基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)

皮依標(biāo) 鄒霞玲

（江西農(nóng)業(yè)工程職業(yè)學(xué)院，江西 樟樹 331200）

0 引言

在教育改革的推進(jìn)下，高職學(xué)校的學(xué)前教育專業(yè)已展現(xiàn)出較好的發(fā)展勢頭[1]。目前，如何推進(jìn)教育公平、改善學(xué)前教育質(zhì)量已經(jīng)成為熱點(diǎn)課題[2]。從農(nóng)村學(xué)前教育的發(fā)展情況來看，受經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境等因素的限制，許多鄉(xiāng)鎮(zhèn)幼兒園的師資力量相對不足，設(shè)備較為簡陋，在一定程度上影響了教育的協(xié)調(diào)發(fā)展。其中，以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的教育協(xié)同平臺體系的設(shè)計(jì)將有助于提高學(xué)校的辦學(xué)質(zhì)量，為學(xué)校的改革和發(fā)展提供有力的技術(shù)支撐[3]。目前，很多高職學(xué)校都在努力建立全方位、智能化以及個性化的教育環(huán)境，并運(yùn)用創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)科研、透明校務(wù)治理、豐富校園文化以及方便農(nóng)村教育等多種形式為培養(yǎng)學(xué)前教育人才提供有利的環(huán)境和設(shè)施[4]。該文設(shè)計(jì)了總體教育融通平臺系統(tǒng)架構(gòu)，以CPU為核心節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)硬件構(gòu)造，搭建融通平臺中的智能資源采集模塊、智能監(jiān)測模塊、智能導(dǎo)學(xué)傳輸模塊以及可視化展示模塊，計(jì)算監(jiān)測樣本數(shù)據(jù)過濾大數(shù)據(jù)信息，建立推送規(guī)則計(jì)算偏好推送概率，以此來構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)。

1 教育融通平臺系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，智能教學(xué)環(huán)境具備互聯(lián)性、技術(shù)性、智能性和嵌入性等特點(diǎn)，能夠隨時捕捉、分析教師和學(xué)生的相關(guān)信息，并及時作出反饋，為高等職業(yè)教育培訓(xùn)和鄉(xiāng)村早期教育服務(wù)提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的教育融通平臺系統(tǒng)[5]。該文利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)的智能化教學(xué)系統(tǒng)主要包括智能資源采集模塊、智能監(jiān)測模塊、智能導(dǎo)學(xué)傳輸模塊以及可視化展示4個模塊，如圖1所示。

圖1 教育融通平臺系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

智能資源采集模塊主要實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者的信息管理、高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)信息采集、農(nóng)村幼兒教育信息采集和線上/線下活動錄入等功能。智能監(jiān)測模塊采用統(tǒng)計(jì)分析的方法，有效地對從智能監(jiān)測模塊獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、統(tǒng)計(jì)、分析和使用[6]。智能導(dǎo)學(xué)傳輸模塊將RFID標(biāo)簽添加到職業(yè)教育培訓(xùn)和鄉(xiāng)村早期教育融合的教材中，使其融入物聯(lián)網(wǎng)，從而實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的多樣性、智能性以及可嵌入性。利用5G/4G網(wǎng)絡(luò)將終端數(shù)據(jù)庫與多媒體庫相連，并將其輸出至學(xué)生或教師所使用的網(wǎng)絡(luò)終端。可視化展示在平臺頁面發(fā)放新聞資訊、活動公告以及展示官方界面等，為學(xué)習(xí)者提供便捷快速的網(wǎng)上溝通、強(qiáng)大的信息交換和共享以及網(wǎng)上虛擬團(tuán)隊(duì)協(xié)作等功能[7]。

2 硬件設(shè)計(jì)

基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)采用IEEE802.15.4收發(fā)器，同時綜合了ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)的組建、管理以及無線數(shù)據(jù)處理的功能，并保證了系統(tǒng)的高性能、低功耗。采用32位RISC核心的JN5121的嵌入式處理器，速度快、功耗低，將其設(shè)計(jì)為主節(jié)點(diǎn)的處理器，可以降低CPU的消耗，減少空間占用，簡化硬件結(jié)構(gòu)。以CPU為核心的節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)框圖如圖2所示。

圖2 CPU核心節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)

該平臺系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中采用ZigBee模塊的嵌入式CPU作為主節(jié)點(diǎn)，因此，該系統(tǒng)中的每個設(shè)備都能與ZigBee模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。JN5121芯片利用SHT11和TSL2550實(shí)現(xiàn)了板載數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)信息可由SPI總線獲得，JN5121的2路ADC和SPI總線由傳感器擴(kuò)展接口進(jìn)行引出，并以恒睿電子的RMU900+作為主要的讀寫器。

