基于BOPPPS教學(xué)模式的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘要：文章深入探討了BOPPPS教學(xué)模式在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用，目的是增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成效和體驗(yàn)。文章詳細(xì)闡述了BOPPPS教學(xué)模式對移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的深遠(yuǎn)影響，并聚焦于無線網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡和人工智能技術(shù)在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的關(guān)鍵應(yīng)用。研究提出基于BOPPPS教學(xué)模式的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，同時對于核心功能模塊的設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)的描述。在系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證部分，研究對評估標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)驗(yàn)過程進(jìn)行了模擬，并以此為基礎(chǔ)展示了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，從而證明了該系統(tǒng)的有效性。文章以“自動控制原理”這門課程為例，對系統(tǒng)核心功能模塊進(jìn)行了全面的系統(tǒng)測試，以此來保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

關(guān)鍵詞：BOPPPS教學(xué)模式；移動學(xué)習(xí)；系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

中圖分類號：TP311文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著科技進(jìn)步，移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)已成為教育新常態(tài)，實(shí)現(xiàn)了空間與時間的無約束學(xué)習(xí)。該系統(tǒng)依托移動設(shè)備及無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，打破傳統(tǒng)學(xué)習(xí)模式的邊界，為用戶提供個性化、參與式的學(xué)習(xí)資源和服務(wù)。

1 BOPPPS教學(xué)模式對移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的啟示

在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中，借助BOPPPS教學(xué)模式的優(yōu)秀理念，以此適應(yīng)和優(yōu)化各個教學(xué)環(huán)節(jié)。BOPPPS模式以其明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)、前期及后期的評估機(jī)制以及參與式學(xué)習(xí)等策略，為教學(xué)活動提供了有效的指導(dǎo)［1］。

（1）明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)：BOPPPS模式強(qiáng)調(diào)在教學(xué)活動開始之前就需要設(shè)定明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)。在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，本研究可以為用戶設(shè)定明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)，以便引導(dǎo)他們進(jìn)行目標(biāo)明確、有方向性的學(xué)習(xí)。

（2）評估機(jī)制：BOPPPS模式中的“Pre-assessment”和“Post-assessment”為教學(xué)活動提供了完備的前期和后期評估機(jī)制。在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，本研究可以通過設(shè)計(jì)評估模塊，實(shí)現(xiàn)對用戶學(xué)習(xí)狀態(tài)的預(yù)評估和后評估，以此來了解用戶的學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)成果。

（3）參與式學(xué)習(xí)：BOPPPS模式強(qiáng)調(diào)參與式學(xué)習(xí)，旨在通過互動和參與的方式，增加學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣和深化學(xué)習(xí)效果。在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，本研究可以利用移動技術(shù)的優(yōu)勢，設(shè)計(jì)出各種互動模塊，如討論區(qū)、問答模塊等，以促進(jìn)用戶的參與式學(xué)習(xí)。

（4）“Bridge-in”與“Summary”：BOPPPS模式在教學(xué)活動的引入和總結(jié)環(huán)節(jié)分別有相應(yīng)的策略，本研究在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)中設(shè)計(jì)相應(yīng)的功能模塊，如開場引導(dǎo)和結(jié)尾總結(jié)，以幫助用戶更好地理解和掌握學(xué)習(xí)內(nèi)容。

2 移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 無線網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡

在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，無線網(wǎng)絡(luò)通過合理分配網(wǎng)絡(luò)資源，實(shí)現(xiàn)設(shè)備負(fù)載均衡，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行和優(yōu)秀的用戶體驗(yàn)。系統(tǒng)定期監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，包括流量、速度、延遲等參數(shù)，并實(shí)時調(diào)整負(fù)載均衡策略。通過動態(tài)調(diào)度算法，系統(tǒng)可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化實(shí)時調(diào)整資源分配。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)負(fù)載預(yù)測，能夠提前調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源，防止網(wǎng)絡(luò)擁塞。同時，系統(tǒng)將考慮安全性問題，設(shè)置訪問控制策略和數(shù)據(jù)加密技術(shù)，防止DDoS攻擊、欺詐連接，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)資源和用戶數(shù)據(jù)安全。

2.2 人工智能技術(shù)

