的框架如圖2所示。

3.3.3 定制化與智能服務推薦平臺滿足各層次需求

設計一套具備情景感知的學習資源服務智能推薦方法。該方法首先獲取學習者的用戶信息（主要包括行業背景、學歷背景、工作崗位、業務需求等），獲取學習者當前所處的情景信息，準確地確定學習者的需求，構建出用戶需求模型;然后，根據所構建的需求模型，依據服務推薦技術，從眾多的學習資源中，找出最能滿足該需求模型的學習資源，或者，通過對學習資源的整合，構成最能滿足該需求模型的學習資源，智能地為用戶提供與之相匹配的學習資源。用戶登陸進入資源庫后，針對不同類型的用戶，平臺將呈現不同的學習資源。

4 結束語

利用現有的云平臺技術建設《無線傳感網絡》自主學習資源推薦服務平臺，為不同層次、不同背景、不同研究方向的學習者提供自主學習資源推薦服務以及定制化教學資源推送服務，可以滿足各種不同的個性化需求，有助于學生鍛煉和提高其獨立開展科研的能力和水平，為工科類研究生協議或算法類課程提供一定的教學改革參考。

【參考文獻】

[1]陳輝，李敬兆，詹林.物聯網工程專業人才培養和專業建設探索[J].計算機教育，2014（4）：13-17.

[2]李小龍，黃廷磊.“無線傳感器網絡”研究生課程的教學改革與研究[J].成功（教育），2011（11）：13.

[3]彭維平，宋成，倪水平.共享型物聯網工程專業教學資源平臺建設探討[J].科技視界，2017（12）：71+17.

[4]朱靜宜.新興產業下高校物聯網應用技術專業共享型教學資源庫建設[J].計算機教育，2012（9）：60-63.