摘要：文章開發(fā)了基于人工智能技術(shù)的云教學(xué)平臺(tái)，該平臺(tái)整合了先進(jìn)的人工智能算法與技術(shù)，以增強(qiáng)教育系統(tǒng)的個(gè)性化教學(xué)和資源優(yōu)化功能。文章首先對(duì)人工智能技術(shù)在云教學(xué)平臺(tái)中的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行了初步評(píng)估；隨后，系統(tǒng)地闡述了平臺(tái)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括硬件配置及4個(gè)核心功能模塊（機(jī)器人聊天、個(gè)性化推薦、知識(shí)圖譜以及智能優(yōu)化與決策模塊）；最后，通過對(duì)實(shí)際用戶行為進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試，詳細(xì)地評(píng)估了這些功能模塊的性能表現(xiàn)。測(cè)試結(jié)果顯示，各模塊在提升教學(xué)效率和優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗(yàn)方面表現(xiàn)突出，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和應(yīng)對(duì)高并發(fā)請(qǐng)求的環(huán)境下，展現(xiàn)了顯著的效能和穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；云教學(xué)平臺(tái)；設(shè)計(jì)開發(fā)

中圖分類號(hào)：G434文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

在信息技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)教育模式正經(jīng)歷著重大變革。高等教育領(lǐng)域采用基于云計(jì)算的教學(xué)平臺(tái)，旨在滿足遠(yuǎn)程教學(xué)的需求，提升教學(xué)效率與質(zhì)量。然而，這些平臺(tái)在個(gè)性化教學(xué)提升、資源優(yōu)化配置及教學(xué)策略的智能決策等方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅影響了教學(xué)質(zhì)量，還制約了教育信息化的深入推進(jìn)［1］。

1基于人工智能技術(shù)的云教學(xué)平臺(tái)開發(fā)與實(shí)現(xiàn)

1.1平臺(tái)總體框架設(shè)計(jì)

基于人工智能技術(shù)的云教學(xué)平臺(tái)核心架構(gòu)分為數(shù)據(jù)層、服務(wù)層和應(yīng)用層3個(gè)主要部分。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)收集、存儲(chǔ)和處理來自各種教學(xué)活動(dòng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)，使用高效的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)確保數(shù)據(jù)的安全和快速訪問。服務(wù)層集成了人工智能的主要功能模塊，包括自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和復(fù)雜事件處理引擎，這些模塊負(fù)責(zé)處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，為應(yīng)用層提供實(shí)時(shí)的智能決策支持。應(yīng)用層面向最終用戶，提供用戶界面和交互設(shè)計(jì)，確保師生具有良好的使用體驗(yàn)。

1.2云教學(xué)平臺(tái)硬件設(shè)計(jì)

本研究的云教學(xué)平臺(tái)服務(wù)器采用基于x86架構(gòu)的多核處理器，配置64核的Intel Xeon Scalable處理器，頻率2.7 GHz，支持Turbo Boost技術(shù)，以提高處理大量教學(xué)數(shù)據(jù)的計(jì)算速度。內(nèi)存配置為512 GB DDR4 ECC，保障數(shù)據(jù)處理的安全性與穩(wěn)定性。存儲(chǔ)解決方案采用NVMe SSD固態(tài)硬盤，提供至少48 TB的存儲(chǔ)空間，以支持快速數(shù)據(jù)讀寫和高效的數(shù)據(jù)備份機(jī)制。網(wǎng)絡(luò)采用10 GbE光纖通道，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咚俣群偷脱舆t，支持分布式數(shù)據(jù)中心間的高效數(shù)據(jù)同步。整合高性能的GPU服務(wù)器，配置NVIDIA Tesla V100 GPU，用于加速機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)計(jì)算［2］。

1.3云教學(xué)平臺(tái)功能模塊設(shè)計(jì)