在移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于個性化推薦模塊，使用推薦算法（包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦算法和深度學(xué)習(xí)等）為學(xué)習(xí)者提供適合的學(xué)習(xí)資源和路徑。此外，特征工程對推薦效果有直接影響，需要從用戶行為數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)資源屬性數(shù)據(jù)中提取有效信息。模型訓(xùn)練與優(yōu)化則利用歷史數(shù)據(jù)和合適的損失函數(shù)、優(yōu)化算法來提升預(yù)測準(zhǔn)確性。通過模型評估檢查推薦模型性能并進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時推薦，高效響應(yīng)用戶需求。

3 基于BOPPPS教學(xué)模式的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

該移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)受到BOPPPS教學(xué)模式的指導(dǎo)，包括4個層次：用戶界面、服務(wù)、數(shù)據(jù)和管理。用戶界面簡潔直觀，支持個性化設(shè)置；服務(wù)層提供個性化推薦服務(wù)；數(shù)據(jù)層存儲和分析學(xué)習(xí)資源、用戶數(shù)據(jù)等；管理層維護(hù)系統(tǒng)運(yùn)行。各層均考慮BOPPPS模式特點(diǎn)，如明確學(xué)習(xí)目標(biāo)、參與學(xué)習(xí)和前后評估機(jī)制［2］。以此為系統(tǒng)架構(gòu)有效實(shí)施BOPPPS教學(xué)模式，提高學(xué)習(xí)效果的作用明顯，如圖1所示。

4 基于BOPPPS教學(xué)模式的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)重點(diǎn)功能設(shè)計(jì)

4.1 自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)連接

基于無線網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡技術(shù)，本研究設(shè)計(jì)了移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)連接功能。該功能對各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下保持系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行作用顯著，以提升用戶體驗(yàn)并避免學(xué)習(xí)中斷。

自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)連接的主要實(shí)現(xiàn)算法基于負(fù)載均衡技術(shù)，主要包括以下環(huán)節(jié)：

（1）網(wǎng)絡(luò)狀況監(jiān)控：系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的狀態(tài)，包括帶寬、延遲等關(guān)鍵參數(shù)。

（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)決策：根據(jù)監(jiān)控到的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，系統(tǒng)會通過特定算法，例如最小連接數(shù)算法或加權(quán)輪詢調(diào)度算法，決定數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的最佳路徑。通常數(shù)據(jù)會被轉(zhuǎn)發(fā)到當(dāng)前負(fù)載較小的網(wǎng)絡(luò)路徑上。

負(fù)載均衡的核心計(jì)算公式如下：

如使用最小連接數(shù)算法，那么系統(tǒng)會選擇當(dāng)前連接數(shù)最小的網(wǎng)絡(luò)路徑。計(jì)算公式如下：

路徑選擇 = min（連接數(shù)路徑1，連接數(shù)路徑2，...，連接數(shù)路徑n）

如使用加權(quán)輪詢調(diào)度算法，那么系統(tǒng)會根據(jù)每條路徑的權(quán)重進(jìn)行輪詢。權(quán)重一般根據(jù)路徑的帶寬、延遲等因素決定。計(jì)算公式如下：

路徑選擇 = 輪詢（路徑1的權(quán)重，路徑2的權(quán)重，...，路徑n的權(quán)重）

通過以上算法和計(jì)算公式，自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)連接功能能夠智能地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連接，以保證在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行。

4.2 個性化學(xué)習(xí)推薦

基于人工智能技術(shù)，移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)具備個性化學(xué)習(xí)推薦功能。該功能通過對學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)習(xí)慣進(jìn)行分析，向?qū)W習(xí)者推薦符合其學(xué)習(xí)需求和興趣的學(xué)習(xí)資源，以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和個性化的學(xué)習(xí)。

（1）協(xié)同過濾算法：采用協(xié)同過濾（Collaborative Filtering）算法來實(shí)現(xiàn)個性化推薦。協(xié)同過濾算法是基于用戶行為分析的推薦算法，主要應(yīng)用于根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)（例如：評分、瀏覽記錄等）預(yù)測用戶未來的行為或興趣。