3 功能模塊設(shè)計(jì)

3.1 智能資源采集模塊

智能資源采集模塊采用嵌入式模塊化設(shè)計(jì)，該微型數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)包括傳感器網(wǎng)絡(luò)感知和無線數(shù)據(jù)傳輸功能。采集裝置能夠?qū)崟r或定時地收集高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融合的相關(guān)信息，并將其傳輸?shù)奖O(jiān)測系統(tǒng)中，再由監(jiān)測系統(tǒng)將采集到的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸至網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，將各個小網(wǎng)站連接起來，形成一個龐大的收集系統(tǒng)，智能資源采集模塊的基本結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 智能資源采集模塊結(jié)構(gòu)

智能資源采集模塊內(nèi)容中包括高等職業(yè)教育教學(xué)計(jì)劃、教學(xué)課程表、學(xué)員檔案、班級學(xué)員名冊、成績統(tǒng)計(jì)、學(xué)員課時統(tǒng)計(jì)、農(nóng)村幼兒教育思想動態(tài)分析、農(nóng)村線上/線下教育活動記錄以及協(xié)同平臺工作數(shù)據(jù)庫等。系統(tǒng)能夠高效采集高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)信息和農(nóng)村幼兒教育內(nèi)容，在接收到的數(shù)據(jù)經(jīng)過計(jì)算機(jī)處理后，可以在一定時間內(nèi)將數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳送至網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，并在傳輸過程中及時恢復(fù)故障，同時具有良好的容錯性。

3.2 智能監(jiān)測模塊

在基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，智能監(jiān)測模塊將大數(shù)據(jù)全部放入內(nèi)存中，通過數(shù)據(jù)庫中的Div和Table容器進(jìn)行網(wǎng)頁數(shù)據(jù)降噪處理。利用網(wǎng)頁模板抽取物聯(lián)網(wǎng)信息，去除版權(quán)信息、導(dǎo)航鏈接以及廣告信息等無意義數(shù)據(jù)，使用模式樹表示物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的布局結(jié)構(gòu)，由模式樹的節(jié)點(diǎn)信息熵進(jìn)一步消除噪聲，凈化網(wǎng)頁信息[8]。將半結(jié)構(gòu)化格式的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正式結(jié)構(gòu)，利用系統(tǒng)配置向?qū)?，選擇包括數(shù)據(jù)類別的匹配信息，按照配對信息生成1組動態(tài)代碼，將其視為網(wǎng)絡(luò)信息的動態(tài)編譯，形成1個數(shù)據(jù)樹表的正式結(jié)構(gòu)。構(gòu)建虛假無效數(shù)據(jù)的識別規(guī)則庫，利用聚類算法聚類分析網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，設(shè)網(wǎng)絡(luò)信息中有價值的數(shù)據(jù)樣本為C={c1，c2，…，cn}，其中n為有價值數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量，選取樣本數(shù)據(jù)特征項(xiàng)，包括概念、短語、詞組和字等，統(tǒng)計(jì)特征項(xiàng)的特征頻度，特征在數(shù)據(jù)集C中出現(xiàn)的次數(shù)越多，判斷該樣本數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)越大。計(jì)算樣本數(shù)據(jù)ci的信息增益D（ci），如公式（1）所示。

式中：e為樣本數(shù)據(jù)ci的特征項(xiàng)；E為ci的特征項(xiàng)集合；d（ci，e）為特征項(xiàng)e的頻次。

信息增益D（ci）值越大，判斷樣本數(shù)據(jù)包括某一屬性的信息量越大。統(tǒng)計(jì)具有相同特征項(xiàng)的樣本數(shù)據(jù)，如果信息增益D（ci）超過0.85，判斷數(shù)據(jù)屬于同一類型。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類完畢后，識別每簇?cái)?shù)據(jù)中的虛假無效數(shù)據(jù)，設(shè)同一類型任意2個數(shù)據(jù)為ci、cj，選擇概率最大的數(shù)據(jù)作為簇內(nèi)的聚類中心，計(jì)算簇內(nèi)數(shù)據(jù)ci與聚類中心F的馬氏距離G（ci，F(xiàn)），如公式（2）所示。

式中：m為大數(shù)據(jù)維度；H（cig）、H（Fg）分別為數(shù)據(jù)ci、聚類中心F在m維空間的坐標(biāo)g∈（1，m）。按照馬氏距離由大到小的順序排序簇內(nèi)數(shù)據(jù)，判斷G（ci，F(xiàn)）值大的樣本數(shù)據(jù)與聚類中心相關(guān)性低，將其視為虛假無效數(shù)據(jù)并過濾刪除，完成并實(shí)現(xiàn)基于物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)信息過濾系統(tǒng)設(shè)計(jì)任務(wù)。

