張?zhí)K穎
摘要:教學(xué)網(wǎng)課的設(shè)計與構(gòu)建在新時代的發(fā)展中雖然獲得了一定的便利條件,但是在實際應(yīng)用的過程中仍然存在部分缺陷與問題。因此,對基于數(shù)據(jù)挖掘的線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)進行設(shè)計。設(shè)計MPU6050集成傳感器,同時接入總線電源,完成對硬件的設(shè)計;組建Spring MVc數(shù)據(jù)挖掘功能模塊,同時在此基礎(chǔ)之上,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)課程推薦數(shù)據(jù)庫建設(shè),完成對軟件的設(shè)計。最終的系統(tǒng)測試結(jié)果表明:與初始線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)相對比,數(shù)據(jù)挖掘的線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)最終得出的召回率相對較高,表明系統(tǒng)給學(xué)生推薦的課程更加貼合實際情況,更為準確,具有實際的應(yīng)用價值與社會意義。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;線上線下;混合式教學(xué);網(wǎng)課推薦;系統(tǒng)設(shè)計;遠程控制
中圖分類號: TP391.1? ? ? 文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2022)22-0021-03
隨著新時代的發(fā)展以及相關(guān)技術(shù)的不斷成熟,我國教育行業(yè)結(jié)合實際發(fā)展的要求,對于課程的選擇范圍會發(fā)生相應(yīng)的延伸與擴展[1]。為了更好地提升整體的課程選擇能力,部分高職院校會使用教學(xué)網(wǎng)課的推薦系統(tǒng),并取得了一定的效果。但是隨著課程的增加以及復(fù)雜度的提升,現(xiàn)有的教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)不能夠滿足實際的教學(xué)需求,一定程度上也降低了教學(xué)的工作效率與質(zhì)量水平[2]。因此,本文提出基于數(shù)據(jù)挖掘的線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要針對龐大數(shù)據(jù)群進行處理[3],同時依據(jù)特殊的格式進行匯總整合。線上線下混合式教學(xué)模式更加適用于如今的教學(xué)環(huán)境[4],不僅如此,在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的輔助與支持之下,線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)的實際應(yīng)用一定程度上也擴展延伸了學(xué)生課程選擇的范圍,根據(jù)不同課程的類型、內(nèi)容、特點等多個方面做出選擇[5]。在幫助學(xué)生提升自身能力的同時,還可以最大限度地確保教學(xué)的效果,構(gòu)建個性化、智能化的選課系統(tǒng)具有實用價值以及社會意義[6]。
1 數(shù)據(jù)挖掘下上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)硬件設(shè)計
1.1 MPU6050集成傳感器設(shè)計
在對數(shù)據(jù)挖掘線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)硬件進行設(shè)計之前,需要先設(shè)計MPU6050傳感器[7]。一般情況下,傳感器的作用主要是對系統(tǒng)所獲取收集的數(shù)據(jù)進行雙向處理,同時,劃定實際的處理范圍,以此來提升整體的系統(tǒng)應(yīng)用效果??梢栽诔跏嫉南到y(tǒng)電路之中,側(cè)向安裝兩個MPU6050集成傳感器,將其與初始的電源關(guān)聯(lián)[8]。
同時,在集成傳感器的附近加裝三軸陀螺儀,與速度計關(guān)聯(lián),實現(xiàn)邏輯采集處理內(nèi)部電路。隨后,在此基礎(chǔ)之上,接入DMP數(shù)據(jù)處理器和轉(zhuǎn)換模塊。這部分需要注意的是,轉(zhuǎn)換模塊的應(yīng)用實際上是對課程推薦系統(tǒng)的一種雙向處理,MPU6050集成傳感器將所需要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)信息關(guān)聯(lián)在一起,結(jié)合第三方的處理裝置,連接三軸磁力計,將傳感器與I2C端口連接,最終完成對MPU6050集成傳感器的設(shè)計與構(gòu)建。
1.2 總線電源設(shè)計
在完成對MPU6050集成傳感器的設(shè)計之后,接下來,需要進行總線電源的設(shè)計??梢栽诔跏嫉碾娐飞辖尤胍粋€PowerPC分流裝置,用以分化多余的電流,采用LocalBus并行局部總線與MPU6050集成傳感器關(guān)聯(lián),同時,實現(xiàn)FPGA的多方向交互。利用總線電源采用SPI串行設(shè)備分化電路中的實際電壓和電流,同時,總線的應(yīng)用實際上也給電路的運行造成極大的壓力。
