建筑業工人移動智慧培訓平臺構建與實現

謝銳兵

摘? ?要：建筑業工人職業教育和技能培訓在建筑業發展中起著非常重要的作用，傳統的培訓模式不利于其培訓的開展。文章設計和開發了一套集個性化智慧學習、個性化練習測試、一體化管理的建筑業工人移動智慧培訓平臺，通過互聯網技術、虛擬現實、大數據技術、人工智能的應用，實現了智能化、自主化、碎片化以及低門檻的移動靈活學習。

關鍵詞：建筑業;培訓;智慧學習;個性化;移動

黨的十九大以來，國家開始大力構建學習型社會，產業工人的職業教育和技能培訓作為終身學習的重要組成部分，越來越受國家和政府的重視。習近平總書記在十九大報告中就明確指出要大規模開展職業技能培訓，完善職業教育和培訓體系，國務院也出臺了一系列關于職業教育和技能培訓的指導性文件，以此來大力推進職業教育和技能培訓的發展。我國是建筑大國，建筑業在國家經濟中占重要的部分，其產業工人數量龐大，據官方數據顯示，僅浙江省2018年建筑業從業人數就達794.93萬，完成總產值28 756.20億元。隨著科技水平的不斷發展進步，建筑領域新的技術、工藝、管理手段也在日益更新，這對建筑從業工人的知識技能提升進步提出了更高的要求，對其職業教育和技能培訓需求迫切，并成為影響建筑業轉型發展的重要因素之一[1]。當前，建筑從業農民工文化及職業技能水平參差不齊，且流動性大，長期存在缺乏系統有效培訓的問題，這對建筑產品的高質量造成了影響，特別無法滿足我國建筑產業工業化和現代化的需求[1]。培訓是提高建筑業工人職業和技能水平的主要手段和途徑，目前相關政府、行業主管部門也在極力研究和推進建筑從業人員的職業教育和技能培訓工作，比如浙江省在建筑職業技能鑒定、安全生產3類人員培訓考證、特種作業人員培訓考證、崗位工作人員培訓考證等方面做了大量的工作。但由于建筑工人流動性大、工作任務重、文化水平不高、資金保障不足、培訓導向與需求導向存在脫節等的影響[2]，建筑從業工人的職業和技能培訓效果不理想。

隨著計算機互聯網技術、人工智能等先進技術的發展和應用，教育迎來了又一次重大的變革，移動學習、智慧學習發展迅速，因其可以構建網絡化、自主化、智能化、便捷化和低成本、零時滯、廣覆蓋的學習模式，在行業培訓、職業教育等非正式學習場景中的運用越來越廣泛[3]。研究將移動學習、智慧學習應用到建筑業工人培訓中去，以此設計和開發一套針對建筑業工人的切實有效的移動智慧培訓系統，具有重要的意義。

1? ? 系統需求分析

1.1? 系統的功能需求

一套系統的設計、構建和運行，在功能上必須滿足使用對象的切實需求。培訓系統一般關注的重點是培訓形式和學習資源兩個方面。建筑業工人因其從事行業的特殊性、個體的差異性、學習的目的性等特征，他們對培訓的方式方法和培訓的內容有具體的要求。在現有的培訓過程中，組織者和參與者都抱有極大的功利性，組織者過于看重培訓市場帶來利率，只關心考試的通過率，對培訓過程應付了事，其培訓師資薄弱，培訓方法落后，學習資源短缺。而參與培訓的農民工受市場功利的影響，過于在乎證書的獲取而忽略相對應的技能提升，造成培訓質量嚴重下降，技能證書和技能水平不相符的現象。在調查中發現，建筑工人大多是從事有一定建筑技能的工作，絕大部分建筑業工人都透露出了渴望獲得相關技能培訓的愿望，但由于工作強度大、工作不穩定、自身文化水平較低、培訓方式不便捷等因素，大部分都沒有參與過相關的有效培訓。

新系統的構建：首先，要在學習方法和手段上面滿足建筑業工人的需求。平臺必須要以自主學習為主，需要設計農民工容易接受的引導式學習方法，并借助移動互聯、超媒體技術、虛擬現實等技術，將學習的內容片段化、可視化、形象化和虛擬化[4]。要能根據培訓對象的知識需求、學習能力等，個性化的推送學習內容。同時要有專家、工程師導學和機器助學功能，能夠為培訓者提供科學、有效的導學方案和助學引導。

