淺析“新工科”背景下大數(shù)據綜合實驗平臺的建設

摘要：在“新工科”建設的要求下，針對計算機實驗室老舊設備利用低效的問題，以及人才培養(yǎng)環(huán)節(jié)培養(yǎng)學生實踐能力和學習學科前沿技術的要求，利用虛擬化技術，構建了面向人工智能的大數(shù)據實驗教學平臺。平臺不僅具有高效、靈活、開放的特點，還提供了優(yōu)質的實驗課程資源，在此基礎上，通過設計實驗室多維度的使用案例，結合高校培養(yǎng)方案特色，進一步優(yōu)化高校計算機實驗室陳舊設備的利用問題，實現(xiàn)計算機實驗課程教學質量的提升。

關鍵詞：新工科；實驗室建設；大數(shù)據實驗課程

一、引言

“十四五”規(guī)劃下人工智能、物聯(lián)網等計算機學科得到了大力發(fā)展，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將新一代人工智能產業(yè)上升為國家戰(zhàn)略，進一步催生了人工智能人才需求的爆發(fā)式增長[1]。高校在計算機學科實踐教學上，面臨著應用范圍更廣，對學科知識的探索更深的要求[2-3]。隨著計算機軟硬件的快速更新迭代，高校計算機實驗室出現(xiàn)無法適應的問題[4]。高校實驗室資源利用率是高校信息化建設的重要指標[5]，針對高校實驗室資源無法高效利用的問題，傳統(tǒng)計算機實驗課程的同質化、簡單化、與實際運用脫節(jié)等現(xiàn)象[6]，提出構建一個線上大數(shù)據實驗平臺，引入人工智能實驗課程和實驗手段，進一步培養(yǎng)學生的動手能力。在線實驗對計算機配置要求低，并且不受實驗地點、時長限制，這使得實驗室使用年限相對較久的設備不僅可以兼顧傳統(tǒng)教學的經典實驗，還可以滿足更高需求的實驗操作[7]。

二、實驗室設備現(xiàn)狀分析

未來人工智能及大數(shù)據技術將運用到各個領域當中，而高校相關人才的培養(yǎng)卻相對滯后[8]，主要存在以下幾個問題：

（一）實驗室設備問題

①實驗室設備共享開放率低。為了便于控制，非課程時段的實驗室通常不向學生開放[9]，這導致設備常處于空閑狀態(tài)，所以學生沒有實驗室進行實驗相關的拓展和實踐;②使用年限較長的設備無法滿足日益增長的實驗需求，但由于未達到報廢要求，若采購新設備代替，則導致老舊設備資源浪費；③老舊設備的管理人員新老更替，管理文檔缺失，維護困難。

（二）實驗課程內容問題

①實驗偏重于傳統(tǒng)教材的經典實驗，缺少綜合性、創(chuàng)新性[10]。實驗內容側重于驗證效果，無法啟發(fā)學生自主思考，以及鍛煉學生實操能力；②實驗講解占用實驗操作的時間，而實驗課時安排過多又不利于學生理解和消化實驗內容，導致實驗效果青黃不接[10]；③由于實驗設備和環(huán)境的限制，無法開展云計算和復雜神經網絡相關的實驗，而科研專用的平臺資源有限，無法同時滿足實驗教學與科研工作[11]。

三、人工智能實驗教學平臺

針對實驗教學與實踐環(huán)節(jié)中產生的問題，高校逐步引入在線編程學習系統(tǒng)，這類系統(tǒng)強化了實驗的編程操作，對于實驗環(huán)節(jié)確實起到了輔助作用，但其過程只關注結果，弱化了學生對實驗內容的獨立思考和動手設計的能力，同時其代碼編寫組件不夠智能化，提高了編程門檻，降低了學生的興趣[12]。

構建一個一體化的實驗教學支撐平臺，不僅可以引入具有專業(yè)深度的實驗方案，還可以獲得更便捷高效的實驗手段。平臺不僅具有良好的移植性和拓展性，并且不受限于場地、時間以及設備硬件的限制，緩解了高校機房老舊計算機設備的尷尬處境。

（一）總體設計

人工智能實驗教學平臺基于B/S模式進行研發(fā)，平臺總體架構如圖1。

通過統(tǒng)一訪問入口，可以使用平臺的實驗資源以及虛擬化桌面實驗環(huán)境[13-14]，平臺提供實驗管理服務，管理員可以對資源實現(xiàn)統(tǒng)一管理，同時對資源的使用情況進行監(jiān)控；使用者不僅可以使用平臺內置的資源，還可以整合以上多種資源，定制個性化實驗課程。

