基于層次聚類的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成方法

摘要：計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程的思政教學(xué)資源類型多樣，這些資源在內(nèi)容、格式和來源上存在較大差異，難以統(tǒng)一處理和集成，無法達(dá)到預(yù)期的效果。為此，提出了一種基于層次聚類的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成方法。首先，對教學(xué)資源信息進(jìn)行歸一化處理，以實現(xiàn)資源整合；其次，采用均值填充方法填充不完整的教學(xué)資源集，利用Protege2000構(gòu)建教學(xué)資源本體，通過層次聚類實現(xiàn)課程思政教學(xué)資源的集成。實驗證明，所設(shè)計的方法集成時間復(fù)雜度不超過0.2，NRMSE為1.05%，能夠?qū)崿F(xiàn)對計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源的快速精準(zhǔn)集成。

關(guān)鍵詞：層次聚類；教學(xué)資源；計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)；課程思政；均值填充方法；Protege2000

中圖分類號：TP311.5" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）16-0132-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

在信息化時代背景下，教育質(zhì)量面臨新的要求。在計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程中，課程思政成為提升教育質(zhì)量和培養(yǎng)學(xué)生綜合素質(zhì)的關(guān)鍵[1-2]。課程思政旨在通過專業(yè)課教學(xué)進(jìn)行思想政治教育，培養(yǎng)學(xué)生的社會責(zé)任感和職業(yè)道德。然而，隨著數(shù)字化教材、在線課程等多種教學(xué)資源的大量涌現(xiàn)[3]，如何有效集成這些資源，特別是將思政教育融入其中，成為教育領(lǐng)域亟待解決的重要問題。

文獻(xiàn)[4]提出了一種基于云計算的集成方法，通過云計算平臺將各種教學(xué)資源進(jìn)行統(tǒng)一存儲、管理和調(diào)度，實現(xiàn)資源的共享與集成[4]。然而，該方法在實際應(yīng)用中可能面臨數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)帶寬的瓶頸，須嚴(yán)格把控數(shù)據(jù)安全，以確保教學(xué)資源的有效集成。文獻(xiàn)[5]提出了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的集成方法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法采集數(shù)據(jù)，建立物理與虛擬的信息映射關(guān)系，實現(xiàn)自動化集成[5]。然而，該方法對計算資源的需求較高，需要大量運算，導(dǎo)致集成精度無法得到有效保證。針對上述問題，提出了一種基于層次聚類的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成方法。

1 計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源整合

在計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成過程中，首要任務(wù)是完成所有待集成的教學(xué)資源整合工作，確保每一項教學(xué)資源均能準(zhǔn)確無誤地按照既定的標(biāo)準(zhǔn)格式進(jìn)行集成。這一環(huán)節(jié)的核心在于對復(fù)雜的教學(xué)資源信息進(jìn)行有序的歸一化處理。為此，引入整合函數(shù)來實現(xiàn)這一過程，其用公式表示為：

[g=ελe]" " " "（1）

式中：[g]表示整合后的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源；[ε]表示計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源特征值；[λe]表示歸一化因子，負(fù)責(zé)將教學(xué)資源的原始值轉(zhuǎn)換為同一尺度下的可比值，以確保信息的一致性和可比性[6]。通過以上方式對所有待集成的教學(xué)資源進(jìn)行信息整合。

2 計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源填充

考慮到原始教學(xué)資源可能存在不完整或缺失的情況，為了保證后續(xù)教學(xué)資源集成的精度，對整合的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源進(jìn)行填充處理。假設(shè)不完整的教學(xué)資源集為[S]，由一系列數(shù)據(jù)樣本構(gòu)成，其用公式表示為：

[S=g1，g2，...，gn]" " "（2）

式中：[gn]表示第[n]個整合后的教學(xué)資源數(shù)據(jù)樣本。每個數(shù)據(jù)樣本都由[m]個屬性所組成，這些屬性共同描述了該樣本的特征。具體來說，[S]中的第[m]個屬性值被記為[gnm]。若某個屬性值[gnm]被標(biāo)記為0，則意味著在教學(xué)資源集[S]中，第[n]個樣本的第[m]維屬性值是缺失的。采用均值填充方法對不完整教學(xué)資源集填充處理，通過計算缺失屬性在所有非空數(shù)據(jù)樣本中的平均值，來為該屬性的缺失值提供一個合理的估計值[7]。具體來說，對于第[k]維屬性（1≤[k]≤[m]） ，首先找出所有在該維度上屬性值非空的數(shù)據(jù)樣本集合，然后計算這些樣本在該維度上的平均值，作為缺失值的填充值。計算公式如下：

