皮振鵬 楊曉冬 梁斯東
1. 航天系統(tǒng)部 北京 100049;2. 北京道達(dá)天際科技有限公司 北京 100049
天網(wǎng)大數(shù)據(jù)學(xué)訓(xùn)考評平臺是采用“微服務(wù)+人工智能”技術(shù),結(jié)合航空航天影像解譯情報人才培養(yǎng)實戰(zhàn)經(jīng)驗,組織領(lǐng)域知識建模、構(gòu)建人才用戶畫像,針對用戶畫像特征應(yīng)用特定算法模型,智能推薦輔助學(xué)習(xí)的知識學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、考核、能力評估全流程智能學(xué)訓(xùn)軟件平臺產(chǎn)品。平臺采用知識圖譜技術(shù)(KG)+語義分析技術(shù)(NLP)+支持向量機(jī)智能推理技術(shù)(SVM),對復(fù)雜知識數(shù)據(jù)組織管理,對培訓(xùn)人才進(jìn)行個性化分析建模,結(jié)合學(xué)訓(xùn)實戰(zhàn)流程環(huán)節(jié),通過研究深度學(xué)習(xí)知識追蹤模型和學(xué)訓(xùn)知識推薦算法模型,實現(xiàn)各領(lǐng)域知識自由組織管理的能力,智能化程度高,知識關(guān)聯(lián)查詢檢索效率高,擴(kuò)展性強(qiáng),可維護(hù)性好等特點,廣泛適用于軍事、學(xué)校、科研等領(lǐng)域?qū)I(yè)知識人才技能培訓(xùn)[1]。
天網(wǎng)大數(shù)據(jù)學(xué)訓(xùn)考評平臺技術(shù)框架采用分層架構(gòu)設(shè)計,包括:設(shè)施層、數(shù)據(jù)層、支撐層、服務(wù)層和應(yīng)用層。如圖1所示:
圖1 平臺總體框架設(shè)計圖
1.1.1 設(shè)施層。提供系統(tǒng)正常運行基本網(wǎng)絡(luò)及軟硬件環(huán)境與安全保障設(shè)施;
1.1.2 數(shù)據(jù)層。包括知識庫、考題庫、考評庫、行為庫、支撐庫、編目文件與日志文件,支持結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化及圖形化數(shù)據(jù)的存儲管理;
1.1.3 支撐層。通過整合Graph Database、MySQL、FastDFS、Nginx、Redis、Spring Cloud 、Alibaba Nacos等各領(lǐng)域技術(shù),提供系統(tǒng)核心功能支撐;
1.1.4 服務(wù)層。包括知識服務(wù)、訓(xùn)練服務(wù)、考試服務(wù)、評估服務(wù)、日志服務(wù)、業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)、認(rèn)證服務(wù)、交流服務(wù)、文件服務(wù)等,提供系統(tǒng)服務(wù)支撐;
1.1.5 應(yīng)用層?;诜?wù)層搭建知識學(xué)習(xí)子系統(tǒng)、實操訓(xùn)練子系統(tǒng)、比武考核子系統(tǒng)、能力評估子系統(tǒng)、維護(hù)管理子系統(tǒng)五個子系統(tǒng)。
2.2.1 知識學(xué)習(xí)能力。以設(shè)施、裝備兩類目標(biāo)為知識學(xué)習(xí)對象,完成了解譯知識和背景知識兩個方向的知識數(shù)據(jù)入庫、組織、管理和應(yīng)用。通過智能推薦、學(xué)習(xí)計劃和知識列表的形式為用戶提供多樣化學(xué)習(xí)入口,確保學(xué)習(xí)過程和內(nèi)容與用戶自身能力情況緊密貼合[2]。同時,利用知識論壇、知識評論、在線答疑、知識筆記等功能,為用戶提供在線交流的平臺和窗口。
2.2.2 實操訓(xùn)練能力。實操訓(xùn)練提供看圖答題、連線答題、報告編寫三種通用訓(xùn)練題型。因產(chǎn)品建設(shè)期間的切入點為影像判讀解譯領(lǐng)域,增加在線地圖標(biāo)繪、制圖整飾和影像處理訓(xùn)練題型。
2.2.3 比武考核能力。支持上機(jī)考試和現(xiàn)場搶答兩類比武考核活動,提供比武活動的組織、創(chuàng)建考核試卷,現(xiàn)場答卷、監(jiān)考、判卷等功能。實現(xiàn)對理論考試的判斷、單選、多選和填空題進(jìn)行自動判卷,對簡答和論述題通過關(guān)鍵字匹配的方式自動判卷,評審組老師對理論試卷的判卷結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)和修改,對考核和實測考核進(jìn)行判卷。
