人工智能赋能实践教学：软件工程“游泳池”实训空间设计与应用

发布时间：2020-10-29 14:27

　　 实训是软件工程专业的重要教学环节,是高校人才培养与产业需求对接的重要手段。如何利用人工智能构建智能化的实训空间,为学生提供沉浸式智能训练环境,提高实践教学的效果,已成为软件工程教育及其研究的关注重点。借鉴体育训练中的"游泳池"训练法构建的"游泳池"实训,意在通过将人工智能等先进技术融入实训空间,为学生创建一种"压力系统"与"吸引力系统"共存的沉浸式工程实践环境(相当于游泳池),提升学生的自主学习能力、实践能力、创新能力和抗压能力。基于人工智能的软件工程"游泳池"实训空间是一个由封闭的物理空间("物理池")与智能的虚拟空间("虚拟池")"二池"合一的沉浸式"游泳池"环境。"物理池"是课堂集中实训的物理场所,具有"封闭、真实、抗压、快乐"等特征。"虚拟池"是学生课前自主学习、课堂集中实训、课后拓展训练的虚拟场所,包含实训业务池、实训资源池、实训学习池、实训评测池、实训管理池与环境控制池六大功能模块,可实现实训教学、评测和管理的自动化、智能化、精准化与场景化。青软实训与吉首大学等50多所高校深度合作,运用"游泳池"实训方法并采用U+新工科智慧云开展企业实训与课程设计,均取得了良好的教学效果。
【部分图文】：

“虚拟池”技术框架为6层体系结构，即物理层、数据层、算法层、感知层、认知层和应用层，如图1所示。物理层是整个“虚拟池”的物理基础，包括所有物理资源和虚拟化资源池，通过运用虚拟化技术将底层物理资源（如计算、存储、网络等）集成起来，虚拟为一个大的云计算资源池，通过资源池提供算力、存储、感知等智能云服务。数据层为“虚拟池”提供数据支持，其数据可以来源于本地或网络，主要包括基本信息数据、行为状态数据、情感数据、实训教学数据、环境数据（温度、湿度、光线等）和管理数据。数据层提供数据的采集、挖掘、处理、监测、存储、标注和交易等服务。算法层主要包括机器学习、深度学习算法等，是“虚拟池”实现的核心与关键技术，为其应用提供算法保障。常见的机器学习算法有线性回归、K-近邻、K-均值、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、隐马尔可夫模型等。深度学习算法是基于人类神经网络原理建立起来的系统算法，常见的有卷积神经网络、递归神经网络、循环神经网络等。感知层主要包括生物特征识别（手形等生理特征及手势等行为特征）、语音识别、语音合成、文本识别、计算机视觉等技术。借助该技术可以采集、分析学生的学习行为、学习状态，监测学情。认知层主要包括自然语言处理、情感计算、知识图谱、教育规划与决策等，不仅能够感知语音、图像与文字，理解其背后的深层次含义（徐晔等，2019），还能更好地解决人机交互中的情感缺失、交互不精准等问题（塔卫刚等，2018）。应用层位于最上层，是用户与智能云服务体系的接口，主要用于实训业务开展、实训资源获取、实训评价、实训管理等，实现教学、评测和管理的智能化、自动化、精准化与场景化。这种体系结构将云计算、大数据和人工智能等技术有机结合，为“虚拟池”的运行提供高效的算法、强大的算力与大数据保障。(2）“虚拟池”主要功能设计

如图2所示，“虚拟池”的主要功能模块包括实训业务池、实训资源池、实训学习池、实训评测池、实训管理池与环境控制池等，它们之间是一种相互协同、相互支持的关系。在迭代开发过程中，以实训业务池为中心，各主体之间、各“池”之间需要进行交互，例如，学生、实训业务池与实训资源池交互，学生获取所需的项目、案例、微视频等学习资源；学生、实训业务池与实训学习池交互，学生可以获得智能导师的指导与帮助；实训业务池与实训评测池交互，可以自动批改实训文档，检测代码，测评实训效果；实训业务池与实训管理池交互，教师可以自动获取学生的学习状态与过程数据，监控实训全过程；师生、实训业务池与环境控制池交互，获得个性化的物理环境支持；学生实训成绩的生成需要实训管理池与实训评测池的协同，个性化学习资源的自动推送离不开实训资源池与实训学习池的交互。(1)实训业务池：训练真实化与协同化
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本文编号：2861028