基于“云-網(wǎng)-邊-端”融合的智慧實驗平臺建設

摘要：文章以物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關開發(fā)技術課程為例，旨在構(gòu)建智慧實驗實訓教學平臺。該平臺利用人工智能和大模型技術，賦能實驗教學環(huán)節(jié)，提升教學質(zhì)量，增強學生自主學習能力，并有效緩解實驗設備不足、時間空間受限等傳統(tǒng)教學難題。通過構(gòu)建全程信息化管理的教學環(huán)境，實現(xiàn)了主觀題的智能評判和多種編程語言的在線評閱，減輕了教師工作負擔，提高了作業(yè)批改的效率和準確性。文章的研究與實踐，為高校教育信息化改革提供了有力支持，推動教育行業(yè)向更加智能化、個性化的方向發(fā)展。

關鍵詞：智慧實驗平臺；人工智能；大模型；自動評閱

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）32-0086-03 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

0 引言

在數(shù)字化時代，教育的質(zhì)量與效率對國家競爭力至關重要。教育部副部長吳巖在2024世界人工智能大會上指出，人工智能是影響教育高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略性、全局性問題[1]。隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，其在教育領域的應用日益廣泛，不僅改變了傳統(tǒng)教學模式[2]，還深刻影響著教育教學的各個環(huán)節(jié)[3]。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關開發(fā)技術作為物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)的出口課程，目標在于培養(yǎng)學生在嵌入式Linux環(huán)境下的編程能力，及物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關設計能力，其實驗實訓環(huán)節(jié)是培養(yǎng)學生實踐能力和創(chuàng)新思維的關鍵。然而，傳統(tǒng)實驗實訓教學面臨設備不足、時間空間受限、批改不及時及過程缺乏跟蹤等諸多挑戰(zhàn)。本文在此背景下，結(jié)合“云-網(wǎng)-邊-端”融合技術[4]，提出對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關開發(fā)技術課程的學習環(huán)境進行升艙改造，旨在通過人工智能的賦能，構(gòu)建智慧實驗實訓教學平臺，解決傳統(tǒng)教學中的痛點問題。

1 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關開發(fā)實驗教學現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

基于物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關開發(fā)技術課程教學過程遇到的問題，及對當前計算機、電子等工程類專業(yè)實訓課程的現(xiàn)狀進行深入分析，發(fā)現(xiàn)實驗實訓教學面臨著一系列挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)凸顯了人工智能和大模型賦能的必要性與可行性。

1） 教師批改作業(yè)與實驗負擔沉重，反饋周期長。高校教師在教學過程中需批改大量的練習、作業(yè)和考試內(nèi)容，尤其是實訓任務，涉及眾多主觀題和非標準化步驟，導致教師批改工作量巨大，反饋周期長。這迫切需要引入人工智能輔助批改，減輕教師負擔，縮短反饋周期。

2） 學生編程實踐考核與反饋不及時。在編程類課程中，學生作業(yè)常通過FTP、Email等方式提交，由教師逐一閱讀程序和文檔進行評價。這種方式效率低下，缺乏即時性。利用大模型進行自動化程序評判，可顯著提升考核效率，實現(xiàn)即時反饋。

3） 學生實驗數(shù)據(jù)造假與抄襲現(xiàn)象嚴重。學生實驗數(shù)據(jù)造假和抄襲行為對教學質(zhì)量造成極大損害。由于教師批改工作量繁重，難以及時發(fā)現(xiàn)并處理。人工智能技術的引入，如抄襲檢測系統(tǒng)，能有效識別并預防此類行為。

4） 實驗實訓過程缺乏有效監(jiān)控。當前實驗實訓課程評價主要依賴作品評定，缺乏對學生實操過程的全面跟蹤。借助物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術，可實現(xiàn)實驗實訓過程的全方位監(jiān)控，提升評價的客觀性和準確性。

5） 實驗實訓資源受限。高校實驗實訓設施容量有限，且只能在特定場地使用，對教務安排提出高要求。通過構(gòu)建“云-網(wǎng)-邊-端”融合的學習環(huán)境，利用云計算和虛擬化技術，可有效拓展實驗實訓資源，打破時間和空間限制。

2 基于人工智能的實驗教學改革方案

1） 自動智能評判主觀題。開發(fā)基于人工智能的評卷系統(tǒng)，利用大模型技術對主觀題答案進行解析和打分，給出合理評語。預期目標：提高判卷效率，縮短反饋周期，同時保證評分的客觀性和準確性，減輕教師工作負擔。

