【摘 要】
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实训实践教学是整个教学活动中的一个重要环节,其学时在课程总学时的占比越来越高。在实践中发现实训实践教学场景不能与国内外已有的信息化教学平台很好的结合,信息化教学推动进程缓慢,无法利用互联网辅助教学手段提高教学效率。因此,适用于实践实训教学场景的信息化平台建设与辅助教学研究具有实际意义。本文面向实训实践教学场景的实际需求,针对该场景特点与难点,从工程设计和算法科研两个角度展开研究,主要完成了以下工作
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实训实践教学是整个教学活动中的一个重要环节,其学时在课程总学时的占比越来越高。在实践中发现实训实践教学场景不能与国内外已有的信息化教学平台很好的结合,信息化教学推动进程缓慢,无法利用互联网辅助教学手段提高教学效率。因此,适用于实践实训教学场景的信息化平台建设与辅助教学研究具有实际意义。本文面向实训实践教学场景的实际需求,针对该场景特点与难点,从工程设计和算法科研两个角度展开研究,主要完成了以下工作:（1）分析实训实践教学场景的实际需求,开发适用该场景下的在线教学系统与移动端APP。针对老师傅使用平台的不易性,开发APP、特定路由跳转规则提高实用性与便捷性;针对作业批改难问题,开发辅助评分模块,提供作业辅助批改能力;针对人员可移动性导致难管理问题,采用分组教学思想,开发团队模块。（2）本文从预测图像作业分数区间角度进行作业辅助批改,在卷积神经网络的基础上结合相同对象多角度图像信息的互补性与感受野在提取图像更多特征的重要性两个特点,提出了一种多视图与多感受野特征结合的算法模型MVAMDCNN。（3）经过实验验证,在公开Modelnet40数据集上,本文的MVAMDCNN算法模型相比VGG11在Acc、Precision、Recall、F1＿Score评价指标上均提升了5%以上,最高达到8%;在人工构造的实训实践教学场景数据集上,指标提升最高达到1.8%;在人工构造的作业分数区间预测场景数据集上,指标提升最高达到0.8%,证明了本文的MVAMDCNN算法模型的有效性与优越性。（4）本文设计并实现了独立的辅助评分服务,搭载了本文提出的、经过训练后的MVAMDCNN算法模型,通过与系统集成提供辅助教学能力。（5）本文对以上工作展开测试,首先分别对在线教学系统、移动端APP展开功能测试,论证了各部分的功能完整性与实用性。此外,模拟实际应用场景从功能与性能两个角度对系统与服务间的集成展开测试,测试结果表明,两者通过集成可进行实训实践教学场景下的辅助教学,通过对作业辅助批改可减少教师95%的作业批改时间。
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