物聯網技術在職業英語教學平臺中的應用與研究

段秀麗，張曉明，王志周，韓玉勇

（滕州市中等職業教育中心學校，山東棗莊 277500）

0 引言

隨著工業技術的進步和國際貿易的持續推進，英語在職業教育中的重要性越來越顯著[1]。無論工業生產、設備維修、技術交流，還是經商貿易、合作洽談，都離不開先進、高效的英語教學。物聯網技術的飛速發展和應用，為具有遠程協助、職業評價、行業管理和技術服務等功能的一體化英語教學平臺[2-3]的開發提供了良好的技術條件。在山東省教育教學研究課題韓玉勇名師工作室項目（編號：2021 JXY143）的支持下，提出一種線上、線下的混合式教學系統，結合物聯網技術，根據專業或行業特點設置虛擬場景，實現遠程智能學習和反饋[4]。相比工程裝備的生產管理，職業英語的教學管理平臺所需的硬件開發相對較少，但硬件穩定性和軟件功能性的開發要求更高。為提升平臺開發效率，對相關服務器和通信協議進行合理配置，使得教學資源能夠在云平臺有效地共享[5]，結合用戶英語水平以及行業需求，設計不同的數據傳輸通道，改善不同學習階段的適用性。

1 教學平臺硬件設計

1.1 平臺管理層結構

根據物聯網的技術優勢可知，職業英語教學平臺的設計可面向智能化、公開化，具備交互性、靈活性和反饋性。在職業英語教育目標的指導下，將教學平臺的結構劃分為4 個階層：感應層、連接層、數據層和應用層，教學平臺管理層結構如圖1 所示。其中，感應層設置有智慧黑板、VR 虛擬場景系統、教學傳感系統和智能網關等；連接層主要提供云平臺的接口和代理服務器；數據層主要用于提供多媒體資源的調用和反饋數據；應用層則用于學生端和教師端的信息管理和教學效果評價。

圖1 教學平臺管理層結構

在感應層內，針對工程實踐類專業的特點，設置虛擬生產、工藝、設備維護等方面的英語教學專項，根據虛擬場景提升英語學習的應變能力。在應用層內，設置有教學管理和評價系統，能夠根據學生的表現對教學效果進行量化和反饋，并在數據庫內存儲，便于用戶學習等級的自適應調節。在數據層內，My SQL 和Influx DB 作為主要的開發工具。客戶端可實時發送Web 請求，適用于遠程教學，學習案例統計和教學目標的可視化處理等。

1.2 教學場景設計

教學場景設計主要針對專業英語的學習，基于VR 客戶端和語音解析系統，實現不同工程領域的特定教學，涵蓋數據通信、云端交互等功能。教學場景基于工程實踐進行開發，并能夠將現場設備的英語操作流程寫入程序，提升工程技術人員的英語水平。因此，教學場景的設計屬于平臺管理層中的感應層。除了VR 虛擬現實場景，智慧黑板也可以提供有效的交互性英語學習條件。VR 客戶端與智慧黑板均包含數據采集模塊、有線/無線通信模塊、數據交互模塊、ARM 處理模塊、控制電路模塊等基本功能模塊，通過智能網關程序，將職業英語的教學信息導入代理服務器。教學場景內的傳感器系統主要為人工智能模塊，能夠將用戶的讀、寫和聽的錯誤信息等相關數據基于MQTT 協議傳輸至云平臺，供用戶查閱和分析。教學場景內的大量程序和中間數據均以消息形式存在，與數據庫之間能夠實時響應。為確保場景信息調取的效率，在My SQL 構建的數據庫內增加MQTT 功能插件。在云平臺中發送場景設置指令后，客戶端能夠及時接受指令并在主控模塊的控制下實現平臺資源的傳輸。云平臺與教學場景之間的交互主要通過客戶端實現，在第三方的Web 端主要針對常規多媒體資源進行應用。

職業英語的教學場景配制流程如圖2 所示。首先，平臺執行云數據的讀取，根據教學目標設置教學場景。然后，隨著教學內容的進行，教學場景需要實時更新，此時相關硬件將接受云平臺指令對不同的場景進行調整和配置。最后，通過處理器、通信模塊等將教學數據上傳至云平臺進行交互處理。此外，感應層還提供了HTTP 訪問模式，提升云平臺的應用范圍。

圖2 職業英語的教學場景配制流程

1.3 通信功能設計

由于教學平臺涉及大量的數據傳輸，因此需要設置合理的通信功能。通信模塊以智能網關為基礎，通過各個功能模塊的拓展提升無線數據的傳輸效率和質量。在智慧教室內，構建無線局域網，便于各個設備之間的通信。通信模塊與云平臺之間的連接基于4G 網絡，兼容5G 通信。作為基礎框架設備，智能網關以單片機為控制核心，集成存儲模塊、串行通信模塊、無線接收模塊、電源管理模塊和數據存儲模塊等，性能達到工業級別，能夠有效確保云數據的通信性能。