2） 多種編程語言的智能評閱。構(gòu)建一個集成多種編程語言的實踐教學平臺，利用后端云平臺和人工智能算法對學生提交的代碼進行實時編譯、運行和評閱。支持C、C++、Python等多種語言。預期目標：實現(xiàn)編程作業(yè)的即時反饋，提高實驗課效率，幫助教師快速了解學生實踐能力，及時調(diào)整教學策略。

3）學生答題弄虛作假和相互抄襲問題。引入人工智能查重技術，對學生提交的實驗報告、代碼等進行內(nèi)容比對，識別相似度和潛在抄襲行為。同時，利用行為分析技術監(jiān)控學生答題過程，識別異常行為。預期目標：有效遏制學生作弊和抄襲現(xiàn)象，維護學術誠信，提高教學質(zhì)量。

4） 本地環(huán)境部署過于煩瑣的問題。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關開發(fā)技術課程實驗環(huán)境復雜，需要使用大量的第三方軟件庫，通過Web端直接訪問遠程云端實驗環(huán)境，學生無須在本地安裝復雜軟件庫，即可開展實驗實訓。云端環(huán)境預配置好所有必需工具，確保實驗順利進行。預期目標：簡化實驗準備流程，節(jié)省學生時間，使其能更專注于實驗內(nèi)容和思考，提升教學效率和質(zhì)量。減輕高校在實驗設備上的投入壓力。

3 智慧實驗實訓教學平臺架構(gòu)與功能

教學平臺改革和建設是一項旨在提升教學質(zhì)量和學生實踐能力的重要舉措。

教務管理平臺、教師教學平臺和學生實訓平臺共同構(gòu)成了平臺的三大核心模塊，每個模塊均承載著豐富的功能，以滿足不同用戶群體的需求。

教務管理平臺：專注于教育管理的全面支持。它集成了權(quán)限管理功能，確保每位用戶僅能訪問其權(quán)限范圍內(nèi)的資源，保障系統(tǒng)安全。課程資源管理模塊則負責課程資源的上傳、更新與刪除，維護教學資源的豐富性與時效性。班級管理模塊則讓教務人員能夠輕松管理班級信息，包括班級設置與成員管理。此外，數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計模塊通過深度挖掘平臺數(shù)據(jù)，為教務管理者提供決策支持，助力教育管理的科學化與精細化。

教師教學平臺：致力于提升教學質(zhì)量與效率。智慧課堂模塊為教師提供了智能化的課堂教學工具，支持實時互動與資源推送，增強課堂互動性。教學互動模塊則促進了師生之間的有效溝通，通過提問、回答與討論等形式，激發(fā)學生的學習興趣與參與度。AI批改管理模塊則利用人工智能技術自動批改作業(yè)與試卷，大大減輕了教師的工作負擔。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計模塊也為教師提供了教學效果的直觀反饋，幫助教師及時調(diào)整教學策略。

學生實訓平臺：注重學生實踐能力的培養(yǎng)。本地實驗模式讓學生能夠在模擬真實環(huán)境的條件下進行實驗操作，提升實踐技能。遠程實驗模式則打破了地域限制，讓學生無論身處何地都能參與實驗，拓寬了學習渠道。在線預習模塊提供了豐富的預習資料，幫助學生提前了解實驗內(nèi)容，為實驗課做好準備。在線教學互動模塊則為學生與教師之間搭建了溝通的橋梁，支持學生隨時提問與討論，促進知識的吸收與內(nèi)化。

4 實驗平臺智能化功能

實驗實訓平臺旨在通過智能化手段，全面優(yōu)化實驗實訓教學的各個環(huán)節(jié)，主要包括智能化批改[5]、智能化輔導、智能化監(jiān)控和智能化總結(jié)四大核心功能[6]。這些功能的實現(xiàn)，極大地減輕了教師的工作負擔，提高了學生的學習效率和效果[7]。實驗平臺智能化功能如圖1所示。

1） 智能化批改。實驗實訓平臺的核心功能之一便是智能化批改。針對編程、電路設計、文科類習題等多種類型的實驗實訓任務，平臺利用大數(shù)據(jù)和人工智能算法，實現(xiàn)了對學生提交作品的自動識別和批改。這一功能極大地減輕了教師的工作負擔，提高了批改的效率和準確性，同時也使得學生能夠及時獲得反饋，調(diào)整學習策略。

2） 智能化輔導。平臺還提供了智能化輔導功能，通過內(nèi)置的智能算法，能夠根據(jù)學生的答題情況和進度，提供個性化的學習建議和輔導。無論是針對編程難題的解析，還是電路設計中的錯誤提示，平臺都能給予及時且有效的幫助，促進學生的自主學習和問題解決能力的提升。

