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        基于層次聚類的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成方法

        2025-07-17 00:00:00謝凱代康
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2025年16期
        關(guān)鍵詞:教學(xué)資源課程思政

        摘要:計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程的思政教學(xué)資源類型多樣,這些資源在內(nèi)容、格式和來源上存在較大差異,難以統(tǒng)一處理和集成,無法達(dá)到預(yù)期的效果。為此,提出了一種基于層次聚類的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成方法。首先,對(duì)教學(xué)資源信息進(jìn)行歸一化處理,以實(shí)現(xiàn)資源整合;其次,采用均值填充方法填充不完整的教學(xué)資源集,利用Protege2000構(gòu)建教學(xué)資源本體,通過層次聚類實(shí)現(xiàn)課程思政教學(xué)資源的集成。實(shí)驗(yàn)證明,所設(shè)計(jì)的方法集成時(shí)間復(fù)雜度不超過0.2,NRMSE為1.05%,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源的快速精準(zhǔn)集成。

        關(guān)鍵詞:層次聚類;教學(xué)資源;計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò);課程思政;均值填充方法;Protege2000

        中圖分類號(hào):TP311.5" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2025)16-0132-03

        開放科學(xué)(資源服務(wù)) 標(biāo)識(shí)碼(OSID)

        0 引言

        在信息化時(shí)代背景下,教育質(zhì)量面臨新的要求。在計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程中,課程思政成為提升教育質(zhì)量和培養(yǎng)學(xué)生綜合素質(zhì)的關(guān)鍵[1-2]。課程思政旨在通過專業(yè)課教學(xué)進(jìn)行思想政治教育,培養(yǎng)學(xué)生的社會(huì)責(zé)任感和職業(yè)道德。然而,隨著數(shù)字化教材、在線課程等多種教學(xué)資源的大量涌現(xiàn)[3],如何有效集成這些資源,特別是將思政教育融入其中,成為教育領(lǐng)域亟待解決的重要問題。

        文獻(xiàn)[4]提出了一種基于云計(jì)算的集成方法,通過云計(jì)算平臺(tái)將各種教學(xué)資源進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)、管理和調(diào)度,實(shí)現(xiàn)資源的共享與集成[4]。然而,該方法在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)帶寬的瓶頸,須嚴(yán)格把控?cái)?shù)據(jù)安全,以確保教學(xué)資源的有效集成。文獻(xiàn)[5]提出了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的集成方法,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法采集數(shù)據(jù),建立物理與虛擬的信息映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化集成[5]。然而,該方法對(duì)計(jì)算資源的需求較高,需要大量運(yùn)算,導(dǎo)致集成精度無法得到有效保證。針對(duì)上述問題,提出了一種基于層次聚類的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成方法。

        1 計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源整合

        在計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成過程中,首要任務(wù)是完成所有待集成的教學(xué)資源整合工作,確保每一項(xiàng)教學(xué)資源均能準(zhǔn)確無誤地按照既定的標(biāo)準(zhǔn)格式進(jìn)行集成。這一環(huán)節(jié)的核心在于對(duì)復(fù)雜的教學(xué)資源信息進(jìn)行有序的歸一化處理。為此,引入整合函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這一過程,其用公式表示為:

        [g=ελe]" " " "(1)

        式中:[g]表示整合后的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源;[ε]表示計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源特征值;[λe]表示歸一化因子,負(fù)責(zé)將教學(xué)資源的原始值轉(zhuǎn)換為同一尺度下的可比值,以確保信息的一致性和可比性[6]。通過以上方式對(duì)所有待集成的教學(xué)資源進(jìn)行信息整合。

        2 計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源填充

        考慮到原始教學(xué)資源可能存在不完整或缺失的情況,為了保證后續(xù)教學(xué)資源集成的精度,對(duì)整合的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源進(jìn)行填充處理。假設(shè)不完整的教學(xué)資源集為[S],由一系列數(shù)據(jù)樣本構(gòu)成,其用公式表示為:

        [S=g1,g2,...,gn]" " "(2)

