呂立霞

摘要：為提升計算機教學質(zhì)量，該研究基于認知負荷理論和機器學習算法進行計算機教學平臺設計。平臺采用分層架構(gòu)設計，平臺軟件功能由內(nèi)容管理、學習者模型、智能教學、互動與反饋及數(shù)據(jù)分析與報告等五個功能模塊構(gòu)成，并采用Apache JMeter模擬用戶行為對本平臺進行性能測試。結(jié)果表明，該平臺在高并發(fā)處理、響應速度和智能功能的準確性等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)平臺，充分證明平臺功能有效性，可為計算機教學改革提供技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：機器學習算法；功能模塊；數(shù)據(jù)處理

中圖分類號：TP181? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）08-0046-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

教育現(xiàn)代化背景下計算機教學平臺應用已成為高校計算機教學改革重要發(fā)展方向，認知負荷和機器學習算法在計算機教學平臺設計中的應用可增強平臺信息處理能力，完善平臺教學功能。知負荷理論可實現(xiàn)教學平臺信息高效處理，認知負荷理論和機器學習算法的應用為計算機教學平臺設計與發(fā)展開辟了新視野。認知負荷理論側(cè)重合理安排信息的呈現(xiàn)方式，以減少學習者的認知負擔，從而提高信息處理效率與學習有效性。通過這種理論應用，教學平臺能根據(jù)學習者的認知能力，動態(tài)調(diào)整信息呈現(xiàn)速度與復雜度，使學習過程更加個性化與高效。另一方面，機器學習算法引入，通過分析學習者行為數(shù)據(jù)，能識別學習者學習習慣與偏好，提供個性化學習路徑，進一步優(yōu)化學習體驗與教學效果。本研究融合兩種方法，進行了計算機教學平臺設計，實驗結(jié)果表明，本平臺在提升學習效率、優(yōu)化學習體驗方面具有顯著價值，可為現(xiàn)代教育技術(shù)提供了新思路。

1 基于認知負荷和機器學習算法計算機教學平臺需求分析

首先，考慮到高校計算機教學內(nèi)容多樣性與復雜性。不同學科課程有著不同教學目標系，平臺需支持各種類型內(nèi)容，包括文本、圖像、視頻、交互式元素等。其次，從認知負荷理論的角度，平臺需能識別和適應不同學習者認知狀態(tài)。平臺應具備評估學習者當前知識水平、認知負荷、學習風格能力，以便提供適宜教學內(nèi)容。再次，機器學習算法集成是實現(xiàn)個性化教學關(guān)鍵。平臺應能通過學習者互動數(shù)據(jù)來預測其學習成效，發(fā)現(xiàn)用戶學習障礙，從而提供定制化學習建議與學習資源。平臺要具備強大數(shù)據(jù)處理和分析能力。用戶界面設計也是需求分析重要部分。為確保學習者能輕松使用平臺，用戶界面應該直觀、友好，并為用戶提供交互支持。設計時還要考慮到平臺可訪問性，使平臺能夠在不同設備與網(wǎng)絡環(huán)境下工作[1]。最后，考慮教育環(huán)境多元化，平臺需要有良好可擴展性，能與現(xiàn)有教學管理系統(tǒng)與資源庫集成，確保教學內(nèi)容質(zhì)量。通過深入分析平臺功能需求，可確保平臺功能設計能有效支持現(xiàn)代教育目標。

2 基于認知負荷和機器學習算法的計算機教學平臺設計

2.1 計算機教學平臺總體架構(gòu)設計

計算機教學平臺采用了分層架構(gòu)設計，以增強系統(tǒng)可擴展性、靈活性、維護性。平臺主要分為數(shù)據(jù)層、邏輯層和表現(xiàn)層，具體如圖1所示：數(shù)據(jù)層作為基礎，處理所有數(shù)據(jù)存儲、檢索、更新、管理任務，包括教學內(nèi)容、學習者信息、交互記錄等，確保數(shù)據(jù)安全性。邏輯層也稱為業(yè)務邏輯層是平臺核心，包含平臺軟件功能模塊[2]。表現(xiàn)層是用戶交互界面，負責呈現(xiàn)教學內(nèi)容，收集用戶輸入，并提供反饋。在設計時須注重用戶體驗，確保界面友好、直觀，并適應不同設備。

2.2 平臺硬件架構(gòu)

在平臺硬件設計中，中央處理單元采用Intel Xeon Gold 6230，提供高速處理能力；服務器選擇Dell PowerEdge R740，以支持平臺功能模塊運行。存儲方面，采用EMC Unity 500F All-Flash Storage提供快速數(shù)據(jù)訪問速度與足夠存儲空間，確保教學內(nèi)容與用戶數(shù)據(jù)高效管理。網(wǎng)絡設備包括Cisco Catalyst 9500系列交換機和ASA 5500-X系列防火墻，確保數(shù)據(jù)傳輸速度和安全性。安全措施包括Sophos XG 210等高級防火墻，保護系統(tǒng)免受外部威脅。客戶端設備包括個人電腦、平板和智能手機等[3]。整個硬件架構(gòu)設計旨在提供一個穩(wěn)定、高效且可靠平臺，以支持廣泛教學與學習活動。

