基于云計算的高校課程遠程教學平臺設計

摘要：為助力高校在線課程發展，文章開展了基于云計算的高校課程遠程教學平臺設計與應用研究。該項目通過選取處理器與視頻服務器完成平臺硬件搭建，并在此基礎上完成平臺軟件設計，即利用云計算技術高效采集遠程教學數據，設置遠程教學協議，對課程內容與交互數據進行高級加密，構建模型監測遠程教學狀態。應用結果表明，設計平臺整體動態幀數均高于1 fps，可為用戶帶來更為良好的學習體驗，應用性能較好。

關鍵詞：云計算；OpenStack組件；高校課程；遠程教學平臺

中圖分類號：G434 "文獻標志碼：A

0 引言

在當今全球信息化浪潮的推動下，教育領域正經歷著前所未有的變革，其中，遠程教學作為教育現代化的重要標志之一，以其獨特的優勢在全球范圍內迅速普及與發展［1］。傳統的教學模式受限于時間、地點和資源的約束，難以滿足日益增長的個性化學習需求及終生學習的時代要求。高校課程遠程教學平臺通過構建一個集課程資源管理、在線互動教學、學習進度跟蹤、效果評估反饋等功能于一體的綜合性數字化學習環境，打破了這些限制，使得優質教育資源能夠跨越地域界限，實現師生之間的即時溝通與高效協作。因此，開發一種穩定、高效的課程遠程教學平臺非常重要。

1 基于云計算技術的遠程教學分析

云計算技術是一種新的互聯網計算方式，通過虛擬化技術，將計算資源與存儲資源進行整合，形成大規模的資源池，為用戶提供按需即取的計算能力和數據存儲服務。其核心特點包括高靈活性、可擴展性和高性價比，這些特性使云計算在教育領域中具有廣闊的應用前景。

高校課程遠程教學平臺通過引入云計算技術，為師生提供了便捷、高效的教學和學習環境，這一舉措打破了時間和空間限制，提供了強有力的支持。云計算平臺實現了課件、視頻、模擬仿真素材等教學資源集中管理與共享。教師和學生通過云平臺便捷地訪問所需內容。通過大數據分析和挖掘技術，平臺還能實現對學生學習情況的精準評估，進而提供個性化的學習方案和教學資源，增強教學效果與學習興趣。此外，云計算平臺支持實時互動功能，促進教師及學生間的在線討論與合作學習，提升學習參與度與效果。同時，平臺提供靈活的教學管理工具，便于教師根據課程需求和學生反饋調整教學策略，通過教學評估和反饋機制持續優化教學質量。

2 硬件設計

遠程教學云平臺硬件設計框架旨在構建一個高效、穩定且可擴展的硬件基礎設施，以全面支持遠程教學活動［2］。硬件設計整體框架緊密圍繞核心處理單元、視頻處理與傳輸系統、數據存儲與備份系統以及用戶交互與管理等關鍵組件展開，確保平臺能夠應對大規模并發訪問，實現高清視頻流暢傳輸并具備高效的數據處理能力。此框架集成了處理器、視頻服務器、存儲系統、網絡設備與交互設備等核心組件，保障教學資源的快速處理、安全傳輸及用戶便捷訪問。

硬件設計框架采用模塊化設計理念，各組件之間通過高速總線或網絡接口相互連接，形成一個高度集成、高效協同的硬件系統。這一設計提升了系統的可擴展性和靈活性，確保各組件之間無縫協作，共同實現平臺的各項功能需求。

2.1 處理器

本文選取CLOUD-EDGE-X9處理器作為核心硬件，該處理器通過精密設計總線，將資源管理、數據處理、安全加密、網絡加速及用戶交互單元這5個關鍵模塊無縫集成于定制開發板上，使其共同支撐平臺的高速運算與穩定服務，確保遠程教學流暢無阻［3］。處理器構成如圖1所示。