隨后,在此基礎(chǔ)之上,結(jié)合命令的轉(zhuǎn)換以及協(xié)議的變化,對相關(guān)的硬件設(shè)備做出調(diào)整。同時在原框圖中,采用PowerPC程序接口接入硬件結(jié)構(gòu)之中,更改相應(yīng)的電源控制模式,設(shè)定硬件的主控節(jié)點,同時,在PowerPC和FPGA之間設(shè)定限制電源,形成固定的總線電源硬件控制程序,形成特殊的轉(zhuǎn)換電路,定位主控制硬件節(jié)點,最終完成對總線電源的設(shè)計。設(shè)計系統(tǒng)硬件整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。
2 數(shù)據(jù)挖掘下上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)軟件設(shè)計
2.1 Spring MVc數(shù)據(jù)挖掘功能模塊設(shè)計
在完成對系統(tǒng)硬件的設(shè)計之后,需要繼續(xù)進行Spring MVc數(shù)據(jù)挖掘功能模塊軟件的設(shè)計。根據(jù)校園課程選擇網(wǎng)絡(luò)的需求以及應(yīng)用環(huán)境,再加上學(xué)生的課程選擇情況以及專業(yè)課教學(xué)效果。結(jié)合Spring MVc數(shù)據(jù)挖掘功能,設(shè)定相應(yīng)的系統(tǒng)模塊,分別為課程分化模塊、課程層級模塊、課程分配模塊以及課程監(jiān)控模塊等。每一個功能模塊均是獨立的,且在實際應(yīng)用的過程中,需要數(shù)據(jù)目標來實現(xiàn)驅(qū)動,所以,可以結(jié)合Spring MVc的雙向課程整合模式,先將不同的功能模塊匯總到特殊的應(yīng)用格式之中,隨后,設(shè)定應(yīng)用層級,具體如下圖2所示:
根據(jù)圖2,完成對Spring MVc數(shù)據(jù)挖掘功能模塊層級的設(shè)定。結(jié)合上述所構(gòu)建的層級,編制對應(yīng)的推薦目標以及執(zhí)行指令,在預(yù)設(shè)的環(huán)境之下,建立相應(yīng)的Spring MVc推薦邏輯流程,將不同的層級目標融合在一起,最終完成對Spring MVc數(shù)據(jù)挖掘功能模塊的最終設(shè)計與構(gòu)建。
2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下課程推薦數(shù)據(jù)庫設(shè)計
在完成對Spring MVc數(shù)據(jù)挖掘功能模塊的設(shè)計之后,接下來,需要進行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下課程推薦數(shù)據(jù)庫的設(shè)計。可以先結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),再加上預(yù)設(shè)的Spring MVc數(shù)據(jù)挖掘功能模塊層級,將相關(guān)的課程信息以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫之中。與此同時,結(jié)合各個層級的應(yīng)用功能模塊,設(shè)定具體的轉(zhuǎn)換協(xié)議,設(shè)定對應(yīng)的訪問限制指令,結(jié)合CAN2模式架構(gòu),以及B/S的基礎(chǔ)處理模塊,最終形成多方向的課程處理推薦數(shù)據(jù)庫。在特定的報文范圍之內(nèi),將數(shù)據(jù)庫的模式更改調(diào)整為極限的處理字節(jié),根據(jù)FPGA推薦模式,調(diào)整更改對應(yīng)的報文格式,同時,劃定對應(yīng)的協(xié)議要求,結(jié)合學(xué)生的綜合實踐能力,最終可以對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下課程推薦數(shù)據(jù)庫進行設(shè)計,完成軟件的構(gòu)建。
3 系統(tǒng)測試
本次主要是對數(shù)據(jù)挖掘線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)的實際應(yīng)用效果進行分析與驗證。測試需要在較為穩(wěn)定的環(huán)境之下進行,同時考慮到測試系統(tǒng)的多變性,可以選取固定的區(qū)域來實現(xiàn)測試。核定測試的裝置與設(shè)備是否處于穩(wěn)定的運行狀態(tài),同時確保不存在影響最終測試結(jié)果的外部因素,核定無誤后,開始進行測試準備。
3.1 測試準備
在對數(shù)據(jù)挖掘線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)的實際應(yīng)用效果進行分析與驗證之前,需要進行系統(tǒng)測試環(huán)境的搭建。選取A校的課程系統(tǒng)作為本文測試的主要目標對象,測試的環(huán)境為A校校園網(wǎng)。進行硬件環(huán)境的搭建,設(shè)定系統(tǒng)的電壓為220V,同時,額定電流為1600A,另外,進行系統(tǒng)的控制指標參數(shù)的設(shè)定,具體如下表1所示:
