基于Activiti的教学过程控制系统设计与实现

张朋 杨鹤标

摘要：为了更好地反映学生在学习过程中对知识的掌握、理解情况和学习能力，通过对不同学科不同教师的教学方法进行分析，将过程控制应用于教学中，建立教学过程模型和作业评价模型。使用TextRank算法和SimHash算法对学生作业进行查重分析，开发基于开源工作流引擎Activiti的教学过程控制系统。该系统使整个教学过程更加科学，并可对学生学习过程结束后提交的作业进行多维度分析，更加科学地反映教学存在的问题。

关键词：评价模型；教学过程建模；教学过程控制；作业查重；Activiti

DOIDOI：10.11907/rjdk.181414

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）010-0102-04

英文摘要Abstract：In order to better reflect the students′ knowledge and understanding of the learning process and the students′ learning ability， through the analysis of the teaching methods of different teachers in different disciplines in the school， this paper expounds the application of process control in teaching. The teaching process model and job evaluation model will be more scientific to reflect the students′ learning situation. At the same time， in order to clean up the teaching atmosphere and eliminate students′ plagiarism， TextRank algorithm and SimHash algorithm are also used in this system to check the students′ stage work. We developed a teaching process control system based on the Activiti（an open source workflow engine）. The system makes the teacher′s entire teaching process more scientific， and can perform multi-dimensional analysis on the assignments submitted after the students′ learning process is completed. It can be more scientific to reflect the problems in teaching and learning and provide a scientific reference for teachers about the next teaching process.

英文关键词Key Words：evaluation model；teaching process model；teaching process control；job checking；Activiti

0 引言

目前国内外对教学过程的研究通常只是对教师教学方法和教学内容展开，单纯以提高教师素质为改进教学过程的方法。如Grush[1]设计学生作为教学过程的消费者，充分考虑了学生需求；王文君[2]阐述了教师对教学过程控制的必要性等。这些研究普遍存在一些不足：①通常只由教师作为控制主体，学生缺乏主动性；②教学过程缺乏统一管理，不能清晰反映其中存在的问题；③教学过程中的阶段作业成绩主要由教师给出，缺乏科学的评价标准，存在一些主观性误差[3]。

为了更加科学地对教学过程进行控制，不断提高教学质量，本文设计并实现了一种基于开源工作流引擎Activiti的教学过程控制系统。主要涉及以下几个方面：①对实际教学过程进行分析、改进和优化，使用Activiti工作流引擎对教学过程进行控制；②对学生作业通过分词、计算权重、分析不同作业间的汉明距离，得到不同文档之间的相似度，既减少教师审核作业的工作量，又避免人工审核存在的误差；③针对学生过程作业设计科学的评价模型，使用三级评价指标，力争从多维度对学生学习过程进行评价，科学反映学生学习过程的整体情况。

1 教学过程建模

在实际教学过程中，所有教师都是将一门课或者一个大知识点分为若干小知识点，通过不同阶段分别教学。教师根据以往教学经验进行教学准备（备课），如教学资料准备、教学目标设立等，大部分教师都不会将资料提前下发给学生，从而导致教学执行（现场授课或线上教学）过程中学生被动接受知识，没有一个明确的学习目标。在作业批改过程中，教师没有一个明确的评价模型，主观成分在批改过程中占很大比重，无法科学反映学生完成作业的情况。另外，由于没有一个系统统一管理学生教学过程结束后提交的作业，教师只能对单个学生作业进行评价，而不能对学生作业的整体完成情况进行评估，无法反映整体情况[4-5]。实际教学过程模型如图1所示。

本文根据实际情况，应用控制论思想，建立教学过程模型，并在教学过程中对教学执行情况进行实时监控，同时对每个教学过程的最终执行情况进行记录，为以后的教学过程设计提供参考[6-8]。其中，教學过程分为教学准备、过程执行、作业批改、作业分析等步骤。改进后教学过程模型如图2所示。

