105基于小雅平臺的思政課虛擬教師答疑系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

蘆展華　喻瑩　莊甲鵬　楊佳泰　鄭世玨

關(guān)鍵詞：高校思政課；高校虛擬教師；語音識別及合成；答疑數(shù)據(jù)庫；小雅智能助教平臺

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）12-0105-04

0 引言

高校思政課是我國落實立德樹人根本任務(wù)的關(guān)鍵課程，是為國育人、為黨育才的關(guān)鍵步驟[1]。2016年習(xí)近平總書記在全國高校思想政治工作會議上明確指出：“要運用新媒體新技術(shù)使工作活起來，推動思想政治工作將傳統(tǒng)優(yōu)勢同信息技術(shù)高度融合，增強(qiáng)時代感和吸引力。”[2]

新媒體以數(shù)字化為主要特征，呈現(xiàn)出及時性、互動性、共享性等特點，高校思政課程具有內(nèi)容廣泛、理論深刻的特征，因此，借助人工智能的相關(guān)技術(shù)為高校學(xué)生的思想政治教育賦能是一項極佳的選擇。2021年北京理工大學(xué)在VR＋思政課領(lǐng)域率先建成大規(guī)模沉浸式虛擬仿真思政課體驗教學(xué)中心[3]。在美國加利福尼亞大學(xué)，JOHNSON W L和SHAW E研發(fā)了虛擬教學(xué)代理Adele，并成功應(yīng)用于教授醫(yī)學(xué)專業(yè)外傷及腫瘤課程。針對教學(xué)問答輔助系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，中南財經(jīng)政法大學(xué)的陳宇對實際課堂中獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，為學(xué)生提供了問答檢索的服務(wù)，驗證了問答形式對于教學(xué)的輔助效果[4]。

針對高校學(xué)生對思政課程的問題與建議，筆者進(jìn)行了走訪調(diào)查，了解到主要問題如下：高校思政課程內(nèi)容與中學(xué)所學(xué)部分重復(fù)度較高，思政課大班教學(xué)的模式限制師生交流互動，學(xué)生學(xué)習(xí)方法缺乏靈活性。為解決以上問題，高校思政課需要引入新技術(shù)、新模式、新方法，故如何設(shè)計出高藝術(shù)性與高吸引力的智慧課堂成為高校教師積極探索的熱點。

對于上述現(xiàn)狀，本文嘗試將高校思政課程引入智慧課堂新模式，借助語音識別及合成技術(shù)，搭載科大訊飛API實現(xiàn)語音交互，通過構(gòu)建虛擬教師形象，在原有小雅智能助教平臺的基礎(chǔ)上，設(shè)計高校思政虛擬教師答疑數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了高校思政虛擬教師答疑系統(tǒng)，改變傳統(tǒng)的人機(jī)交互模式，增強(qiáng)高校思政課程的趣味性及靈活性，提高學(xué)生對思政教育的熱情和興趣，打破傳統(tǒng)模式下師生交流的時空壁壘，充分發(fā)揮高校學(xué)生在思政教育中的主體地位。

1 系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)

1.1 小雅智能助教平臺

小雅平臺是由教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)國家工程研究中心和華中師范大學(xué)共同研發(fā)的云端一體化智能教育SPOC 平臺，如圖1所示，該平臺構(gòu)建了智能問答、知識圖譜等多個智能模塊，支持伴隨式采集教學(xué)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動分析。目前小雅平臺已完成在華中師范大學(xué)、武漢理工大學(xué)等多個高校的部署，用戶人數(shù)持續(xù)上升，開設(shè)課程4.5萬余門，涵蓋校內(nèi)各類教育資源220萬余個。小雅平臺作為連接師生的智能終端，支持多種教學(xué)模式，學(xué)生可以借助平臺隨時隨地對課程內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)，教師可以通過平臺布置課程任務(wù)、分派小組學(xué)習(xí)等。根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，小雅平臺將學(xué)生的學(xué)情進(jìn)行數(shù)字化分析并加以可視化呈現(xiàn)，助力學(xué)生查漏補(bǔ)缺，加強(qiáng)對知識體系的掌握，同時幫助教師實施精準(zhǔn)化差異教學(xué)。本文以小雅平臺作為研究載體，用新媒體技術(shù)提高虛擬課堂的輔助教學(xué)效果，讓高校思政教育更加智能、便捷。