2.3 平臺軟件功能模塊設計

平臺軟件功能模塊由內(nèi)容管理模塊、學習者模型模塊、智能教學模塊、互動與反饋模塊、數(shù)據(jù)分析與報告模塊構(gòu)成，具體如圖2所示，通過軟件功能模塊平臺可為用戶提供全面、個性化的互動學習環(huán)境。

2.3.1 內(nèi)容管理模塊

內(nèi)容管理模塊由用戶界面、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、內(nèi)容分類與標簽系統(tǒng)、內(nèi)容審核等功能構(gòu)成，在用戶界面層面，模塊為教師提供了一個直觀易用的操作平臺，讓教師可無縫地上傳、編輯及組織包括文本、圖片、視頻、音頻在內(nèi)的多種教學資源格式。該功能不僅優(yōu)化了教學內(nèi)容管理流程，也提升了教師在課程準備階段的工作效率。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)則承擔著所有教學內(nèi)容的存儲任務，包括文本信息、各類多媒體文件等，可確保數(shù)據(jù)安全性、穩(wěn)定性及高速訪問性。內(nèi)容分類與標簽系統(tǒng)增強了對課程資料精細管理與快速檢索能力，讓教師與學生能根據(jù)具體需求，迅速定位到所需教學資源。內(nèi)容審核功能可保證了所有上傳的教學材料均符合教育教學管理規(guī)范與相關(guān)法律法規(guī)，從而確保了教學內(nèi)容質(zhì)量與合規(guī)性[4]。

該模塊支持集成多種互動元素，如在線測驗、討論板塊等，可促進學生之間互動與溝通，提高學習吸引力與參與度。通過開放的API接口，內(nèi)容管理模塊還能與教學平臺上其他系統(tǒng)進行靈活整合，確保內(nèi)容管理模塊在整個教學平臺中高效性。

2.3.2 學習者模型模塊

學習者模型模塊旨在為每個學習者建立個性化學習檔案，以提供定制化學習體驗與學習路徑。該模塊會收集學習者基本信息、學習行為、成績、偏好、反饋等信息數(shù)據(jù)。并借助機器學習算法分析學習者的學習習慣、學習需求，動態(tài)生成學習者模型。并據(jù)此為學生提供個性化學習建議，如推薦適合課程內(nèi)容、調(diào)整學習難度等。學習者模型模塊還需要與平臺其他部分緊密整合，實時更新學習者表現(xiàn)，并根據(jù)教學反饋循環(huán)不斷優(yōu)化模型，確保所有學習者都能獲得對應學習支持。

學習者模型模塊是智能教學平臺核心部分，它通過精細化管理與學習者數(shù)據(jù)深度分析，能為每個學習者提供更加精準有效的學習支持[5]。

2.3.3 智能教學模塊

智能教學模塊設通過機器學習算法，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機（SVM），能實時分析與響應學習者的行為和需求。以SVM為例，基本分類函數(shù)可以表示為[f（x）=wx+b]，其中x是輸入的特征向量，w是學習得到的權(quán)重向量，b是偏差項，在智能教學模塊中，x可以是學習者互動數(shù)據(jù)，如完成課程、測試分數(shù)、時間花費，f（x）輸出可用推薦課程、調(diào)整難度、個性化反饋等表示。智能教學模塊包含內(nèi)容推薦系統(tǒng)、自適應學習路徑生成、實時互動支持等功能構(gòu)成。不僅能推薦適合學習資源，還能根據(jù)學習者實時反饋調(diào)整教學策略。幫助學習者有效地解決學習中問題并保持學習動力。

2.3.4 互動與反饋模塊

互動與反饋模塊是計算機教學平臺關(guān)鍵組成部分，旨在促進學習者參與度。該模塊包括互動工具、反饋機制?；庸ぞ咴试S學生和教師能進行實時通訊與學習討論，而反饋機制則會對學習者表現(xiàn)進行評估與學習指導。量化學習者參與度和學習效果，本模塊引入了基于項目反應理論（Item Response Theory， IRT）模型，如學習者能力參數(shù)θ與題目難度參數(shù)β之間關(guān)系，可表示為：[P（X=1|θ）=11+e-（θ-β）]，其中[P（X=1|θ）]是學習者正確回答問題的概率。通過這種方式，模塊可以精準地評估和反饋每個學習者學習狀態(tài)與進展。在模塊設計時，互動與反饋模塊需要整合先進數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如自然語言處理（NLP）和情感分析，來響應學習者互動內(nèi)容，提高互動質(zhì)量[6-8]。