2.2.4 能力評估能力。利用學(xué)員自測和考核的結(jié)果,按知識列表多層級不斷細(xì)化的形式進(jìn)行匯總,通過答題正確比例作為評價要素給出能力定性。通過綜合個人的能力評價,給出團(tuán)體的能力評價,通過發(fā)現(xiàn)能力不足,指導(dǎo)后續(xù)的培養(yǎng)方向。
2.2.5 維護(hù)管理能力。維護(hù)管理主要包括數(shù)據(jù)管理(目標(biāo)影像、考核信息、試卷試題等)、模型管理、用戶管理、部門管理、安全管理(角色、權(quán)限等)、日志管理等相關(guān)功能。
天網(wǎng)大數(shù)據(jù)學(xué)訓(xùn)考評平臺工作流程如下圖2所示。
圖2 平臺工作流程圖
天網(wǎng)大數(shù)據(jù)學(xué)訓(xùn)考評平臺功能相對獨立運行,用戶可通過各自入口進(jìn)入,開展學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、考核和評估的各項內(nèi)容,同時考慮知識與訓(xùn)練的鉸鏈關(guān)系,支持從知識學(xué)習(xí)子系統(tǒng)快速進(jìn)入相應(yīng)知識點的訓(xùn)練內(nèi)容,展開針對性的知識訓(xùn)練。在底層上,子系統(tǒng)之間有著支撐與應(yīng)用關(guān)系,包括知識學(xué)習(xí)子系統(tǒng)調(diào)用知識管理子系統(tǒng)知識圖譜服務(wù),為用戶提供智能推薦、智能檢索能力支撐;能力評估子系統(tǒng)調(diào)用知識訓(xùn)練子系統(tǒng)和知識考核子系統(tǒng)的結(jié)果數(shù)據(jù),調(diào)用維護(hù)管理子系統(tǒng)生成的能力結(jié)構(gòu)模型,綜合作為子系統(tǒng)中能力評估算法的輸入,支撐人員或團(tuán)隊的能力評估工作。
平臺采用多角色方式,為用戶授權(quán),出廠時標(biāo)配角色為[3]:
①專家角色:對知識和試題內(nèi)容的正確性負(fù)責(zé),具備知識構(gòu)建、知識學(xué)習(xí)模板的構(gòu)建和掛接、知識導(dǎo)入、審核學(xué)員添加或修改的知識、編制試題、問題解答等功能。②教員角色:組織并管理考核活動全過程,具備創(chuàng)建活動、編制試卷、啟動活動、關(guān)閉活動功能。③學(xué)員角色:自主學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、參加考試,并能夠編輯知識。④系統(tǒng)管理員角色:通過運維管理子系統(tǒng)對產(chǎn)品中的菜單、用戶、權(quán)限、字典數(shù)據(jù)、消息進(jìn)行維護(hù),監(jiān)控系統(tǒng)日志和數(shù)據(jù)運行情況。⑤監(jiān)考和閱卷角色:針對考核活動創(chuàng)建的臨時角色。監(jiān)考人員能夠通過考核活動的監(jiān)考頁面,對已授權(quán)活動考試情況進(jìn)行監(jiān)考,閱卷人員能夠為已授權(quán)活動中所有試卷進(jìn)行判卷。
采用知識圖譜技術(shù),建立知識數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)關(guān)系,支持大量歷史數(shù)據(jù)快速入庫,形成學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和考核內(nèi)容,提高現(xiàn)有數(shù)據(jù)成果轉(zhuǎn)換利用率,拓寬知識學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的輻射面。
基于鄰近節(jié)點遍歷的查詢算法設(shè)計,提供更優(yōu)化的關(guān)系遍歷執(zhí)行效率;基于圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的自然伸展特性,對關(guān)系復(fù)雜、結(jié)構(gòu)變化較快的知識數(shù)據(jù),具有很大的伸縮性和靈活性,提供知識關(guān)系高效運算和復(fù)雜知識數(shù)據(jù)關(guān)系管理,是開展智能化學(xué)習(xí)、訓(xùn)練的關(guān)鍵技術(shù)與保障條件。
采用語義分析技術(shù)和支持向量機(jī)的智能推理技術(shù),準(zhǔn)確的捕捉到知識搜索的真正意圖,使搜索反饋結(jié)果與人員搜索意圖快速、精確對應(yīng),提高人員知識學(xué)習(xí)效能。