1.2 語音識別及語音合成方法

本文研究主要涉及智能語音技術(shù)中的自動語音識別技術(shù)（ASR，Automatic Speech? Recognition） 和語音合成技術(shù)（TTS，Text To Speech） ：語音識別技術(shù)主要用于實現(xiàn)讓計算機(jī)“聽懂”人類發(fā)出的聲音，即將人的音頻轉(zhuǎn)換為文本信息的技術(shù)；語音合成技術(shù)主要用于實現(xiàn)讓計算機(jī)像人類一樣“會說”，即通過機(jī)械的、電子的方法將文本信息轉(zhuǎn)換為人造語音的技術(shù)。借助語音識別及語音合成技術(shù)，使得虛擬教師和高校學(xué)生之間的人機(jī)交互更加簡明快捷，智能語音交互系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

科大訊飛提供了智能語音開發(fā)技術(shù)的應(yīng)用程序編程接口（API，Application Programming Interface）。本文將采用科大訊飛API作為語音識別及語音合成的技術(shù)支持，將其API直接嵌入整體系統(tǒng)中，當(dāng)用戶使用高校思政虛擬教師系統(tǒng)進(jìn)行語音提問時，通過網(wǎng)絡(luò)直接訪問科大訊飛平臺，調(diào)用其語音識別API，將轉(zhuǎn)換后的文本信息返回傳遞給系統(tǒng)；在系統(tǒng)查詢得到正確的回答對話后，再次通過網(wǎng)絡(luò)訪問科大訊飛平臺，調(diào)用其語音合成API，將回答對話的文本信息轉(zhuǎn)換為音頻信息。通過調(diào)用科大訊飛API，極大地簡化了虛擬教師答疑系統(tǒng)的搭建過程，提高系統(tǒng)整體語音技術(shù)的響應(yīng)速度。

1.3 Okapi BM25算法

系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫中匹配學(xué)生問題的正確率是影響系統(tǒng)使用效果的關(guān)鍵因素，匹配正確率的高低將直接影響系統(tǒng)為學(xué)生解答的有效性及幫助程度。因此，本系統(tǒng)采用BM25（Best Matching 25） 算法進(jìn)行學(xué)生問題和數(shù)據(jù)庫問答表中問題的匹配。BM25算法多用于搜索相關(guān)性的評分，系統(tǒng)使用BM25算法將語音識別得到的問題文本與答疑數(shù)據(jù)庫中的問題文本進(jìn)行相關(guān)性評分，并將得分高于某一預(yù)設(shè)值的問題視為用戶提問的問題，調(diào)出其預(yù)先存儲的答案文本，從而實現(xiàn)系統(tǒng)在答疑數(shù)據(jù)庫中的一次查詢。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計

2.1 系統(tǒng)總體框架設(shè)計

本系統(tǒng)總體架構(gòu)層次設(shè)計如圖3所示：客戶端層用于獲取用戶信息，互聯(lián)網(wǎng)層用于提供網(wǎng)絡(luò)信息。虛擬教師系統(tǒng)依托于華中師范大學(xué)小雅平臺，其內(nèi)部共分為四個層次，分別為前臺界面層、核心計算處理層、數(shù)據(jù)管理層和系統(tǒng)信息安全層。其中的數(shù)據(jù)管理層用于存放各類資源和數(shù)據(jù)，同時也是對前臺用戶提交的請求進(jìn)行響應(yīng)的區(qū)域，是本文的研究重點。

數(shù)據(jù)管理層可以細(xì)分為四個子層：系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理子層用于存儲系統(tǒng)自身相關(guān)數(shù)據(jù)，如系統(tǒng)軟件數(shù)據(jù)等；資源管理子層用于將各種資源（原始資源、處理后的資源）和數(shù)據(jù)等存放在既定的邏輯區(qū)域中，以便更好地對各種資源進(jìn)行管理；問答數(shù)據(jù)管理子層負(fù)責(zé)整合并存放所有的問題及其對應(yīng)的答案，以便后續(xù)更好地查詢題目；個人數(shù)據(jù)管理子層存放著學(xué)生的個人基本信息等與學(xué)生有關(guān)的數(shù)據(jù)[7]。

2.2 答疑數(shù)據(jù)庫設(shè)計

MySQL是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，其管理的數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)保存在不同的表中，從而增加了速度并提高了靈活性[8]。本文將使用MySQL作為系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)庫的管理系統(tǒng)，用于存儲大量有關(guān)虛擬教師思政課知識問答對話等信息，借助MySQL查詢速度快、支持多線程等特點，提高系統(tǒng)的整體性能。

在本文設(shè)計的系統(tǒng)中，建立答疑數(shù)據(jù)庫是搭建整個系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。系統(tǒng)對學(xué)生幫助的程度及有效性，取決于系統(tǒng)的答疑數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫中的信息越完善，越能真實復(fù)現(xiàn)教師的思維過程、解題方法等，進(jìn)而答疑系統(tǒng)的輔助教學(xué)效果越強(qiáng)[9]。

