中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A

0 引言

高校教師作為教育體系的核心力量，其教育技術能力的提升直接關系到教學質(zhì)量和學生綜合素質(zhì)的培養(yǎng)。但目前的教師培訓模式受限于時間、空間和資源，難以滿足教師個性化、多樣化的學習需求。在此背景下，基于云計算的高校教師教育技術培訓平臺應運而生，為教師提供了更為靈活、高效的學習環(huán)境。張彬橋等通過虛擬仿真技術，模擬水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的運行與檢修場景，以提升相關人員的專業(yè)技能。用戶通過虛擬現(xiàn)實與仿真技術，能夠在虛擬環(huán)境中進行實際操作練習，從而減少對真實設備的依賴，降低潛在風險。但虛擬仿真環(huán)境的真實感與操作反饋無法與真實設備完全匹配，導致培訓效果受限。此外，平臺的開發(fā)成本較高且需要不斷更新，以適應技術進步和實際需求的變化。孫瑩等[2]利用互聯(lián)網(wǎng)技術，實現(xiàn)了安全知識的遠程傳播和交互學習，有效提升了培訓效率，擴大了覆蓋面。通過該平臺，用戶可以隨時隨地進行學習，學習內(nèi)容具有針對性和實用性。但平臺的建設和維護需要較高的技術支持和資金投入。此外，平臺的數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題也要引起足夠重視。本文以某高校為例，提出基于云計算的高校教師教育技術培訓平臺設計，以提升教師的教育技術能力，推動教育信息化進程。

1硬件選型

1.1平臺硬件架構(gòu)設計為滿足教育技術培訓平臺的設計需求，本研究采用分層云架構(gòu)。在底層依托基礎設施服務商構(gòu)建了彈性計算資源池，運用虛擬化技術實現(xiàn)了服務器集群的動態(tài)擴展。在設計中，硬件終端層支持多種設備的接入并通過超文本標記語言5.0技術適配主流瀏覽器，同時在移動端提供了Android/iOS的輕量級客戶端。平臺采用B/S與C/S混合架構(gòu)，其中云端服務器集群負責處理核心業(yè)務，而邊緣節(jié)點則負責內(nèi)容緩存與就近分發(fā)。整體設計嚴格遵循教育信息化標準，確保了跨平臺的兼容性、數(shù)據(jù)的同步實時性以及系統(tǒng)的可擴展性。

1.2核心硬件設備選型

平臺的核心硬件為服務器。服務器選型以業(yè)務需求為核心，須滿足高并發(fā)處理、數(shù)據(jù)密集型運算及虛擬化擴展需求，優(yōu)先選擇多核高頻CPU、大容量DDR4內(nèi)存及NVMeSSD存儲陣列，確保響應時間小于 2ms 。采用雙電源冗余設計，MTBF大于 20000h 支持IPMI遠程管理。廠商須具備5年以上教育信息化服務經(jīng)驗，提供3年上門維保。綜合考慮TCO成本，本文選擇支持PCIe4.0擴展的2U機架式服務器，預留 30% 算力冗余以應對未來業(yè)務增長。硬件設備技術參數(shù)如表1所示。

服務器采用標準化EIA-310D機架安裝，導軌鎖扣設計支持免工具快速部署。通過IPMI接口完成帶外管理配置，部署Agentless監(jiān)控探針實現(xiàn)硬件狀態(tài)實時采集，通過自動化腳本完成獨立冗余磁盤陣列（RedundantArrayofIndependentDisks，RAID）配置與系統(tǒng)鏡像分發(fā)。

表1選型服務器的技術參數(shù)

2軟件設計

2.1建立高校教師教育技術培訓資源模型

在構(gòu)建高校教師教育技術培訓資源模型時，除了對用戶進行建模外，還須對資源進行描述建模，將資源表示為便于與用戶模型進行比較的形式。每個教育資源由5～10個關鍵詞描述，權(quán)重表示關鍵詞對資源內(nèi)容的重要程度。因此，平臺中的資源描述文件采用與用戶興趣模型類似的表示方法，即基于背景和認知水平的向量空間模型。每個資源可以表示為學科、適用對象和認知水平的向量空間組合[3]。本文以此為依據(jù)，建立如下計算公式所示的高校教師教育技術培訓資源模型。

R={d，l，c，W}

公式（1）中： d∈D 為資源的所屬學科集合； l∈L 為資源的適用對象集合； c∈C 為資源使用者的認知水平； W={（w₁，α₁），（w₂，α₂），…，（w_n，α_n）} 為資源的關鍵詞向量空間， w_n 為第 n 個關鍵詞， α_n 為關鍵詞n 的權(quán)重且滿足 為第 i 個資源。通過上述模型，實現(xiàn)對高校教師教育技術培訓資源的描述。