        式中:[gn]表示第[n]個(gè)整合后的教學(xué)資源數(shù)據(jù)樣本。每個(gè)數(shù)據(jù)樣本都由[m]個(gè)屬性所組成,這些屬性共同描述了該樣本的特征。具體來說,[S]中的第[m]個(gè)屬性值被記為[gnm]。若某個(gè)屬性值[gnm]被標(biāo)記為0,則意味著在教學(xué)資源集[S]中,第[n]個(gè)樣本的第[m]維屬性值是缺失的。采用均值填充方法對(duì)不完整教學(xué)資源集填充處理,通過計(jì)算缺失屬性在所有非空數(shù)據(jù)樣本中的平均值,來為該屬性的缺失值提供一個(gè)合理的估計(jì)值[7]。具體來說,對(duì)于第[k]維屬性(1≤[k]≤[m]) ,首先找出所有在該維度上屬性值非空的數(shù)據(jù)樣本集合,然后計(jì)算這些樣本在該維度上的平均值,作為缺失值的填充值。計(jì)算公式如下:

        [gnm,*=k∈ISgnmI]" " "(3)

        式中:[gnm,*]表示填充后的教學(xué)資源數(shù)據(jù),[I]表示第[k]維屬性值非空的教學(xué)資源樣本數(shù)量,[S]表示教學(xué)資源集。利用以上方法對(duì)待集成的所有不完整教學(xué)資源填充處理。

        3 計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體構(gòu)建

        基于填充后的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源樣本構(gòu)建本體,描述教學(xué)資源的語義,并處理、確定以及關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)的信息概念。根據(jù)需求,教學(xué)資源本體的構(gòu)建在Protege 2000中實(shí)現(xiàn),其具體流程如下:

        步驟1:啟動(dòng)并新建項(xiàng)目。運(yùn)行Protege 2000以打開其界面。在成功啟動(dòng)后,創(chuàng)建一個(gè)新的項(xiàng)目。通過點(diǎn)擊頂部菜單欄中的“File”選項(xiàng),并在下拉菜單中選擇“New”來實(shí)現(xiàn)。此時(shí)將彈出一個(gè)對(duì)話框,提供多種項(xiàng)目類型供選擇。針對(duì)本文的特定需求,選擇“OWLFiles”作為項(xiàng)目類型,并點(diǎn)擊“OK”按鈕以確認(rèn)選擇,從而建立一個(gè)新的項(xiàng)目。隨后,保存該項(xiàng)目,點(diǎn)擊“Save”按鈕,并在彈出的對(duì)話框中輸入新項(xiàng)目的名稱。保存操作完成后,將填充后的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源文件夾的擴(kuò)展名設(shè)置為“.PPj”。創(chuàng)建新項(xiàng)目是本體構(gòu)建的基礎(chǔ),為后續(xù)操作提供獨(dú)立的工作空間,避免項(xiàng)目間的干擾。選擇“OWLFiles”項(xiàng)目類型是因?yàn)镺WL是一種用于構(gòu)建本體的標(biāo)準(zhǔn)語言,能夠很好地滿足本研究對(duì)教學(xué)資源語義描述和知識(shí)表示的需求。正確命名資源文件夾并設(shè)置擴(kuò)展名,有助于快速定位和管理資源,確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

        步驟2:創(chuàng)建并命名類別(Classes) 。在Protege 2000提供的Classes插件中右鍵點(diǎn)擊頂級(jí)類別“Thing”,并在彈出的菜單中選擇“Create subclass”以創(chuàng)建新的子類。每當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)新的類別時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為其分配一個(gè)編號(hào)作為默認(rèn)名稱,并顯示在右側(cè)的“Name”字段中[8]。然而,這個(gè)默認(rèn)名稱通常并不具有實(shí)際意義,因此需要根據(jù)實(shí)際需求為新建的類別重新命名。此外,窗口中還提供類別的注釋(Documentation) 和限制條件項(xiàng)(Constraints) 。以擴(kuò)展名為“.PPj”的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源文本形式填寫有關(guān)類別的額外信息,以此在窗口左側(cè)的“Relationship”欄中構(gòu)建出本體的樹狀結(jié)構(gòu),其用公式表示為:

        [Bgnm,*=i=1ERi,e∈R]" " "(4)

        式中:[Bgnm,*]表示計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體中的類別;[E]表示類別集合;[i]表示樹狀結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)數(shù)量;[Ri]表示第[i]個(gè)節(jié)點(diǎn)類別;[e]表示子類。創(chuàng)建類別是構(gòu)建教學(xué)資源本體的關(guān)鍵,可按內(nèi)容主題、資源類型、課程階段等維度分類。重命名類別并加注釋可提升本體可讀性。構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)能夠直觀展示類別間關(guān)系,為知識(shí)推理和資源整合提供框架基礎(chǔ),便于后續(xù)的管理和查詢。