本文整體以高校思政課程知識答疑為背景，故系統(tǒng)答疑數(shù)據(jù)庫主要針對高校大學(xué)生思政課程學(xué)習(xí)內(nèi)容等方面的情況進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的設(shè)計及構(gòu)造。在建立答疑數(shù)據(jù)庫之前進(jìn)行相關(guān)調(diào)研活動，并整合歸納出對應(yīng)數(shù)據(jù)模型，設(shè)計出如圖4所示系統(tǒng)E-R圖。

2.3 答疑數(shù)據(jù)庫的建立及系統(tǒng)設(shè)計

系統(tǒng)答疑功能主要借助答疑數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)，而在答疑數(shù)據(jù)庫構(gòu)造前，需要先構(gòu)建知識庫。知識庫是用于知識管理的一種特殊數(shù)據(jù)庫，能夠?qū)ο嚓P(guān)知識進(jìn)行有效整合與轉(zhuǎn)化，使知識在答疑數(shù)據(jù)庫內(nèi)部進(jìn)行傳遞和應(yīng)用。系統(tǒng)想要很好地實現(xiàn)答疑功能，就要兼具以下兩個功能：①作為知識的來源；②作為衡量學(xué)生知識掌握情況的一個標(biāo)準(zhǔn)。因此，采用有效而統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)來組織存儲知識、較為完整地表示知識內(nèi)容，是答疑數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)合理、有效性強(qiáng)、覆蓋知識面廣的前提條件。根據(jù)分析，本文在建立答疑數(shù)據(jù)庫前先建立如圖5所示的知識庫，系統(tǒng)將使用專家模塊的知識響應(yīng)學(xué)生行為，并生成相關(guān)問題分析。

本文答疑數(shù)據(jù)庫主要針對高校大學(xué)生對于思政課程存在的問題進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與構(gòu)造。通過走訪等相關(guān)調(diào)研活動，設(shè)計出高校思政課虛擬教師答疑系統(tǒng)的E-R 圖。故系統(tǒng)整體建立一個數(shù)據(jù)庫VRTeacher，該數(shù)據(jù)庫中包含如下幾個表：學(xué)生信息表、學(xué)生行為表、學(xué)生成績表、學(xué)習(xí)記錄表、課程表、知識點表、常用對話表、問答題表、使用記錄表?；趯-R關(guān)系圖的分析，轉(zhuǎn)化出如下幾個關(guān)系模式：

學(xué)生信息（學(xué)號、真實姓名、密碼、用戶、專業(yè)、年級）

學(xué)生行為記錄（學(xué)號、登錄時間、登錄次數(shù)、累積登錄時長）

學(xué)生成績（學(xué)號、試卷編號、試卷得分）

課程學(xué)習(xí)記錄（學(xué)號、當(dāng)前學(xué)習(xí)知識點、已學(xué)習(xí)且通過測試的知識點）

知識點信息（知識點序號、知識點主題、知識點關(guān)鍵詞、知識點內(nèi)容、知識點難度、所屬課程）

常用對話（對話編號、對話內(nèi)容、使用次數(shù)、對話關(guān)鍵詞）

課程（課程編號、課程名稱、課程難度）

課程問題（課程名稱、創(chuàng)建者、創(chuàng)建時間）

答疑問題（問題編號、問題內(nèi)容、問題答案、關(guān)鍵詞、所屬課程編號、難度、使用次數(shù)、知識點編號、問題分析）

如圖6所示是問答題表中的兩條記錄示例，其中：Qno指問題編號，Que指問題內(nèi)容，Ans指問題答案，KeyWord指關(guān)鍵詞，ClassNo指所屬課程編號，Deg指難度，F(xiàn)re指問題使用次數(shù)，KnoNo指知識點編號，Anyl 指問題分析。其他表單以此類推，不再一一列舉。

2.4 語音調(diào)用及實現(xiàn)

本文人機(jī)交互多基于語音交互實現(xiàn)，系統(tǒng)的語音調(diào)用及實現(xiàn)過程歸納如圖7所示：

1） 語音識別

系統(tǒng)通過麥克風(fēng)采集用戶提問的音頻；計算機(jī)對音頻信息進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換等預(yù)處理；之后對采集的音頻進(jìn)行語音信號特征的抓取，提取出反映語音特征的矢量序列；對提取到的矢量序列進(jìn)行模式匹配，把輸入的語音特征同模板庫中的模型進(jìn)行匹配，將最佳匹配對象作為識別結(jié)果，得到最終的文本信息[10]。