2.2基于云計算的教育平臺虛擬資源配置

在上述內(nèi)容的基礎上，利用現(xiàn)有資源，引進云計算技術搭建云平臺，進行教育平臺虛擬資源配置設計。在此過程中，通過整合和統(tǒng)一調(diào)度硬件資源，將分散、低效且高能耗的架構(gòu)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榻y(tǒng)一、高效且低能耗的服務模式。與常規(guī)的網(wǎng)絡信息服務不同，高校教師教育技術培訓平臺的服務需求與教師的授課時間、培訓安排密切相關[4]。因此，通過教育資源的訪問量動態(tài)調(diào)整硬件資源配置。假設某一培訓資源每千人訪問量所需的資源為R，則在某一時刻該資源所需的資源 H 可表示為：

公式（2）中： U 為某時刻的在線用戶數(shù)量。在設計中， H 要保證所有在線用戶的正常訪問需求。在實際運行中，如 H 無法實時獲取，可以按照下述公式設計基于歷史統(tǒng)計規(guī)律的資源配置方法，動態(tài)調(diào)整資源，即按時段預先配置資源，再根據(jù)用戶數(shù)量的增減動態(tài)調(diào)整資源，以此實現(xiàn)教育平臺虛擬資源配置。該過程如公式（3）所示。

H^′=H+ΔH

公式（3）中： H^′ 為調(diào)整后的資源， ΔH 根據(jù)用戶數(shù)量變化動態(tài)增加或減少的資源。通過上述方式，既可以避免頻繁調(diào)整資源帶來的終端負載，又能有效滿足用戶需求。

2.3基于協(xié)作過濾的教育培訓資源個性化推送

教育平臺虛擬資源配置完成后，通過分析用戶興趣小組的偏好，推薦與其興趣高度相關的資源，從而提升用戶體驗和資源利用率。

在此過程中，要先進行數(shù)據(jù)準備，用于用戶興趣小組的個性化推送，主要涉及興趣度轉(zhuǎn)換、聚類關鍵詞選擇和用戶興趣模型標準化。興趣度反映用戶對某一主題的關注程度。在用戶興趣模型中，關鍵詞的權(quán)重越大，表明用戶對該關鍵詞的興趣越高。因此，本文采用關鍵詞權(quán)重表示興趣度[5]。為了將興趣度統(tǒng)一到[0，1]范圍內(nèi)，使用極差變換對關鍵詞權(quán)重進行歸一化處理。

公式（4）中： I（k_i） 為用戶對關鍵詞 k_i 的興趣度；w（k_i） 為關鍵詞 k_i 的權(quán)重； max（w（K） ）、 min（w（K） ）為用戶興趣模型中所有關鍵詞權(quán)重的最大值與最小值。在此基礎上，用戶興趣模型中包含一些低興趣度的關鍵詞，此類關鍵詞會增加計算復雜度并降低聚類質(zhì)量[6。因此，在聚類前須篩選出興趣度較高的關鍵詞。設定初始興趣度閾值 θ ，去除興趣度低于 θ 的關鍵詞，僅保留高興趣度關鍵詞用于聚類。由于不同用戶的興趣模型關鍵詞數(shù)量和興趣度分布存在差異，須對用戶興趣模型進行標準化處理。處理中，將同一學科和學段的用戶興趣關鍵詞取并集，作為參考模型[]。對于每個用戶，若關鍵詞存在于其興趣模型中，則保留其興趣度；否則，興趣度設為0。對于每個用戶 u_i ，其標準化興趣模型 I^′（k_i） 為：

在此基礎上，通過用戶興趣小組的偏好推薦資源，計算每個資源 R 與興趣小組 G 的相關度 S（R G ）。

公式（6）中： m 為興趣小組中用戶的數(shù)量。

選擇相關度 S（R，G） 高于預設閾值且未被用戶訪問過的資源作為潛在推薦資源。若資源 R 的相關度滿足 S（R，G） 大于等于閾值，則將其推薦給興趣小組 G 中的用戶。通過上述方法，能夠?qū)崿F(xiàn)基于協(xié)作過濾的教育培訓資源個性化推送，滿足用戶需求并提升資源利用率，實現(xiàn)教育平臺的高效運行和服務目標[8-9] 。

