基于物联网技术的教学实训系统的设计与应用

文/关景新

1　前言

职业教育采用教学做一体的教学方法进行教学，通常采用过程性考核方式，但由于课堂时间紧、班级人数多、学习任务重，在师生比为1：30的课堂教学中教学者都忙于对学习者的实训进行评价，难以抽空思考学习者遇到的难点，在检验教学效果时又通常采用课后作业、中段考试等方式，这种滞后使得教学者难以及时、真实地掌握所有学习者的学习情况，无法获悉学习者在实训过程中哪些知识技能点出现问题从而无法对学习者进行个别辅导、对症下药来提高教学效果。由于教学者不能及时的“雪中送炭”，很多学习者的学习兴趣就会一而衰、衰而绝，开始厌学。

本教学系统是运用物联网和云计算技术来设计出一套用于教学实训的系统，通过设计有场景干预和行为记录两种功能，通过场景干预的引入，在学习的过程中，形成若干的学习情景干扰项，使学习者不再是机械般模拟，而是可以在模拟训练的基础上加以思索形成自己的本领和技能；通过行为记录，在学习者的学习过程中，时时监测学习者的操作，正确的与不正确的操作都会记录在案上传至服务器进行数据挖掘，一来可以分析教学设备的教学效果如何，二来可以分析学习者是否使用设备后学到硬本领，如果没有学到还可以分析出原因。

表1：行为路径功能细分表

图1：教学实训考核系统的总体设计

2　实训系统物联关键——场景干预和行为记录

基于物联网技术的教学实训系统具有两种功能：场景干预和行为记录。教学者通过场景干预功能可以针对学习任务预设学习陷阱或具有一定蛊惑的干扰项，使得学习者可以在模仿实训、习得技能的过程中遇到问题加以思索形成过硬的技术本领，通过隐性的或者显性的、错误的或者正确的指引信息来提高教学质量。如在单片机项目教学课程中的直流电机正反转控制学习任务中，教学者可以通过本教学系统对原有的实训设备增加电机失效运行的干扰项、在演示教学中教学者关闭场景干预功能，设备正常运行，在学习者练习时，开启场景干预功能，电机的供电出现问题，从而引导学习者去掌握相关故障检修的技能，加深学习印象。

本系统的行为记录功能包括两个子功能——学习行为路径预设和学习行为存储分析。教学者通过学习行为路径预设功能可以对所教学的课程划分若干个学习任务，对每个学习任务进行规划出N个节点，形成一条有利于学习者习得知识技能的“上山之路”；本系统的学习行为存储功能会对学习者的学习过程实时地记录下来，教学者可以通过学习行为存储分析功能来快速获得学习者学习的真实情况及时发现问题。

表2：云端共性分析

表3：云端类别化分析表

表4：云端个性化分析（学生1项目九的结果及反馈)

3　教学实训系统的物联实现设计

基于物联网技术的教学实训系统由终端机器（实训设备）、智能用户终端、教学系统平台、云端大数据服务平台和数据库服务器五个模块组成，如图1。其中，终端机器是学校购置的、学习者所使用的实训设备。智能用户终端是与终端机器相连接的机器，具有实时采样模块、实时任务控制、实时行为记录、实时场景干预和实时终端监控五个物联控制与监测功能。智能用户终端将终端机器的实时状态经检测转成信息并传送至智能系统平台，再由智能系统平台在数据库服务器中进行存储数据并推送至云端进行数据挖掘分析，最后将学习者的学习情况信息、教学者备课改进意见等进行反馈。在本系统中值得注意以下子功能：实时采样模块主要是对设备的电流电压电平进行实时采样，通过此来反映学习者的正确、错误的学习行为；实时任务控制主要是控制终端机器的学习实训任务；实时行为记录通过电信号、图像信号等传感采样将学习者的整个学习过程记录下来；实时场景干预主要是通过对学习任务添加干扰信息，让学习者产生疑惑从而引发思考；实时终端监控主要是预防学习者的错误操作对设备产生的损坏，及时地终止保护设备。