        步驟3:創(chuàng)建屬性。在創(chuàng)建了所需的類別之后,為這些類別添加屬性。通過在“Properties”欄中選擇“create datatype property”(創(chuàng)建數(shù)據(jù)屬性) 或“create object property”(創(chuàng)建對(duì)象屬性) 來實(shí)現(xiàn)。每當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)新的屬性時(shí),雙擊該屬性以進(jìn)入編輯對(duì)話框,并對(duì)其進(jìn)行必要的修改和補(bǔ)充。由屬性和類別組成的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體,其用公式表示為:

        [Y=Bgnm,*,gnm] (5)

        式中:[Y]表示計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體,[gnm]表示第[n]個(gè)樣本的第[m]維屬性值。屬性的添加豐富了教學(xué)資源本體的語義描述,使其刻畫更加細(xì)致全面。數(shù)據(jù)屬性提供具體特征信息,便于資源的檢索和篩選。通過文件大小屬性,可以幫助找到適合存儲(chǔ)或傳輸?shù)馁Y源。對(duì)象屬性則建立了資源間的語義聯(lián)系,反映課程關(guān)系,提高資源利用效率,對(duì)于實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的有效集成和知識(shí)整合具有重要意義。

        4 基于層次聚類的教學(xué)資源集成

        在構(gòu)建的教學(xué)資源本體基礎(chǔ)上,采用層次聚類技術(shù)進(jìn)行集成。根據(jù)相似程度,將資源劃分到不同組別中,這些組別允許教學(xué)資源在一定程度上同時(shí)屬于多個(gè)集合。通過計(jì)算集合間的相似度,實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的有效集成。教學(xué)資源本體層次聚類的標(biāo)準(zhǔn)為隸屬度,其用公式表示為:

        [cxy=y=1FKxyYxyy=1KKxy]" " " "(6)

        式中:[cxy]表示第[x]個(gè)教學(xué)資源本體對(duì)于第[y]層簇的隸屬度;[F]表示第[y]層簇的最大取值;[K]表示模糊指數(shù),用于控制隸屬度的模糊程度,通常情況下在0~1區(qū)間取值;[Yxy]表示第[x]個(gè)教學(xué)資源本體與第[y]層簇之間的距離[9]。集成教學(xué)資源時(shí),會(huì)遇到多個(gè)子集及數(shù)據(jù)點(diǎn)與子集間的隸屬關(guān)系。預(yù)設(shè)聚類項(xiàng)目為集成基礎(chǔ),通過選擇確定最終聚類中心[10-11]。執(zhí)行層次聚類前,以教學(xué)資源本體為基準(zhǔn),確定[z1]和[z2]兩個(gè)初始聚類中心,其隸屬度為[cxy,1]和[cxy,2]。隸屬度的取值范圍在0到1之間,表示本體屬于某個(gè)聚類中心的程度,如果在此范圍內(nèi)可合并到相應(yīng)類型中。

        在確定隸屬度之后,計(jì)算教學(xué)資源本體之間的歐氏距離。利用歐氏距離衡量兩個(gè)教學(xué)資源本體之間的相似程度,其用公式表示為:

        [d=Y1-Y22+cxy,1-cxy,22+z1-z22]" " (7)

        式中:[d]表示教學(xué)資源本體[Y1]、[Y2]之間的歐式距離。根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定一個(gè)閾值,將歐式距離小于閾值的教學(xué)資源本體歸屬到同一聚類中心[12],其用公式表示為:

        [C=d≤ω,Y1,Y2∈z1,z2d≥ω,Y1∈z1,Y2∈z2]" " " (8)

        式中:[C]表示計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成結(jié)果,[ω]表示閾值。利用以上公式將計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源本體劃分類別,將同一類別的教學(xué)資源統(tǒng)一保存在一個(gè)文件中,上傳到數(shù)據(jù)庫中分類集成,以此實(shí)現(xiàn)基于層次聚類的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成。