改进的教学过程模型加入了作业分析阶段。在作业批改阶段主要是对学生个体作业进行批改，而在作业分析阶段则可对学生整体作业进行分析，内容包括：学生学习过程开始时间、学生作业提交时间、学生作业提交情况、学生作业分数等。

2 评价标准建模

在实际教学中，教学科目、任课教师的差异，都会导致教学过程结束后阶段作业会有不同，因此需要系统尽可能对多种作业（PPT、论文、课外实践报告等）提供评价模板。同时，为了更加科学地对学生作业进行评分，更加真实地反映学生作业情况，评价模板需尽可能细化 [9-10]。系统使用表1所示评价模型。

针对学生学习报告，主要从5个方面进行评价，分别为文档质量、文档内容、归纳总结、写作情况、参考文献。其中，文档内容占55%，主要反映学生对知识的掌握情况，故所占比重超过半数；另外，为对学生综合能力进行评价，评价模型中还包括文档质量、归纳总结、协作情况、参考文献等4个方面，从而实现更加全面的评价效果，有利于促进学生综合素质发展[11]。

3 系统设计

本文使用SSM（Spring+Spring MVC+MyBatis）开发框架，开发一个基于开源工作流引擎Activiti的教学过程控制系统，系统分为系统管理、用户管理、教学过程执行、教学资料管理、学生作业管理、历史信息管理六大模块[7-8]。主要处理数据表包括：Activiti原生的25张表、教学资料表、流程监控表、学生作业表、评价标准表、学习情况表等[12]。

3.1 系统运行流程

系统运行流程如图3所示。

3.2 SSM与Activiti整合

系统使用SSM开发框架与Activiti整合，Activiti可以完美地与Spring开发框架集成，设计非常简约[13-14]。整合步骤为：

（1）创建Maven项目，导入相应的包。Maven可以提供依赖管理、项目构建、项目知识管理三大功能。

（2）加入Spring+SpringMVC+MyBatis配置文件：applicationContext.xml，spring-mvc.xml，mybatis-config.xml。

（3）加入Activiti配置文件：activiti-context.xml。

3.3 Activiti工作流

根据系统设计需求，Activiti工作流设计如图4所示。

在系统中，教师对整个流程进行监控，而教师与学生存在一对多的关系，故在流程设计中需要使用内嵌子流程。首先，由教师开始整个教学过程，上传教学资料，发送邮件通知学生可以开始学习过程，并进入并发子流程；其次，子流程由学生开始，学生在教学过程开始时会收到一封提示尽快下载教学资料的邮件，到系统中下载所需资料；第三，进入现场教学阶段，教师现场授课，故不在系统中体现；第四，学生提交作业，系统自动审核，若不通过则向学生发送作业重新提交通知，还可能涉及一些其它问题需要教师手动审核作业，不通过则需学生重新提交；第五，教师对学生作业进行批阅存档；第六，系统对学生整体作业的完成情况进行分析，将结果存档，过程结果展现节点可以通过与前台交互将分析报告提供给教师。至此，流程结束，教师可根据分析报告和实际情况调整下一个教学过程的教学目标、教学安排、学生作业等，并可给教师下阶段的现场授课提供参考。

3.4 学生作业查重模块

针对学生提交的阶段作业，系统使用SimHash算法进行重复度计算。SimHash算法是通过将文档进行降维处理转换成对应的指纹，并对不同文档的指纹计算海明距离从而计算相似度。

如果单独使用SimHash计算文档相似度会造成关键字遗漏，生成的指纹会丢失一部分文本信息，故系统中采用TextRank算法进行关键字提取。TextRank算法原理是根据有向图，通过投票原理计算出点的权重，最终提取出文档中得分最高的几个关键词，得到关键词和所对应的权值[15-16]。

算法1：TextRank算法计算关键词与权值

TextRank算法根据Google的PageRank算法改进而来[17]，其公式为：

WS（Vi）=（1-d）+d×∑Vj∈In（Vj）wji∑Vk∈Out（Vj）wjkWS（1）

其中，d表示阻尼系数（即为有向图中一个点到另一个点的概率），一般取值为0.85；Wji表示Vi到Vj之间的权重；In（Vi）表示图中指向该点的集合；Out（Vi）表示有向图中Vi节点指向其它点的集合。

