人工智能时代背景下的高等院校智能教学系统开发研究

白鹤

摘   要：在人工智能时代背景下，高等院校的教学系统面临着新的发展机遇，将智能化手段应用于高校的教学系统中，开发出符合新时代发展要求的智能教学系统。文章基于项目开发角度，并结合辽宁理工学院办学实际情况，从系统分析、系统设计、系统实施和系统测试几方面阐述教学系统的开发过程。

关键词：高等院校;智能教学系统;开发研究

自从2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，国家开始全面推进智能化发展方略。人工智能技术在各行各业全面开花。比如，人脸识别、语音识别、图像识别等技术取得了很大进步。特别是在2018年11月22日全球人脸识别大赛中，中国依图科技公司包揽第一名和第三名的成绩，并且前十的队伍中有5个是来自中国，表明我国的人工智能技术在国际上处于相对的领先地位。此技术背景为教育行业的智能化改革方案提供了一个非常有利的契机。结合辽宁理工学院实际办学特点，应该搭上智能化发展的快车，全面推进教学系统的智能化研究，进而提高整体教学水平，向“争创一流学校”的目标不断迈进[1]。

1    高校智能教学系统分析

1.1  可行性分析

通过高校走访、听取专家座谈会等方式研究、分析系统的可行性。一方面，智能系统是大势所趋，未来的教学系统必然遵循这一发展规律;另一方面，目前一些院校在智能教育领域的应用已经初见成效[2]。

1.2  需求分析

通过对高校的具体教学情况了解，从教—学—练—测—评整个环节出发，建立一套智能化教学系统的解决方案。其中，“教”指的是教师的日常教研与教学工作，为教师提供系统化智能教学资源，应用智能分析、智能推荐、大数据等技术，减轻教师备课负担、协助教师探索教学模式等。“练”为学生提供有针对性的课间与课后练习巩固学习内容，数据同步、资源互通实现校园的互动实时学习氛围。“测”以作业和试卷形式检测学生学习效果;图像识别技术辅助教师批改作业、阅卷，大大节省教师时间和精力。“评”是反馈教学效果的一种手段;通过教学系统的实时跟踪，记录学生学习轨迹，动态生成评价报告，可有效监控学生学习效果。“学”是学生学习方面所涉及的内容，学生通过教学系统可完成提前预习、巩固练习、课后复习、作业测评等内容，应用智能推荐、动态跟踪等技术，将学习贯穿于其他各个环节中。各环节关系如图1所示。

以往的教学很难科学地得出学生整体学习效果的评价结果。智能教学系统的一大优势就在于其解决了无法即时反馈教师教学效果的问题。实时跟踪学生学习动态，测评环节采用智能化推荐的方法，为学生提供个性化的学习内容，系统根据数据的跟踪、整合与分析得出自适应的一套评价体系，实时生成评估报告，评估出每位学生的学习效果[3]。

2    高校智能教学系统设计

2.1  总体设计

设计出高校智能化教学系统的总体功能结构，如图2所示。

2.2  详细设计

2.2.1  硬件系统

（1）教学设备。教学的教具采用传统教学设备与新型教学设备相结合的方式，PPT结合黑板、激光笔，取代教鞭、移动设备与计算机结合等。

（2）学习终端。学生学具的使用方式包含了固定电脑设备与移动终端相结合以及多种终端形式并用。终端设备可以使用笔记本电脑、Pad、手机、电子手表、电子手环等。

（3）智能工具。指具有智能功能的工具设备，主要有语音设别工具、图像识别工具等。

2.2.2  智能软件系统

（1）教学模块。为教师实现教学资源查询、下载、上传、发布教学任务等功能。关键点在于增设智能接口，为教师提供教学资源的智能化推荐功能。

（2）学习模块。为学生提供教学视频回看、查看课程课件、学习资料等功能。该模块采用互联的方式。

（3）练习模块。为学生提供与教学内容相关的练习资料，通过移动终端的利用促进练习模块的学习效果。

（4）测试模块。通过作业及试题的方式检验学生学习效果。智能化地为学生推荐合理的检测内容。

（5）评价模块。对以上各模块的操作进行跟踪、整合、分析，得出学生的评价结果。该模块体现出智能化思想，根据学生的学习轨迹给出相应学习建议。

3    高校智能教学系统实现

基于Python编写B/S模式的教学系统，通过SQL Server，Redis数据库进行后台数据连接，实现具有跟踪、统计、分析功能的数据技术。结合Django Web框架技术实现系统的快速开发，并提供语音识别、图像识别等智能系统兼容接口[4]。

硬件环境：PC机、多核CPU，GPU。

软件环境：Python，Microsoft SQL Server2008，Django。

在传统教学系统基础上，扩展出人脸识别和语音识别接口，如图3所示。

目前，Python是开发智能应用领域较为流行的开发环境。系统主体部分采用自主研发方式，另外为系统预置语音识别与图像识别部分接口，为系统留出可扩展空间。系统实施难点在于智能处理部分，需要结合现有资源条件，再与外部公司合作开发的模式实现系统。

4    高校智能教学系统测试

系统投入使用后，在运行过程中，对系统的各个模块进行功能测试、系统稳定性测试、安全性测试等。

智能教学系统为教师提供海量教学资源。不仅提高教师备课工作效率，还提升课堂授課效果。学生通过系统提升学习效率，科学分配学习时间，智能推荐学习内容，极大提升学习效率和学习效果。练、测、评模块为教师跟踪学生学习轨迹提供依据，汇总分析系统数据，不仅为教师提供学生评价结果，还可帮助教师改进教学方法。系统符合目前教学系统的自适应应用理念，具有时代性与前瞻性的优势。

[参考文献]

[1]张雪英，贾海蓉.语音与音频编码[M].西安：西安电子科技大学出版社，2011.

[2]王珊，王会举，谭雄派，等.架构大数据：挑战、现状与展望[J].计算机学报，2011（10）：88.

[3]顧晟.面向知识管理的网络教学系统构建研究[J].长春理工大学学报，2011（1）：184-185.

[4]吴赞，冯珊，唐超.智能教学系统的发展与前瞻[J].计算机工程与应用，2002（6）：6-7.

Research on the development of intelligent teaching system in colleges and universities

Bai He

（Liaoning Institute of Science and Engineering， Jinzhou 121000， China）

Abstract：Under the background of artificial intelligence era， the teaching system of colleges and universities is faced with new development opportunity， the intelligent means is applied to the teaching system of colleges and universities， and the intelligent teaching system which meets the development requirements of the new era is developed. This paper based on the project development， and combined with the actual situation of Liaoning Institute of Science and Engineering， the development process of the teaching system is expounded from the aspects of system analysis， system design， system implementation and system test.

Key words：institutions of higher learning;intelligent teaching system;development research