3.3 智能導(dǎo)學(xué)傳輸模塊

基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，智能導(dǎo)學(xué)傳輸模塊僅需要把數(shù)據(jù)包發(fā)送給目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的分組、編碼、加密以及截取等操作，即可保證數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量。智能導(dǎo)學(xué)傳輸模塊工作框架設(shè)計(jì)如圖4所示。

圖4 智能導(dǎo)學(xué)傳輸模塊構(gòu)建框圖

在高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育導(dǎo)學(xué)內(nèi)容的傳輸過程中，4G模塊經(jīng)4G網(wǎng)絡(luò)基站將接收到的串行數(shù)據(jù)傳送至互聯(lián)網(wǎng)，再由UDP/TCP/UDP數(shù)據(jù)傳送至云端服務(wù)器。云平臺還能將TCP/UDP的相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸至互聯(lián)網(wǎng)，再由4G/5G基站反饋至4G/5G模塊，完成雙向通信任務(wù)，每次傳輸?shù)臄?shù)據(jù)最大長度取決于從1到1024個字節(jié)的包裝長度。當(dāng)監(jiān)控主機(jī)收到數(shù)據(jù)時，可以將數(shù)據(jù)通過FTP發(fā)送到系統(tǒng)服務(wù)器，并顯示在門戶網(wǎng)站上，數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑O(shè)計(jì)流程如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)傳輸流程設(shè)計(jì)

首先，確定數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間，如果數(shù)據(jù)傳輸指令被執(zhí)行，就將實(shí)時的數(shù)據(jù)傳輸給監(jiān)視主機(jī)，否則將彈出等待傳輸?shù)臅r間窗。在數(shù)據(jù)傳輸期間，必須判定傳輸時間是否超出預(yù)期時間，如果超時，就中斷數(shù)據(jù)傳輸，進(jìn)入等待傳輸狀態(tài)，如果沒有超時，就繼續(xù)判定數(shù)據(jù)接收成功。如果數(shù)據(jù)接收不到，就進(jìn)入等待傳輸狀態(tài)，為下一次傳輸做好準(zhǔn)備，如果數(shù)據(jù)已被接收，就對接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行CRC循環(huán)冗余校驗(yàn)。假設(shè)發(fā)送信息用信息多項(xiàng)式C（X）表示，將C（X）左移R位，則可表示C（X）×2，這樣C（X）的右邊就會空出R位，這就是校驗(yàn)碼的位置，通過C（X）×2除以生成多項(xiàng)式G（X）得到的余數(shù)就是校驗(yàn)碼。多項(xiàng)式和二進(jìn)制數(shù)有直接對應(yīng)關(guān)系：二進(jìn)制數(shù)的最高位對應(yīng)X的最高次冪，以后的對應(yīng)多項(xiàng)式的各冪次，有此冪次項(xiàng)對應(yīng)1，無此冪次項(xiàng)對應(yīng)0。之后，將循環(huán)冗余校驗(yàn)后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)信息并以不同的形式呈現(xiàn)。

3.4 可視化展示模塊

基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)設(shè)計(jì)的可視化展示模塊集成了資訊發(fā)布展示、活動培訓(xùn)公告、資源需求對接、學(xué)生智能評估、學(xué)生發(fā)展規(guī)劃以及學(xué)生管理等多功能、多系統(tǒng)的綜合性數(shù)字展示界面。同時，平臺提供線上聊天交互系統(tǒng)，支持不同用戶進(jìn)行日常聯(lián)系、管理以及發(fā)布通知等操作，融通平臺可視化界面如圖6所示。

圖6 融通平臺可視化界面

綜上所述，基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)中的用戶與資源是多對多的關(guān)系，用戶可以閱覽多種資源，并通過上傳、下載以及推送等主要方式與資源產(chǎn)生互動關(guān)系。根據(jù)學(xué)習(xí)主題、學(xué)習(xí)進(jìn)度可以將該領(lǐng)域內(nèi)最好的資源提供給用戶，使用戶能夠在短時間內(nèi)完成資源共享，利用交互數(shù)據(jù)創(chuàng)造更多的空間，個性化資源推送的設(shè)計(jì)流程如圖7所示。