對于語音識別功能模塊，我們選擇調(diào)用科大訊飛的接口，獲取所需應(yīng)用的Appid 及secretkey，通過在demo.js中的play函數(shù)傳遞所獲得的信息取得與科大訊飛平臺的對接[11]。調(diào)用函數(shù)onResults（ArrayList results， Boolean isLast）獲取識別后的結(jié)果，其中，ArrayList 是語音識別后的結(jié)果，isLast 是用于判斷識別的文本是否讀完的標(biāo)志變量。麥克風(fēng)采集音頻信息后，將得到的參數(shù)通過網(wǎng)絡(luò)傳到語音API分析器中，并將返回的結(jié)果放入result的臨時變量中，同時將結(jié)果做相應(yīng)的正則表達(dá)式處理得到最終的分析結(jié)果。

2） 問題匹配

當(dāng)系統(tǒng)API識別成功后，將轉(zhuǎn)換后的文本傳至虛擬教師系統(tǒng)。系統(tǒng)將獲取到的問題文本與答疑數(shù)據(jù)庫中的問答表中的問題一一借助BM25算法進(jìn)行相關(guān)性評分，將得分最高的問題作為用戶提出的問題，將其答案返回給系統(tǒng)。

3） 語音合成

系統(tǒng)對于獲得的答案文本，首先對其進(jìn)行文本分析，將文本分析得到的參數(shù)用于實現(xiàn)韻律控制；從基元庫挑選出一個最符合當(dāng)前韻律要求的候選基元，將其及分析得到的韻律與文本相結(jié)合，進(jìn)行語音合成。

3 系統(tǒng)使用流程

基于系統(tǒng)的整體設(shè)計，將高校思政課虛擬教師答疑系統(tǒng)使用流程歸納如下：用戶通過瀏覽器進(jìn)入Web 端小雅智能助教平臺或通過手機(jī)、平板等個人終端設(shè)備進(jìn)入小雅App；用戶登錄自己的賬號進(jìn)入平臺，若為首次使用，則需要先進(jìn)行賬號注冊；在首頁，用戶可以搜索或點擊進(jìn)入需要提問的課程；點擊頁面上“虛擬教師答疑”按鈕進(jìn)入高校思政課虛擬教師答疑系統(tǒng)；用戶點擊“開始提問”按鈕并對問題進(jìn)行表述；等待片刻，即可聽到虛擬教師對于問題的解答。系統(tǒng)使用流程圖如圖8所示。在系統(tǒng)的使用過程中，用戶需確保良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，并擁有麥克風(fēng)及揚聲器等設(shè)備。

4 系統(tǒng)測試

在系統(tǒng)整體實現(xiàn)后，筆者對各個功能模塊都進(jìn)行了測試。測試結(jié)果如下：首先，分別在Web端及An?droid端對小雅平臺進(jìn)行了測試，經(jīng)十組測試，用戶均可成功進(jìn)入小雅平臺并轉(zhuǎn)入高校思政虛擬教師答疑系統(tǒng)。之后，在某一特定條件下（帶寬10Mbps，較標(biāo)準(zhǔn)普通話，音量高于45dB，輸入語音長度為2.5～4.5s，噪音低于25dB） 測試了本系統(tǒng)的語音識別和回答響應(yīng)時間。測試結(jié)果如圖9所示：共進(jìn)行十組實驗，橫坐標(biāo)表示實驗組數(shù)（單位：組），縱坐標(biāo)表示實驗測試所得時間（單位：秒）。由十組測試數(shù)據(jù)計算可得，系統(tǒng)平均語音識別時間為0.84687s，平均響應(yīng)時間為1.55293s。

最后，對答疑數(shù)據(jù)庫的匹配效果進(jìn)行測試，從三個渠道（高校教師提供、高校學(xué)生提問、網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)查詢）隨機(jī)選取了共計200道思政題目，經(jīng)測試，系統(tǒng)對這些題目的匹配正確度可達(dá)96%。綜合以上測試，系統(tǒng)及答疑數(shù)據(jù)庫設(shè)計基本符合預(yù)期效果。

5 結(jié)束語

隨著科技的進(jìn)步及教學(xué)需求多樣化的發(fā)展趨勢，如何使用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)助力教育發(fā)展是一個值得研究的問題。本文采用科大訊飛的語音交互技術(shù)，依托于小雅智能助教平臺，在前期調(diào)研的基礎(chǔ)上設(shè)計并構(gòu)造高校思政課程虛擬教師答疑對話數(shù)據(jù)庫，最終實現(xiàn)了高校思政課虛擬教師答疑系統(tǒng)，借助互聯(lián)網(wǎng)+教育調(diào)動高校學(xué)生學(xué)習(xí)思政課程的熱情，助力高校學(xué)生思想政治教育“活”起來。