課程體系涵蓋的課程，支撐了大數(shù)據技術、云計算[15]、人工智能、物聯(lián)網、數(shù)據科學等領域的核心實驗，在此基礎上，通過運用企業(yè)級綜合應用案例來強化和鞏固學習效果。

底層運用OpenStack、Docker等技術，構造多個不同的虛擬化實驗環(huán)境鏡像，用以支撐虛擬作業(yè)；數(shù)據存儲方面采用MariaDB、Redis、MinIO組合的技術方案，使得平臺具有高擴展性、高吞吐量、低延遲的特性。

實驗教學平臺具體業(yè)務組織框架如圖2所示。

針對不同的用戶角色提供不同側重點的業(yè)務，再通過對課程資源的管理分配進行連結。大數(shù)據人工智能實驗教學平臺根據自身特色，解決了傳統(tǒng)實驗教學實踐的以下痛點：

①無法提供多樣化的實驗環(huán)境；平臺根據學科內容需求內置了共62種虛擬環(huán)境鏡像，并配置了PHP、Python、Scala等多種編程語言，以及MATLAB、Eclipse、Jupiter等開發(fā)工具。鏡像種類足以滿足大數(shù)據技術以及人工智能課程的實驗要求，為實驗操作提供了基本保障。②沒有課后實驗效果的反饋機制；針對教師使用者，提供實驗相關的數(shù)據接口，教師可通過實驗成績、實驗進度、知識點錯誤率等分析實驗效果而非單一地依靠實驗報告來判斷。③無法遠程指導實驗；平臺提供遠程協(xié)助功能，教師可直觀地查看學生實驗情況，并向學生進行演示，同時學生可進行錄屏以便課后復習，避免了傳統(tǒng)實驗教學模式下，學生無法記住實驗細節(jié)而無法獨立完成實驗的問題。④花費大量時間在配置實驗環(huán)境上；學生不需要課前多次配置環(huán)境和預裝軟件，節(jié)省了寶貴的實驗操作時間。

（二）人工智能學科實踐課程體系

根據大數(shù)據及人工智能人才能力培養(yǎng)的要求，表1中針對8個學科相關模塊，各列舉了5個實踐案例，覆蓋了不同的計算機學科知識點，支撐一門或多門專業(yè)課程。人工智能學科實踐課程體系具有靈活、交叉、層層遞進的特點，一個實驗小節(jié)覆蓋一個知識點，多個實驗可以組合，教師根據自己的教學拓展程度來制定自己的實驗課程。不僅如此，平臺提供實訓實踐案例，讓學生加以綜合運用，例如表1的機器學習與深度學習模塊中的案例4，涵蓋了數(shù)據挖掘、數(shù)據預處理、推薦算法等多個知識點，通過一個實訓案例可以將這些知識點串聯(lián)起來，達到讓學生強化記憶，學以致用的目的[16]。

（三）具體實施流程

大數(shù)據人工智能實驗平臺主體實施流程如圖3示所。

第一階段，教師開啟實驗課程，其中，既可以自定義實驗教學的內容和形式，也可以使用平臺提供的環(huán)境與資源。

第二階段，學生進入實驗課程學習階段，進行上機操作。在實驗過程中，若在規(guī)定課時內無法完成實驗，可以保存實驗進度；平臺提供課后練習和考試功能，用以考查學生的學習情況。

第三階段，實驗課程完結后，管理員針對產生的課程相關數(shù)據進行管理和歸檔，同時對平臺使用情況進行數(shù)據監(jiān)控；

在實驗教學實施過程中，平臺充當了教師的腳手架，教師通過平臺框架構建實驗工作流，以此來完成實驗環(huán)節(jié)，體現(xiàn)了現(xiàn)代計算機課程實驗的數(shù)字化思想。

