基于人工智能的氣象教育云平臺建設探究

鄒立堯　荊國棟　王晴旭　趙永明

【摘要】伴隨著教育信息化和氣象信息化的飛速發展，信息技術已全面滲透并正在深刻影響著氣象教育培訓事業的現代化發展，要適應新時代特征，就需要從實際出發，提升技術創新能力，在氣象教育云平臺建設基礎上，不斷研發先進、智能、實用的、具有關鍵核心技術的培訓系統。文章結合中國氣象局氣象干部培訓學院（以下簡稱“干部學院”）在遠程教育培訓系統建設方面的經驗，對如何提升氣象教育云平臺的智能培訓能力進行了初步探究，以期利用人工智能技術，更好的發揮氣象教育云平臺建設效益。

【關鍵詞】氣象教育云平臺? 人工智能? 個性化學習? 場景識別? 人機交互

【中圖分類號】G642.0 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2020）05-0247-02

1.背景和意義

以信息化、集約化、標準化的理念和方式推進氣象業務現代化是現階段的重要任務，但是，氣象信息化不僅僅是氣象業務信息化，而是在理念上，在服務、業務、管理、培訓等方面都要全面推進氣象信息化。近20年來，伴隨著教育信息化和氣象信息化的飛速發展，干部學院正致力于建立健全氣象遠程教育培訓體系，豐富遠程學習資源，統籌建設氣象教育云平臺，氣象遠程教育越來越成為一件觸手可及的事。

近年來，大數據、虛擬現實、人工智能突飛猛進，新技術的應用在各個領域遍地開花，人工智能更是兩度進入政府工作報告，成為國家頂層設計的重要組成部分。2017年國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中提到“利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革，構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系。”目前人工智能在現代遠程教育中的應用方向主要有“智能教學平臺”、“教學資源智能檢索”、“智能語音識別輔助教學及測評”、“虛擬現實、智能仿真”、“教育機器人”等方面。本文擬從氣象教育云平臺建設入手，結合技術最新進展，對如何研發先進、智能、實用的、具有關鍵核心技術的培訓系統進行了初步探究，以期利用人工智能技術，更好的發揮氣象教育云平臺建設效益。

2.氣象教育云平臺建設現狀

早在2001年，學院常務副院長高學浩就率先提出并開展了分布式服務器建設，很早就將云平臺理念運用到了氣象遠程教育工作中。2012年，氣象遠程教育培訓及資源共享平臺建成運行以來，在氣象行業培訓中發揮了較大的作用，取得了階段性的進展。2016年在現有平臺升級改造的基礎上，緊密依托氣象專有云的建設，重新部署和搭建起具有“全覆蓋、多元化、開放式”特色的氣象教育云平臺。

所謂氣象教育云，是指云計算在氣象教育培訓領域的深入應用，通過提供按需定制、動態調配、統一標準、共建共享的服務模式，為培訓機構、專家教師和學員提供所需的信息化教學、管理等應用服務。教育云的影響不僅體現在為傳統面授培訓和教育培訓管理提供便利，更在于創新傳統的教學和管理模式。經過近20年的努力和實踐，干部學院已經建成了集教學資源管理、在線學習、培訓組織管理、直播及互動教學課堂、在線考試、移動學習、培訓檔案、行業慕課等系統功能為一體的國際先進、國內一流的綜合性氣象遠程教育培訓云平臺。

3.依托人工智能技術，打造智能培訓系統

人工智能（簡稱AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。在氣象教育云平中擴展打造智能培訓系統，就是要向學習者智能推送課程資源，使學習者能夠了解自身學習狀態，及時查漏補缺，選擇個性化學習路徑;就是要運用深度學習技術，實現對真實場景中氣象儀器裝備的識別，為學習者提供相關知識和技能的培訓;就是要引入虛擬人手語播報技術，為學習者和社會公眾提供一種信息表達明確的人機交互系統……從而最大限度的提高培訓質量和效益。

3.1個性化學習智能推薦系統建設

通過對氣象行業用戶的學力水平、年齡、性別、職業崗位特點、專業技能水平、興趣愛好等特征數據的收集、匯總、歸納與分析，系統運用數據挖掘、自然語言處理、機器學習等人工智能技術，對學習者行為建模，構建用戶學習行為模型，為學習者提供個性化資源推薦、個性化學習路徑推薦、遠程學習行為智能預警與督促等個性化學習服務，并針對氣象業務不同領域的應用培訓，提供不同形式的個性化培訓學習服務主要含有如下的功能。

基于業務知識模型的個性化學習資源推薦：系統根據用戶的業務崗位信息和自主報名的課程，定位用戶當前的學習內容，拆分其中的業務知識點，并運用語義本體技術構建課程知識分類體系和知識本體庫，通過本體庫定位當前知識點的相關知識點、子知識點和后續知識點，從而將相應的課程資源推送給學習者。

基于用戶興趣模型的個性化學習資源推薦：系統采集氣象遠程平臺上用戶的基本信息和學習行為等數據，對數據整理分析后，篩選影響學習者行為的特征，通過學習行為分析構建用戶的學習行為模型和學習興趣模型，通過模型訓練智能預測學習者興趣與需求，向用戶智能推送用戶感興趣的課程。

個性化學習路徑推薦：系統充分考慮到氣象業務的專業性和特殊性，在獲取用戶的學習行為數據基礎上，根據用戶的興趣模型、業務知識模型，進一步分析用戶的學習心理傾向和情感偏好，從集體學習、案例學習、自主學習等多種學習路徑中選擇最優學習路徑推薦給用戶。