采用層次分析法(AHP),并基于歷史學(xué)習(xí)、自測、考核的痕跡數(shù)據(jù),經(jīng)大數(shù)據(jù)分析,形成人物畫像,建立深度學(xué)習(xí)知識追蹤模型和學(xué)訓(xùn)知識推薦算法模型,對學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、考試結(jié)果以定性與定量相結(jié)合方式進(jìn)行分析,精確評估學(xué)員能力水平,準(zhǔn)確掃描知識漏洞,精準(zhǔn)定位薄弱知識點,智能推薦個性化學(xué)習(xí)方案,引導(dǎo)學(xué)員后續(xù)自主學(xué)習(xí)、訓(xùn)練的方向與內(nèi)容,建立智能、個性化的自主教學(xué)模式。
鑒于知識數(shù)據(jù)體量大、領(lǐng)域多、關(guān)聯(lián)強(qiáng)等形態(tài)特點,應(yīng)用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行結(jié)構(gòu)化管理,需要建立大量數(shù)據(jù)關(guān)系存儲模型,不便于知識結(jié)構(gòu)的維護(hù)與擴(kuò)展,增加平臺研發(fā)難度,同時也會降低數(shù)據(jù)檢索效率。評估考量知識圖譜技術(shù)對知識數(shù)據(jù)的管理能力,提出使用知識圖譜技術(shù)作為知識數(shù)據(jù)組織方式。
使用知識圖譜組織建立各類數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)關(guān)系,通過模型建立多實體關(guān)聯(lián),構(gòu)建知識體系。相比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)組織方式而言,使用知識圖譜的組織方式降低了數(shù)據(jù)多表關(guān)聯(lián)查詢帶來的數(shù)據(jù)庫效率瓶頸,能夠在億萬節(jié)點數(shù)據(jù)量下以毫秒級速度響應(yīng)查詢。知識圖譜中圖數(shù)據(jù)庫對原生圖的存儲和處理數(shù)據(jù)方式,提供最優(yōu)化的關(guān)系遍歷執(zhí)行效率,同時使用屬性圖模型,支持豐富的數(shù)據(jù)羽翼描述。提升良好的用戶體驗,并降低使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)組織造成的服務(wù)器壓力。
知識具有體系化、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的特點,各知識點間具有或強(qiáng)或弱的關(guān)系存在。用戶要很好地完成業(yè)務(wù)分析工作,要求其具備較大廣度的知識面,能夠理清知識之間的復(fù)雜關(guān)系,但是這些知識在現(xiàn)實中存放散亂,阻礙了學(xué)員全面、系統(tǒng)掌握這些知識。
為解決該問題,平臺在采用知識圖譜技術(shù),完成各類知識信息的圖譜化構(gòu)建,實現(xiàn)知識之間的雙向多層級關(guān)聯(lián)組織的基礎(chǔ)上,引入智能化應(yīng)用技術(shù),提供智能化知識推薦和基于語義推理的知識檢索的輔助能力。其中智能化知識推薦技術(shù)利用學(xué)員歷史學(xué)習(xí)、自測、考核的痕跡數(shù)據(jù)形成人物畫像,并與人員能力結(jié)構(gòu)要求相匹配,運用數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)提取與該學(xué)員緊密結(jié)合的知識點數(shù)據(jù)作為推薦,牽引輔助學(xué)員的后續(xù)學(xué)習(xí)方向與內(nèi)容;基于語義推理的知識檢索技術(shù)應(yīng)用于學(xué)員自主實施知識搜索場景當(dāng)中,針對學(xué)員的輸入,利用語義分析技術(shù)、向量機(jī)的智能推理技術(shù)和KGCN知識圖譜推理算法,快速準(zhǔn)確定位知識搜索標(biāo)的數(shù)據(jù),使搜索反饋結(jié)果與人員搜索意圖精確對應(yīng),提高搜索命中率,提高人員知識學(xué)習(xí)效能。
本文提出的天網(wǎng)大數(shù)據(jù)學(xué)訓(xùn)考評平臺的技術(shù)架構(gòu)及能力體系,融合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),采用大數(shù)據(jù)、知識圖譜、人工智能等前沿技術(shù),建設(shè)人機(jī)交互生動、訓(xùn)練考核高效、維護(hù)升級簡單的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和考核平臺。通過多維度能力評估,為后續(xù)學(xué)訓(xùn)方向提供指導(dǎo),建立智能、高效的專業(yè)化新型學(xué)訓(xùn)考評模式,為各領(lǐng)域?qū)I(yè)水平的快速提升提供保障。