3） 智能化監(jiān)控。為了全面跟蹤和監(jiān)控學生的學習過程，平臺引入了智能化監(jiān)控功能。通過這一功能，教師可以實時查看學生的學習進度、答題情況、實驗實訓表現(xiàn)等關鍵數(shù)據(jù)，從而及時發(fā)現(xiàn)問題并進行干預。同時，學生也能通過監(jiān)控功能，自我評估和調(diào)整學習狀態(tài)，確保學習效果的最大化。

4） 智能化總結(jié)。智能化總結(jié)是平臺的又一亮點。在完成所有實驗實訓任務后，平臺能夠自動生成詳細的學習報告和總結(jié)，包括學生的學習軌跡、成績分析、改進建議等。這份報告不僅為學生提供了全面的學習反饋，也為教師提供了寶貴的教學參考，有助于進一步優(yōu)化教學內(nèi)容和方法。

5） 實驗實訓過程。實驗實訓過程嚴格按照以下步驟進行：教師在系統(tǒng)上設置實訓要求步驟和參考答案：教師根據(jù)教學大綱和課程目標，在平臺上設置具體的實訓要求、步驟以及參考答案。這些設置將作為后續(xù)學生實訓和平臺自動批改的依據(jù)；學生在平臺上完成實驗實訓：學生登錄平臺后，根據(jù)教師設定的實訓要求進行實驗實訓操作。平臺支持多種終端設備的接入，包括PC端、移動端等，方便學生隨時隨地進行學習。

5 實驗平臺的人工智能評閱架構(gòu)設計

平臺通過HTTP請求或WebSocket等通信協(xié)議調(diào)用國內(nèi)外常用的大模型API。在調(diào)用過程中，平臺首先將學生作業(yè)或?qū)嶒瀳蟾孓D(zhuǎn)化為大模型可理解的格式，然后發(fā)送至大模型服務器進行處理。

實驗實訓平臺通過調(diào)用國內(nèi)外先進的大模型API，實現(xiàn)了對學生作業(yè)、實驗報告及編程題目的高效、準確評閱。這一創(chuàng)新性的教學模式不僅減輕了教師的工作負擔，提高了教學效率和質(zhì)量，還培養(yǎng)了學生的自主學習能力和實踐創(chuàng)新能力。人工智能評閱架構(gòu)如圖2所示。

圖2詳細展示了作業(yè)從提交到AI大模型評閱并返回結(jié)果的完整流程。系統(tǒng)主要由學生作業(yè)端、判題服務API及AI大模型集合三大核心部分組成。

1） 學生作業(yè)端。學生在此端完成作業(yè)并提交，隨后可查看批改成績及詳細解析。這一環(huán)節(jié)通過網(wǎng)頁實現(xiàn)，提供直觀的用戶界面。

2） 判題服務API。作為中間橋梁，該API負責接收學生作業(yè)請求，根據(jù)作業(yè)類型和課程要求，智能選擇適合的判題場景和模型。隨后，它將批改任務提交給AI大模型集合，并接收批改結(jié)果，最終反饋給學生作業(yè)端。

3） AI大模型集合。集合了多個大模型，為不同課程提供定制化的批改服務。它根據(jù)預設的改卷規(guī)則，利用相應的大模型進行精準批改，確保批改結(jié)果的準確性和高效性。該集合提供統(tǒng)一的訪問接口，便于判題服務API的調(diào)用。

整個流程實現(xiàn)了作業(yè)的自動化評閱，從提交到反饋，均通過數(shù)字化手段完成，大大提高了批改效率和準確性，為學生和教師提供了極大的便利。

6 結(jié)束語

本文構(gòu)建了基于人工智能的智慧實驗平臺，并對該平臺的功能模塊與架構(gòu)設計進行了全面而深入的闡述。本平臺已在廣州軟件學院計算機系多門課程進行了試點，如C語言程序設計、區(qū)塊鏈技術入門和Linux操作系統(tǒng)等。展望未來，我們將向校內(nèi)更多相關專業(yè)年級推廣使用新模式實驗實訓平臺，同時成功經(jīng)驗可向兄弟院校推介復制，形成完善的平臺產(chǎn)品，并進行產(chǎn)業(yè)化市場推廣，最終實現(xiàn)校企協(xié)同產(chǎn)教融合。

【通聯(lián)編輯：李雅琪】

基金項目：2023 年廣州軟件學院校級“質(zhì)量工程”建設教學研究和改革項目：“云-網(wǎng)-邊-端”融合的學習環(huán)境升艙改造——以物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關開發(fā)技術為例