输入：待分词字符串S、关键词数

步骤：

（1）字符串S读取。

（2）对字符串S进行分詞。

（3）去掉分词中的停用词（的、是、和）和标点符号。

（4）构建关系图，步骤（2）中提取的分词即为图的节点，通过共性关系构造任意两点的边，仅使两个节点在长度为K的窗口中出现（其中K表示窗口大小，即最多出现K个单词）。

（5）根据公式计算得到每个单词的权重，可根据顺序选取权重最大的前几个。

（6）对节点的权重进行逆序排序，选取权重最大的前几个作为文章的关键词。

输出：关键词+关键词权重

算法2：SimHash算法生成文档指纹[18-19]

SimHash算法通过将文档降维转换成长度为n的二进制向量指纹的方法，将文档之间的相似度问题转换为两篇文档之间指纹的Hamming Distance，不需要计算文档本身的文本内容。Hamming Distance又称为汉明距离，在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置不同字符的个数，也就是说它是将一个字符串变换为另一个字符串所需要替换的字符个数。

输入：算法1计算的关键词及权重

步骤：

（1）使用Hash函数计算每个关键词的64位Hash值（关键词的特征向量）。

（2）在Hash值的基础上给所有特征向量进行加权，如果遇到1则Hash值和权值正相乘，遇到0则Hash值与权值负相乘。

（3）将每个分词的64位Hash值加权后的结果累加，得到一个新的64位向量V。

（4）检查向量V的每一位，如果大于0则得到最终签名S的对应位为1，否则为0，最终得到整篇文档签名S。

输出：文档的签名S

接下来，通过计算不同文档之间指纹的汉明距离计算文档的相似度，步骤如下：

输入：算法2计算得到不同文档的指纹S1、S2

步骤：

（1）将不同指纹S1和S2按位进行异或，得到一个新的64位01字符串H。

（2）统计字符串H中1的个数，即为两个指纹S1与S2之间的汉明距离。

输出：两个指纹S1与S2之间的汉明距离

通过大量测试，SimHash用于较大文本如500字以上效果都较好，汉明距离小于3的文本相似度较高、误判率也较低。而学生提交的阶段作业一般纯文字至少有几千字，故使用SimHash算法计算学生作业的相似度比较合理，而汉明距离使用3为界限完全可以满足实际需要[20]。

4 系统实现

4.1 登录界面

用户进入系统主界面时，系统会自动检测是否已登录，若未登录跳到登录页，选择身份进行登录，将用户名和加密后的密码与数据库中的数据对比验证。验证通过，跳到主界面并将用户账号存放至session中，用于操作权限获取和相关操作主键查询。

4.2 教学资料上传与修改

系统由任课教师开始流程，并上传教学资料，同时提供教师对教学资料查看和维护的功能，教师可在此页面上传/下载教学资料，同时根据不同教学过程设定下载教学资料的时间。而如果学生登录该系统，则只提供教学资料的下载页面。

4.3 作业评价模板展示与操作

由于用户权限不同，不同用户使用用户名登录系统后需要跳转到不同评价模板界面，所以用户在登录系统时需要选择不同角色，并在数据库中验证。选择管理员身份登录，可根据课程需要和作业布置情况对评价模型的内容、考核指标、内容权重进行修改，也可以增加新的评价模型。而学生登录系统则只可以查看评价模型，对要完成的作业做到心中有数。

其中，选择管理员身份登录系统跳转到的评价标准页面如图6所示。

5 结语

本文通过研究当前高校教学模式，发现其中不足，设计了基于Activiti的教学过程控制系统，并实现其大部分功能。系统运行可使教师的教学变得更加有计划，而学生因掌握教学目标评价标准，学习也变得更加有主动性，并能改善部分高校学术风气差、抄袭现象严重的情况。相信随着本系统运行、普及和完善，高校教学会更加有节奏性，高校教学风气也会有较大改善。

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（责任编辑：何 丽）