本系统采用服务器/客户端（C/S）的模式进行使用，教学者首先需要在服务器上进行规划课程及学习任务信息后进行发布，进入正式上课后，教学系统平台将进入实时监控的环节，包括向已登陆的学生发送场景干预数据、实时记录学生的学习行为数据（包括路径和场景）、并进行数据对比分析，分析后进行推送。

4　物联分析模型

本系统的数学建模如表1，在教学者的任课班级A中，面对某一课程的某一学习任务，教学者设置了节点一、二、…、N个学习路径，并根据经验为每个节点设置了预期的结果数据；上课时，智能用户终端会不断地把N个学生的学习行为数据发送给智能系统平台，智能系统平台收到数据后按号归类存储，在学习者完成某个节点的任务后，启动个性化分析，如表4，学生D的节点一任务所用的时间为7min，与设置值6min进行对比，偏离率为-7.7%，可知学生掌握的程度是中下，同时会把反馈信息主动推送至学习者和教学者处，学习者收到后进行课后强化练习，教学者也可以主动寻找学习者给予帮助。

当所有学习者完成某一节点任务后，教学系统平台将会启动云端共性分析，如表1。教学系统平台收集了某一班级（如表1、表2所示的班级A）所有学生的学习行为数据后，经过统计（统计计算方法，如公式1），得到了班级A。

公式1：

公式2：偏离率=（实测的行为数值-预设的行为数值）/预设的行为数值

共性的数据，并将此数据覆盖教学者原预先设置的行为数据，形成新的、更可靠的预设数据。

教学系统平台可以对多个不同班级的共性数据进行归类化分析，班级A是均衡型、班级B是两极分化型的，如表3。个性化分析、类别化分析后，教学者可以查阅相关的分析结果，掌握不同班级的特性和不同学习者的个性，对教学方案进行修改、并采用不同的教学方法优化所任的课程，改善教学质量。

5　教学实训系统在课程中实施

5.1　实施设计

根据以上述的系统设计与数据分析模型设计出的教学实训系统，尝试在高等职业教育电子工程技术专业的《单片机技术应用开发》课程教学中使用。本课程的教学预设了十五个学习任务，以学习任务8《直流电机的速度控制》为例进行阐述，本次学习任务的知识技能目标如图2（1）。如图2（2）的使用系统原理图，以原有的单片机开发实训箱为终端机器，接入了我们设计的智能用户终端的部分硬件模块，如电压电流模块用于监测单片机开发实训箱的运行电流，通过电流来反映学习者来反映行为操作，如按下按键，监测的电流会有跳变增加，电机速度增加，电流会提高一个等级等；通过数字信号采样模块来实时监测单片机的接口输出信号从而反映学习者的编程水平；通过继电器K来形成场景干预、对电机运转进行故障设置；通过霍尔传感模块来监测电机的实时运转速度。在例中设置的场景干扰和行为记录预设数据如图2（3），表5为行为记录中所用的检测标准。

5.2　实施结果

通过实施，系统可导入每位学习者的明细表，同时对所有学习者的学习情况进行统计后形成了统计报表，学习者和教学者都及时地收到了反馈信息，使得教与学之间的问题更加清晰明了，教学者及时地对个别同学的个别问题进行辅导，提高了学习者的兴趣。

6　总结

基于物联网技术的教学实训系统通过物联监测的方法提供一种感知学习者学习过程中出现问题的方法，通过设计了场景干预和行为记录两种功能来改善教学反馈，形成及时、高效、真实的反馈信息，为教学者和学习者建立一个良好的沟通前提，有效地解决学习者有问题却不知道如何问、教学者明知道有问题却不知道出于哪里的矛盾。同时通过本系统对学习者的个性、班级的共性等分析来不断优化教学者的教学方案，使得学习效果提高。实施证明取得了一定良好的效果，但也发现由于每个学习者的学习情况都存在着个体差异、因预设的模型不是很成熟在数据分析及处理的过程中，存在一定的偏差，在日后还需要不断地优化改进。

表5：行为记录检测标准衡量表

图2：《单片机技术应用开发》课程使用案例图