1.3.1機(jī)器人聊天模塊

云教學(xué)平臺(tái)中的機(jī)器人聊天模塊設(shè)計(jì)依托于先進(jìn)的自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，以實(shí)現(xiàn)流暢的交互和高度個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持。該模塊核心采用基于Transformer的雙向編碼器（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）模型，該模型通過預(yù)訓(xùn)練的大型語料庫(kù)學(xué)習(xí)語言的深層次語義，使機(jī)器人能夠理解并生成人類般的自然語言響應(yīng)。為優(yōu)化模塊響應(yīng)時(shí)間和處理效率，本文引入快速文本匹配算法（如：余弦相似度計(jì)算），計(jì)算公式為：

cosine similarity=A·B‖A‖‖B‖（1）

其中，A和B分別代表用戶輸入和知識(shí)庫(kù)中文本向量。

1.3.2個(gè)性化推薦模塊

本文的云教學(xué)平臺(tái)個(gè)性化推薦模塊采用基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)協(xié)同過濾（Neural Collaborative Filtering， NCF）算法，這種算法融合了傳統(tǒng)協(xié)同過濾的優(yōu)點(diǎn)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，能夠更準(zhǔn)確地模擬用戶與項(xiàng)之間的復(fù)雜交互關(guān)系。在NCF框架中，關(guān)鍵的公式表示為：

y^ui=σhTW·fPu，Qi+b（2）

其中，y^ui是用戶u對(duì)項(xiàng)目i的預(yù)測(cè)評(píng)分；σ是激活函數(shù)，如sigmoid，確保輸出值為0～1；h、W、b是學(xué)習(xí)得到的參數(shù)；fPu，Qi是用戶特征矩陣Pu和項(xiàng)目特征矩陣Qi的交互函數(shù)，通常使用多層感知器（Multilayer Perceptron，MLP）來學(xué)習(xí)非線性交互特征。

為了增強(qiáng)模型對(duì)新內(nèi)容的適應(yīng)能力，引入自適應(yīng)矩量提升算法（Adaptive Moment Estimation， Adam），該算法是用于替代傳統(tǒng)隨機(jī)梯度下降的優(yōu)化器，以優(yōu)化學(xué)習(xí)過程中的權(quán)重調(diào)整。Adam算法結(jié)合了動(dòng)量（momentum）和RMSprop的優(yōu)點(diǎn)，通過計(jì)算梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)來調(diào)整學(xué)習(xí)率，使其適應(yīng)于不同的參數(shù)，從而更有效地更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重［3］。

θt+1=θt-ηv^t+m^t（3）

其中，θ表示模型參數(shù)，η是學(xué)習(xí)率，m^t和v^t分別是梯度的一階矩和二階矩的估計(jì)，是為了防止除0而加的小常數(shù)。

1.3.3知識(shí)圖譜模塊

知識(shí)圖譜模塊通過實(shí)體抽取和關(guān)系識(shí)別技術(shù)構(gòu)建，主要使用自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)從教材和在線資源中提取關(guān)鍵信息，如重要概念（實(shí)體）及其相互關(guān)系。采用圖嵌入算法如TransE模型，該模型通過將實(shí)體和關(guān)系映射到低維向量空間中來學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)信息。TransE模型的關(guān)鍵公式為：

min∑（h，r，t）∈S‖h+r-t‖22（4）

其中，h、r、t分別代表頭實(shí)體、關(guān)系和尾實(shí)體向量，S是訓(xùn)練集中的正三元組集合。該模型的目標(biāo)是最小化頭實(shí)體加關(guān)系向量與尾實(shí)體向量之間的距離，以此表示關(guān)系的語義。

為了提高知識(shí)圖譜的查詢效率和推理能力，采用基于圖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network， GNN）進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和推理。GNN可以有效捕捉圖結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)關(guān)系，并通過節(jié)點(diǎn)的特征傳播提升整個(gè)圖的表征能力。通過迭代更新節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的過程，其表達(dá)式為：

x（k+1）i=σW（k）·∑j∈N（i）x（k）j|N（i）|+b（k）（5）

其中，x（k）i是節(jié)點(diǎn)i在第k次迭代的特征向量，N（i）是節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)集合，W（k）和b（k）是學(xué)習(xí)參數(shù)，σ是非線性激活函數(shù)。