遠程學習行為智能預警與督促：學習者在遠程學習中缺乏監督，容易存在消極學習的行為。系統通過定位記錄學習者的學習行為，并對學習行為的特點進行建模分析，能夠及時發現學習者在遠程學習時存在的問題，根據不同程度的學習問題給出提示、預警等個性化干預，從而預防用戶學習中斷、掛機等行為的發生，提升遠程學習效率和質量。

3.2氣象場景識別培訓系統建設

以氣象觀測設備作為數據支持，以三維立體可視化技術及虛擬現實技術為輔助，通過研發氣象場景識別培訓系統，能夠為業務一線技術人員提供觀測設備精準識別、實時技能培訓和現場故障診斷等提供有效途徑。既保證了教學的直觀性、準確性和實時性，又不乏設備數據集自動填充和增強現實彈幕等功能的實用性和趣味性，可以有效促進培訓效益的大幅提升。

3.2.1深度學習實現場景識別技術應用

深度學習技術最火爆的應用是在大規模圖像識別任務中的卷積神經網絡。深度學習強調的是模型中的參數通過從數據中學習獲得。

a）深度學習的網絡模型。對用于識別的卷積神經網絡來說，網絡層的構建是能否提高圖片識別率的關鍵。系統通過學習過程計算最高期望分數，學習過程就是調整這些方式的權重，從而使得通過這個網絡的訓練樣例獲得好的反饋。

b）深度學習模型學習結果。在深度學習的網絡模型上，系統加入了大量含有標簽的圖像訓練數據，卷積神經網絡會對輸入圖像的每個像素做卷積處理，學習內部聯系，調整模型內部參數，通過長時間學習實現對圖像的準備預測。

3.2.2 系統設計

作為一個高交互性的培訓系統，其主要目的是對氣象觀測設備的可視化展示和人機交互查詢、分析，在基礎數據庫和用戶數據庫基礎上，建立基于深度學習場景識別技術的氣象觀測設備培訓系統主要含有如下功能。

深度學習訓練：系統對于氣象觀測設備識別的核心構架是基于事先采集的設備數據集，運用深度學習技術開展訓練，對完成訓練的模型進行數據固化和保存。

金字塔池化：支持手機攝像頭、電腦攝像頭、雙目攝像采集設備的圖片自動輸入，支持所有格式、所有像素大小的圖片作為深度學習模型預測的輸入。

深度學習模型優化：模型優化對于傳統機器學習和深度學習都是非常重要的，在訓練過中需要解決一系列困難的挑戰，可以運用優化算法隨機梯度下降，力求得到更加準確的識別率。

精準設備識別：基于深度學習的場景識別，在擁有“萬”級數據量的訓練數據后，其準確率可達到95%以上且識別效率較高，通過識別階段的模型訓練，能夠實現用戶對觀測設備的快速精準識別。

3.3 氣象人工智能無障礙培訓系統建設

氣象人工智能無障礙培訓系統作為一個智能的人機交互系統，主要是通過虛擬人的手勢動作、表情等配合傳統媒體手段，實現語音識別、自然語言處理、智能答復、手語表達和綜合可視化功能，以達到人與智能系統無障礙溝通的目的，主要含有如下的功能。

手語識別：用戶不僅可以語音向系統輸入問題，同樣可以通過手語進行輸入，系統通過對用戶手語視頻的讀取處理進行手語識別。

語音識別：將用戶向系統輸入的語音進行識別。用戶通過語音向系統輸入想要了解的問題，而系統則能夠實現對語音的處理和識別。

智能答復：系統將手語序列轉化為正常語言序列之后，系統能夠針對用戶詢問的問題進行搜索并給出答案。同時。也可以通過自然語言處理模塊轉換為手語序列，真正達到無障礙的人機交互。

手語表達：系統支持將普通形式的語言以手語的形式表現出來，并通過虛擬人將系統理解的手語序列直觀的展示給用戶。

4.虛擬照進現實，智能成就夢想

創新是事業發展的不竭動力，氣象教育培訓事業必須在實踐中創新，在創新中發展。本文在總結干部學院近20年來在遠程教育培訓系統建設方面的實踐與探索，提出依托人工智能技術，在氣象教育云平臺上集成研發個性化學習智能推薦、氣象場景識別、氣象人工智能無障礙等人機交互智能培訓系統，以期充分發揮氣象教育云平臺建設效益。伴隨著移動互聯網、虛擬現實、人工智能、微服務等技術的融合發展，干部學院正著力在“人工智能+教育培訓”領域里實現新的突破，那么切實滿足廣大氣象干部職工日益增長的個性化培訓需求就不再是夢。

參考文獻：

[1]教育部.教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）[Z].2012.

[2]中國氣象局.氣象干部培訓學院發展規劃（2011-2020年）[Z].2011.

[3]中國氣象局.氣象干部培訓學院現代化實施方案（2014-2020年）[Z].2014.

[4]中國氣象局.氣象信息化總體方案（2015—2020年）[Z].2015.

[5]中國氣象局.“氣象雷達虛擬仿真學習及課件資源共享系統（一期）”可行性研究報告[Z].2017.

[6]中國氣象局氣象干部培訓學院.氣象雷達虛擬仿真學習及課件資源共享系統（一期）實施方案[Z].2018.

[7]吳曉如，王政.人工智能教育應用的發展趨勢與實踐案例[J].現代教育技術.2018（2）.

[8]王亞飛，劉邦奇.智能教育應用研究概述[J].現代教育技術.2018（1）.

[9]楊現民，張昊，郭利明，林秀清，李新.教育人工智能的發展難題與突破路徑[J].現代遠程教育研究.2018（3）.

作者簡介：

鄒立堯，理學博士，正研級高工。

荊國棟，工學博士，高級工程師。

王晴旭，工學碩士，助理工程師。

趙永明，工學碩士，高級工程師。