2.2 視頻服務器

本文選用的視頻服務器主要采用DM355芯片作為核心處理器，視頻服務器結構如圖2所示。

電源模塊為整個系統提供穩定的電源；調試模塊主要用于系統在開發、測試和維護階段進行調試和故障診斷；視頻采集模塊負責捕獲外部視頻源的視頻信號，將其轉換為數字信號；NAND Flash存儲器用于存儲配置數據；DDR SDRAM內存用于暫時存儲正在處理的視頻數據；Ethernet模塊負責視頻服務器與網絡之間的連接，支持視頻數據的傳輸和遠程訪問控制。

3 軟件設計

3.1 基于云計算的遠程教學數據采集設計

本文運用云計算中的OpenStack組件，對其進行部署［4］。OpenStack為開源的云計算管理平臺，其核心組件為：Nova、Neutron、Glance、Cinder、Swift、Horizon及Keystone，共同構建云計算服務框架［5］。其模塊化設計、強大的社區支持、豐富的RESTful API接口及多租戶特性，為遠程教學數據采集系統提供了底層基礎設施。

在遠程教學數據采集系統的設計中，OpenStack發揮關鍵作用。Nova組件負責高效管理計算資源，動態部署和管理采集節點，確保數據處理能力隨需而變。Neutron則優化網絡配置，保障數據在采集、傳輸過程中的流暢與安全。Glance的快速鏡像服務提高了采集環境的部署速度，而Cinder和Swift則根據數據特點靈活選擇存儲方案，確保海量教學數據的持久化存儲與訪問效率。

OpenStack的RESTful API接口促進了系統與其他教育應用的集成，實現數據共享與業務流程無縫對接。OpenStack組件搭建的分布式架構完成了數據采集，分布式架構如圖3所示。

圖3中，采集節點部署于OpenStack平臺，負責從教學終端收集視頻流、學生互動及教學進度等數據。OpenStack作為遠程教學數據采集系統的核心，提供全面的云計算基礎架構服務，通過Nova、Neutron、Cinder等關鍵組件管理計算資源、網絡配置和存儲策略，確保采集節點的穩定運行。路由則基于Neutron服務構建，負責高效連接采集節點與處理中心，實現數據傳輸和節點間的有效通信。采集節點以虛擬機形式部署在OpenStack平臺上，搭載數據采集軟件，根據實際需求配置數量和位置，從教學終端收集視頻流、互動數據等關鍵信息，確保數據傳輸過程中的安全性和完整性。整個系統架構協同工作，為遠程教學數據的采集與處理提供了有力支持。

3.2 高校課程遠程教學協議設置

在完成遠程教學數據采集設計后，須要設置高校課程遠程教學協議，利用云計算中的CDN增強教學安全特性，對傳輸數據進行高級加密處理［6-7］。為實現教學協議的靈活配置與動態調整，本文設置API協議編譯與執行框架，其數學表達式為：

STP=f（C，M，R，E）（1）

其中，f為API協議編譯函數；C為課程內容模塊；M為訪問權限設置；R為學習路徑規劃；E為學習成果評估。為加強高校課程遠程教學平臺的整體安全與管理效率，構建一個括課程管理控制層（Course Management Control Layer，CMC）與訪問監控層（Access Monitoring Layer，AML）的分層控制架構。其中，CMC負責課程內容的創建、審核、發布及更新，而AML則專注于用戶行為的監控與記錄，兩者通過高效的數據交換機制緊密相連，其數據交互的安全性評估函數可表示為：

S=∑Mj=1ρjUjM（2）

其中，ρj為第j個數據的加密度量；Uj為與第j個用戶相關的認證度量；M為總的數據傳輸量。通過該函數，可確保每一筆數據交換都經過嚴格的安全驗證。接著，采用擴展的Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）架構，確保教學資源的完整性與快速訪問，通過智能的數據分布與核心服務器的集中調度，有效避免教學資源碎片化問題。

3.3 高校課程遠程教學狀態監測設計

通過建立模型以全面監測課程遠程教學狀態。此模型與遠程教學平臺實現無縫對接，能夠自動生成教學效能評估報告，為教師提供直觀的教學反饋。為量化評估教學質量，引入教學效能指數，該指數表達式如下：