2.3.5 數(shù)據(jù)分析與報告模塊

數(shù)據(jù)分析與報告模塊主要負責搜集、分析、呈現(xiàn)教學和學習活動數(shù)據(jù)，核心功能是為教育者、學習者提供深入學習過程洞察。該模塊通過整合強大數(shù)據(jù)倉庫功能，能夠存儲和管理學習者互動數(shù)據(jù)、成績、反饋等關(guān)鍵信息，為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策提供堅實基礎。該模塊可利用先進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與機器學習算法，準確識別出用戶學習行為，還可以對教學策略有效性進行全面評估，為教育實踐提供科學依據(jù)。該模塊配備了高級分析工具，這些工具能將復雜數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為直觀、易于理解的學習報告，從而幫助教育者和學習者獲得學習進度即時反饋與深刻見解。在模塊設計中，考慮到數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題，為確保所有數(shù)據(jù)收集和處理活動嚴格遵守相關(guān)法律與法規(guī)標準，保護用戶敏感信息不被泄露，本模塊引入了數(shù)據(jù)[9]。

3 平臺性能測試

3.1 測試過程

為驗證本平臺性能，本研究使用專業(yè)測試工具Apache JMeter模擬用戶行為，旨在通過實驗比較本平臺與傳統(tǒng)平臺性能差異。在測試執(zhí)行過程中，同時向兩個平臺分別注入了5 000名虛擬用戶，以此來模擬高并發(fā)訪問場景，測試關(guān)鍵指標包括平臺并發(fā)處理能力、響應時間及F1分數(shù)。并發(fā)處理能力指的是平臺在同一時間內(nèi)處理請求能力，直接關(guān)系到用戶體驗流暢度；響應時間是指用戶發(fā)出請求到接收到反饋所需時間，反映著平臺快速響應能力；F1分數(shù)則是綜合了精確率、召回率指標，用于衡量平臺處理請求準確性與效率。通過這些關(guān)鍵指標測試，能全面評估平臺性能，特別是在面對大量用戶請求時穩(wěn)定性與可靠性[10-11]。

3.2 結(jié)果分析

如表1所示，在高并發(fā)訪問測試中當5 000名虛擬用戶同時訪問時，本平臺展現(xiàn)出更強并發(fā)處理能力。本平臺最大并發(fā)用戶數(shù)比傳統(tǒng)平臺高出約25%，在高負載情況下系統(tǒng)穩(wěn)定性更好，表明了本平臺優(yōu)越的負載處理與資源管理能力。在響應時間方面，本平臺平均響應時間比傳統(tǒng)平臺更短。用戶可以體驗到更快的訪問速度，在F1分數(shù)指標上，本平臺F1分數(shù)較傳統(tǒng)平臺高出約10%，表明本平臺在相關(guān)功能準確性與可靠性方面顯著優(yōu)勢。歸因于本平臺更先進算法與數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能更精準地理解和響應用戶需求。結(jié)果表明本平臺在并發(fā)處理能力、響應時間與功能準確性等關(guān)鍵性能指標上都優(yōu)于傳統(tǒng)平臺，證明了本平臺在現(xiàn)代教學環(huán)境下高效性與適用性。

4 結(jié)束語

數(shù)字時代計算機教學平臺設計已成為教育技術(shù)領域的一個熱點。本文提出的計算機教學平臺是基于認知負荷和機器學習算法設計，采用三層架構(gòu)，旨在為用戶提供個性化、高效、互動的學習體驗。該平臺包含5個關(guān)鍵的軟件功能模塊：內(nèi)容管理模塊、學習者模型、智能教學模塊、互動與反饋模塊及數(shù)據(jù)分析與報告模塊。每個模塊都是基于現(xiàn)代教學需求與最新技術(shù)設計，確保了教學內(nèi)容的質(zhì)量和教學過程的高效率。通過模擬高并發(fā)場景測試表明，本平臺在處理高并發(fā)用戶、響應速度、準確性等方面，相比傳統(tǒng)教學平臺具有顯著優(yōu)勢。顯示平臺的功能優(yōu)越性與穩(wěn)定性充分體現(xiàn)了信息技術(shù)在現(xiàn)代教育中的潛在價值[12-13]。綜上所述，本計算機教學平臺設計充分考慮了認知負荷理論和機器學習算法的應用，通過精心設計多個功能模與性能測試結(jié)果，展現(xiàn)了其在提升教育質(zhì)量、增強學習體驗方面的巨大潛力。教育現(xiàn)代化背景下此類平臺將為教育領域帶來革命性的變革。

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【通聯(lián)編輯：李雅琪】