（2）基于內(nèi)容的推薦算法：在特定的情況下，使用基于內(nèi)容的推薦算法（Content-based Filtering）。該方法主要依據(jù)用戶以往的喜好內(nèi)容，找到相似內(nèi)容推薦給用戶。它主要依賴于對資源內(nèi)容進(jìn)行分析，再與用戶的興趣進(jìn)行匹配［3］。

協(xié)同過濾的基本計(jì)算公式可以簡化為：對用戶u的物品i的預(yù)測評分是用戶u對所有物品的評分與所有用戶對物品i評分的加權(quán)平均，權(quán)重是用戶u和所有用戶的相似度。基于用戶的協(xié)同過濾公式可以表示為：

P（u， i）= ∑（sim（u， v）×R（v， i））/∑｜sim（u， v）｜

這里的 P（u， i） 是用戶u對物品i的預(yù)測評分，R（v， i） 是用戶v對物品i的實(shí)際評分，sim（u， v） 是用戶u和用戶v的相似度。

結(jié)合BOPPPS教學(xué)模式，在進(jìn)行個性化推薦時，會特別考慮到用戶的學(xué)習(xí)目標(biāo)、前置測試結(jié)果、參與度等因素，以使推薦結(jié)果更加符合用戶的實(shí)際需求和能力水平。

4.3 參與式學(xué)習(xí)體驗(yàn)

移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)以提供優(yōu)質(zhì)的參與式學(xué)習(xí)體驗(yàn)為目標(biāo)。該功能依賴于前端開發(fā)技術(shù)和用戶交互設(shè)計(jì)原則，旨在建立直觀、引人入勝的學(xué)習(xí)環(huán)境，讓學(xué)習(xí)者可以通過實(shí)踐和探索來提升理解和記憶。

（1）交互式設(shè)計(jì)算法：使用名為“Event-Driven Programming”（事件驅(qū)動編程）的編程范型來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)這一功能。事件驅(qū)動編程是一種應(yīng)用程序設(shè)計(jì)范型，該應(yīng)用程序響應(yīng)用戶動作（如點(diǎn)擊、滑動或者鍵盤輸入）或系統(tǒng)事件（如計(jì)時器觸發(fā)或者新數(shù)據(jù)的接收）來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)交互式體驗(yàn)。

（2）前端渲染技術(shù)：采用HTML5、CSS3 和 JavaScript 這3大核心技術(shù)，開發(fā)出具有高交互性的Web應(yīng)用。其中，HTML5為系統(tǒng)提供了豐富的多媒體處理能力和更好的語義理解，CSS3讓頁面布局和動態(tài)效果變得更加簡潔和高效，而JavaScript則是實(shí)現(xiàn)前端頁面交互的重要語言。

關(guān)于參與式學(xué)習(xí)體驗(yàn)，一般不會涉及具體的計(jì)算公式。但在進(jìn)行界面設(shè)計(jì)和用戶交互時，會遵循關(guān)鍵的設(shè)計(jì)原則和模式，如“Fitts' Law”（菲茨定律）。菲茨定律作為描述人類運(yùn)動時間與目標(biāo)區(qū)域和距離關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)定律，其形式化的表達(dá)式為：

T = a + b log2 （1 + D/W）

其中，T是完成任務(wù)的平均時間，a和b是經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，D是從起始點(diǎn)到目標(biāo)中心的距離，W是目標(biāo)的寬度。這一定律對于界面元素的大小和布局設(shè)計(jì)有重要的指導(dǎo)意義。

總的來說，參與式學(xué)習(xí)體驗(yàn)的設(shè)計(jì)以提供符合用戶習(xí)慣、簡潔高效的交互環(huán)境為目標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)效果。

5 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

5.1 評價指標(biāo)與實(shí)驗(yàn)過程

在驗(yàn)證基于BOPPPS教學(xué)模式的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)過程中，首先將采集到的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分配，其中80%的數(shù)據(jù)用于系統(tǒng)的訓(xùn)練，剩余的20%的數(shù)據(jù)則用于實(shí)驗(yàn)測試。為確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果可靠性，引入5折交叉驗(yàn)證法處理數(shù)據(jù)，也就是將數(shù)據(jù)平均分為5份，每次取其中4份作為訓(xùn)練集，剩下的一份作為測試集，重復(fù)進(jìn)行5次。在得到訓(xùn)練參數(shù)后，通過最小化損失函數(shù)來挑選最優(yōu)的模型參數(shù)。