        5 實(shí)驗(yàn)論證

        5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及實(shí)驗(yàn)環(huán)境

        為驗(yàn)證本文方法的可行性與可靠性,以下開展對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來自某高校計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫包含多種類型的教學(xué)資源,包括數(shù)字化教材、視頻、虛擬實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)等。實(shí)驗(yàn)共準(zhǔn)備了6個(gè)數(shù)據(jù)集作為測試樣本,總量達(dá)到5.62 GB,涵蓋文字、圖像、視頻、音頻等多種形式,并附有標(biāo)簽信息。這些數(shù)據(jù)集來源于實(shí)際教學(xué),具有較高的實(shí)用價(jià)值,可為教學(xué)資源的集成和優(yōu)化提供參考。具體情況如表1所示。

        利用本文設(shè)計(jì)的方法對(duì)該計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源進(jìn)行集成,實(shí)驗(yàn)基于以下環(huán)境開展:采用Windows 3.4操作系統(tǒng),配備32 GB內(nèi)存和128 GB固態(tài)硬盤,使用Intel Core i8處理器,并使用Python進(jìn)行程序編輯。

        5.2 實(shí)驗(yàn)方法

        為檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)與通信課程思政教學(xué)資源的集成效果,采用了一系列公式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和本體建立,并通過層次聚類實(shí)現(xiàn)了5個(gè)數(shù)據(jù)集中的教學(xué)資源集成。設(shè)置文獻(xiàn)[4]基于云計(jì)算的集成方法為對(duì)照組1,文獻(xiàn)[5]基于數(shù)字孿生技術(shù)的集成方法為對(duì)照組2。在評(píng)價(jià)集成效果時(shí),時(shí)間復(fù)雜度和標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差(NRMSE) 作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。時(shí)間復(fù)雜度反映了集成過程的時(shí)間資源消耗,時(shí)間復(fù)雜度越低,意味著集成過程的執(zhí)行時(shí)間越短,教學(xué)資源集成的速率也就越快。而NRMSE則用于量化集成后資源與原始資源之間的誤差水平,其值越小表示集成精度越高,這對(duì)保證思政教育的準(zhǔn)確性和有效性至關(guān)重要。

        5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

        本文方法與對(duì)照組1和對(duì)照組2的時(shí)間復(fù)雜度對(duì)比圖如圖1、圖2所示,三種方法NRMSE對(duì)比圖如圖3所示。

        對(duì)比圖1和圖2可以看出,本文方法在本次實(shí)驗(yàn)中的時(shí)間復(fù)雜度未超過0.2,低于對(duì)照組1和對(duì)照組2。通過圖3中三種方法的NRMSE對(duì)比可以得出,本文方法的NRMSE明顯低于其他兩種方法,平均值為1.05%。本文方法基于層次聚類算法,針對(duì)計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源的集成,能夠更好地保留原始資源的核心內(nèi)容,最小化整合誤差,確保內(nèi)容質(zhì)量。盡管對(duì)照組1能夠統(tǒng)一存儲(chǔ)管理資源,但面臨數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)帶寬的瓶頸問題。對(duì)照組2利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自動(dòng)化集成,但計(jì)算需求高,集成精度受到限制。相比之下,本文方法基于層次聚類算法,通過分析課程特點(diǎn)和思政需求,能夠快速精準(zhǔn)地整合資源。此外,本文方法還考慮了資源的不完整性,采用均值填充方法對(duì)不完整的教學(xué)資源進(jìn)行預(yù)處理,從而進(jìn)一步提高了集成的準(zhǔn)確性和可靠性。

        6 結(jié)束語

        本研究提出了一種基于層次聚類的計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)資源集成方法,通過歸一化處理、均值填充以及利用Protege2000構(gòu)建本體,實(shí)現(xiàn)資源的快速精準(zhǔn)集成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該方法的集成時(shí)間復(fù)雜度不超過0.2,NRMSE為1.05%。這一成果不僅提升了資源利用率,還推動(dòng)了思政教育融入專業(yè)課程,培養(yǎng)了學(xué)生的責(zé)任感和職業(yè)道德,提高了教育質(zhì)量。展望未來,將優(yōu)化算法參數(shù),通過深入的實(shí)驗(yàn)和理論分析,尋找更優(yōu)的組合,以適應(yīng)不同數(shù)據(jù)集,提高集成的準(zhǔn)確性和效率,為課程思政教學(xué)提供更多素材,推動(dòng)計(jì)算機(jī)與通信網(wǎng)絡(luò)課程思政教學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展。

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        【通聯(lián)編輯:張薇】

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