其次，要有智能化的練習、測試和評價功能。應行業發展的需求，建筑業工人參加相關職業和技能培訓后，需要考取相關技能證書，系統需要根據技能考核大綱設計出提供培訓人員練習、測試和評價的功能。練習和測試不能僅提供隨機模式，而是應該根據培訓人員的學習進展、掌握程度和以往練習情況智能化抽提，幫助培訓人員認識到培訓弱點，有效進行強化。

在培訓資源的建設上，需要緊扣建筑行業發展的脈絡，將最新的知識體系、技能技巧、行業規范、行政法規、管理理念等融合進來，同時利用數字化技術、網絡技術、多媒體技術和虛擬現實技術將其建設成片段化、形象化、立體型的超媒體資源，資源需要有完整的索引信息，方便系統實現智能化推送的目的。同時應該結合BIM，AI等技術，將建筑現場模型化、虛擬化，實現理論和實踐相結合的學習方式。資源建設時應統一標準規范，有便捷的更新接口。

1.2? 系統的性能需求

（1）方便快捷。依據建筑行業工人的特征，系統需要打破傳統的指定場所、指定設備的學習形式，而應提供隨時隨地的靈活學習形式。結合當下普及的智能手機，采用手機移動學習形式最為合適。考慮到建筑工人的文化水平差異和所使用手機性能、系統不一的情況，系統不宜使用APP模式，而使用嵌入微信公眾號平臺的B/S模式。這就要求系統有良好的兼容性和較低的系統能耗性。

（2）開放智能。系統的開放性主要表現在使用開放性、管理開放性、認證開放性、集成開放性、資源開放性和迭代開放性上[5]，要滿足隨著網絡科技、移動科技、人工智能科技日益發展而不斷更新的需求。智能性主要要求將大數據技術、云計算數據、人工智能技術等合理應用到學習過程中，實現學習的自主化、個性化和智能化。

（3）豐富安全。平臺必須實現培訓資源的個性化、多樣化、專業化和全面性，對資源的管理要能及時、有效和動態，資源的數量和質量要能滿足建筑業工人的各類培訓需求。安全性是系統有效運行的必要條件，其不僅包括系統的運行穩定性、功能適應性和性能抗壓性，還包括信息安全、使用安全、資源安全等。

2? ? 系統設計

2.1? 系統的總體框架設計

系統的總體框架主要包括表示層、交互層、業務邏輯層、業務控制層和數據層5層，總體框架結構如圖1所示。

表示層由培訓端和管理端組成，培訓端面向培訓學員，采用移動Web技術開發，系統入口嵌入到微信公眾平臺，實現微信移動學習，管理端基于B/S開發，面向系統管理員、培訓導師，使用電腦或手機瀏覽器訪問，表示層置于客戶端，為用戶提供友好的操作界面。交互層實現系統用戶和系統業務之間的身份認證和權限認證，將獲得相應權限的位于服務器端的業務邏輯功能反饋到表示層，確保系統的安全性和有效性。業務邏輯層用于封裝系統的邏輯功能模塊，包括智慧學習、測試考核、交流互動、智能分析、管理維護等，負責處理來自表示層的業務請求，業務邏輯層位于服務器端。業務控制層主要處理來自業務邏輯層的數據請求，通過數據挖掘、智慧引擎、數據分析和智能組卷等實現數據的智能化處理。數據層用來存儲系統數據，主要有存儲知識點、課件、題目、實驗數據等的學習資源庫，存儲培訓人員、管理員、培訓導師等的用戶信息庫以及各種系統使用記錄的使用記錄庫。

2.2? 系統功能設計

建筑業工人移動智慧培訓平臺主要有學習模塊和管理模塊兩大模塊，分別包含相關的功能子模塊，具體模塊如圖2所示。

2.2.1? 學習模塊

學習模塊包括理論學習、模擬實驗、交流互動、測試練習，如圖3所示。

（1）理論學習。為建筑業工人提供專業知識、技能技巧等理論自主學習服務，通過在線微課堂、知識精講、名師課堂、經典案例、素材庫、機器助教等學習工具為培訓學員提供精準化的學習服務，實現個性化培訓學習。理論學習模塊將培訓內容以微課件、微視頻、微動畫、微文本等超媒體形式呈現給培訓人員，并能記錄學習者的學習習慣、學習進程、學習側重點、學習筆記等，通過個性化自主學習、專家導學、機器助學相結合的模式[5]，實現靈活的、自主的智慧培訓功能。

（2）模擬實驗。建筑行業工人需要掌握大量操作技能，在建筑業工人培訓中技能培訓非常重要。培訓系統模擬實驗包含兩個大方向，一是將實驗過程、效果通過文本、動畫等形式呈現，培訓人員根據提示在實際工作場所進行模擬訓練，并將相關場景拍照上傳，由導師指導。二是利用虛擬現實技術，模擬真實環境，培訓人員在虛擬環境下進行相關技能訓練。