[gnm，*=k∈ISgnmI]" " "（3）

式中：[gnm，*]表示填充后的教學(xué)資源數(shù)據(jù)，[I]表示第[k]維屬性值非空的教學(xué)資源樣本數(shù)量，[S]表示教學(xué)資源集。利用以上方法對待集成的所有不完整教學(xué)資源填充處理。

3 計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體構(gòu)建

基于填充后的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源樣本構(gòu)建本體，描述教學(xué)資源的語義，并處理、確定以及關(guān)聯(lián)對應(yīng)的信息概念。根據(jù)需求，教學(xué)資源本體的構(gòu)建在Protege 2000中實現(xiàn)，其具體流程如下：

步驟1：啟動并新建項目。運行Protege 2000以打開其界面。在成功啟動后，創(chuàng)建一個新的項目。通過點擊頂部菜單欄中的“File”選項，并在下拉菜單中選擇“New”來實現(xiàn)。此時將彈出一個對話框，提供多種項目類型供選擇。針對本文的特定需求，選擇“OWLFiles”作為項目類型，并點擊“OK”按鈕以確認(rèn)選擇，從而建立一個新的項目。隨后，保存該項目，點擊“Save”按鈕，并在彈出的對話框中輸入新項目的名稱。保存操作完成后，將填充后的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源文件夾的擴(kuò)展名設(shè)置為“.PPj”。創(chuàng)建新項目是本體構(gòu)建的基礎(chǔ)，為后續(xù)操作提供獨立的工作空間，避免項目間的干擾。選擇“OWLFiles”項目類型是因為OWL是一種用于構(gòu)建本體的標(biāo)準(zhǔn)語言，能夠很好地滿足本研究對教學(xué)資源語義描述和知識表示的需求。正確命名資源文件夾并設(shè)置擴(kuò)展名，有助于快速定位和管理資源，確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

步驟2：創(chuàng)建并命名類別（Classes） 。在Protege 2000提供的Classes插件中右鍵點擊頂級類別“Thing”，并在彈出的菜單中選擇“Create subclass”以創(chuàng)建新的子類。每當(dāng)創(chuàng)建一個新的類別時，系統(tǒng)會自動為其分配一個編號作為默認(rèn)名稱，并顯示在右側(cè)的“Name”字段中[8]。然而，這個默認(rèn)名稱通常并不具有實際意義，因此需要根據(jù)實際需求為新建的類別重新命名。此外，窗口中還提供類別的注釋（Documentation） 和限制條件項（Constraints） 。以擴(kuò)展名為“.PPj”的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源文本形式填寫有關(guān)類別的額外信息，以此在窗口左側(cè)的“Relationship”欄中構(gòu)建出本體的樹狀結(jié)構(gòu)，其用公式表示為：

[Bgnm，*=i=1ERi，e∈R]" " "（4）

式中：[Bgnm，*]表示計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體中的類別；[E]表示類別集合；[i]表示樹狀結(jié)構(gòu)節(jié)點數(shù)量；[Ri]表示第[i]個節(jié)點類別；[e]表示子類。創(chuàng)建類別是構(gòu)建教學(xué)資源本體的關(guān)鍵，可按內(nèi)容主題、資源類型、課程階段等維度分類。重命名類別并加注釋可提升本體可讀性。構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)能夠直觀展示類別間關(guān)系，為知識推理和資源整合提供框架基礎(chǔ)，便于后續(xù)的管理和查詢。

步驟3：創(chuàng)建屬性。在創(chuàng)建了所需的類別之后，為這些類別添加屬性。通過在“Properties”欄中選擇“create datatype property”（創(chuàng)建數(shù)據(jù)屬性） 或“create object property”（創(chuàng)建對象屬性） 來實現(xiàn)。每當(dāng)創(chuàng)建一個新的屬性時，雙擊該屬性以進(jìn)入編輯對話框，并對其進(jìn)行必要的修改和補(bǔ)充。由屬性和類別組成的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體，其用公式表示為：

[Y=Bgnm，*，gnm] （5）

式中：[Y]表示計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體，[gnm]表示第[n]個樣本的第[m]維屬性值。屬性的添加豐富了教學(xué)資源本體的語義描述，使其刻畫更加細(xì)致全面。數(shù)據(jù)屬性提供具體特征信息，便于資源的檢索和篩選。通過文件大小屬性，可以幫助找到適合存儲或傳輸?shù)馁Y源。對象屬性則建立了資源間的語義聯(lián)系，反映課程關(guān)系，提高資源利用效率，對于實現(xiàn)教學(xué)資源的有效集成和知識整合具有重要意義。