根據(jù)表1,可以完成對系統(tǒng)控制指標參數(shù)的設(shè)定。在上述的背景環(huán)境之下,結(jié)合實際的需求,調(diào)整相應(yīng)硬件的數(shù)值。CPU的控制動態(tài)變化值的范圍設(shè)定在240.35~295.25之間,主頻可達213MHz~252MIPS。這部分需要注意的是,主頻的數(shù)值一般不是固定的,同時范圍也不是固定的,通常會隨著系統(tǒng)電流與電壓的變化而做出相應(yīng)的調(diào)整。在系統(tǒng)中設(shè)定SD/MMC外部接口,同時關(guān)聯(lián)64MPC的閃存解碼芯片。
進行軟件測試環(huán)境的搭建。需要先設(shè)定課程推薦的整體范圍,結(jié)合實際的課程需求以及分類層級,編制相關(guān)的推薦控制指令,計算出訪問系數(shù),具體如下公式1所示:
[M=12W+(m+1.5s)-1]? ? ?(1)
式中,M表示訪問系數(shù),W表示推薦層級,m表示分解差值,s表示比例系數(shù)。通過上述計算,最終可以得出實際的訪問系數(shù)。結(jié)合得出的訪問系數(shù),設(shè)定出具體的推薦范圍,同時,依據(jù)劃定的比例,進行網(wǎng)課爬取數(shù)據(jù)的核定測算,具體如下公式2所示:
[K=3E-4Y]? ? ?(2)
式中,K表示網(wǎng)課爬取數(shù)據(jù),E表示綜合相似度,Y表示變化范圍。通過上述計算,最終可以得出實際的網(wǎng)課爬取數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)之中,初始化興趣矩陣的構(gòu)建也需要與系統(tǒng)的執(zhí)行范圍保持一致。至此,便完成了對測試環(huán)境的搭建,接下來,需要進行具體的系統(tǒng)測試。
3.2 測試方法及結(jié)果分析
在所搭建測試環(huán)境之中,進行更為具體、全面的測試。首先,將A校的課程系統(tǒng)設(shè)定為選擇狀態(tài),同時,利用其獲取網(wǎng)站內(nèi)學(xué)生的信息,結(jié)合專業(yè)性以及興趣愛好,再加上實際的選擇傾向,構(gòu)建相應(yīng)的課程推薦方案。同時,結(jié)合線上線下混合式的推薦模式,需要設(shè)定具體的推薦比例以及限制區(qū)域??梢越Y(jié)合上述的設(shè)定,建立對應(yīng)的推薦層級,每一個層級均代表不同種類的推薦課程,同時,層級的執(zhí)行也需要利用智能推薦目標所驅(qū)動,因此,可以先結(jié)合實際的課程推薦需求,計算出具體的推薦迭代次數(shù),具體如下公式3所示:
[T=D+2.5A-1R]? ? ? ? (3)
式中,T表示推薦迭代次數(shù),D表示應(yīng)變比,A表示混合目標值,R表示過濾層級。通過上述計算,最終得出實際的推薦迭代次數(shù)。結(jié)合系統(tǒng)的推薦次數(shù),再加上數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的輔助與支持,測算相應(yīng)的課程推薦系統(tǒng)召回率,具體如下公式4所示:
[U=d+1.5-B-2S7]? ? ? ? (4)
式中,U表示課程推薦系統(tǒng)召回率,d表示結(jié)果集,B表示初始化定值,S表示混合距離值。通過上述計算,最終可以得出實際的課程推薦系統(tǒng)召回率。結(jié)合得出的測試結(jié)果,進行驗證與分析,如下表2所示:
根據(jù)表2可知,與初始線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)相對比,數(shù)據(jù)挖掘的線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)最終得出的召回率相對較高,表明系統(tǒng)給學(xué)生推薦的課程更加貼合實際情況,更為準確,具有實際的應(yīng)用價值與社會意義。
4 結(jié)束語
綜上所述,便是對基于數(shù)據(jù)挖掘的線上線下混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)的設(shè)計與驗證。對比傳統(tǒng)的選課系統(tǒng),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)支持下的混合式教學(xué)網(wǎng)課推薦系統(tǒng)在實際應(yīng)用的過程中相對更加靈活、多變,在復(fù)雜的教學(xué)環(huán)境之中,可以結(jié)合學(xué)生自身的愛好以及能力,再加上學(xué)習(xí)專業(yè)信息,為學(xué)生推薦符合其發(fā)展的課程。并在學(xué)習(xí)的過程中,進行監(jiān)管,對學(xué)期末最終的學(xué)習(xí)成績進行匯總、整合,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),更加方便快捷地分享學(xué)習(xí)資源,最大限度地提升系統(tǒng)的實際應(yīng)用能力,擴大課程的推薦范圍,加強搜索和過濾功能,以此來構(gòu)建更為穩(wěn)定、全面且精準的課程推薦系統(tǒng),實現(xiàn)進一步的優(yōu)化與完善,提升教學(xué)的效果。
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【通聯(lián)編輯:張薇】