TEI=αPI+βEI+γFI（3）

其中，PI為教學參與度；EI為教學效果指數；FI為反饋響應指數；α、β、γ為權重系數，根據課程特性與教學目標動態調整。基于式（3）計算結果，教師和管理員可及時調整教學策略，優化教學資源分配。此外，平臺還支持視頻回放功能，助力教學質量提升。依托云服務器，能夠生成直觀圖表和報告，便于掌握教學全貌。同時，平臺內置智能預警機制，便于及時發現并通知潛在教學問題，確保高效遠程教學。

4 平臺應用分析

4.1 應用環境準備

在進行高校課程遠程教學平臺的應用實踐中，模擬了實驗環境來進行測試和驗證。確保平臺性能與實驗環境的逼真性，是提升教學質量與學習體驗的關鍵環節。實驗環境如圖4所示。

該實驗環境通過高度還原的虛擬實驗場景和流暢的操作體驗，為學生提供了接近實體教室的學習環境。在此基礎上，本次以“計算機組成原理”課程的班級為研究對象開展測試，為后續的平臺優化與升級提供支持。

4.2 應用結果分析

動態幀數效率是衡量系統響應速度的關鍵指標。該指標通過計算處理的總幀數、質量因子和測試耗時得出，反映平臺在實時交互和動態內容展示方面的性能。計算公式為：

DFE=NQTDPR（4）

其中，N為處理的總幀數；Q為質量因子；T為測試耗時。

通過上述計算公式可得出實際的動態幀數。以此為基礎，開展實驗測試，得出最終的測試結果如圖5所示。

基于云計算的高校課程遠程教學平臺在測試期間，整體動態幀數均穩定地保持在高于1 fps的幀率水平，甚至接近常見的幀率范圍，如24 fps、30 fps。這一數值說明學生學習體驗質量顯著提升。幀率作為衡量視頻播放流暢度的重要指示，決定了用戶在使用過程中的視覺感受。在遠程教學場景中，高幀率意味著視頻畫面更加連貫、自然，能夠有效減少卡頓、延遲等現象，從而為學生提供更加流暢、真實的遠程學習體驗。這種流暢、真實的遠程學習體驗對于提升教學效果和學習滿意度具有一定價值。對于學生而言，高幀率帶來的清晰畫面和準確聲音傳遞，有助于學生更好地理解和掌握課程內容，提高學習效率和質量。對于教師而言，流暢的遠程教學平臺則能夠為其提供更加廣闊的教學空間和更加靈活的教學手段，使其能夠更加自如地運用各種教學資源和方法，從而達到更好的教學效果。

5 結語

基于云計算的高校課程遠程教學平臺，功能強大、架構靈活，可為高校教學帶來革命性改變，不僅提升了教學資源的利用效率，還促進了師生之間的有效互動與學生個性化發展。隨著技術的不斷進步，相信該平臺將持續優化與創新，為更多高校師生提供高效、便捷、安全的在線學習環境，推動教育事業的發展。

參考文獻

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［7］楊健兵，陳莉莉.基于OpenStack云計算的計算機教學實訓平臺設計與實現［J］.無線互聯科技，2024（2）：66-68，78.

（編輯 沈 強編輯）

Design of distance teaching platform for college courses based on cloud computing

LI" Yang

（Changchun University of Finance and Economics， Changchun 130117， China）

Abstract： In order to help the development of online courses in universities， the article carries out the design and application research of distance teaching platform for university courses based on cloud computing. The project completes the hardware construction of the platform hardware through the selection of processor and video server， and completes the platform software design， that is， using cloud computing technology to efficiently collect remote teaching data， set up distance teaching protocol to conduct advanced encryption of the course content and interactive data， and build a model to monitor the remote teaching state. The application results show that the overall dynamic frame number of the design platform is higher than 1 fps， which can bring users more excellent learning experience and better application performance.

Key words： cloud computing; OpenStack component; college courses; distance learning platform