在評估該系統(tǒng)的性能時，選用眾多評估指標(biāo)。精準(zhǔn)率（Precision，P）用于度量被預(yù)測為正的樣本中實(shí)際為正的比例；召回率（Recall，R）用于度量實(shí)際為正的樣本中被預(yù)測為正的比例；F值（F-measure）作為精準(zhǔn)率和召回率的調(diào)和平均值，用于綜合評估系統(tǒng)的性能；準(zhǔn)確率（Accuracy，A）用于度量預(yù)測正確的樣本（包括真正例和真負(fù)例）在總樣本中的比例。這些指標(biāo)可以全面地評估系統(tǒng)的性能，對于系統(tǒng)的改進(jìn)提供重要參考。下面是這些評估指標(biāo)的具體計(jì)算公式：

精準(zhǔn)率 P = TP/（TP+FP）

召回率 R = TP/（TP+FN）

F值 F = 2PR/（P+R）

準(zhǔn)確率 A = （TP+TN）/（TP+FP+FN+TN）

其中，TP表示真正例（True Positive），F(xiàn)P表示假正例（False Positive），F(xiàn)N表示假負(fù)例（False Negative），TN表示真負(fù)例（True Negative）。

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本研究對用戶數(shù)據(jù)處理和訓(xùn)練后，對評估指標(biāo)包括精準(zhǔn)率維度（P）、召回率維度（R）、綜合評估指數(shù)維度（F）和準(zhǔn)確率維度（A）進(jìn)行了對比分析。如表1所示，得出了各種模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中可以看出，在各評估指標(biāo)上，所采用的深度學(xué)習(xí)模型表現(xiàn)出色，其準(zhǔn)確度高達(dá)75%。與其他模型相比，基于深度學(xué)習(xí)的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)對于個體的學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)效果的預(yù)測更為精準(zhǔn)，能夠更好地支持BOPPPS教學(xué)模式的實(shí)施，提高用戶的學(xué)習(xí)效果。

5.3 重點(diǎn)功能模塊系統(tǒng)測試——以“自動控制原理”課程為例

以“自動控制原理”課程為例，對自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)連接、個性化學(xué)習(xí)推薦以及交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)等重點(diǎn)功能模塊進(jìn)行了系統(tǒng)測試。測試基于用戶需求和實(shí)際應(yīng)用情況，目的是在系統(tǒng)正式投入使用時，所有模塊穩(wěn)定運(yùn)行。具體的測試結(jié)果如表2所示。

6 結(jié)語

本文的研究表明，將BOPPPS教學(xué)模式融入移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，結(jié)合先進(jìn)的無線網(wǎng)絡(luò)和人工智能技術(shù)，可以顯著提升移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)效能和學(xué)習(xí)體驗(yàn)。這對于推動移動學(xué)習(xí)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)教育公平和提高教育質(zhì)量具有重要的理論和實(shí)踐意義。未來，研究人員將繼續(xù)優(yōu)化和完善該系統(tǒng)，進(jìn)一步提升其性能，以滿足更多學(xué)習(xí)者的需求。

參考文獻(xiàn)

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Design and implementation of a mobile learning system based on the BOPPPS teaching model

WuZhongwei

（Jilin Institute of Architecture and Technology， Changchun 130114， China）

Abstract： This paper delves deeply into the application of the BOPPPS teaching model in the design and implementation of mobile learning systems， with the aim of enhancing learners’ learning effectiveness and experience. The study first elaborately discusses the profound influence of the BOPPPS teaching model on the design of mobile learning systems and focuses on the crucial application of wireless network load balancing and artificial intelligence technologies in mobile learning systems. The study proposes a mobile learning system architecture design scheme based on the BOPPPS teaching model and provides detailed descriptions of the design of core functional modules. In the system experimental verification section， the study simulates the evaluation criteria and experimental process and， based on this， presents the experimental results， thereby proving the system’s effectiveness. Lastly， using “Automatic Control Principles” as an example course， the study conducts comprehensive system testing of the system’s core functional modules， thereby ensuring the system’s stability and reliability.

Key words： BOPPPS teaching model; mobile learning; system design and implementation