（四）實踐課程特色

①接軌學科技術新趨勢。傳統(tǒng)實驗教學模式下，學生的實驗設計往往存在過于簡單、跟不上技術發(fā)展的弊端，大數(shù)據實驗教學平臺的課程由高校專家與AI行業(yè)應用專家、工程教育認證專家共同參與設計，抓住時下最新最熱技術，經過專業(yè)驗證，讓學生掌握基礎理論知識的同時洞悉企業(yè)開發(fā)中常用的學科技術。②基于平臺迭代，符合學科發(fā)展規(guī)律。平臺的實驗課程一直處于更新狀態(tài)，隨著大數(shù)據技術的不斷革新引入新的實驗課程，讓實驗教學在循序漸進中不斷完善和發(fā)展。③實驗課程自由度更高。不同于傳統(tǒng)IT教育的解決方案以整套課程為單例，平臺的粒度更細，以單個實驗為單位，通過組合的方式可以得到知識點相同側重點不同的實驗課程，不僅如此，教師還可以共享自己的實驗課程，達到復用的效果。④關聯(lián)知識圖譜，形成知識體系。教師根據知識點選擇關聯(lián)的實驗小節(jié)，組成一套面向領域的實驗課程，通過系統(tǒng)化的學習建構出成套的知識體系，提高學生的應用能力。

四、構建多維度的實驗室使用方案

大數(shù)據人工智能實驗教學平臺解決了學科前沿課程實驗困難的問題，同時打破了傳統(tǒng)實驗教學的種種限制，但僅搭建線上實驗教學平臺的方式并不能充分地利用實驗室資源，實驗室老舊設備仍然存在著大量空閑時段未被利用的情況。因此，設計提出一個多維度的實驗室使用方案，對實驗室有限的實驗資源進行充分調度，來進一步優(yōu)化老舊設備的利用問題。

（一）具體實施

根據方案（如表2所示），配備老舊機型的實驗室的資源利用問題將得到改善。具體表現(xiàn)在：

①解決開放實驗室不足的問題。高校大部分實驗室主要用于教學，而學生缺少自主實驗操作的場地與設備，將實驗室的非課程時段開放給學生用作學科競賽和開放實驗用途，既解決了場地問題，也激勵學生更多地參與到實驗環(huán)節(jié)中去。②解決老舊設備無法適應學科發(fā)展的問題。通過引入大數(shù)據實驗教學平臺，使得老舊設備同樣能夠進行大數(shù)據實驗操作。③管理人員責任分工明確。不同身份的管理人員只需要關注一部分管理內容，有利于高效管理以及責任分工。

（二）實施效果

實驗平臺提供了數(shù)據分析接口，管理員可查看資源分配情況，教師可查看學生的學習情況，學生可查看自己的學習數(shù)據，如圖4所示。

學生通過接入服務器中的虛擬實驗環(huán)境，進行上機操作，如圖5、6所示。

以信息安全實驗室為例，該實驗室計算機于2011年投入使用，至今已不具備承擔大數(shù)據相關課程實驗的能力，接入實驗平臺之后，只需通過網絡訪問平臺便可開始實驗。不僅如此，學生仍可以在校園內部其他場所訪問平臺，繼續(xù)課上未完成的實驗。

在非課程時間段，學生使用實驗室設備進行競賽培訓、小組討論、開放實驗的設計等，達到了充分利用實驗室老舊設備的目的。

考慮到實驗的安全性和抗攻擊性，基于SSL連接的平臺對實驗數(shù)據加密傳輸，管理員定期歸檔和清除實驗殘余文件，同時通過防火墻策略和端口控制進行訪問控制，在后期的維護和建設中，為了學科進一步發(fā)展而引入更多實驗課程和手段，預留充足的服務器資源以備后需。

五、結束語

通過構建高校計算機學科實驗室多維度使用方案，引入大數(shù)據人工智能專業(yè)實驗平臺，一方面提供學科配套的大數(shù)據技術實驗內容和手段，為學科發(fā)展助力，另一方面，針對老舊設備的利用率低下的問題，利用實驗室場所固定、設備統(tǒng)一的特點，整合實驗室閑時資源，向學生開放用作競賽、拓展實驗目的，用于加強學科相關的人才培養(yǎng)，提高學科實驗教學環(huán)節(jié)整體的實踐水平。方案投入使用后，大數(shù)據及人工智能學科的實驗教學得到良好的輔助，在后續(xù)環(huán)節(jié)中，根據反饋進行方案的更新迭代以便持續(xù)改進。

作者單位：陳婷婷 肖源源 貴州大學 計算機科學與技術學院

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陳婷婷（1993.05-），女，侗族，貴州貴陽，碩士，助理實驗師，研究方向：模式識別、推薦系統(tǒng)，實驗課程教學。