4 基于層次聚類的教學(xué)資源集成

在構(gòu)建的教學(xué)資源本體基礎(chǔ)上，采用層次聚類技術(shù)進(jìn)行集成。根據(jù)相似程度，將資源劃分到不同組別中，這些組別允許教學(xué)資源在一定程度上同時屬于多個集合。通過計算集合間的相似度，實現(xiàn)教學(xué)資源的有效集成。教學(xué)資源本體層次聚類的標(biāo)準(zhǔn)為隸屬度，其用公式表示為：

[cxy=y=1FKxyYxyy=1KKxy]" " " "（6）

式中：[cxy]表示第[x]個教學(xué)資源本體對于第[y]層簇的隸屬度；[F]表示第[y]層簇的最大取值；[K]表示模糊指數(shù)，用于控制隸屬度的模糊程度，通常情況下在0～1區(qū)間取值；[Yxy]表示第[x]個教學(xué)資源本體與第[y]層簇之間的距離[9]。集成教學(xué)資源時，會遇到多個子集及數(shù)據(jù)點與子集間的隸屬關(guān)系。預(yù)設(shè)聚類項目為集成基礎(chǔ)，通過選擇確定最終聚類中心[10-11]。執(zhí)行層次聚類前，以教學(xué)資源本體為基準(zhǔn)，確定[z1]和[z2]兩個初始聚類中心，其隸屬度為[cxy，1]和[cxy，2]。隸屬度的取值范圍在0到1之間，表示本體屬于某個聚類中心的程度，如果在此范圍內(nèi)可合并到相應(yīng)類型中。

在確定隸屬度之后，計算教學(xué)資源本體之間的歐氏距離。利用歐氏距離衡量兩個教學(xué)資源本體之間的相似程度，其用公式表示為：

[d=Y1-Y22+cxy，1-cxy，22+z1-z22]" " （7）

式中：[d]表示教學(xué)資源本體[Y1]、[Y2]之間的歐式距離。根據(jù)實際情況設(shè)定一個閾值，將歐式距離小于閾值的教學(xué)資源本體歸屬到同一聚類中心[12]，其用公式表示為：

[C=d≤ω，Y1，Y2∈z1，z2d≥ω，Y1∈z1，Y2∈z2]" " " （8）

式中：[C]表示計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成結(jié)果，[ω]表示閾值。利用以上公式將計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體劃分類別，將同一類別的教學(xué)資源統(tǒng)一保存在一個文件中，上傳到數(shù)據(jù)庫中分類集成，以此實現(xiàn)基于層次聚類的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成。

5 實驗論證

5.1 實驗數(shù)據(jù)集及實驗環(huán)境

為驗證本文方法的可行性與可靠性，以下開展對比實驗。實驗數(shù)據(jù)集來自某高校計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)平臺數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包含多種類型的教學(xué)資源，包括數(shù)字化教材、視頻、虛擬實驗室數(shù)據(jù)等。實驗共準(zhǔn)備了6個數(shù)據(jù)集作為測試樣本，總量達(dá)到5.62 GB，涵蓋文字、圖像、視頻、音頻等多種形式，并附有標(biāo)簽信息。這些數(shù)據(jù)集來源于實際教學(xué)，具有較高的實用價值，可為教學(xué)資源的集成和優(yōu)化提供參考。具體情況如表1所示。

利用本文設(shè)計的方法對該計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源進(jìn)行集成，實驗基于以下環(huán)境開展：采用Windows 3.4操作系統(tǒng)，配備32 GB內(nèi)存和128 GB固態(tài)硬盤，使用Intel Core i8處理器，并使用Python進(jìn)行程序編輯。

5.2 實驗方法

為檢驗計算機(jī)與通信課程思政教學(xué)資源的集成效果，采用了一系列公式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和本體建立，并通過層次聚類實現(xiàn)了5個數(shù)據(jù)集中的教學(xué)資源集成。設(shè)置文獻(xiàn)[4]基于云計算的集成方法為對照組1，文獻(xiàn)[5]基于數(shù)字孿生技術(shù)的集成方法為對照組2。在評價集成效果時，時間復(fù)雜度和標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（NRMSE） 作為評價指標(biāo)。時間復(fù)雜度反映了集成過程的時間資源消耗，時間復(fù)雜度越低，意味著集成過程的執(zhí)行時間越短，教學(xué)資源集成的速率也就越快。而NRMSE則用于量化集成后資源與原始資源之間的誤差水平，其值越小表示集成精度越高，這對保證思政教育的準(zhǔn)確性和有效性至關(guān)重要。