（3）交流互動，包括在線問答、實時互動、專家在線、討論區、留言板等功能，同時開設學習圈、討論組、學友群、工種群等交流模式，以此來實現培訓人員與培訓人員之間、培訓人員與專家導師之間、培訓人員與技術人員之間的智能交互活動，實現實時或非實時的互動交流。

（4）測試練習，包括知識點練習、自由練習、強化練習、測試鑒定、歷史考試、錯題本等功能。可實現按知識點練習、隨機抽提、順序練習等多種模式的練習模式，能記錄練習過程和答錯題，可從新練習或延續上次記錄，可回顧以往練習情況，可查看題目解析。測試鑒定功能能根據培訓的項目、內容、要求等提供理論測試和技能鑒定的功能，實現線上線下、虛擬加現實的測試鑒定功能，并能結合實際崗位需求給出客觀公正的評價。測試鑒定系統要有遠程監管功能，并在身份認證、數據加密等有足夠高的安全等級。測試鑒定系統須真正實現靈活、智能、安全、規范、公平、有效的測試鑒定能力。

2.2.2? 管理模塊

管理模塊包括資源、用戶、智能分析、平臺管理，功能流程如圖4所示。

（1）資源管理，是智慧培訓平臺管理模塊的重要部分，是有效開展自主學習、開放學習、智慧學習的重要保障。資源管理包括學習資源管理和考試資源管理兩個部分。學習資源管理主要是對課件、視頻、素材、動畫、虛擬實驗等學習資源的建設、編輯、刪除以及分布存儲、智慧索引、挖掘計算、智能推送、安全備份等。考試資源管理主要包括題目的建設、編輯、刪除及影響因子的管理，可實現個體及批量處理;組建策略的管理;歷史考試數據的管理及智慧分析、智能評價等。

（2）用戶管理，包括對系統管理員、培訓專家導師、培訓人員的管理，主要有權限的分配、狀態的設定、用戶行為的監測、不良用戶的預警、用戶基本信息的維護等，比如專家導師的授課權限設定、培訓人員的培訓時效管理、培訓等級管理、學習記錄管理、測試記錄管理以及相關數據的導入、檢索、導出等。

（3）智能分析，通過聚類技術、大數據分析技術、云計算技術和數據挖掘技術等，對智慧培訓平臺的資源數據、用戶數據、行為數據、測試數據等進行計算和分析，通過分析培訓者的個人信息、學習過程數據、交互過程數據和教師的教學數據、服務支持數據等，對培訓人員進行模型構建，為培訓者和教師提供貼身式服務。

（4）平臺管理，對平臺的功能子模塊進行調整和維護，對系統的界面，UI風格，框架布局等進行管理和維護，對系統使用、用戶幫助、提問投訴等進行管理和維護，對系統控件工具進行管理和維護，對系統數據進行管理和維護。

3? ? 系統實現

3.1? 技術方案

系統基于Vue.js開發，移動前端使用Vue cli 3框架搭建，后臺使用Vue-element-admin框架搭建，數據庫使用MYSQL 5.7。Vue.js通過組件化響應式編程自底向上增量開發前端Web，搭建用戶界面，屬于輕量級漸進式的框架[6]。Vue cli 3基于Vue.js可以很容易生成零配置的Vue項目，從而進行快速開發的完整系統。Vue-element-admin是基于Vue和element并有豐富功能組件和典型業務模型的后臺集成解決方案，常用于構建企業級后臺。系統在前后臺數據傳輸時采用JSON格式封裝[6]，大大加快了傳輸速率，降低了系統數據訪問負荷。

3.2? 智慧培訓個性化推薦實現

智慧培訓個性化推薦需要根據培訓人員的個人信息及其在以往培訓過程中產生的學習習慣、學習偏好、學習內容的點擊情況、練習測試情況等動態信息構建培訓用戶模型（見圖5），然后通過數據挖掘計算用戶模型的學習路徑，最后通過協同過濾推薦等優化學習路徑并進行個性化推薦。

（1）構建培訓學員模型。量化培訓學員個人信息及培訓行為。建筑業工人作為主要的培訓對象，其基本個人信息及培訓的行為信息是其培訓風格、培訓需求、培訓習慣的重要特征，也是智慧培訓個性化推薦的重要參數。移動智慧平臺設計有培訓學員信息數據庫和培訓行為數據庫，用來記錄培訓學員的個人信息、崗位信息、培訓科目以及在培訓過程中的學習時長、學習內容、點擊量、學習筆記、提問互動、練習成績等。系統采用人工神經網絡算法來對培訓學員的個人信息和培訓行為進行計算和處理，從而將培訓學員的線性信息建立成非線性的動態人工網絡模型[7]，以此構建出培訓學員的個性化需求模型。