通信模塊的基本組成原理如圖3 所示，供電電壓為12 V，包含多個USB 接口，便于后續的功能擴展和升級，而且與相關硬件模塊的兼容性良好。通信模塊在工作時，首先對智慧教室內的初始數據進行校對，驗證結束后相關數據導入緩存區。在云服務器內，將數字化資源與教學目標進行匹配，并以消息形式傳遞至學生管理系統的客戶端。為避免數據出現錯誤，分別采用產品密鑰和設備密鑰對客戶端信息進行驗證，確保通信數據的有效性和實時性。

圖3 通信模塊組成原理

2 教學管理系統設計

2.1 英語資源數據庫

在物聯網技術的支持下，職業英語的數據庫可呈現出多樣性和交互性。數據庫的構建是衡量云平臺管理水平的重要指標，根據功能結構，可將其分為物理層、概念層和表現層，資源數據庫結構如圖4 所示。根據多媒體資源的類型，可將其分為視頻、語音、圖片、文字、軟件程序等。數據庫篩選的準確性和可靠性是框架構建的重要依據，結合現場教學情境的配置與控制流程，采用Influx DB 方案，能夠根據時間分布對數據進行統計和分析。英語教育的本質為語言學習和訓練，離不開交互性和認知性的不斷提升。在資源庫中的虛擬仿真模塊中，需要對課程標準的考核內容進行持續改進。在資源管理方面，根據學習和反饋效果，將英語考核中的試題與課程目標相對應，自動計算每個課程目標的平均達成度，為云平臺的自主訓練提供重要的持續改進依據。

圖4 資源數據庫結構

在資源數據庫的結構框架中，數字化資源主要存放在云服務器的物理存儲中，不同資源的分類和邏輯性關系的處理均在物理層內實現。為便于英語多媒體資源的檢索和應用，需要對數字化資源進行抽象化處理，即采用不同的概念對其進行程序式描述。因此，概念層內的多媒體語言具有特性的表現形式。在表現層，為更好地實現信息檢索功能，需要對數據格式進行標定，根據用戶類型選取不同的搜索算法對相應的資源進行定位。

2.2 管理平臺的結構

設計的英語教學管理平臺的基本組成如圖5 所示，主要用于現場職業英語的情景培訓和遠程教學。對于該教學管理平臺，軟件的開發是關鍵，也是不斷匹配教學目標與教學資源關系的重要手段。由于職業英語的素質培養目標較為重要，因此，對應的考核比例在管理平臺的配制與優化中需要逐步增加。在英語教學中，能力目標相比知識目標更為關鍵，這是因為社會與工程問題往往復雜多變，而且解決過程中會出現與傳統知識體系相悖的現象。在語言自動化處理方面，系統選用KIM 為核心工具，能夠根據英語的情景特點對相關詞匯、語句進行標注和特征化命名。隨著人工智能技術的發展和應用，可將教學評價體系進一步量化，以便對教學目標的實現進行更科學地評價。

圖5 教學管理平臺的組成

2.3 管理系統的應用

為確保英語教學管理平臺有著更好的應用效果，除了在客戶端開發更多的插件之外，還通過XML 展示更多的Web 信息，使其保持廣泛的標簽化管理能力，即基于邏輯推理和Web 文檔實現自動的成績評價和教學反饋。職業教學管理系統的應用效果主要體現在2 個方面：

（1）多媒體數字化資源格式的兼容性。在系統中的資源庫內，包含諸多非標準格式的文件，因此需要對不同非格式數據的關聯性進行限定，確保數字化資源格式的兼容性。

（2）系統管理的辨識度和操作性較強。在物聯網技術的支持下，教學手段既可以是靜態的，也可以是動態的。對于系統管理，語言模型需要有良好的辨識度，否則難以獲得良好的檢索效果。多媒體資源的操作性對用戶體驗非常關鍵，特別是數據庫的模型結構和傳輸效率，確保圖像、視頻等資源的通信質量。

3 結束語

職業英語教學是高素質、高水平人才培養的關鍵，而傳統教學手段已逐漸無法適應當前的社會、經濟、科技發展現狀。基于物聯網技術，提出一種職業英語教學平臺的設計與研究，能夠匹配不同行業發展特點，結合VR 虛擬現實實現情景化教學模式，通過無線數據通信、云端交互等功能實現良好的遠程教學效果。具有先進性和智能性的教學平臺設計離不開良好的硬件和軟件功能，為此，系統設計和選用存儲模塊、串行通信模塊、無線接收模塊、電源管理模塊和數據存儲模塊等均具備較高的穩定性。