1.3.4智能優(yōu)化與決策模塊

云教學(xué)平臺(tái)的智能優(yōu)化與決策模塊采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，特別是基于遺傳算法（Genetic Algorithms， GA）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning， RL）的混合方法，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜決策環(huán)境下的策略優(yōu)化。遺傳算法部分通過模擬自然選擇的進(jìn)化過程來尋找最優(yōu)解，其核心公式涉及適應(yīng)度函數(shù)的定義，具體表達(dá)式為：

f（x）=w1g1（x）+w2g2（x）+…+wngn（x）（6）

其中，x代表一個(gè)解決方案（如一種教學(xué)配置），gi（x）是該解決方案在第i個(gè)目標(biāo)上的性能表現(xiàn)，w1是對(duì)應(yīng)目標(biāo)的權(quán)重，反映不同教學(xué)目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)部分通過定義獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制來訓(xùn)練決策模型，使其在給定的教學(xué)環(huán)境中學(xué)習(xí)如何做出最佳決策。使用Q學(xué)習(xí)（Q-learning），無模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，其更新規(guī)則為：

Q（s，a）←Q（s，a）+α［r+γmaxa′Q（s′，a′）-Q（s，a）］（7）

其中，s和s′分別代表當(dāng)前狀態(tài)和下一個(gè)狀態(tài)，a是在狀態(tài)s下采取的行動(dòng)，r是行動(dòng)a帶來的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，α是學(xué)習(xí)率，γ是折扣因子，決定未來獎(jiǎng)勵(lì)的當(dāng)前價(jià)值。

結(jié)合遺傳算法的全局搜索能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的適應(yīng)性學(xué)習(xí)特點(diǎn)，智能優(yōu)化與決策模塊不僅能自動(dòng)調(diào)整教學(xué)資源分配，還能實(shí)時(shí)優(yōu)化教學(xué)策略，從而在保證教學(xué)質(zhì)量的前提下，提高資源使用效率，增強(qiáng)學(xué)習(xí)過程的個(gè)性化和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性［4］。

2平臺(tái)性能測(cè)試

2.1測(cè)試環(huán)境

在平臺(tái)服務(wù)器方面，本文部署了32核Intel Xeon Platinum 8276L CPU，2.2 GHz頻率，128 GB DDR4 ECC內(nèi)存和1 TB NVMe SSD，滿足算法處理大量數(shù)據(jù)和高并發(fā)請(qǐng)求的能力。網(wǎng)絡(luò)設(shè)置通過軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Network，SDN）技術(shù)實(shí)現(xiàn)，模擬不同帶寬（10 Mbps～1 Gbps）和延遲（10 ms～200 ms）條件。自動(dòng)化測(cè)試工具包括Apache JMeter和New Relic，用于模擬用戶請(qǐng)求和監(jiān)控系統(tǒng)性能，確保在復(fù)雜場(chǎng)景下評(píng)估平臺(tái)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。

2.2測(cè)試樣本及方法

本研究的測(cè)試樣本囊括了從基礎(chǔ)課程瀏覽到高級(jí)互動(dòng)功能的用戶操作，具體包括學(xué)生登錄、課件下載、視頻播放、在線測(cè)試及論壇討論等，涵蓋了各類用戶行為。樣本用戶配置模擬了不同背景的學(xué)生和教師，如不同的操作系統(tǒng)使用習(xí)慣、網(wǎng)絡(luò)連接質(zhì)量及設(shè)備類型。測(cè)試方法結(jié)合自動(dòng)化腳本和實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)，使用Apache JMeter進(jìn)行壓力測(cè)試，模擬50～1000的并發(fā)用戶數(shù)量，評(píng)估平臺(tái)在不同負(fù)載下的響應(yīng)能力和穩(wěn)定性。每個(gè)用戶行為都設(shè)計(jì)為獨(dú)立的測(cè)試線程，確保測(cè)試覆蓋所有功能模塊。同時(shí)，配合New Relic工具進(jìn)行系統(tǒng)性能的實(shí)時(shí)監(jiān)控，關(guān)注頁面響應(yīng)時(shí)間、系統(tǒng)吞吐量、及時(shí)發(fā)現(xiàn)任何異?；蛐阅芷款i［5］。