（2）個性化推薦路徑實現。目前計算機領域中有許多的推薦算法，比如基于內容推薦、基于協同過濾推薦、基于關聯規則推薦、基于知識推薦、組合推薦等，基于協同過濾推薦是最有效最典型的一種推薦技術，通過計算用戶的相似行為，進行共同的知識推薦。移動智慧培訓平臺通過對培訓學員模型的分析和計算，結合培訓人員的學習行為特征、學習需求特征和培訓資源特征，計算出余弦相似度，形成協同過濾推薦路徑。在不同培訓階段和培訓科目進行推薦時，系統采用基于內容的推薦算法實現。

3.3? 智慧培訓個性化練習測試實現

練習和測試是鞏固和檢驗培訓效果的重要手段，為系統的個性化學習推薦和智能評價提供重要的數據依據，是移動智慧培訓平臺的重要功能模塊。在線練習和測試最關鍵的問題是組卷策略的選擇，目前常用的組卷方式有隨機組卷法、回溯算法、遺傳算法、蟻群算法等[8]，各種方法在組卷質量、組卷效率、實現難易度上各有千秋。在傳統的在線測試系統中，不論何種組卷方式，都是限定策略的通用模式，無法實現有針對性的個性化測試。移動智慧培訓平臺包括3類練習測試類型，一類是知識點練習和自由練習，這類采用完全抽題和隨機組卷形式實現;一類是測試鑒定，根據有關部門制定的考試方案，采用遺傳算法組卷;一類是強化練習，針對不同培訓人員學習和歷史練習情況，在優化的遺傳算法基礎上，加入動態的個性化約束因子，實現個性化組卷。

測試鑒定抽題時，根據系統設定的題目數量約束條件Z、題型約束條件T、難易度約束條件N、知識點覆蓋約束條件F、分值約束條件S、時間約束條件M，利用遺傳算法的初始化、選擇、交叉、變異[8]，最終實現符合組卷方案的試卷庫。強化練習時，系統應該根據培訓人員的實際情況，將培訓人員的學習薄弱環節、易錯題等的約束因子權限加大。系統將難易度約束條件N和知識點覆蓋約束條件F設置成可變參數，其實際數值依據培訓人員的學習行為日志和歷史錯誤率計算得出，再利用遺傳算法組卷。

4? ? 結語

如何有效推行建筑業工人的職業和技能培訓并增強培訓效果，是建筑業實現現代化、工業化并保持健康可持續發展的必然要求。本文探索了建筑業工人移動智慧培訓平臺的構建和實現，通過“互聯網+”、智慧學習、大數據、人工智能等技術，實現了理論學習、模擬實驗、交流互動、練習測試等個性化學習功能，資源管理、用戶管理、智能分析、平臺管理等一體化管理功能。系統實現了智慧培訓個性化推薦功能和智慧培訓個性化練習測試功能，在一定程度上達到了自主、個性化、智慧學習。系統的建設和運行，有利于建筑業工人職業和技能培訓的開展，能為他們提供智能化、自主化、碎片化以及低門檻的移動靈活學習。然而職業和技能培訓是一個不斷更新的系統工程，培訓的優質資源建設、進一步的智能化應用、“5G+”虛擬實驗的實現等都是下一步要研究的課題。

[參考文獻]

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[4]張冰雪，李于翔，李霞，等.基于云平臺的智慧學習系統的設計與應用[J].軟件，2019（7）：72-79.

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[6]馮傳波，彭章友.基于Vue.js的移動應用可視化平臺的研究[J].工業控制計算機，2019（5）：102-103.

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[8]潘婷婷，詹國華，李志華.基于知識點與錯誤率關聯的個性化智能組卷模型[J].計算機系統應用，2018（5）：139-144.

Construction and implementation of mobile wisdom

training platform for construction workers

Xie Ruibing

（Zhejiang Guangsha College of Applied Construction Technology， Dongyang 322100， China）

Abstract：Vocational education and skill training of construction workers play a very important role in the development of construction industry. The traditional training mode is not conducive to the development of their training. In this paper， a set of mobile intelligence training platform for construction workers is designed and developed， which integrates personalized wisdom learning， personalized practice testing and integrated management. Through the application of Internet technology， virtual reality， big data technology and artificial intelligence， it realizes intelligent， autonomous， fragmented and low threshold mobile flexible learning.

Key words：construction; training; smart learning; personalization; mobile