圖7 個性化資源推送流程

個性化資源推送會根據(jù)推送規(guī)則進(jìn)行系統(tǒng)計(jì)算，根據(jù)不同的客戶群體推送不一樣的信息和內(nèi)容。推送服務(wù)器根據(jù)用戶學(xué)習(xí)記錄分析用戶學(xué)習(xí)主題，并接收對應(yīng)用戶學(xué)習(xí)主題的子列表，推送服務(wù)器在子列表中選擇集中度指數(shù)小于用戶學(xué)習(xí)集中度的內(nèi)容，以生成推送指令，服務(wù)器響應(yīng)接收到的推送指令，并推送相應(yīng)的內(nèi)容至用戶終端，推送規(guī)則運(yùn)算S如公式（3）所示。

式中：m為第一次采集推送的偏好概率；為標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)；n為第二次采集推送的偏好概率；為歷史第二采集的平均值；α、β分別為第一采集、第二采集的增強(qiáng)指數(shù)；f為計(jì)算推送概率與標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)之間的關(guān)系公式，f需要滿足。

在此基礎(chǔ)上，將用戶屬性、用戶學(xué)習(xí)狀態(tài)以及用戶操作行為等屬性與資源屬性相結(jié)合，并對該融通平臺中評價最高的相關(guān)資源、教師指定資源以及擴(kuò)展資源等進(jìn)行匹配，最終把匹配的結(jié)果反饋給學(xué)習(xí)者，以提高學(xué)習(xí)資源的利用率，并達(dá)到個性化學(xué)習(xí)的目的。

4 測試試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)的試驗(yàn)主處理器采用ARM7（advancedRISCmachines）內(nèi)核芯片，ARMv4T（Newman）結(jié)構(gòu)，三級流水線處理，指令和數(shù)據(jù)緩存具有空間統(tǒng)一的特性，功耗為0.6 mW/MHz，時鐘速率為60 MHz，每條指令的平均運(yùn)行時間為1.9個時鐘周期，通過嵌入式CIE調(diào)試技術(shù)使系統(tǒng)的設(shè)計(jì)更簡單。該系統(tǒng)具有模塊化的特點(diǎn)，可以根據(jù)使用者的要求靈活增加傳感器模塊，組合起來方便、快捷，能夠適應(yīng)各種用戶的要求。ZigBee采用2.4 GHz的免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)，功耗低、可靠性高、成本低、容量大且安全性較高。系統(tǒng)控制程序在namenode5上運(yùn)行，由Hadoop函數(shù)庫管理負(fù)載均衡。

4.2 試驗(yàn)結(jié)果

在基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，交互及信息上傳的準(zhǔn)確及時是最重要的部分，完美實(shí)現(xiàn)融通才能完成對高職學(xué)前教育人才的培養(yǎng)。采用5個不同時間段的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)，以此為最終試驗(yàn)結(jié)果，相應(yīng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表1。

表1 試驗(yàn)結(jié)果

由表1可知，5個平臺數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的信息上傳速度都約為1s，上傳速度較快，可以在第一時間獲取農(nóng)村幼兒教育信息及相關(guān)的學(xué)前教育信息；平臺數(shù)據(jù)過濾能力較強(qiáng)，各個節(jié)點(diǎn)中均沒有無效內(nèi)容，資源采集的準(zhǔn)確率最高為98.21%，可有效為各類用戶提供所需內(nèi)容；智能監(jiān)測速率最低為98.15%，可實(shí)時采集高職學(xué)前教育人才的培養(yǎng)軌跡。因此，該融通平臺整體運(yùn)行效果較好，可以實(shí)現(xiàn)高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育的相互融通，可以為構(gòu)建高效、快捷的教育橋梁以及促進(jìn)高職教育的前進(jìn)、革新奠定基礎(chǔ)。

4 結(jié)語

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息技術(shù)的不斷普及，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在教育教學(xué)中的應(yīng)用也越來越深入，并由理論研究逐步向教學(xué)實(shí)踐滲透，對推動教育教學(xué)改革的作用也更明顯。該文設(shè)計(jì)了總體教育融通平臺系統(tǒng)架構(gòu)，以CPU為核心節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)硬件構(gòu)造，搭建融通平臺中的智能資源采集模塊、智能監(jiān)測模塊、智能導(dǎo)學(xué)傳輸模塊以及可視化展示模塊，以此來構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)的高職學(xué)前教育人才培養(yǎng)和農(nóng)村幼兒教育融通平臺系統(tǒng)。運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和理論構(gòu)建綜合教學(xué)體系，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化教學(xué)環(huán)境、資源、教學(xué)模式的目標(biāo)，有效改進(jìn)了教學(xué)模式，提高了教學(xué)效果，為我國高等職業(yè)教育的發(fā)展提供了有力支撐。