2.3測(cè)試結(jié)果分析

研究的云教學(xué)平臺(tái)各功能模塊均表現(xiàn)出較高的性能和用戶滿意度。機(jī)器人聊天模塊以其較低的響應(yīng)時(shí)間和較高的用戶滿意度，突出顯示了優(yōu)化的對(duì)話管理系統(tǒng)和高效的自然語言處理技術(shù)的成效。個(gè)性化推薦模塊雖然在響應(yīng)時(shí)間上略有增加，但依然保持了較高的吞吐量和用戶滿意度，反映了其精準(zhǔn)的推薦算法和用戶界面設(shè)計(jì)的有效性。知識(shí)圖譜模塊在所有模塊中響應(yīng)時(shí)間最長(zhǎng)，但考慮其處理的數(shù)據(jù)復(fù)雜性和深度，該結(jié)果在可接受范圍內(nèi)。智能優(yōu)化與決策模塊展現(xiàn)了較好的綜合性能，尤其在成功率和用戶滿意度上表現(xiàn)優(yōu)異，驗(yàn)證了其決策支持系統(tǒng)的實(shí)用性和準(zhǔn)確性。

3結(jié)語

本文強(qiáng)調(diào)了人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的革命性作用，為未來教育模式的發(fā)展提供了新視角和解決方案。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和教育需求的增長(zhǎng)，人工智能預(yù)計(jì)將繼續(xù)在優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗(yàn)和提升教學(xué)效率方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

參考文獻(xiàn)

［1］朱珂，史曉雪，蘇林猛.人工智能助推教師專業(yè)發(fā)展：機(jī)遇、挑戰(zhàn)和路徑［J］.甘肅開放大學(xué)學(xué)報(bào)，2024（2）：1-5，95.

［2］褚樂陽，王浩，陳向東.面向大語言模型的青少年人工智能教育［J］.中國(guó)電化教育，2024（4）：32-44.

［3］謝作如.用OpenHydra搭建本地人工智能教學(xué)平臺(tái)［J］.中國(guó)信息技術(shù)教育，2024（7）：74-76.

［4］申靈杰.基于數(shù)字化教學(xué)平臺(tái)的人工智能項(xiàng)目教學(xué)評(píng)價(jià)［J］.浦東教育，2024（2）：25-28.

［5］謝昊洋，韓珂，孫全紅，等.華為技術(shù)生態(tài)在人工智能專業(yè)課程設(shè)計(jì)改革中的探索［J］.電子元器件與信息技術(shù)，2023（10）：111-114.

（編輯沈強(qiáng)編輯）

Design and development of cloud teaching platform based on artificial intelligence technology

SONG" Ruixue1， SONG" Wenliang2

（1.Foreign Language Institute， Jilin University of Architecture and Technology， Changchun 130000， China;"2.Unicom （Jilin） Industrial Internet Co.， Ltd.， Changchun 130000， China）

Abstract： This paper develops a cloud teaching platform based on artificial intelligence technology， which integrates advanced artificial intelligence algorithm and technology to enhance the personalized teaching and resource optimization function of the education system. This paper firstly evaluates the application value of artificial intelligence technology in cloud teaching platform， and then systematically describes the overall architecture design of the platform， including hardware configuration and four core functional modules （robot chat， personalized recommendation， knowledge graph， and intelligent optimization and decision module）. Finally，the performance of these functional modules is evaluated in detail through systematic testing of actual user behavior. The test results show that each module has outstanding performance in improving teaching efficiency and optimizing learning experience， especially in the environment of processing large-scale data and responding to high concurrency requests， showing remarkable efficiency and stability.

Key words： artificial intelligence technology; cloud teaching platform; design and development