3 對比實驗

3.1 實驗準備

為驗證所提方法的先進性，本文選取某地方性本科院校教師信息技術應用能力提升工程作為研究試點，開展實驗研究。實施跟蹤調(diào)研發(fā)現(xiàn)，該?，F(xiàn)用培訓平臺存在顯著效能缺陷。平臺運行可靠性未達標準，近3月累計宕機時長超 42h ，導致 31.7% 的參訓教師無法完成連貫學習。課程體系完整性缺失更為突出，僅覆蓋基礎教育技術模塊，智慧教室運維、學科融合創(chuàng)新等進階課程缺失率達 68.4% ，參訓教師信息化教學設計能力平均提升值僅為 17.3% 。

針對提出的問題，應用本文方法進行高校教師教育技術培訓平臺構(gòu)建，對構(gòu)建的平臺進行測試，實驗環(huán)境部署采用混合云架構(gòu)驗證方案，須完成三級測試場景搭建。服務器集群采用超融合架構(gòu)，通過智能PDU實現(xiàn)能耗動態(tài)調(diào)控。測試終端全部安裝定制化監(jiān)控Agent，采用Wireshark + Prometheus構(gòu)建全鏈路觀測體系。為排除相關因素對實驗結(jié)果的影響，本文按照表2所示的內(nèi)容，進行測試機技術參數(shù)的配置。

表2測試環(huán)境技術參數(shù)配置

完成實驗準備工作后，引進張彬橋等[1]、孫瑩等[2]構(gòu)建的平臺，將其作為對照，參與本次實驗研究。

3.2交互響應速度檢驗

交互響應速度主要衡量用戶在平臺上進行核心操作時的系統(tǒng)響應時間，要求核心操作響應時間不超過 1.5s 。為確保平臺在高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性和響應速度，本文采用LoadRunner性能測試工具，通過模擬2000個并發(fā)用戶同時進行操作，可以全面評估平臺在極端負載條件下的性能表現(xiàn)。若平臺能夠在此種測試環(huán)境下保持核心操作響應時間不超過 1.5s ，即可認為其交互響應速度達到了設計要求。

優(yōu)化交互響應速度對于提升用戶體驗至關重要。快速的響應能夠減少用戶等待時間，提高操作效率，從而增強用戶對平臺的滿意度和忠誠度。對該指標的檢驗結(jié)果進行分析，如圖1所示。

由圖1可得，隨著并發(fā)用戶數(shù)量的增加，平臺交互響應時間呈現(xiàn)對應的增加趨勢，但在模擬2000個并發(fā)用戶同時操作時，只有本文方法開發(fā)的平臺可以確保終端交互響應時間在1.5s范圍內(nèi)。

圖1平臺交互響應速度檢驗

3.3個性化學習匹配度檢驗

個性化學習匹配度是衡量平臺智能服務的關鍵，要求基于用戶畫像的推薦準確率大于等于 85% 。用戶畫像依據(jù)多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建，高匹配度意味著更精準滿足用戶需求，提升資源利用率和學習效果。對該指標的實驗結(jié)果進行分析，如圖2所示。

根據(jù)圖2結(jié)果可以看出，3種方法構(gòu)建的平臺，只有本文方法可以確保教育技術培訓平臺提供的資源，滿足用戶的個性化需求。

圖2個性化學習匹配度檢驗結(jié)果

4結(jié)語

云計算技術以其強大的計算能力、存儲能力和網(wǎng)絡服務能力，為教育技術培訓平臺的構(gòu)建提供了堅實的技術基礎。通過云計算，教師可以隨時隨地訪問豐富的教育資源，進行在線學習和交流，極大地提高了培訓的便捷性和實效性。此外，云計算平臺還能夠根據(jù)教師的學習進度和需求，智能推薦學習內(nèi)容，實現(xiàn)個性化學習路徑的定制，從而提升培訓效果。測試結(jié)果顯示，該方法可以實現(xiàn)對教師技術培訓工作的全面優(yōu)化，滿足教育培訓中的個性化等多維需求。

參考文獻

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（編輯 王雪芬）

Abstract：To improve theresponse speed of the training platformand deepen the training effect，thisarticle takes a certain university as an example and designs an educational technology training platform for university teachers based ontheapplicationof cloud computing technology.Firstly，select thecore hardwareserver basedonthe platform hardware structure. Then，establish a model of educational technology training resources foruniversity teachers，use cloud computing technologyto buildacloudplatform，and design virtual resource alocation.Finally，after the configuration iscompleted，the training platformdesign iscompletedbyanalyzing theuser’sinterestsand preferences， recommending relevant resources to the user.The experimental results show that the designed method can optimize the platform’s interactiveresponse speed andachieve good results in improving the matching degree of personalized learning and other basic applications.

Key words：cloud computing; software design； hardware equipment； training platform; educational technology