5.3 實驗結(jié)果與討論

本文方法與對照組1和對照組2的時間復(fù)雜度對比圖如圖1、圖2所示，三種方法NRMSE對比圖如圖3所示。

對比圖1和圖2可以看出，本文方法在本次實驗中的時間復(fù)雜度未超過0.2，低于對照組1和對照組2。通過圖3中三種方法的NRMSE對比可以得出，本文方法的NRMSE明顯低于其他兩種方法，平均值為1.05%。本文方法基于層次聚類算法，針對計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源的集成，能夠更好地保留原始資源的核心內(nèi)容，最小化整合誤差，確保內(nèi)容質(zhì)量。盡管對照組1能夠統(tǒng)一存儲管理資源，但面臨數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)帶寬的瓶頸問題。對照組2利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自動化集成，但計算需求高，集成精度受到限制。相比之下，本文方法基于層次聚類算法，通過分析課程特點和思政需求，能夠快速精準(zhǔn)地整合資源。此外，本文方法還考慮了資源的不完整性，采用均值填充方法對不完整的教學(xué)資源進(jìn)行預(yù)處理，從而進(jìn)一步提高了集成的準(zhǔn)確性和可靠性。

6 結(jié)束語

本研究提出了一種基于層次聚類的計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成方法，通過歸一化處理、均值填充以及利用Protege2000構(gòu)建本體，實現(xiàn)資源的快速精準(zhǔn)集成。實驗結(jié)果顯示，該方法的集成時間復(fù)雜度不超過0.2，NRMSE為1.05%。這一成果不僅提升了資源利用率，還推動了思政教育融入專業(yè)課程，培養(yǎng)了學(xué)生的責(zé)任感和職業(yè)道德，提高了教育質(zhì)量。展望未來，將優(yōu)化算法參數(shù)，通過深入的實驗和理論分析，尋找更優(yōu)的組合，以適應(yīng)不同數(shù)據(jù)集，提高集成的準(zhǔn)確性和效率，為課程思政教學(xué)提供更多素材，推動計算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張星.基于云計算的區(qū)域共享型高校圖書館教學(xué)資源平臺設(shè)計[J].信息記錄材料，2024，25（12）：145-147.

[2] 董素鴿，李自雙，郭璐.集成電路設(shè)計課程的教學(xué)資源開發(fā)與共享分析[J].集成電路應(yīng)用，2024，41（9）：100-101.

[3] 劉宇辰.基于BS架構(gòu)的教育資源集成共享平臺設(shè)計與應(yīng)用[J].無線互聯(lián)科技，2024，21（11）：42-44.

[4] 趙齊.基于云計算的高等數(shù)學(xué)優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源集成共享平臺[J].信息與電腦（理論版），2023，35（17）：244-246.

[5] 劉帆，丁爭，吳耀蘭，等.基于數(shù)字孿生技術(shù)的變電站運行狀態(tài)信息自動集成方法[J].自動化應(yīng)用，2024（19）：182-184.

[6] 陳淑靜.基于云平臺的房屋建筑學(xué)優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源集成共享方法[J].信息與電腦（理論版），2023，35（16）：251-253.

[7] 聞克妍，紀(jì)婉婷，宋寶燕.融合局部上下文的雙圖文檔級關(guān)系抽取方法[J].小型微型計算機(jī)系統(tǒng)，2025，46（3）：535-541.

[8] 孫侃.基于LTE-R網(wǎng)絡(luò)的高速鐵路機(jī)車通信信息集成方法[J].信息與電腦（理論版），2024，36（3）：152-154.

[9] 王凡.基于云計算的建筑項目施工進(jìn)度信息集成方法[J].長江信息通信，2024，37（1）：167-169.

[10] 朱先遠(yuǎn)，嚴(yán)遠(yuǎn)亭，張燕平.鄰域信息修正的不完整數(shù)據(jù)多填充集成分類方法[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用，2023，59（23）：125-135.

[11] 羅香蓮，鄭曉妮，張偉，等.基于BOPPPS的課程思政混合式教學(xué)模式在外科護(hù)理學(xué)中的應(yīng)用[J].衛(wèi)生職業(yè)教育，2025，43（1）：53-56.

[12] 李莉莉.高校思想史類課程思政要素理析與融合策略[J].黑龍江高教研究，2025，43（2）：68-72.

【通聯(lián)編輯：張薇】