【摘 要】
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近年来,特别是新冠病毒爆发之后,网络教学引起社会和学校的广泛关注,涌现出一大批网络教学软件和网站。的确,计算机、互联网、人工智能等技术的发展使教育进入了信息化时代,教学模式和教学方法都有了很大的改变,学生即使不在学校也可以随时随地通过网络听到老师讲课,浏览下载教学资源,但是这些形式上的改变很多时候并没有给教学效果带来质的提升,有时甚至弱化了日常面对面课堂教学的人性化和灵活性特点,例如过快的节奏经常
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近年来,特别是新冠病毒爆发之后,网络教学引起社会和学校的广泛关注,涌现出一大批网络教学软件和网站。的确,计算机、互联网、人工智能等技术的发展使教育进入了信息化时代,教学模式和教学方法都有了很大的改变,学生即使不在学校也可以随时随地通过网络听到老师讲课,浏览下载教学资源,但是这些形式上的改变很多时候并没有给教学效果带来质的提升,有时甚至弱化了日常面对面课堂教学的人性化和灵活性特点,例如过快的节奏经常使得老师和学生脱节;过多的网络教学资源使得学生难以选择,反而浪费宝贵的学习时间等等。本课题组拟利用流媒体技术和人工智能技术,将网络教学手段更好地融入日常课堂教学,使它们发挥出各自的优势,取长补短,打造一套智能辅助教学系统。该系统由运行于服务器的教学网站和运行于老师学生个人终端的APP构成,可以低成本地记录日常上课过程、监管学生学习状态,还可以通过直播弹幕促进师生互动、借助智能推荐实现个性化学习等等。本论文承担了其中大量研究和开发工作,主要工作和成果如下。论文开发了一款基于WebRTC流媒体技术、采用RTMP实时消息传送协议和FFmpeg多媒体框架的辅助教学网站。该网站具有两大核心功能,其一,辅助上课功能。老师通过该网站可以将课堂的每节课以后台录屏录音的方式记录下来,并通过直播技术,将录制的视频实时传输到学生终端,最终所录制的完整课堂视频将保存在云服务器上。此外,使用聊天室技术实现了群组交流功能,不仅包括发送文字、图片和文件等基本功能,还包括出勤统计、作业打分等特殊功能,以此减轻老师负担,提高教学效率。其二,大数据功能。可以日复一日地收集、整理、搜索和推荐来自不同学校、不同老师的日常课堂教学视频和习题。为了高效管理教学视频,论文提出一种可以快速将视频根据知识点进行剪辑整理的方法。该方法首先采用语音识别技术将视频中的语音转化成文字,生成字幕文件,然后借助字幕文件中关键词出现的时间段对整个教学视频进行分节或提取知识点,制作成带有字幕的教学短视频。采用这种根据知识点分节的短视频,学生可以依据自己的兴趣重点搜索、学习相关知识点视频,而不是整个视频,从而大量减轻学生负担,提高学习效率。为了高效管理习题库,论文提出一种可以快速将习题库根据知识点进行分类的处理方法,该方法使用TF-IDF算法对习题文本提取特征并构建向量,运用朴素贝叶斯和支持向量机分类算法对数据集中各个类型的题目进行分类。论文对人工收集的一套习题数据集,采用有监督学习方法进行训练,实验表明,在习题数据集小的情况下,朴素贝叶斯的分类性能比支持向量机更好,如果收集的习题足够多,分类效果会更加优异。为了实现个性化学习,论文充分分析了教学网站的用户特点和被推荐对象特点,并有针对性地构建其动态和静态特征描述矢量,实现了四种推荐算法,分别是根据个人兴趣推荐、根据个人测试水平推荐、根据好友爱好推荐和根据网站热点内容推荐。其中根据热点内容推荐使用Hacker News算法,该算法同时兼顾教学资源受欢迎得分和上传天数两个因素,及时将最热和最新资源推荐给学生和老师;而根据个人测试水平推荐综合考虑题目难度和学生对知识点的掌握程度,为此论文提出了一种结合初始难度设置和动态调整的习题难度计算方法,并构建了知识树,使网站中的教学视频和习题都可以通过一个个知识点进行关联,从而更好地给学生或者老师做个性化推荐。实验测试表明,本论文开发的教学网站具有跨平台特性,可运行于Windows笔记本电脑、平板电脑和安卓手机。本文所开发的教学网站工作稳定,录屏录音和群组交流等功能都达到预设要求。随着网站的日复一日不断运行,网站中会积累越来越多的教学资源,推荐模块的推荐过程会更加的精准和更加富有个性化。
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